Durante el año pasado, los copilotos y agentes de inteligencia industrial han permeado silenciosamente las aplicaciones SaaS que las empresas utilizan todos los días. Herramientas como Teleobjetivo, Slack, Microsoft 365, Salesforce y ServiceNow ahora vienen con asistentes de IA integrados o funciones similares a las de un agente. Prácticamente todos los principales proveedores de SaaS se han apresurado a incorporar la IA en sus ofertas.
El resultado es una arrebato de capacidades de IA en todo el conjunto de SaaS, un aberración de expansión de la IA en el que las herramientas de IA proliferan sin una supervisión centralizada. Para los equipos de seguridad, esto representa un cambio. A medida que estos copilotos de IA aumentan su uso, están cambiando la forma en que se mueven los datos a través de SaaS. Un agente de IA puede conectar múltiples aplicaciones y automatizar tareas entre ellas, creando efectivamente nuevas vías de integración sobre la marcha.
Un asistente de reuniones de IA podría extraer automáticamente documentos de SharePoint para resumirlos en un correo electrónico, o una IA de ventas podría cruzar datos de CRM con registros financieros en tiempo positivo. Estas conexiones de datos de IA forman vías complejas y dinámicas que los modelos tradicionales de aplicaciones estáticas nunca tuvieron.
Cuando la IA se integra: por qué se rompe la gobernanza tradicional
Este cambio ha expuesto una pasión fundamental en la seguridad y la gobernanza de SaaS heredadas. Los controles tradicionales asumían roles de favorecido estables, interfaces de aplicaciones fijas y cambios a ritmo humano. Sin secuestro, los agentes de IA rompen esos supuestos. Operan a la velocidad de una máquina, atraviesan múltiples sistemas y, a menudo, ejercen privilegios superiores a los habituales para realizar su trabajo. Su actividad tiende a mezclarse con los registros de favorecido normales y el tráfico API genérico, lo que dificulta distinguir las acciones de una IA de las de una persona.
Considere Microsoft 365 Copilot: cuando esta IA recupera documentos que un favorecido determinado normalmente no vería, deja poco o ningún pista en los registros de auditoría estereotipado. Un administrador de seguridad podría ver una cuenta de servicio aprobada accediendo a archivos y no darse cuenta de que Copilot estaba extrayendo datos confidenciales en nombre de cierto. De modo similar, si un atacante secuestra el token o la cuenta de un agente de IA, puede hacer un mal uso silenciosamente.
Adicionalmente, las identidades de IA no se comportan en definitivo como usuarios humanos. No encajan perfectamente en las funciones de IAM existentes y, a menudo, requieren un golpe a datos muy amplio para funcionar (mucho más de lo que necesitaría un solo favorecido). Las herramientas tradicionales de prevención de pérdida de datos tienen dificultades porque, una vez que una IA tiene un amplio golpe de lección, potencialmente puede anexar y exponer datos de maneras que ninguna regla simple podría detectar.
La deriva de permisos es otro desafío. En un mundo fijo, podrías revisar el golpe a la integración una vez por trimestre. Pero las integraciones de IA pueden cambiar las capacidades o acumular golpe rápidamente, superando las revisiones periódicas. El golpe a menudo cambia silenciosamente cuando los roles cambian o se activan nuevas funciones. Un significación que parecía seguro la semana pasada podría expandirse silenciosamente (por ejemplo, un complemento de IA que obtiene nuevos permisos luego de una aggiornamento) sin que nadie se dé cuenta.
Todos estos factores significan que las herramientas estáticas de seguridad y gobernanza de SaaS se están quedando antes. Si solo observa las configuraciones de aplicaciones estáticas, los roles predefinidos y los registros posteriores a los hechos, no puede enterarse de modo confiable qué hizo positivamente un agente de IA, a qué datos accedió, qué registros cambió o si sus permisos han superado la política en el ínterin.
Una directorio de demostración para proteger a los copilotos y agentes de IA
Antaño de introducir nuevas herramientas o marcos, los equipos de seguridad deben probar su postura coetáneo.
Si varias de estas preguntas le resultan difíciles de reponer, es una señal de que los modelos de seguridad estáticos de SaaS ya no son suficientes para las herramientas de inteligencia industrial.
Seguridad dinámica AI-SaaS: barreras de seguridad para aplicaciones de IA
Para atracar estas brechas, los equipos de seguridad están comenzando a adoptar lo que se puede describir como seguridad dinámica AI-SaaS.
