La fiebre del oro de GenAI: por qué es primordial la seguridad de la infraestructura de red
La IA generativa (GenAI) y los grandes modelos lingüísticos (LLM) están remodelando rápidamente la TI empresarial, impulsando desde los copilotos de los desarrolladores y la automatización de la atención al cliente hasta los análisis avanzados y la toma de decisiones. A medida que se acelera su adopción, la GenAI se está integrando rápidamente en los flujos de trabajo críticos para la empresa.
Sin embargo, esta rápida innovación crea un arma de doble filo. Las cargas de trabajo de la IA son altamente distribuidas, intensivas en datos y sensibles a la latencia, abarcando nubes, centros de datos, plataformas SaaS y usuarios remotos. En muchos casos, la infraestructura de IA se despliega más rápido de lo que pueden madurar los controles de seguridad, lo que aumenta la exposición a las vulnerabilidades de los sistemas de IA. Asegurar la infraestructura GenAI es ahora un requisito fundamental para la innovación segura y escalable de la IA.
Deconstruyendo la superficie de ataque de GenAI
Una nueva raza de vulnerabilidades
Asegurar la GenAI no se limita a proteger el perímetro de la red. Requiere asegurar todo el ciclo de vida de la IA, incluida la seguridad de los datos de entrenamiento, la protección del modelo de IA y las interacciones en tiempo de ejecución en las capas de aplicación y API. A diferencia de las cargas de trabajo tradicionales, la infraestructura LLM introduce nuevas vías de ataque que exigen controles de seguridad conscientes de la infraestructura.
Vulnerabilidades críticas en la infraestructura de LLM
Inyección de Peticiones: La nueva inyección SQL
Los ataques de inyección de instrucciones explotan la naturaleza interpretativa de los LLM, manipulando las instrucciones del sistema mediante entradas manipuladas. De forma similar a la inyección SQL, estos ataques pueden eludir las salvaguardas, exponer datos sensibles o desencadenar acciones no deseadas.
Por ejemplo, un prompt malicioso incrustado en una solicitud API puede anular las instrucciones del sistema, forzando al modelo a revelar información propietaria o datos de entrenamiento sensibles. La prevención de la inyección de avisos requiere una inspección en tiempo de ejecución, un conocimiento contextual y una aplicación basada en políticas alineadas con el comportamiento del modelo.
Envenenamiento de datos: Corromper el núcleo
Los datos de entrenamiento son un objetivo primordial para los ataques de adversarios. Durante el ajuste, pueden introducirse datos envenenados o sesgados para degradar la precisión del modelo o influir en los resultados. Incluso pequeños volúmenes de datos comprometidos pueden minar la confianza en las decisiones basadas en la IA.
La seguridad eficaz de los datos de formación se basa en la verificación de las fuentes, la validación, la detección de anomalías y la auditabilidad en toda la cadena de ingestión.
Robo de modelos y riesgo para la propiedad intelectual
Los LLM perfeccionados representan una valiosa propiedad intelectual. El acceso no autorizado o la exfiltración a través de API débiles, puntos finales comprometidos o controles de acceso insuficientes pueden provocar un impacto empresarial y competitivo significativo. Un cifrado fuerte, un acceso con mínimos privilegios y una supervisión continua son componentes esenciales de una seguridad robusta de los LLM.
Riesgos del uso de GenAI en tiempo de ejecución dentro de la empresa
Más allá de los riesgos centrados en los modelos, como el envenenamiento de datos o el robo de modelos, las empresas se enfrentan a un conjunto cada vez mayor de riesgos de uso de GenAI en tiempo de ejecución impulsados por la forma en que los empleados, las aplicaciones y los agentes interactúan a diario con los servicios de GenAI.
Estos riesgos son especialmente difíciles porque se producen dentro de un tráfico de red de apariencia normal, y a menudo eluden los controles tradicionales de las aplicaciones o los puntos finales.
