El futuro de la ciberseguridad: la IA
por el Dr. Gleb Tsipursky
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la ciberseguridad en todas las industrias, aportando nuevas capacidades y un potencial de innovación sin precedentes. Sin embargo, también introduce riesgos importantes, como lo demuestran las recientes filtraciones de alto perfil en destacadas empresas de IA. Para enfrentar estos desafíos, las empresas deben reimaginar su enfoque de la ciberseguridad, adoptando estrategias que prioricen la integridad de los datos y el procesamiento local. Una dirección prometedora reside en los modelos de IA fuera de línea: sistemas sofisticados que operan independientemente de las redes en la nube. Mi entrevista con el director ejecutivo Tyler Saltsman de EdgeRunner AI, un pionero en este campo, brinda información sobre cómo estos modelos pueden remodelar los protocolos de seguridad e informar prácticas más allá del sector de defensa.
Me decanto por Data Gravity: IA localizada para mayor seguridad
La principal ventaja de la IA fuera de línea es su capacidad para procesar datos localmente, eliminando la necesidad de transferir información confidencial a la nube. Los modelos tradicionales, como los de OpenAI y Anthropic, dependen de amplios recursos basados en la nube y alojamiento de terceros. Si bien esta arquitectura permite el procesamiento a gran escala, expone a las organizaciones a una serie de riesgos de seguridad y cumplimiento. En cambio, los modelos de IA de dominio específico de EdgeRunner se implementan directamente en los datos privados de una organización, manteniendo la integridad y seguridad de los activos de propiedad intelectual (PI).
Al mantener los datos en las instalaciones, las organizaciones reducen su dependencia de proveedores de nube externos, lo que disminuye la vulnerabilidad a las infracciones y al mismo tiempo cumple con estrictos estándares de cumplimiento.
Este principio se alinea con el concepto de «gravedad de datos», donde el valor y la sensibilidad de los datos aumentan a medida que se acumulan, acercando aplicaciones y servicios. Entonces, la mejor estrategia es mantener los datos en su lugar y aportarles inteligencia. Industrias como las finanzas, la atención sanitaria y la energía, donde la protección de datos es primordial, pueden beneficiarse especialmente de este enfoque. Al mantener los datos en las instalaciones, las organizaciones reducen su dependencia de proveedores de nube externos, lo que disminuye la vulnerabilidad a las infracciones y al mismo tiempo cumple con estrictos estándares de cumplimiento.
Lecciones de la defensa: adaptación de la IA de grado militar al uso comercial
El sector de la defensa lleva mucho tiempo a la vanguardia de la innovación en IA, con sistemas adaptados a entornos de alto riesgo. Las aplicaciones militares requieren una IA robusta y ágil que pueda operar en condiciones descentralizadas y, a menudo, con recursos limitados. Estas características hacen que la IA de grado de defensa sea particularmente atractiva para otras industrias que enfrentan requisitos regulatorios estrictos u operan bajo altos requisitos de seguridad.
Un ejemplo notable de EdgeRunner AI es AI BattleBuddy, llamado Athena, que funciona completamente sin conexión y está diseñado para roles y personajes militares. La capacidad de Athena para ejecutarse en cualquier dispositivo, incluso en entornos sin aire, la convierte en una herramienta formidable para operaciones de misión crítica. Al permitir que la IA se ejecute de forma autónoma sin conexión a Internet, Athena proporciona un modelo de IA seguro y adaptable que industrias como la atención médica o las finanzas podrían emular para garantizar la privacidad de los datos y la continuidad operativa.
