IA generativa y riesgos internos: el cóctel perfecto para la pérdida masiva de datos corporativos
Introducción
El panorama de la ciberseguridad corporativa se complica a medida que las empresas lidian con una tormenta perfecta: un crecimiento exponencial en el volumen de datos, la rápida adopción de la inteligencia artificial generativa y una amenaza interna persistente. Así lo confirma el segundo informe anual “Data Security Landscape” de Proofpoint, que recoge la percepción y experiencia de más de 1.600 responsables de TI y seguridad en 13 países, incluido España. El informe constata que, pese a los avances en tecnología y concienciación, la fuga de información sensible sigue siendo una amenaza constante y en aumento, con la inteligencia artificial y los riesgos internos como vectores de ataque destacados.
Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
El informe de Proofpoint revela que el 85% de las organizaciones encuestadas sufrió al menos un incidente de pérdida de datos en los últimos 12 meses, frente al 62% del año anterior. Este incremento está directamente correlacionado con la proliferación de datos no estructurados y la integración de herramientas de IA generativa en los flujos de trabajo, lo que incrementa el riesgo de exposición accidental o maliciosa de información sensible.
Por otra parte, la amenaza interna se consolida como un vector crítico: el 74% de los incidentes de fuga de datos están relacionados con empleados, ex empleados o terceros con acceso legítimo, superando a los ciberataques externos tradicionales. Estos incidentes incluyen desde descuidos y mal uso de herramientas, hasta acciones deliberadas de exfiltración de información.
Detalles Técnicos
Aunque el informe no se centra en vulnerabilidades específicas (como un CVE concreto), sí identifica patrones técnicos y vectores de ataque relevantes para el sector:
– Vectores de ataque: El uso indebido de aplicaciones de IA generativa (como ChatGPT, Copilot o Gemini) figura como un nuevo canal de salida de datos sensibles, al facilitar la copia, análisis y transferencia de información corporativa fuera de los controles habituales de DLP (Data Loss Prevention).
– Técnicas MITRE ATT&CK: Los incidentes descritos encajan en técnicas como Exfiltration Over Web Service (T1567), Use of Unsecured Credentials (T1552) y Data from Information Repositories (T1213).
– Indicadores de compromiso (IoC): Actividad anómala en logs de acceso a aplicaciones SaaS, transferencias inusuales de archivos, uso sospechoso de prompts en IA, y picos de tráfico hacia dominios asociados a herramientas de IA.
– Herramientas y frameworks: Se observa un uso creciente de scripts de automatización y APIs para exfiltración, así como el empleo de plataformas de pentesting como Metasploit y Cobalt Strike para pruebas y simulaciones por parte de equipos de Red Team.
Impacto y Riesgos
El impacto de estos incidentes es significativo. El informe estima que el coste medio de una brecha de datos vinculada a riesgos internos se sitúa en torno a 4,5 millones de dólares, en línea con las estimaciones de IBM en su “Cost of a Data Breach Report 2023”. Además, el 68% de las organizaciones afectadas reportó sanciones regulatorias o investigaciones legales, especialmente bajo el marco del RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) y, en el caso de sectores críticos, bajo la inminente directiva NIS2.
A esto se suma un riesgo reputacional considerable y la posibilidad de pérdida de propiedad intelectual, secretos comerciales y datos personales de empleados y clientes.
Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Proofpoint y los analistas recomiendan una estrategia defensiva multicapa:
1. **Refuerzo de políticas DLP**: Implementación de soluciones DLP avanzadas capaces de monitorizar no solo el correo y el endpoint, sino también aplicaciones SaaS, canales de IA generativa y dispositivos móviles.
2. **Zero Trust y control de acceso granular**: Aplicación estricta de principios de mínimo privilegio y autenticación multifactor, especialmente para usuarios con acceso a datos sensibles.
3. **Monitorización de actividad en IA generativa**: Integración de logs y telemetría de plataformas de IA en los SIEM y SOAR corporativos para detección temprana de anomalías.
4. **Formación y concienciación**: Programas actualizados de seguridad para empleados, con foco en el uso responsable de IA y buenas prácticas de manipulación de datos.
5. **Simulaciones de incidentes internos**: Ejercicios de Red Team y Purple Team enfocados en escenarios de insider threat.
Opinión de Expertos
Enrique Serrano, responsable de Ciberseguridad en una organización del IBEX 35, subraya: “La adopción masiva de IA generativa es una espada de doble filo. Mientras potencia la productividad, abre nuevos vectores de fuga de datos difíciles de monitorizar con herramientas tradicionales. El insider threat pasa de ser una posibilidad a una certeza.”
Por su parte, Ana Martínez, consultora de cumplimiento normativo, advierte: “El RGPD y la NIS2 exigen controles efectivos sobre la transmisión y almacenamiento de datos. La supervisión del uso de IA y la trazabilidad de operaciones internas serán claves ante futuras auditorías y sanciones”.
Implicaciones para Empresas y Usuarios
Las organizaciones deben actualizar urgentemente sus políticas de seguridad y compliance para cubrir los nuevos riesgos asociados a la IA y al crecimiento de datos. Esto implica inversión en tecnología, formación continua y una revisión de los acuerdos con proveedores y socios para asegurar el cumplimiento normativo.
Para los usuarios, la concienciación es esencial: el uso descuidado de IA puede convertirles en vectores involuntarios de fuga de información.
Conclusiones
El informe de Proofpoint deja claro que la combinación de datos en alza, IA generativa y riesgos internos constituye una amenaza real y creciente para la seguridad de la información corporativa. Las empresas deben evolucionar hacia modelos de seguridad adaptativos, con monitorización avanzada y una visión integral del riesgo interno, si quieren evitar incidentes costosos y sanciones regulatorias.
(Fuente: www.cybersecuritynews.es)