Entre los retos clave en tiempo de ejecución se incluyen:
Adopción de la IA en la sombra
Los empleados utilizan cada vez más servicios GenAI no autorizados -chatsbots públicos, copilotos de navegador, funciones SaaS potenciadas por IA y plugins- sin la aprobación de la empresa. Estas herramientas pueden procesar datos sensibles de la empresa sin controles de gobernanza, visibilidad o auditoría.
Flujo incontrolado de datos de solicitud y respuesta
Las peticiones y respuestas de GenAI contienen con frecuencia información propietaria, contexto interno, código fuente, URL y datos regulados. Sin una inspección en tiempo de ejecución, estos datos pueden quedar expuestos a servicios de IA de terceros o ser devueltos a los usuarios de forma insegura.
Inyección y manipulación de instrucciones
Los ataques de inyección de prompts explotan la naturaleza interpretativa de los LLM incrustando instrucciones maliciosas dentro de prompts o llamadas a herramientas que de otro modo serían legítimas. Estos ataques se producen en tiempo de ejecución y requieren la inspección de las peticiones, respuestas y mensajes de herramientas reales, no sólo la autenticación de la API.
Contenido inseguro, tono y referencias externas
Las respuestas generadas por LLM pueden violar las políticas de la empresa relacionadas con las categorías de contenido, la seguridad, el tono de la marca o el cumplimiento. Además, los avisos y las respuestas pueden hacer referencia a URL inseguras o maliciosas que exponen a los usuarios a riesgos posteriores.
Fuga de propiedad intelectual a través de código y salidas estructuradas
Las herramientas GenAI se utilizan ampliamente para el desarrollo y la automatización de software. Las preguntas y respuestas pueden filtrar inadvertidamente código propietario, API internas, credenciales o detalles arquitectónicos, a menudo incrustados dentro del lenguaje natural o en bloques de código.
Estos retos ponen de relieve la necesidad de controles de seguridad en línea y en tiempo de ejecución que actúen donde realmente fluye el tráfico de GenAI: a través dela red de la empresa.
Una estrategia de defensa multicapa para la GenAI
El ciclo de vida de desarrollo seguro de la IA (SAIDL)
Un ciclo de vida de desarrollo seguro de la IA (SAIDL) incorpora la seguridad en cada fase del desarrollo y las operaciones de la IA. Durante la ingestión de datos, las fuentes deben autenticarse y registrarse. El entrenamiento y la puesta a punto del modelo requieren la validación de la integridad y la supervisión para detectar anomalías o desviaciones. La implantación extiende estos controles a la producción a través de los principios de confianza cero, una sólida verificación de la identidad y una validación continua de la sesión.
Este enfoque basado en el ciclo de vida permite un despliegue seguro de la IA, una supervisión eficaz de la infraestructura de la IA y una respuesta más rápida a los incidentes de seguridad de la IA.
Las mejores prácticas para proteger su infraestructura LLM
El endurecimiento de la cadena de suministro de datos comienza con conjuntos de datos fiables, comprobaciones de calidad automatizadas y controles para detectar el envenenamiento o la corrupción.
Implementar controles de acceso robustos requiere aplicar el mínimo privilegio a los usuarios, aplicaciones, API y servicios que interactúan con los LLM.
La supervisión continua y la detección de anomalías en las entradas, salidas y API permiten la detección temprana de usos indebidos, ataques de adversarios o intentos de violación de datos.
Aprovechar una plataforma SASE unificada para la seguridad GenAI
La red como punto de control crítico
Las cargas de trabajo GenAI están intrínsecamente distribuidas, lo que convierte a la red en una capa de aplicación crítica para la seguridad y la visibilidad. Una plataforma unificada de Secure Access Service Edge (SASE) proporciona una aplicación coherente de las políticas, observabilidad centralizada y conectividad de alto rendimiento entre usuarios, nubes, sucursales y ubicaciones de borde.
La integración de la seguridad en el tejido de la red elimina los puntos ciegos y permite controles de confianza cero sin introducir latencia ni complejidad operativa.
Soluciones de Aryaka para una GenAI segura
AI>Perform: Conectividad de alto rendimiento para cargas de trabajo LLM
AI>Perform optimiza el tráfico LLM a través de la red troncal privada global de Aryaka, ofreciendo una conectividad de baja latencia y alto rendimiento para la inferencia, la formación y las interacciones API. La arquitectura de inspección OnePASS™ de Aryaka permite la aplicación de políticas en línea y la inspección de seguridad sin degradación del rendimiento.
