3 predicciones clave para DSPM en 2025: el futuro de la seguridad de datos en la nube

En 2025, el panorama de la seguridad de los datos en la nube será increíblemente dinámico y crítico. A medida que las empresas migran cada vez más datos a la nube pública, la necesidad de una seguridad de datos potente y con visión de futuro nunca ha sido más urgente. Este cambio será impulsado por una gran cantidad de factores, desde la proliferación de estrictas regulaciones de datos hasta el aumento de sofisticadas infracciones de datos impulsadas por inteligencia artificial y la nube. Dados estos factores, las organizaciones necesitarán adoptar estrategias proactivas como la seguridad de datos con marcos de zero trust y la gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM) impulsada por IA para mantenerse a la vanguardia de las amenazas en evolución.

3 tendencias que habrá que tener en cuenta en 2025 

Predicción nº 1: Se espera un aumento masivo de ataques impulsados por IA dirigidos a los datos

Descripción: en 2025, el panorama de la seguridad de los datos en la nube se verá afectado por un aumento sin precedentes de ciberamenazas sofisticadas y específicas. Los cibercriminales aprovecharán los avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para desarrollar métodos de ataque más efectivos y sigilosos, lo que hace que la detección y la mitigación sean un desafío formidable. 

Desde la automatización del desarrollo de malware hasta la corrupción insidiosa de los modelos de IA dentro de las organizaciones, los ciberdelincuentes aprovecharán la IA para crear amenazas altamente específicas y sorprendentemente convincentes que pueden afectar a las organizaciones a una velocidad y escala 100 veces mayores. Los atacantes también utilizarán IA para automatizar campañas de phishing, crear deepfakes muy convincentes y desarrollar malware avanzado que se adapta en tiempo real para eludir las defensas tradicionales.

Prioridad: para afrontar los desafíos de seguridad de los datos en la nube de este año, las organizaciones deberán incorporar medidas de seguridad avanzadas basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático que ayuden a detectar y neutralizar las amenazas emergentes en tiempo real. También mejorarán la detección y respuesta ante amenazas y la predicción y búsqueda de elementos peligrosos, y combinarán la gestión de la postura de seguridad con el análisis del comportamiento para ayudar a supervisar y proteger conjuntos de datos confidenciales en tiempo real, detectando riesgos como intentos de exfiltración de datos o patrones inusuales de acceso a estos. 

Los algoritmos de IA y ML combinados con una correlación de amenazas avanzada también ayudarán a las organizaciones a identificar y priorizar los riesgos de los datos, reducir la fatiga de alertas y ayudar a los equipos de seguridad a concentrar sus esfuerzos en proteger los activos de datos más críticos. La IA también automatizará procesos que consumen mucho tiempo, lo que permitirá a los equipos de seguridad centrarse en trabajos de alto impacto y ayudará a las organizaciones a mantenerse seguras sin necesitar equipos de grandes dimensiones. 

Las organizaciones también pueden elegir arquitecturas zero trust. Estas arquitecturas garantizarán que sólo los usuarios y dispositivos autorizados puedan acceder a datos confidenciales, lo que reducirá en gran medida la superficie de ataque. Al mismo tiempo, las organizaciones necesitan fomentar una cultura de vigilancia para proteger sus datos en la nube frente a un amplio espectro de amenazas y vulnerabilidades.

Predicción nº2: La seguridad de los datos en la nube se convertirá en una prioridad máxima

Descripción: En 2025, la seguridad de los datos en la nube será crucial a medida que más organizaciones trasladen sus operaciones, aplicaciones críticas y datos a entornos de nube. Uno de los problemas más urgentes es la seguridad de los datos almacenados en la nube, dado su volumen, variedad y velocidad. Según IDC, se espera que los datos crezcan a una tasa de crecimiento anual compuesta de 21,2 %, alcanzando más de 221 000 exabytes para 2026. 

A medida que más y más aplicaciones y servicios de misión crítica se trasladan a la nube, se crea, transmite y almacena constantemente información confidencial. La mayor parte de estos datos son inseguros debido a: 

• Visibilidad limitada: a la mayoría de los equipos de seguridad les resulta difícil descubrir datos confidenciales, dónde se encuentran, quién tiene acceso a ellos o cómo se utilizan, lo que genera puntos ciegos de seguridad y exposición de datos.
• Acceso privilegiado y derechos por defecto: a los equipos de seguridad les resulta difícil rastrear los permisos de acceso a los datos, hacer cumplir el principio del mínimo privilegio y lograr el equilibrio entre hacer que los datos sean accesibles y al mismo tiempo garantizar que estén seguros y cumplan con las normas.
• Exposición pública: los errores de configuración son comunes debido a los cambios frecuentes en los servicios y configuraciones en la nube que dejan datos confidenciales expuestos y vulnerables, y es crucial que los equipos de seguridad solucionen estos problemas antes de que sean explotados por ciberdelincuentes. 

Prioridad: las organizaciones deben adoptar un enfoque proactivo en materia de seguridad de datos en la nube que les ayude a descubrir y clasificar datos con precisión, priorizar los riesgos y aplicar los controles de seguridad necesarios. Esto incluye la implementación de soluciones de seguridad avanzadas como DSPM, que proporcionan una supervisión continua y una evaluación de riesgos de los entornos de datos en la nube. 

