Requisitos de seguridad clave para integrar de forma segura tus datos en los LLM

A medida que las organizaciones avanzan cada vez más hacia el uso de datos privados con large language models (LLM), la seguridad es fundamental. De hecho, según una encuesta reciente del MIT, la mayoría de los encuestados (59 %) citaron la gobernanza, la seguridad o la privacidad de los datos como cuestiones clave, mientras que el 48 % destacaron los desafíos relacionados con la integración de datos. Crear integraciones seguras desde cero es posible, pero requiere experiencia y mucho tiempo para configurar y gestionar la autenticación, el cifrado, el cumplimiento y mucho más. Ahora, imagina hacerlo para cada LLM que tu organización quiera utilizar: la complejidad operativa se multiplica rápidamente.

En esta entrada de blog, obtendrás información sobre los requisitos de seguridad y cómo Snowflake Cortex AI se ha creado sobre la base de estos principios para que los desarrolladores puedan centrarse en crear aplicaciones con sus modelos vanguardistas preferidos, ya sean de Anthropic, OpenAI, Mistral, DeepSeek o Meta.

La lista de comprobación de seguridad para la integración de datos en la IA

La integración de tus datos en un large language model (LLM) requiere una cuidadosa consideración de varias áreas de seguridad clave para proteger la información confidencial. Es crucial contar con una autenticación fuerte, incluida la autenticación multifactor (MFA), ya que evita el acceso no autorizado al agregar una capa adicional de seguridad. Implementar sólidos controles de acceso garantiza que solo los usuarios autorizados y los servicios de IA puedan interactuar con los datos. Para proteger los flujos de datos, es esencial establecer prácticas de seguridad de red sólidas, idealmente con una arquitectura de confianza cero, para mantener el control del conjunto de servicios autorizados para ver los datos. 

La protección de los datos en reposo y en tránsito mediante cifrado es otra medida vital, ya que protege la información confidencial de accesos no autorizados en cualquier momento. El desarrollo de capacidades de supervisión de seguridad y detección de anomalías permite realizar comprobaciones coherentes en tiempo real para detectar amenazas potenciales y proporciona registros de auditoría para realizar investigaciones exhaustivas. Para cumplir los requisitos específicos del sector y mitigar los riesgos legales, es necesario ejecutar listas de comprobación de cumplimiento y certificación (como SOC 2, ISO 42001, HIPAA, etc.). La aplicación regular de revisiones de seguridad y actualizaciones de vulnerabilidades también es crucial para reforzar las defensas del sistema al mantenerlo actualizado. Por último, el establecimiento de un marco de respuesta rápida a incidentes permite actuar de forma rápida y eficaz para contener y resolver los riesgos de seguridad que puedan surgir. Además, las pruebas de penetración continuas identifican de forma proactiva las vulnerabilidades potenciales, lo que garantiza que el sistema mantenga su resiliencia ante amenazas en constante evolución. 

Cómo Snowflake Cortex AI optimiza la seguridad

Cortex AI proporciona una gama completa de LLM líderes del sector, junto con servicios de orquestación y recuperación de datos estructurados y no estructurados, para crear agentes de datos de IA. Al operar directamente dentro del perímetro de seguridad de Snowflake, estos servicios ahorran un valioso tiempo en la configuración y el mantenimiento de la seguridad. Cortex AI ofrece un control integral, lo que permite a los desarrolladores centrarse en el desarrollo y a los equipos de la plataforma en incorporar de forma fácil y segura más casos de uso.  

Snowflake Cortex AI incorpora varias medidas de seguridad clave para proteger tus datos y aprovechar las capacidades de los LLM. Para obtener una autenticación fuerte cuando se utiliza Cortex LLM REST API, se emplea la autenticación de par de claves. Además, Snowflake admite la autenticación multifactorial (MFA) para los usuarios humanos que acceden a la plataforma, lo que mejora la seguridad del inicio de sesión. Estos métodos de autenticación se pueden reforzar aún más combinándolos con políticas de red para controlar el origen del tráfico. 

