IA y análisis colocan la protección de datos en uso en la lista de prioridades

TechTarget informa que la seguridad estándar deja los datos vulnerables en la memoria del sistema y las CPU[1], y que la protección de datos en uso aborda esto al "mantener la información cifrada mientras se ejecutan las cargas de trabajo."[1]El medio señala que entre las tecnologías que mejoran la privacidad, la computación confidencial ha surgido como la forma principal de abordar este riesgo en la etapa de procesamiento.[1] TechTarget describe un entorno de ejecución de confianza (TEE) como un área segura que ejecuta código y procesa datos de forma independiente del resto del sistema[1]. Agrega que incluso los administradores de la nube, los sistemas operativos anfitriones e hipervisores no tienen acceso a los datos en un TEE.[1]Según TechTarget, las regulaciones que evolucionan rápidamente están reformulando dónde invierten las organizaciones para asegurar las cargas de trabajo de IA y análisis.[1] El medio señala que el Marco de Ciberseguridad NIST 2.0 incluye la protección de datos en uso dentro de diseños de seguridad de confianza cero.[1]Sobre cumplimiento, TechTarget dice que la computación confidencial proporciona prueba verificable de que las cargas de trabajo sensibles se procesan en entornos aislados por hardware[1]. También informa que los registros de procesamiento que los TEE generan automáticamente reducen el trabajo de auditoría manual y mejoran la verificación de auditoría en el uso de datos sensibles.[1]El medio informa que los registros de atención médica, los datos de transacciones financieras, la información de identificación personal y otros datos regulados a menudo no se utilizan en iniciativas de IA y análisis debido a riesgos de procesamiento.[1]TechTarget recomienda que antes de elegir una plataforma, los líderes de datos deben enfocarse en puntos de prueba, alineación regulatoria e integración con los controles existentes.[1]