Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) se están convirtiendo en la columna vertebral de nuestro futuro digital. Al igual que las redes de energía o los sistemas de transporte, el software y las capacidades de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) se están volviendo esenciales para muchas empresas, industrias y servicios públicos.
Con la rápida transformación de las industrias por parte de la IA y el ML, también ha surgido un nuevo fenómeno conocido como “Shadow ML”. Esto ocurre cuando los empleados utilizan agentes de IA y modelos de ML sin la aprobación del departamento de TI, lo que puede poner en riesgo la seguridad y la gobernanza de datos.
El uso no autorizado de herramientas de IA puede llevar a problemas graves, como la fuga de datos y sesgos en los modelos. Por lo tanto, los líderes de TI deben asegurarse de que las decisiones impulsadas por IA sean explicables, seguras y cumplan con las políticas de la empresa.
El software es una parte crítica de nuestra vida diaria, aunque a menudo opera en segundo plano. Las fallas en estos sistemas pueden ser difíciles de detectar y pueden causar interrupciones en los negocios y en la economía. A medida que la IA y el ML se vuelven más importantes en el desarrollo de software, también aumentan las complejidades y riesgos asociados, lo que hace que la seguridad de MLOps sea fundamental para protegerse contra amenazas cibernéticas.
El proceso de construir y desplegar modelos de ML incluye varios pasos, como seleccionar un algoritmo adecuado, alimentar un conjunto de datos para entrenar el modelo y desplegarlo en producción. Sin embargo, este proceso tiene vulnerabilidades que pueden amenazar la estabilidad y seguridad de los sistemas.
Las vulnerabilidades pueden ser inherentes, como la complejidad de los entornos de ML, o relacionadas con la implementación, como controles de acceso deficientes. Por ejemplo, los modelos de ML pueden ser manipulados para producir resultados sesgados, o los datos de entrenamiento pueden ser contaminados.
Es esencial que las organizaciones no prioricen el desarrollo rápido sobre la seguridad. Cargar modelos de repositorios públicos puede ser riesgoso, por lo que es importante validar su origen y realizar evaluaciones de vulnerabilidad de forma continua.
Para mantener la seguridad en el pipeline de MLOps, es crucial seguir buenas prácticas. Esto incluye gestionar las dependencias de software desde fuentes confiables, realizar pruebas de seguridad en el código fuente y escanear imágenes de contenedores antes de su despliegue. También es importante firmar todos los componentes del servicio y realizar escaneos automáticos en cada etapa del proceso.
Siguiendo estas prácticas, las organizaciones pueden proteger efectivamente sus pipelines de MLOps y garantizar que las medidas de seguridad no obstaculicen el desarrollo y despliegue de modelos de ML. A medida que avanzamos hacia un futuro impulsado por la IA, la resiliencia de la infraestructura de MLOps será clave para mantener la confianza y seguridad de los sistemas digitales que sustentan el mundo.
