Proofpoint refuerza la protección de entornos colaborativos entre humanos y agentes de IA
Introducción
La acelerada adopción de agentes de inteligencia artificial (IA) en los entornos corporativos está desdibujando las fronteras tradicionales de la seguridad perimetral. En este contexto, la gestión de riesgos asociados a la colaboración entre empleados y agentes automatizados se convierte en un desafío prioritario para los equipos de ciberseguridad. En respuesta a estas nuevas amenazas, Proofpoint ha presentado durante la sesión inaugural de Proofpoint Protect 2025 un conjunto de innovaciones diseñadas específicamente para salvaguardar el espacio de trabajo «agentic»: un entorno donde humanos e IA interactúan y comparten información de forma continua.
Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
El auge de los agentes de IA integrados en plataformas colaborativas (Microsoft Teams, Slack, Google Workspace, etc.) y en procesos empresariales críticos ha generado vectores de ataque hasta ahora poco explorados. Los atacantes pueden aprovecharse de configuraciones inadecuadas, vulnerabilidades en la gestión de identidades y accesos, o la falta de visibilidad sobre las operaciones de los agentes de IA para exfiltrar información, propagar malware o manipular datos sensibles. Según datos de Forrester, el 62% de las organizaciones ya ha incorporado algún tipo de agente de IA en sus flujos de trabajo, y el 37% ha reportado incidentes de seguridad vinculados a la colaboración hombre-máquina.
Detalles Técnicos
Las nuevas capacidades de Proofpoint se centran en cuatro áreas críticas:
1. **Detección avanzada de amenazas en colaboración IA-humano**: Integración de algoritmos de machine learning capaces de identificar patrones de comportamiento anómalos tanto en usuarios como en agentes de IA. Estas funciones se alinean con las TTPs MITRE ATT&CK TA0009 (Collection) y TA0010 (Exfiltration), monitorizando acciones inusuales como la descarga masiva de archivos o la transferencia de credenciales.
2. **Control granular de permisos y acceso**: Implementación de políticas Zero Trust que restringen los privilegios de los agentes de IA según el principio de menor privilegio. Esto aplica a versiones de plataformas SaaS populares (Office 365, Salesforce, etc.) donde los agentes de IA pueden interactuar con datos sensibles.
3. **Prevención de fuga de datos (DLP) adaptativa**: Los nuevos módulos DLP emplean técnicas de reconocimiento contextual para identificar intentos de exfiltración de información a través de mensajes automatizados, API o integraciones de terceros. Se han documentado casos de exploits que emplean la API de Microsoft Graph para saltarse controles de seguridad tradicionales.
4. **Auditoría e investigación forense**: Ampliación de la capacidad de registro y trazabilidad de eventos generados por agentes de IA, facilitando la respuesta ante incidentes y el cumplimiento de normativas como el GDPR y la directiva NIS2.
Impacto y Riesgos
La introducción de agentes de IA multiplica la superficie de ataque, ya que estos agentes pueden actuar de forma autónoma, procesar grandes volúmenes de datos y operar sin la supervisión directa de usuarios humanos. Los riesgos identificados incluyen:
– Filtración de datos confidenciales a través de interacciones no controladas entre IA y usuarios.
– Elevación de privilegios mediante explotación de APIs insuficientemente protegidas.
– Manipulación de decisiones empresariales mediante ingeniería social dirigida a agentes de IA.
– Cumplimiento normativo deficiente, exponiendo a las organizaciones a sanciones bajo el GDPR (hasta 20 millones de euros o el 4% de la facturación anual) y la nueva directiva NIS2, que refuerza la responsabilidad de los operadores de servicios esenciales.
Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Proofpoint recomienda una aproximación holística basada en:
– Revisión continua de los permisos otorgados a agentes de IA y aplicaciones conectadas.
– Despliegue de soluciones de DLP específicas para flujos de datos generados por IA.
– Integración de sistemas de monitorización de eventos y detección de anomalías compatibles con los principales SIEM y SOAR del mercado.
– Formación específica para administradores y usuarios sobre los riesgos inherentes a la colaboración hombre-IA.
– Aplicación de segmentación de red y autenticación multifactor en todas las interacciones relevantes.
Opinión de Expertos
José Manuel Ortega, analista senior de amenazas en una multinacional financiera, destaca: “El reto no está solo en controlar lo que hacen los usuarios, sino en entender el ciclo de vida completo de los agentes de IA y su interacción con los datos críticos. La visibilidad y el control a nivel de API es esencial para prevenir ataques sofisticados que combinan técnicas de evasión y escalada de privilegios”.
Por su parte, Marta Roldán, CISO de una gran consultora tecnológica, añade: “La automatización basada en IA puede ser un aliado o un riesgo en función del nivel de gobernanza que apliquemos. Herramientas como las que anuncia Proofpoint son un paso adelante, pero requieren integración con el ecosistema de seguridad existente y una actualización de los procesos internos de respuesta a incidentes”.
Implicaciones para Empresas y Usuarios
Para las organizaciones, la adopción de agentes de IA implica revisar sus estrategias de gestión de identidades, control de accesos y protección de datos, asegurando el cumplimiento de legislaciones como el GDPR y la NIS2. Los usuarios finales deben ser conscientes de que las interacciones con agentes automatizados pueden estar sujetas a monitorización y control, y que la seguridad ya no es solo una cuestión de evitar el phishing tradicional, sino también de entender cómo los agentes de IA pueden verse comprometidos o manipulados.
Conclusiones
La protección de entornos colaborativos donde humanos y agentes de IA trabajan conjuntamente se ha convertido en un frente crucial en la ciberseguridad empresarial. Las innovaciones presentadas por Proofpoint representan una respuesta técnica robusta a los nuevos vectores de ataque, pero el éxito dependerá de la integración efectiva con las políticas internas y la concienciación de todos los actores implicados. El futuro inmediato exigirá una supervisión continua y una adaptación ágil ante la evolución de las amenazas híbridas.
(Fuente: www.cybersecuritynews.es)