Los controles de acceso se optimizan mediante el sistema unificado de controles de acceso basados en roles (RBAC) de Snowflake, que permite gestionar el acceso a los datos y a los recursos de IA a escala. En concreto, el rol de base de datos snowflake.cortex_user permite un control detallado sobre qué usuarios pueden acceder a las funciones de LLM. Las listas de permitidos del modelo y las políticas de RBAC están disponibles si se desea un control detallado sobre el acceso a modelos específicos. En lo que respecta a la seguridad de la red, cuando se utiliza un LLM en la misma región que tu cuenta de Snowflake, el LLM permanecerá totalmente contenido dentro del límite de seguridad de Snowflake. La transferencia de datos entre las bases de datos y el servicio de IA se autentica y cifra mediante un modelo de confianza cero. En situaciones entre regiones, en las que una solicitud podría enviarse a un LLM en una región de nube de Snowflake diferente, p. ej. tu cuenta de Snowflake está en AWS US East 1 (N. Virginia) y el LLM Cortex AI está en Azure East US 2 (Virginia), los datos en tránsito se protegen con TLS 1.2 mutuo o superior, mediante algoritmos que cumplen con FIPS.

El cifrado de datos se implementa tanto en reposo como en tránsito. Tus datos se cifran en reposo en el lado del cliente con una clave única vinculada a tu cuenta, además de utilizar el cifrado del proveedor de servicios en la nube. Como se mencionó anteriormente, los datos también se cifran y autentican en tránsito a través de redes no fiables mediante TLS 1.2 o versiones superiores. Para la supervisión y el registro, el equipo de detección de amenazas de Snowflake emplea tecnología propia para identificar señales de seguridad en los registros, que proporciona alertas para cualquier anomalía que se descubra en los datos. Además, nuestros equipos de asistencia e ingeniería mantienen rotaciones de guardia para resolver rápidamente los problemas en caso de caídas de rendimiento u otros incidentes identificados. 

En términos de cumplimiento, los usuarios se benefician de todas las certificaciones de cumplimiento existentes de Snowflake. La gestión de revisiones y las actualizaciones se tratan a través del sofisticado sistema de gestión de vulnerabilidades de Snowflake, que analiza los workloads de primera mano e impulsa las revisiones y correcciones de acuerdo con algunos de los regímenes de cumplimiento más estrictos. Para la notificación de incidentes, los equipos dedicados a la respuesta a incidentes y la detección de amenazas de Snowflake cuentan con un sólido sistema para gestionar incidentes de seguridad que incluye un conjunto de planes preparados y escenarios ensayados con regularidad. Por último, para realizar pruebas de penetración continuas, Snowflake complementa su programa interno de pruebas de penetración (pentesting) con un programa de recompensa por errores abierto a través de HackerOne, que identifica de forma proactiva posibles vulnerabilidades para mantener un sistema resiliente frente a amenazas en constante evolución. 

Resumen

La integración segura de los LLM y otros servicios de IA puede ser complicada y requiere una amplia configuración. Hacerlo uno mismo implica gestionar flujos de trabajo complejos que, por otro lado, pueden retrasar el desarrollo o el escalado de la implementación de casos de uso, con el riesgo añadido de configuraciones y controles no uniformes que podrían ser explotados por actores malintencionados. 

Snowflake Cortex AI te proporciona acceso seguro a varios LLM de última generación. Hoy en día, no existe ningún proveedor de servicios en la nube que pueda hacer eso. Solo tienes que configurar la autenticación de usuario y el control de acceso a estos modelos como lo harías con cualquier otro producto de Snowflake. Snowflake Secure Platform se encarga automáticamente de la seguridad de la red, el cifrado de datos, la supervisión y el registro, el cumplimiento, la gestión de revisiones, etc. Este servicio LLM seguro le permite centrarse en la innovación en lugar de en la gestión de la seguridad compleja, pero extremadamente importante.

Más información

• Preguntas frecuentes sobre confianza y seguridad de la IA: Detalles sobre nuestro compromiso con la protección de tus datos
• Marco de seguridad de IA: Enfoque práctico para proteger los sistemas de IA
• Snowflake Cortex AI: Documentación