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Riesgos Ocultos del SaaS: Protección de Datos y Propiedad Intelectual

por Dragora

Si bien algunas amenazas de SaaS son claras y visibles, otras están ocultas a simple vista, planteando riesgos significativos para su organización. La investigación de Wing indica que un asombroso 99.7% de las organizaciones utilizan aplicaciones integradas con funcionalidades de IA. Estas herramientas impulsadas por IA son indispensables, proporcionando experiencias fluidas en colaboración, comunicación, gestión del trabajo y toma de decisiones. Sin embargo, detrás de estas comodidades se esconde un riesgo no reconocido: la posibilidad de que las capacidades de IA de estas herramientas SaaS comprometan datos empresariales confidenciales y la propiedad intelectual (PI).

Estadísticas Alarmantes sobre la IA en SaaS

Los hallazgos recientes de Wing revelan que el 70% de las 10 aplicaciones de IA más utilizadas pueden emplear sus datos para entrenar sus modelos. Esta práctica puede implicar no solo el almacenamiento y análisis de datos por revisores humanos, sino también compartirlos con terceros.

Letra Pequeña y Amenazas Ocultas

Estas amenazas están profundamente enterradas en la letra pequeña de los acuerdos de términos y condiciones y políticas de privacidad. Describen el acceso a los datos y los complejos procesos de exclusión, introduciendo nuevos riesgos y dificultando que los equipos de seguridad mantengan el control. Este artículo profundiza en estos riesgos, proporcionando ejemplos del mundo real y ofreciendo las mejores prácticas para proteger su organización con medidas de seguridad SaaS eficaces.

Cuatro Riesgos del Entrenamiento de IA en sus Datos

  1. Propiedad Intelectual (PI) y Fuga de Datos
    • Riesgo: Exposición de PI y datos confidenciales a través de modelos de IA.
    • Impacto: Revelación de estrategias comerciales sensibles, secretos comerciales y comunicaciones confidenciales.
  2. Utilización de Datos y Desalineación de Intereses
    • Riesgo: Uso de datos para mejorar las capacidades de IA, beneficiando potencialmente a competidores.
    • Impacto: Información derivada de sus datos utilizada para desarrollar nuevas funcionalidades.
  3. Uso Compartido por Terceros
    • Riesgo: Compartición de datos con procesadores de datos de terceros.
    • Impacto: Mayor riesgo de infracciones y uso no autorizado de datos debido a medidas de protección inadecuadas.
  4. Problemas de Cumplimiento
    • Riesgo: Incumplimiento de regulaciones sobre uso, almacenamiento y intercambio de datos.
    • Impacto: Posibles multas, acciones legales y daños a la reputación.

Evaluación de Datos Utilizados para Entrenamiento de IA

Comprender los datos utilizados para entrenar modelos de IA en aplicaciones SaaS es esencial para evaluar riesgos potenciales e implementar medidas de protección de datos. La falta de coherencia y transparencia entre estas aplicaciones plantea desafíos para los directores de seguridad de la información (CISO) y sus equipos de seguridad.

Superando Desafíos de Exclusión Voluntaria

La información sobre la exclusión voluntaria del uso de datos en aplicaciones SaaS suele estar dispersa e incoherente, complicando la tarea de los profesionales de la seguridad. La variabilidad en los mecanismos de exclusión voluntaria subraya la necesidad de comprender y administrar las políticas de uso de datos en diferentes empresas. Una solución centralizada de gestión de la postura de seguridad de SaaS (SSPM) puede ayudar proporcionando alertas y orientación sobre las opciones de exclusión disponibles para cada plataforma, garantizando el cumplimiento de las políticas y normativas de gestión de datos.

Conclusión

Comprender cómo la IA utiliza sus datos es crucial para gestionar riesgos y garantizar el cumplimiento. Saber cómo optar por no usar datos es igualmente importante para mantener el control sobre su privacidad y seguridad. Priorizar la visibilidad, el cumplimiento y las opciones de exclusión accesibles permite a las organizaciones proteger mejor sus datos. Aprovechar una solución SSPM centralizada y automatizada como Wing facilita la navegación por los desafíos de los datos de IA, asegurando que su información confidencial y su PI permanezcan seguras.

Fuente: The Hacker News

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