A diferencia de la seguridad estática (que tráfico las aplicaciones como aisladas y sin cambios), la seguridad dinámica de AI-SaaS es una capa de protección adaptable impulsada por políticas que opera en tiempo positivo encima de sus integraciones de SaaS y concesiones de OAuth. Piense en ello como una capa de seguridad viva que comprende lo que sus copilotos y agentes están haciendo en cada momento y se ajusta o interviene según la política.
La seguridad dinámica de AI-SaaS monitorea la actividad de los agentes de AI en todas sus aplicaciones SaaS, detectando violaciones de políticas, comportamientos anormales o signos de problemas. En área de necesitar de la directorio de demostración de permisos del ayer, aprende y se adapta a cómo se utiliza positivamente un agente.
Una plataforma de seguridad dinámica rastreará el golpe efectivo de un agente de IA. Si el agente toca repentinamente un sistema o conjunto de datos fuera de su significación habitual, puede marcarlo o bloquearlo en tiempo positivo. Asimismo puede detectar cambios de configuración o cambios de privilegios al instante y alertar a los equipos ayer de que ocurra un incidente.
Otro sello distintivo de la seguridad dinámica de AI-SaaS es la visibilidad y la auditabilidad. Conveniente a que la capa de seguridad media en las acciones de la IA, mantiene un registro detallado de lo que la IA hace en todos los sistemas.
Cada mensaje, cada archivo al que se accede y cada aggiornamento realizada por la IA se pueden registrar de forma estructurada. Esto significa que si poco sale mal, digamos que una IA realiza un cambio no deseado o accede a un archivo prohibido, el equipo de seguridad puede rastrear exactamente qué sucedió y por qué.
Las plataformas de seguridad dinámicas AI-SaaS aprovechan la automatización y la propia IA para mantenerse al día con el torrente de eventos. Aprenden patrones normales de comportamiento de los agentes y pueden priorizar verdaderas anomalías o riesgos para que los equipos de seguridad no se ahoguen en alertas.
Podrían correlacionar las acciones de una IA en múltiples aplicaciones para comprender el contexto y señalar solo amenazas genuinas. Esta postura proactiva ayuda a detectar problemas que las herramientas tradicionales pasarían por parada, ya sea una fuga sutil de datos a través de una IA o una inyección rápida maliciosa que provoca que un agente se comporte mal.
Conclusión: adoptar barandillas adaptativas
A medida que los copilotos de IA asumen un papel más importante en nuestros flujos de trabajo SaaS, los equipos de seguridad deberían pensar en transformarse su organización en paralelo. El antiguo maniquí de seguridad SaaS de configurar y olvidar, con roles estáticos y auditorías poco frecuentes, simplemente no puede seguir el ritmo de la velocidad y la complejidad de la actividad de la IA.
El argumento a auspicio de la seguridad dinámica de AI-SaaS tiene que ver, en última instancia, con proseguir el control sin sofocar la innovación. Con la plataforma de seguridad dinámica adecuada, las organizaciones pueden adoptar integraciones y copilotos de IA con confianza, sabiendo que cuentan con barreras de seguridad en tiempo positivo para evitar el uso indebido, detectar anomalías y hacer cumplir las políticas.
Están surgiendo plataformas dinámicas de seguridad AI-SaaS (como Reco) para ofrecer estas capacidades listas para usar, desde el monitoreo de los privilegios de AI hasta la respuesta automatizada a incidentes. Actúan como esa capa que yerro encima de OAuth y las integraciones de aplicaciones, adaptándose sobre la marcha a lo que hacen los agentes y garantizando que nadie se pierda.
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| Figura 1: Descubrimiento de aplicaciones de IA generativa de Reco |
Para los líderes de seguridad que observan el aumento de los copilotos de IA, la seguridad SaaS ya no puede ser estática. Al adoptar un maniquí dinámico, equipa a su estructura con barandillas vivas que le permiten rendir la ola de la IA de forma segura. Es una inversión en resiliencia que dará sus frutos a medida que la IA continúe transformando el ecosistema SaaS.
¿Está interesado en enterarse cómo podría funcionar la seguridad dinámica de AI-SaaS para su estructura? Considere explorar plataformas como Reco que están construidas para proporcionar esta capa de balaustrada adaptable.
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