AI>Secure: Protección avanzada para las interacciones GenAI
AI>Secure se centra en asegurar cómo se utiliza realmente la GenAI en la empresa, en lugar de la formación de modelos o los controles del lado de la plataforma. Funcionando como una capa de aplicación nativa de la red, AI>Secure inspecciona el tráfico GenAI en directo a través de usuarios, aplicaciones, agentes y servicios.
Dado que se sitúa directamente en la ruta de datos, AI>Secure puede:
- Detecte y clasifique el uso de la IA en la sombra identificando los servicios, modelos y puntos finales de GenAI en uso
- Permitir a los administradores sancionar o bloquear los servicios GenAI y aplicar controles de acceso basados en la clasificación de los servicios
- Supervise y aplique las políticas de forma coherente en todos los usuarios, ubicaciones y dispositivos
Controles de protección de datos
AI>Secure aplica las políticas de la empresa en tiempo real tanto en las solicitudes como en las respuestas, incluyendo:
- Aplicación de la categoría de contenido
- Controles de seguridad y moderación
- Controles de tono y política de uso
- Detección rápida de inyecciones
- Extracción y filtrado de URL en función de la reputación y la categoría
- Detección de código para evitar fugas de IP
- Protección de PII, PHI y datos sensibles específicos de la empresa mediante técnicas basadas tanto en patrones como en NER
Todo el cumplimiento se produce en línea, antes de que los datos se expongan a los usuarios o a servicios externos.
Conocimiento profundo de la API de GenAI para una aplicación precisa
Una seguridad GenAI eficaz requiere comprender la estructura de las interacciones de la IA, no sólo inspeccionar el tráfico cifrado.
AI>Secure realiza un profundo análisis sintáctico de las API de GenAI, incluyendo tanto los endpoints documentados como los no documentados (que son los que utilizan los Chatbots, Copilots y Agentes de IA), para extraerlos y analizarlos:
- Prompts
- Respuestas modelo
- Llamadas a herramientas y funciones
- Mensajes de agente a agente (A2A)
Esta inspección consciente de los protocolos permite aplicar políticas precisas y ricas en contexto incluso cuando las API de GenAI evolucionan rápidamente.
AI>Secure ofrece seguridad GenAI nativa de infraestructura dentro de la plataforma Unified SASE de Aryaka. Disponible en el segundo trimestre de 2026, AI>Secure permite a las empresas adoptar GenAI con confianza al tiempo que mantienen el cumplimiento y reducen el riesgo operativo.
DLP y CASB de nueva generación para la protección de datos de IA
La DLP Next-Gen de Aryaka, combinada con las capacidades CASB, amplía la prevención de la violación de datos a los flujos de trabajo de IA. Mediante el análisis contextual basado en PLN, la DLP inspecciona los datos de entrenamiento, las solicitudes, los resultados de los modelos y las llamadas a API en busca de datos sensibles, IIP y propiedad intelectual. La redacción y el enmascaramiento en línea evitan la filtración antes de que los datos salgan de la red, con políticas unificadas aplicadas a todos los usuarios, puntos finales, nubes y sucursales.
Construir un futuro de IA resistente y seguro
Escalar GenAI de forma segura requiere un enfoque proactivo y multicapa de la seguridad de GenAI y LLM. Las empresas deben proteger los datos de formación, los modelos y las interacciones en tiempo de ejecución, preservando al mismo tiempo el rendimiento necesario para los casos de uso de la IA en el mundo real.
Aryaka Unified SASE 2.0, combinado con AI>Secure, AI>Perform, ZTNA, CASB y Next-Gen DLP, proporciona una base que da prioridad a la infraestructura para la innovación segura de la IA a escala. Para obtener más información, descargue el documento técnico de Aryaka o solicite una demostración de AI>Secure para ver cómo las cargas de trabajo de GenAI pueden asegurarse sin compromiso.