Seguridad especializada para sistemas e infraestructura de IA
A medida que la IA se vuelve crítica para la misión, la seguridad especializada deja de ser opcional.
La inteligencia artificial presenta desafíos de seguridad únicos que las herramientas de ciberseguridad tradicionales no están diseñadas para abordar. La práctica de seguridad para IA de CyberLite proporciona evaluaciones, monitoreo y protección especializados para sistemas de IA/ML, protege sus modelos, datos de entrenamiento e infraestructura de inferencia, y ayuda a asegurar el cumplimiento de las normativas emergentes de IA.
Abordamos amenazas propias de la IA: ejemplos adversariales, inversión de modelos, envenenamiento de datos, inyección de prompts y robo de modelos.
Navegue la Ley de IA de la UE, NIST AI RMF y los marcos emergentes de gobernanza de IA con orientación experta.
Cobertura de seguridad en todo el ciclo de vida de la IA: recopilación de datos, entrenamiento de modelos, implementación e inferencia.
Protección especializada para modelos grandes de lenguaje contra ataques de inyección de prompts, jailbreaking y exfiltración de datos.
Cómo entregamos Ciberseguridad para IA a su organización
Trazamos todo su ecosistema de IA: modelos, canales de entrenamiento, almacenes de datos, API y servicios de IA de terceros.
Nuestros expertos en seguridad de IA identifican vectores de ataque específicos para sus sistemas de IA y los priorizan por impacto empresarial y capacidad de explotación.
Realizamos pruebas prácticas de sus modelos e infraestructura de IA mediante técnicas adversariales, ejercicios de red team y escaneo automatizado.
Orientación de remediación detallada, recomendaciones de arquitectura y monitoreo continuo para mantener la postura de seguridad de IA.
Los sistemas de IA enfrentan amenazas únicas que las herramientas de seguridad tradicionales no abordan: ataques adversariales que engañan a los modelos, envenenamiento de datos que corrompe el entrenamiento, inversión de modelos que extrae datos privados e inyección de prompts que secuestra el comportamiento de LLM. Se requiere experiencia especializada.
El aprendizaje automático adversarial consiste en elaborar entradas diseñadas específicamente para engañar a modelos de IA y hacer que produzcan predicciones incorrectas. Estos ataques se pueden usar para evadir sistemas de seguridad, manipular recomendaciones o hacer que sistemas autónomos funcionen mal.
Evaluamos LLM para detectar vulnerabilidades de inyección de prompts, susceptibilidad al jailbreaking, riesgos de filtración de datos y explotación de capacidades no autorizadas. También ayudamos a implementar controles, monitoreo y controles de acceso para implementaciones de LLM en producción.
La Ley de IA de la UE es una regulación integral de IA que clasifica los sistemas de IA por nivel de riesgo e impone requisitos para las aplicaciones de alto riesgo. CyberLite ayuda a las empresas a evaluar la clasificación de riesgo de sus sistemas de IA e implementar las medidas técnicas y de gobernanza requeridas.
Programe una consulta sin costo para analizar sus necesidades específicas y cómo nuestro servicio de Ciberseguridad para IA puede proteger su organización.
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