Inteligencia Artificial (IA)
📄 Código de Buenas Prácticas para la Ciberseguridad de la IA – Departamento de ciencia, innovación y tecnología del Reino Unido (2025)
Este documento marca un hito importante en la regulación técnica de la inteligencia artificial. Además, establece un marco claro que permite garantizar sistemas seguros por diseño. Por ejemplo, aborda amenazas como el envenenamiento de datos (data poisoning), los ataques adversarios, la inversión de modelos y la manipulación de entradas. Como resultado, se convierte en una guía esencial para organizaciones que desarrollan, implementan o integran soluciones basadas en IA. De este modo, se promueve una inteligencia artificial más confiable, segura y resiliente. En resumen, el documento proporciona un punto de partida práctico para enfrentar riesgos reales en el desarrollo de tecnologías avanzadas..
🔐 Este documento se organiza en 13 principios distribuidos en 5 fases fundamentales del ciclo de vida de la IA:
🔍 A continuación, se presentan los principios clave del código, organizados por fase del ciclo de vida de la IA.
1. 🛠️ Diseño seguro
a. Principio 1: Concienciar sobre amenazas y riesgos de seguridad de la IA.
b. Principio 2: Diseñar el sistema para la seguridad, no solo para la funcionalidad.
c. Principio 3: Evaluar amenazas y gestionar los riesgos de IA.
d. Principio 4: Garantizar responsabilidad humana sobre los sistemas de IA.
2. 🧬 Desarrollo seguro
e. Principio 5: Identificar, rastrear y proteger los activos relacionados con la IA.
f. Principio 6: Proteger la infraestructura de IA.
g. Principio 7: Asegurar la cadena de suministro de IA.
h. Principio 8: Documentar datos, modelos e indicaciones.
3. 🚀 Implementación segura
i. Principio 9: Realizar pruebas y evaluaciones apropiadas.
j. Principio 10: Comunicar y definir procesos con usuarios finales y entidades afectadas.
4. 🔄 Mantenimiento seguro
k. Principio 11: Mantener actualizaciones de seguridad, parches y mitigaciones periódicas.
l. Principio 12: Supervisar el comportamiento del sistema de IA.
5. 🧹 Fin de vida útil seguro
m. Principio 13: Garantizar la eliminación adecuada de datos y modelos.
✅ ¿Por qué es importante este documento?
Esta guía no solo es clara y estructurada, sino que también resulta altamente aplicable para empresas que desarrollan, implementan o integran inteligencia artificial. Como resultado, se convierte en una herramienta fundamental para garantizar la seguridad, la resiliencia y la confianza en estos sistemas. Finalmente, establece una base sólida para futuras normas del Instituto Europeo de Normas de Telecomunicaciones (ETSI) y de la ISO.
🔧 En Next Audit & Consulting te ayudamos a implementar estos principios en tu organización, identificar brechas, y prepararte para una IA responsable, segura y confiable que aporte valor a las organizaciones.
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