A medida que la seguridad en la nube evoluciona en 2025 y más allá, las organizaciones deben adaptarse a realidades nuevas y cambiantes, incluida la creciente dependencia de la infraestructura en la nube para flujos de trabajo impulsados por IA y las grandes cantidades de datos que se migran a la nube.
Pero hay otros desarrollos que podrían afectar a sus organizaciones y generar la necesidad de una estrategia de seguridad aún más sólida. Echemos un vistazo.
1: El aumento del panorama de amenazas fomenta la consolidación del mercado
Los ciberataques dirigidos contra entornos en la nube son cada vez más sofisticados, lo que pone de relieve la necesidad de soluciones de seguridad que vayan más allá de la detección. Las organizaciones necesitarán mecanismos de defensa proactivos para evitar que los riesgos lleguen a la producción. Debido a esta necesidad, el mercado favorecerá a los proveedores que ofrezcan plataformas de seguridad integrales de extremo a extremo que agilicen la mitigación de riesgos y mejoren la eficiencia operativa.
2: La seguridad en la nube se unifica con las prioridades del SOC
Los centros de operaciones de seguridad (SOC) y las funciones de seguridad en la nube están convergiendo. En 2025, los equipos de SOC asumirán un papel más activo en la seguridad en la nube, integrando la detección y respuesta a amenazas específicas de la nube en sus flujos de trabajo. Esta colaboración mejorará la coordinación, lo que permitirá un enfoque de seguridad unificado que mejore la protección contra amenazas y la resiliencia operativa.
3: La seguridad de los datos adquiere prioridad en las plataformas de protección de aplicaciones nativas de la nube (CNAPP)
Dado que casi el 30 % de los datos en la nube contienen información confidencial , la seguridad de los datos se ha convertido en un componente fundamental de las estrategias de protección en la nube. A medida que aumenta la adopción de la IA generativa, las soluciones CNAPP incorporarán cada vez más funciones de seguridad de datos integradas. Los proveedores que integren medidas de protección de datos sólidas obtendrán una ventaja competitiva, lo que ayudará a las organizaciones a prevenir el acceso no autorizado y las violaciones de datos.
4: Los presupuestos de seguridad de aplicaciones cambian hacia plataformas unificadas
Cada vez más organizaciones están reasignando los presupuestos de seguridad de aplicaciones de herramientas fragmentadas a plataformas unificadas. Las investigaciones indican que el 64 % de los responsables de la toma de decisiones en materia de seguridad prevén aumentos del presupuesto destinado a la seguridad de aplicaciones. Dejar de lado las soluciones de seguridad dispares proporcionará a las empresas una visibilidad integral, lo que mejorará su capacidad para detectar y prevenir las amenazas cibernéticas.
5: Mayor atención a la protección de la propiedad intelectual en el código generado por IA
A medida que el código generado por IA se vuelve más común, las organizaciones enfrentan mayores riesgos relacionados con la propiedad intelectual (PI). Los modelos de IA entrenados en grandes conjuntos de datos pueden introducir inadvertidamente contenido protegido por derechos de autor o sensible. Para mitigar estos riesgos, las empresas deben implementar auditorías de datos rigurosas, procesos de control de calidad y marcos de cumplimiento para garantizar el uso responsable de la IA.
6: Marcos de cumplimiento más estrictos para el manejo de datos de IA
Los organismos reguladores de todo el mundo están reforzando la gobernanza en materia de seguridad de los datos de IA. A medida que los modelos de IA procesen mayores volúmenes de información confidencial, se requerirán nuevas medidas de seguridad para abordar las vulnerabilidades emergentes. Las organizaciones deberán invertir en estrategias avanzadas de cumplimiento normativo, capacitación del personal y protocolos de seguridad mejorados para cumplir con los requisitos regulatorios cambiantes y mantener la confianza operativa.
7: El afán por la innovación comprometerá la seguridad
Algunos desarrolladores pueden pasar por alto políticas restrictivas de seguridad de IA en pos de la innovación, exponiendo inadvertidamente a las organizaciones a nuevas vulnerabilidades. Lograr un equilibrio entre seguridad e innovación será crucial. Las empresas deben desarrollar marcos de seguridad que respalden un desarrollo rápido, manteniendo al mismo tiempo el cumplimiento normativo y minimizando los riesgos.
8: El malware impulsado por IA surge como una amenaza
Los avances en los modelos de lenguaje grandes (LLM) introducen nuevos riesgos, incluido el malware impulsado por IA capaz de automatizar ataques de phishing, evadir la detección y mejorar las tácticas de ingeniería social. Las medidas de ciberseguridad tradicionales pueden resultar inadecuadas contra estas amenazas en constante evolución. Las organizaciones deberán invertir en defensas de seguridad adaptativas que aprovechen la IA para contrarrestar estos riesgos emergentes.
Fuente y redacción: thehackernews.com
