Directrices para el Diseño de Sistemas de IA Seguros

Los sistemas basados en IA combinan software tradicional con componentes de inteligencia artificial (IA). Este enfoque para desarrollar aplicaciones se ha vuelto más común, pero hay poca orientación sobre cómo diseñar estos sistemas de manera segura. Aunque los ingenieros de software suelen tener mucha información sobre el uso de diversas tecnologías, falta asesoramiento específico de diseño seguro para los sistemas de IA.

Para ayudar a llenar este vacío, se llevó a cabo una revisión de la literatura existente, lo que llevó a la creación de 16 Directrices para diseñar sistemas de IA seguros. Estas directrices buscan brindar consejos prácticos para Desarrolladores de software que trabajan en esta área.

Las directrices cubren componentes típicos de los sistemas de IA y tienen un buen alcance, lo que significa que se abordan muchos aspectos esenciales de estos sistemas. De ocho componentes generales identificados, seis tenían al menos una directriz relacionada.

A medida que el campo de la IA y el aprendizaje automático (ML) avanza, muchos sistemas de software incluyen cada vez más estas tecnologías avanzadas para diversos propósitos. Sin embargo, los sistemas de IA enfrentan desafíos de Seguridad únicos en comparación con el software tradicional. Un área clave de preocupación es cómo diseñar la Arquitectura de estos sistemas de IA desde el punto de vista de la seguridad.

Normalmente, hay mucha información disponible sobre soluciones tecnológicas de seguridad para sistemas de software generales. Desafortunadamente, la orientación específica sobre el diseño arquitectónico de sistemas de IA es mucho más limitada. Recursos como recomendaciones de buenas prácticas o patrones de diseño arquitectónico que podrían ayudar a los desarrolladores a crear sistemas de IA seguros no son tan abundantes.

Investigaciones anteriores han señalado esta falta de orientación. Algunos discutieron los desafíos abiertos relacionados con el diseño arquitectónico de sistemas de IA, mientras que otros resaltaron la necesidad de crear prácticas arquitectónicas que pudieran mejorar la seguridad y fomentar un uso más amplio de las tecnologías de IA.

En nuestra revisión, nos enfocamos en dos enfoques para recopilar información relevante. Primero, recopilamos información de la literatura gris, que incluye recursos producidos por organizaciones que apoyan a los desarrolladores. Segundo, llevamos a cabo una revisión sistemática de artículos académicos para identificar estudios relevantes para nuestra investigación.

Nuestra investigación tuvo como objetivo responder un par de preguntas clave:

1. ¿Qué orientación práctica existe sobre el diseño seguro de sistemas basados en IA?
2. ¿Qué directrices se sugieren y cuáles son sus fuentes?

Al buscar directrices, encontramos que recomendaciones técnicas concretas para el desarrollo de software pueden mejorar significativamente la seguridad. Al analizar la literatura, destilamos 16 directrices clave de seguridad arquitectónica específicas para los sistemas de IA.

Además, examinamos las razones dadas por las que se recomendaron estas directrices. Entender la lógica detrás de estas sugerencias ayuda a asegurar que no se pasen por alto consideraciones o partes interesadas importantes.

Luego, queríamos averiguar qué tan bien cubren estas directrices los componentes típicos de los sistemas de IA. Mapeamos nuestras directrices a componentes esenciales basándonos en la literatura existente, identificando qué áreas ha abordado la investigación actual y cuáles han sido descuidadas.

#Metodología de la Investigación

Seguimos un enfoque sistemático para recopilar información. Esto implicó seleccionar documentos de cuatro bases de datos científicas conocidas por su relevancia en informática. Se realizaron búsquedas utilizando palabras clave relacionadas con sistemas basados en IA y directrices para diseñar estos sistemas.

Para asegurarnos de que los artículos seleccionados eran relevantes, utilizamos criterios de inclusión y exclusión. Examinamos los resultados en tres fases: primero por título y resumen, luego por la introducción y conclusión, y finalmente revisando todo el contenido. Este riguroso proceso de selección garantizó que solo se eligieran artículos pertinentes.

Durante nuestra revisión, también analizamos declaraciones de los artículos para extraer directrices relevantes para nuestras preguntas de investigación. Esto implicó filtrar declaraciones para encontrar aquellas que describieran propiedades deseables o indeseables de los sistemas de IA en relación con su arquitectura.

Sin embargo, un intento de recopilar directrices arquitectónicas de la literatura gris no arrojó resultados útiles. Aunque consultamos varias organizaciones de renombre en busca de buenas prácticas y otros recursos, ninguna proporcionó orientación específica sobre sistemas basados en IA. Esta falta de recursos disponibles es preocupante, ya que puede llevar a problemas de seguridad arquitectónica en estos sistemas.