Predicción nº 3: El auge de la IA generativa y la generación aumentada por recuperación (RAG) pondrá en riesgo la gobernanza de datos empresariales 

Descripción: los modelos de lenguaje grande (LLM) se están volviendo cada vez más potentes. Modelos como el o1 de OpenAI brindan capacidades significativas, como razonamiento complejo y mejores capacidades de resolución de problemas. Esto permite a las organizaciones ir mucho más allá de los casos de uso típicos de IA conversacional para los LLM. La llegada de capacidades de razonamiento avanzadas dentro de los modelos fundamentales y la introducción de la generación aumentada por recuperación (RAG) proporciona el punto de inflexión perfecto para la automatización de datos y los flujos de trabajo empresariales avanzados. 

Las cargas de trabajo de IA generativa que se ejecutan en nubes públicas combinadas con lagos de datos empresariales como S3 o Azure Storage brindan amplias capacidades, lo que permite flujos de trabajo de IA que se alimentan de volúmenes significativos de datos empresariales confidenciales. Además, los núcleos de automatización de IA como Semantic abrirán las puertas a agentes de IA multimodelo con el potencial de abarcar múltiples proveedores de servicios en la nube, lo que generará importantes quebraderos de cabeza en materia de gobernanza de datos para las organizaciones de seguridad.  

Esto llevará a los ciberdelincuentes a centrarse en técnicas como la inyección rápida, que puede exponer datos comerciales críticos.  

Prioridad: las organizaciones necesitan obtener visibilidad sobre los datos confidenciales expuestos a las cargas de trabajo y los servicios de IA. El descubrimiento y la clasificación de los datos en la nube y la obtención de visibilidad del radio de acción de la IA serán un paso fundamental para la estrategia de protección de datos de IA de la organización. Además, las organizaciones deben garantizar que se implementen controles de IA importantes, como filtros de contenido de IA, cifrado de datos, registro rápido y exposición de recursos de IA en la red para una gestión eficaz de la postura de seguridad de los datos de IA. 

Factores clave a tener en cuenta y cómo deben prepararse las organizaciones

Para abordar‌los desafíos de seguridad de datos en 2025, las organizaciones necesitan un conjunto amplio de estrategias de protección de datos, herramientas innovadoras pero integrales y un enfoque total en mantenerse un paso por delante de los ciberdelincuentes. Con el enfoque correcto, las organizaciones pueden transformar estos desafíos en una ventaja competitiva y al mismo tiempo proteger sus activos de datos de misión crítica. A continuación se presentan algunas sugerencias y mejores prácticas para las organizaciones en 2025. 

Mejore la seguridad de los datos con DSPM: el paso más lógico es que DSPM amplíe la cobertura de seguridad de los datos a la nube. Las organizaciones pueden ampliar la cobertura de su suite de protección de datos existente para acceder a los riesgos de los datos en la nube con DSPM y, al mismo tiempo, mantener la cobertura de seguridad de los datos en todas partes (nube, web, correo electrónico, terminal, IA y más). 

DSPM ayudará a combatir los desafíos de la proliferación de datos y mejorará la postura de seguridad de los datos. Proporcionará visibilidad integral, clasificación precisa, inventario y control granular sobre los datos de la nube, lo que permitirá a las organizaciones cumplir con los estrictos requisitos regulatorios y de seguridad de datos que se están convirtiendo en la norma.

Adopción segura de IA con DSPM: el uso estratégico de los servicios de IA (por ejemplo, Azure AI Foundry, AWS Bedrock, GCP Vertex AI) es fundamental para que las organizaciones adapten sus propias soluciones. Estos servicios tienen acceso a servicios de almacenamiento de datos confidenciales con fines de aprendizaje y capacitación. 

Los servicios mal configurados pueden exponer inadvertidamente datos privados durante las interacciones del usuario o como parte de sus resultados. Las organizaciones deberían priorizar la protección de:

1. Datos confidenciales que se comparten con servicios de IA
2. Configuraciones de servicios de IA para evitar la exposición de datos confidenciales, ya que ciberdelincuentes tienen como objetivo dichos servicios. 

Además, los equipos de seguridad necesitan supervisar de cerca los servicios de IA, detectar configuraciones incorrectas, e identificar y abordar vulnerabilidades. Al utilizar el poder de DSPM, los equipos de seguridad pueden proteger eficazmente datos confidenciales, garantizar el cumplimiento y mitigar los riesgos asociados con tecnologías progresivas como los servicios de IA.

Implementar zero trust: los líderes de seguridad deben centrarse y acelerar la implementación de zero trust, especialmente en torno a los pilares de datos, para priorizar la gestión del acceso a los datos para identidades humanas y no humanas, y evitar exfiltraciones o infracciones de datos confidenciales. 

Consolidar la pila de seguridad: consolidar la pila de seguridad y adoptar una única plataforma unificada de seguridad de datos tiene beneficios que pueden ir más allá del coste total de propiedad (TCO). Es decir, puede reducir drásticamente el tiempo necesario para detectar y responder a los incidentes de seguridad.

Facilitar la colaboración entre las partes interesadas: los líderes empresariales, los profesionales de seguridad y de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) deben trabajar en equipo en materia de seguridad de datos. Compartir información sobre riesgos entre grupos multidisciplinarios es fundamental para facilitar la colaboración y mantenerse ágil en un panorama de amenazas en rápida evolución.

Seguridad de datos en la nube 2025

En medio del panorama rápidamente cambiante de la seguridad de los datos en la nube, se está desarrollando una interacción compleja de riesgos y recompensas. La seguridad de los datos en la nube experimentará una transformación continua en respuesta a las tendencias emergentes, como la adopción generalizada de entornos multinube, las demandas regulatorias cambiantes y el aumento de ciberamenazas dirigidas impulsadas por IA. 

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