Riesgos e impacto de las filtraciones de datos: causas y prevención

Como empresa, probablemente estés adoptando nuevas tecnologías para impulsar el crecimiento y mantenerte competitivo. Pero al integrar estas herramientas potentes, es importante tener en cuenta que a veces pueden generar nuevos desafíos de seguridad que quizá tus sistemas actuales no estén preparados para manejar. Es común que surjan problemas durante las etapas iniciales de configuración y aprendizaje, y es natural que tu equipo tropiece con algunos obstáculos, como configurar mal un ajuste por accidente o exponer datos sin querer mientras se familiariza con los nuevos sistemas. Lamentablemente, estas curvas de aprendizaje iniciales pueden abrir la puerta a ciberataques u otras amenazas.

Un riesgo importante que debes tener presente es la filtración de datos, que puede agravarse y convertirse en incidentes de seguridad graves o en la explotación de vulnerabilidades, y afectar potencialmente tu reputación y tus resultados. Entender qué es una filtración de datos y cómo puede ocurrir es un paso fundamental para desarrollar una estrategia de seguridad sólida y multicapa que no solo proteja tus valiosos activos, sino que también permita a tu equipo aprovechar las nuevas tecnologías con confianza.

¿Qué es una filtración de datos?

Las filtraciones de datos también pueden generar problemas de seguridad mayores o exponer vulnerabilidades en los sistemas y las operaciones de una empresa, especialmente si personas malintencionadas obtienen la información.

3 tipos comunes de filtraciones de datos

Las filtraciones de datos pueden ocurrir en cualquiera de los tres estados de los datos:

• Datos en tránsito: Los datos se transmiten de un lugar a otro, por ejemplo, mediante correo electrónico, interfaces de programación de aplicaciones (API) o aplicaciones.

• Datos en reposo: Datos almacenados en algún lugar que no se están transmitiendo. Pueden estar en un servidor, un almacenamiento en la nube o el disco duro de un dispositivo.

• Datos en uso: Datos que aplicaciones o usuarios utilizan, editan o procesan activamente, como los que se almacenan en la memoria de tu computadora.

Filtración de datos frente a brecha de datos

Aunque tanto las filtraciones como las brechas de datos comprometen o revelan información confidencial, las filtraciones suelen ser involuntarias y accidentales. En cambio, las brechas de datos suelen deberse a ataques dirigidos por parte de personas malintencionadas.

Dicho esto, una filtración de datos puede derivar en una brecha si personas malintencionadas explotan la información confidencial expuesta. Una brecha de datos causada por una filtración puede causar daños importantes a una organización, como pérdidas financieras y daños a su reputación.

Filtraciones de datos en sistemas de IA

Las filtraciones de datos en sistemas de IA ocurren cuando se revela información confidencial durante el entrenamiento, la implementación o el uso.

Si el modelo se entrena con datos confidenciales o estos se incluyen por accidente en los datos de entrenamiento, el modelo podría revelar esa información más adelante. También podría afectar el comportamiento y la toma de decisiones del modelo, y dar lugar a predicciones poco confiables o decisiones sesgadas.

Si un modelo revela información confidencial, la filtración de datos puede dar lugar a ataques de IA más graves. Además, si los datos no están cifrados correctamente o no se implementan medidas de seguridad, los sistemas de IA pueden filtrarlos durante la implementación, la transferencia o el almacenamiento del modelo.

Tipos de datos que pueden filtrarse

Hay muchos tipos de datos que pueden quedar expuestos por una filtración, entre ellos:

• Propiedad intelectual o secretos comerciales

• Credenciales de usuarios

• Información de identificación personal, como números de Seguro Social e información financiera

• Datos de clientes

• Comunicaciones internas, como correos electrónicos o chats privados

• Información o registros médicos

En general, cualquier información que no esté disponible públicamente puede ser valiosa para quienes buscan aprovechar las filtraciones de datos, ya que a menudo pueden lucrar con ella en la dark web y usarla para atacar aún más a una empresa.

4 causas principales de las filtraciones de datos

La mayoría de las filtraciones de datos se pueden prevenir con la capacitación y los protocolos de seguridad adecuados, así que las causas suelen ser bastante sencillas. Entre las causas comunes se incluyen:

• Error humano: Exposición accidental de datos por parte de empleados o usuarios autorizados. Por ejemplo, enviar un correo electrónico a la persona equivocada o perder un dispositivo de trabajo que contiene información confidencial.

• Configuración incorrecta de ajustes o infraestructura: Si los sistemas de IA, los firewalls o los ajustes de almacenamiento en la nube están mal configurados, o si el software no se actualiza con regularidad, los datos pueden quedar expuestos o desprotegidos.

• Amenazas internas: A veces, un empleado o alguien con acceso autorizado expone información confidencial de forma malintencionada. Esto también puede ocurrir si no se siguen los principios de privilegio mínimo o si la organización tiene políticas o protocolos de seguridad débiles.

• Ingeniería social: Quienes buscan atacar pueden robar información confidencial mediante phishing o engaños. También pueden usar otras tácticas, como ataques de abrevadero o scareware.

Ejemplos de filtraciones de datos

Aunque las empresas han empezado a dar más importancia a la ciberseguridad, quienes buscan atacar evolucionan constantemente sus técnicas, lo que a menudo deriva en filtraciones o explotación de datos. Según la complejidad de la filtración, puede detectarse rápidamente o pasar inadvertida durante más tiempo.