Al realizar nuestra revisión sistemática de la literatura, encontramos finalmente tres artículos que presentan directrices arquitectónicas para diseñar sistemas basados en IA. Los artículos ofrecieron información pero se centraron principalmente en diferentes aspectos en lugar de proporcionar directrices completas.

De estos artículos, creamos una lista de 16 directrices de seguridad arquitectónica que podrían ayudar a los desarrolladores a mejorar la seguridad de los sistemas de IA.

#Resumen de las Directrices

1. Interruptor de Modo de IA: Implementar un interruptor que permita al sistema cambiar de actuar automáticamente según los resultados de IA a tratarlos como sugerencias para revisión del usuario.
2. Componentes de IA Duplicados: Desplegar múltiples componentes de IA en paralelo para aumentar la fiabilidad y proporcionar controles contra comportamientos maliciosos.
3. Registro de Resultados: Mantener un registro de los resultados de los componentes de IA para analizar cualquier comportamiento indeseado.
4. Verificaciones Éticas: Verificar continuamente que los resultados de los componentes de IA cumplen con requisitos éticos incluso después de la reentrenamiento.
5. Comparación de Resultados: Comparar resultados de múltiples modelos de IA para identificar discrepancias.
6. Adaptación de Herramientas: Adaptar herramientas y técnicas existentes para ajustarlas a los sistemas de IA.
7. Acceso Controlado: Proporcionar acceso a sistemas de IA a través de API para mantener el control sobre su uso.
8. Lista de Materiales: Mantener un registro de todos los componentes en el sistema de IA y los datos utilizados para el entrenamiento.
9. Calidad del Código: Abordar problemas de código mal estructurado en sistemas de IA siguiendo prácticas de codificación establecidas.
10. Compatibilidad de Tipos de Datos: Evitar el uso de tipos de datos incompatibles para reducir la necesidad de código adicional.
11. Limitación del Lenguaje de Programación: Limitar el uso de múltiples lenguajes de programación para facilitar pruebas y despliegue.
12. Control de Acceso a Resultados: Asegurar el acceso a los resultados de IA aplicando controles de acceso estrictos.
13. Monitoreo de Rendimiento: Implementar un componente para monitorear el rendimiento de las predicciones de IA.
14. Asignación de Recursos: Asegurar que se asignen recursos suficientes para los componentes de IA al pasar a producción.
15. Protección de Datos: Proteger los datos recopilados utilizados para reentrenamiento según regulaciones y medidas de seguridad.
16. Cobertura de Directrices: Notar que, aunque muchos componentes están cubiertos por al menos una directriz, algunas áreas, como la lógica principal del negocio, carecen de orientación específica.

Estas directrices proporcionan un marco integral para ayudar a los desarrolladores a crear sistemas basados en IA más seguros. Sin embargo, el número limitado de directrices muestra que esta área aún está en desarrollo.

#Importancia de las Directrices

Las directrices se formularon basándose en diversas motivaciones, con muchas enfatizando la ética y el desarrollo responsable de la IA. Por ejemplo, múltiples directrices se centran en asegurar que los sistemas se comporten éticamente. Curiosamente, algunas directrices abordan más de un aspecto de la calidad del sistema, destacando su importancia para promover mejoras en varias áreas, como la seguridad y el mantenimiento.

Además, el mapeo de directrices a componentes típicos de sistemas de IA mostró que la mayoría de las áreas clave están cubiertas. Sin embargo, la ausencia de directrices para ciertos componentes llama a investigar más y desarrollar recomendaciones relacionadas con esos elementos.

#Direcciones Futuras

En el futuro, se necesita más investigación en la seguridad arquitectónica de los sistemas basados en IA. El crecimiento de la IA y el aprendizaje automático ha planteado muchas preocupaciones, y aún falta orientación sobre medidas de contrarresto. La colaboración con profesionales puede ayudar a crear directrices integrales que aborden las necesidades de seguridad arquitectónica de los sistemas de IA.

Además, se deberían desarrollar metodologías y herramientas para asegurar el cumplimiento de las directrices de diseño. Al enfocarse en la seguridad desde la fase de diseño en adelante, los desarrolladores pueden ayudar a mitigar los riesgos asociados con las tecnologías de IA.

En conclusión, aunque existen algunas directrices para ayudar a los desarrolladores, la falta general de recursos sigue siendo un problema importante. La investigación continua en esta área es esencial para proporcionar el apoyo necesario para crear sistemas basados en IA seguros.