Directrices para el desarrollo y la implementación seguros de sistemas de IA
Las nuevas tecnologías digitales vienen con nuevos riesgos de ciberseguridad y vectores de ataque. Por lo tanto, las empresas deben asegurarse de que la integración de la IA esté protegida de estas amenazas. El concepto de seguridad en el desarrollo de sistemas de IA pasó a primer plano en diversas iniciativas regulatorias.
A pesar de estos avances regulatorios, todavía persisten brechas importantes entre los marcos generales y su implementación práctica a un nivel más técnico. En esta guía, exploraremos los requisitos básicos de ciberseguridad que deben tenerse en cuenta en la implementación de sistemas de IA. Estos requisitos deberían aplicarse a una gama más amplia de empresas que utilizan componentes de IA de terceros para construir sus propias soluciones.
Para implementar la IA de forma segura, las organizaciones necesitan orientación técnica sobre el desarrollo y la implementación de la IA dentro de su infraestructura. Implementar IA sin la orientación adecuada puede conllevar riesgos importantes. En este documento se hace hincapié en proporcionar pautas a desarrolladores y administradores de sistemas de IA, MLOps y AI DevOps, que usan modelos fundacionales existentes para crear soluciones de IA generalizadas, prestando especial atención a los sistemas de IA basados en la nube. En el trabajo se abordan aspectos clave del desarrollo, de la implementación y del funcionamiento de los sistemas de IA, incluido el diseño, las mejores prácticas de seguridad y