Algunas de las filtraciones de datos más recientes afectaron a grandes empresas, como Microsoft, Apple y Volkswagen.

El ataque a Microsoft de hace unos años se debió a una configuración incorrecta de Azure Blob Storage, que expuso datos internos confidenciales. Entre ellos había credenciales de usuarios, datos de entrenamiento de IA de código abierto e información personal.

La filtración de datos de Apple en 2022 se debió a un error en una API de JavaScript para el almacenamiento de datos. La vulnerabilidad permitió que sitios web maliciosos vieran las URL que los usuarios habían visitado recientemente y sus ID de usuario de Google.

En diciembre de 2024, Volkswagen sufrió una filtración de datos debido a una configuración incorrecta de AWS. La filtración expuso información de identificación personal, datos de automóviles y datos de vehículos eléctricos. Volkswagen también fue víctima de una filtración en 2021, cuando atacantes aprovecharon una vulnerabilidad de un proveedor externo que no estaba protegida. La base de datos estuvo desprotegida entre 2019 y 2021, y se expuso la información de 3,3 millones de personas.

Cómo prevenir las filtraciones de datos

La mejor manera de prevenir las filtraciones de datos es adoptar y mantener prácticas de seguridad sólidas que protejan los datos en todas sus etapas.

• Inventariar y monitorear activos y datos: Muchas filtraciones ocurren debido a sistemas desprotegidos o mal configurados. Por eso, es fundamental saber dónde están todos los activos y datos, cómo se almacenan y cuáles son las mejores formas de protegerlos.

• Auditar y evaluar a proveedores externos: Si recurres a proveedores externos para gestionar datos confidenciales, revisa y audita su seguridad con regularidad para asegurarte de que los gestionen correctamente.

• Cifrar los datos: El cifrado puede impedir que quienes buscan atacar vean información confidencial, ya que se necesita una clave para descifrarla.

• Capacitar a los empleados: La concientización y la capacitación también son fundamentales para proteger los datos. Como quienes buscan atacar suelen recurrir al phishing y a la ingeniería social, la capacitación puede ayudar a prevenir filtraciones de datos y otros ataques.

• Privilegio mínimo y controles de acceso: Monitorear el acceso a los datos, usar autenticación multifactor y aplicar el principio de privilegio mínimo puede reducir el riesgo de acceso no autorizado.

• Implementar una estrategia y políticas: Contar con una estrategia de seguridad sólida y políticas sobre filtraciones, brechas y ciberataques puede ayudar a reducir la probabilidad de un ataque. Las estrategias y políticas robustas no solo protegen los datos, sino que también permiten detectar brechas de seguridad y reducir el impacto de un ataque.

Herramientas para prevenir las filtraciones de datos

Contar con las herramientas adecuadas es fundamental para prevenir las filtraciones de datos. Las herramientas de prevención de pérdida de datos (DLP) pueden proteger tus datos y ayudar a prevenir filtraciones, reduciendo el riesgo para tu organización. También pueden ayudarte a gestionar la seguridad y facilitar la aplicación de protocolos y políticas.

Al elegir una herramienta DLP, estas son las funciones más importantes:

• Automatización: Una buena herramienta debe analizar automáticamente los entornos para identificar, inventariar y clasificar datos confidenciales. También debe aplicar automáticamente políticas y requisitos de cumplimiento para prevenir accesos no autorizados y responder a incidentes.

• Monitoreo continuo: El monitoreo continuo y en tiempo real de todos los estados de los datos puede detectar de inmediato accesos no autorizados o actividades sospechosas. También incluye monitorear el tráfico de red para prevenir filtraciones de datos por correo electrónico o sitios web.

• Informes: Debe haber registros detallados de todos los eventos, la actividad de los usuarios y el acceso a los datos, además de los informes necesarios para cumplir con las regulaciones de seguridad.

• Protección de endpoints: Se deben monitorear todos los dispositivos endpoint, como laptops, computadoras de escritorio y dispositivos móviles, para proteger los datos en cualquier estado.

• Protección en la nube: Como muchas organizaciones han migrado a entornos en la nube, una buena solución DLP debe proteger los datos allí mediante la integración con plataformas y aplicaciones en la nube.

Protección en tiempo real con Snyk

Una postura de seguridad sólida y por capas es esencial para proteger los datos y prevenir filtraciones. Además de usar una herramienta DLP, adoptar una herramienta de seguridad centrada en los desarrolladores que abarque todo el SDLC garantiza la protección de los datos en cualquier estado.

Snyk, una plataforma de seguridad moderna y centrada en los desarrolladores, ofrece esta protección para todos los aspectos de las aplicaciones a lo largo del SDLC. Al integrarse directamente en los flujos de trabajo de desarrollo, Snyk usa análisis automatizados para identificar vulnerabilidades y recomendar correcciones en tiempo real, lo que reduce al mínimo el riesgo de problemas que podrían provocar filtraciones de datos. Gracias a la Snyk Vulnerability Database, Snyk puede analizar y detectar vulnerabilidades en aplicaciones, desde código de código abierto y contenedores hasta infraestructura como código (IaC).

Snyk refuerza la seguridad mediante análisis automatizados, puntuación, priorización de riesgos y corrección, lo que permite adoptar nuevas herramientas y tecnologías de forma segura. A medida que más equipos usan herramientas de IA y asistentes de programación, Snyk puede analizar y proteger el código generado por IA directamente en los flujos de trabajo de desarrollo.

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