La inteligencia artificial ya es el principal canal no controlado de fuga de datos corporativos
Introducción
Durante años, la inteligencia artificial (IA) ha sido vista por los responsables de ciberseguridad como una tecnología emergente, digna de vigilancia pero aún alejada del núcleo de los riesgos empresariales. Sin embargo, un reciente informe publicado por LayerX, especializado en seguridad de IA y navegadores, pone de manifiesto que este enfoque está obsoleto. Según el “Enterprise AI and SaaS Data Security Report”, la IA ha ascendido rápidamente hasta convertirse en el principal canal no gestionado de fuga de datos en el entorno corporativo, superando a amenazas tradicionales y a vectores de exfiltración más antiguos. Analizamos en detalle los hallazgos, implicaciones y recomendaciones para los profesionales del sector.
Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
La rápida adopción de herramientas de IA generativa en el entorno empresarial, como ChatGPT, Google Gemini y Copilot, ha transformado la forma en que los empleados interactúan con los datos corporativos. El uso de estos servicios, a menudo sin la supervisión o el control adecuados por parte de los equipos de seguridad, ha abierto nuevas vías para la fuga inadvertida o incluso intencionada de información confidencial. El informe de LayerX, elaborado tras analizar el tráfico de datos de más de 200 empresas globales durante el último año, revela que el 15% de todos los incidentes de fuga de datos están ya vinculados directamente al uso de aplicaciones de IA, superando a canales como el correo electrónico o el almacenamiento en la nube no autorizado.
Detalles Técnicos: Vectores de Ataque y TTP
La principal vulnerabilidad reside en la interacción directa entre los empleados y los modelos de IA a través de interfaces web o APIs, permitiendo la subida o consulta de datos sensibles sin ningún tipo de inspección o registro por parte de los sistemas de protección tradicionales (DLP, CASB, etc.). Las técnicas utilizadas se alinean con los TTPs recogidos en el marco MITRE ATT&CK, especialmente en las tácticas de Exfiltration (ID: TA0010) y Command and Control (ID: TA0011), donde el uso de servicios legítimos complica la detección.
En cuanto a indicadores de compromiso (IoC), se han identificado patrones de tráfico inusuales hacia dominios asociados a proveedores de IA, transferencias de archivos de gran tamaño y solicitudes API que contienen metadatos internos. Algunos exploits conocidos aprovechan la falta de autenticación multifactor o los permisos excesivos en servicios SaaS para automatizar la extracción de información, utilizando frameworks como Metasploit para orquestar ataques dirigidos a cuentas privilegiadas.
Versiones y aplicaciones afectadas: se han observado incidentes en entornos que van desde Microsoft 365 y Google Workspace hasta instancias self-hosted de herramientas de IA, con versiones vulnerables previas a la implementación de controles de acceso granulares y registro de actividad (auditing).
Impacto y Riesgos
El impacto de esta tendencia es significativo. Se estima que las fugas de datos originadas por IA han causado pérdidas económicas superiores a los 500 millones de euros en 2023, según cifras recogidas por LayerX y otras consultoras del sector. Además, la exposición de propiedad intelectual, datos personales (afectando directamente al cumplimiento del RGPD y la directiva NIS2) y secretos comerciales incrementa el riesgo de sanciones regulatorias, litigios y daño reputacional.
Alrededor del 70% de los CISO encuestados admiten no tener visibilidad completa sobre el uso corporativo de aplicaciones de IA, y menos del 20% dispone de políticas específicas para la gestión de este riesgo. Esta carencia de gobernanza expone a empresas de todos los tamaños, especialmente en sectores regulados como banca, salud y administración pública.
Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Para mitigar estos riesgos, los expertos recomiendan:
– Inventariar y monitorizar todas las aplicaciones de IA utilizadas, tanto autorizadas como shadow IT.
– Implementar soluciones de control de acceso y DLP específicas para aplicaciones SaaS y de IA.
– Desplegar herramientas de inspección de tráfico (SSL inspection) y análisis de comportamiento para detectar anomalías.
– Revisar y actualizar las políticas de seguridad y formación interna, señalando explícitamente los riesgos asociados al uso no controlado de IA.
– Establecer mecanismos de auditoría y registro, así como la integración con SIEM/SOC para correlación y respuesta temprana.
– Adaptar contratos y acuerdos de tratamiento de datos con proveedores de IA, asegurando el cumplimiento del RGPD y NIS2.
Opinión de Expertos
David Barroso, fundador de CounterCraft, señala: “El auge de la IA como canal de fuga de datos obliga a una revisión profunda de los modelos de defensa. No basta con bloquear aplicaciones, hay que comprender los flujos de datos y anticipar el uso legítimo y malicioso”. Por su parte, representantes de ENISA recomiendan adoptar un enfoque Zero Trust y priorizar la segmentación y trazabilidad de los datos.
Implicaciones para Empresas y Usuarios
Las organizaciones deben asumir que la IA ha dejado de ser una amenaza teórica y se ha convertido en un riesgo operativo real. La falta de controles específicos puede derivar en sanciones millonarias bajo el RGPD, la NIS2 y futuras regulaciones sectoriales. Además, los usuarios deben ser formados para entender que la interacción con sistemas de IA puede desencadenar la exposición involuntaria de información crítica.
Conclusiones
El informe de LayerX evidencia que la inteligencia artificial ya lidera los vectores de fuga de datos en el ecosistema corporativo. Adoptar una postura proactiva, combinando tecnología, procesos y concienciación, es imprescindible para mitigar este riesgo emergente y garantizar la resiliencia empresarial.
(Fuente: feeds.feedburner.com)