Año nuevo, nuevas metas de seguridad: mejora tu AppSec en 2025

A medida que se acerca 2025, todos empezamos a pensar en metas y propósitos para el año nuevo. Pero, a diferencia de la promesa anual de hacer más ejercicio y comer menos dulces durante las fiestas (ups), la seguridad de las aplicaciones es un área en la que nadie puede darse el lujo de bajar la guardia.

Dejemos de postergar las cosas y empecemos el año con todo con algunos propósitos prácticos que te ayudarán a mejorar tu AppSec.

Propónte corregir vulnerabilidades más rápido

El proceso de identificar, priorizar y corregir vulnerabilidades suele ser lento y consumir muchos recursos. Además, la brecha entre las vulnerabilidades descubiertas y las corregidas sigue creciendo. Mientras que la tasa mensual compuesta de corrección de vulnerabilidades en una empresa típica es de solo 5%, el volumen de CVE crece aproximadamente un 25% cada año.

Este año, prioriza la adopción de flujos de trabajo y herramientas que permitan corregir vulnerabilidades automáticamente. Por ejemplo, las funciones de corrección automática de Snyk pueden identificar y corregir rápidamente vulnerabilidades en tu código, dependencias, contenedores e infraestructura como código (IaC). Al integrar herramientas automatizadas en tus pipelines de CI/CD, puedes mantener una seguridad sólida sin ralentizar el proceso de desarrollo.

Equilibra la IA y la automatización con la experiencia humana

Las herramientas de IA están transformando la forma en que las organizaciones abordan AppSec, ya que permiten detectar y corregir vulnerabilidades más rápido. Sin embargo, las estrategias más eficaces no dependen solo de la IA: combinan su velocidad y precisión con la experiencia humana. Esta colaboración no solo fortalece las defensas, sino que también genera confianza en el papel cada vez más importante de la IA en el ámbito de la seguridad.

Para aprovechar al máximo la seguridad basada en IA, busca soluciones que ofrezcan:

• Integración fluida: las soluciones de seguridad con IA deben integrarse directamente en los flujos de trabajo de desarrollo, para que la seguridad llegue a los equipos de software allí donde trabajan.

• Información útil: las herramientas de IA deben explicar claramente las vulnerabilidades y las correcciones sugeridas para que los desarrolladores puedan actuar con rapidez.

• Validación humana: como todas las herramientas de seguridad para desarrolladores, las soluciones de IA deben generar confianza y permitir que los desarrolladores revisen y ajusten sus recomendaciones para confirmar que sean precisas y pertinentes. Después de todo, estas herramientas deben servir de guía, no de camisa de fuerza.

Genera confianza en el código generado por IA

Las herramientas de IA también ayudan a los equipos a escribir, optimizar y depurar código más rápido que nunca. Pero la velocidad y la automatización también traen nuevas inquietudes: ¿pueden los desarrolladores confiar en que el código generado por IA cumple con los estándares de seguridad? Según nuestro Informe sobre seguridad del código con IA, más de la mitad de los desarrolladores (56.4%) encuentran con frecuencia problemas de seguridad en código generado por IA, y aun así, el 80% elude las políticas de seguridad de código con IA de sus organizaciones para usar estas herramientas.

La clave para generar confianza en el código generado por IA es integrar las pruebas de seguridad y la corrección en el proceso de desarrollo desde el principio. Cuando las herramientas de IA ofrecen no solo sugerencias de código, sino también comprobaciones de seguridad en tiempo real, los desarrolladores pueden tener la tranquilidad de que las vulnerabilidades se detectan y corrigen mientras escriben el código, en lugar de descubrirse más adelante durante una auditoría o en producción.

Convierte la seguridad de los modelos de IA en un hábito

Si tu empresa desarrolla IA como parte de sus productos u operaciones, proteger los modelos de IA debe ser una prioridad. Estos modelos presentan riesgos particulares, como el envenenamiento de modelos, los ataques adversarios y la deriva de datos, que pueden comprometer tanto la integridad de los sistemas como los datos que procesan.

Para proteger a tu organización y a tus clientes, sigue prácticas recomendadas como estas:

• Protege los datos de entrenamiento: asegúrate de que tus pipelines de datos sean seguros para evitar la manipulación no autorizada o el envenenamiento de conjuntos de datos de entrenamiento. Usa conjuntos de datos diversos para reducir al mínimo el impacto de cualquier fuente de datos corrupta.

• Supervisa la deriva de datos: evalúa y vuelve a entrenar los modelos de forma continua para abordar los cambios en los patrones de datos que pueden afectar el rendimiento y la seguridad. También puedes usar la propia IA para este fin—los modelos de aprendizaje automático como los bosques de aislamiento pueden detectar anomalías.

• Refuerza los modelos: usa técnicas como la privacidad diferencial, el cifrado y el entrenamiento adversario para aumentar la resistencia de tus modelos frente a los ataques.

  ¡Por un AppSec más sólido en 2025!

  Al actualizar tu estrategia de seguridad para 2025, convierte estas mejoras de AppSec en propósitos de año nuevo que sí cumplas. Al automatizar la corrección de vulnerabilidades, integrar la seguridad en los flujos de trabajo basados en IA y proteger los modelos de IA, no solo responderás a los desafíos actuales: también te prepararás para el futuro del desarrollo de software.

  
  Para saber más sobre el “agotamiento de AppSec” y cómo tu empresa puede motivar a los desarrolladores a adoptar prácticas de programación más seguras, descarga nuestro más reciente informe sobre el estado de la seguridad del código abierto.