El envenenamiento de datos es una técnica de ciberataque emergente en el mundo de la ciberseguridad, pero no es invencible. A continuación, aprende a comprender de qué se trata para tomar decisiones informadas para prevenirla.
¿Qué es el envenenamiento de datos?
Se trata de la manipulación intencional de los datos que alimentan los sistemas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (machine learning), con el fin de alterar sus resultados. Esta técnica puede introducir errores en modelos predictivos, distorsionar análisis o afectar la toma de decisiones automatizadas.
En el contexto financiero, podría reflejarse en evaluaciones de riesgo inexactas, fallos en la detección de fraudes o recomendaciones erróneas de productos. Según la firma de ciberseguridad CrowdStrike, este tipo de ataques aprovecha vulnerabilidades en la recopilación de datos, especialmente en plataformas abiertas o que dependen de entradas generadas por usuarios.
La creciente adopción de modelos predictivos y automatizados en el sistema financiero incrementa la exposición a estas amenazas.
Señales de alerta
Cada vez más procesos bancarios se apoyan en modelos basados en datos. Si estos datos son contaminados, el impacto puede ir más allá de lo técnico: afecta la eficiencia, la seguridad, la experiencia del cliente y el cumplimiento normativo.
Por eso, la prevención es clave. Y aunque detectar un conjunto de datos envenenado no siempre es sencillo, existen indicadores que pueden ayudar a las instituciones a identificar posibles casos:
- Anomalías o valores atípicos en los datos que no se ajustan a patrones históricos.
- Inconsistencias en el rendimiento de modelos predictivos, como una caída repentina en la precisión.
- Sesgos inexplicables que distorsionan el comportamiento del modelo.
- Discrepancias entre resultados esperados y reales en escenarios prácticos.
- Entradas de usuario inusuales, especialmente en canales digitales o automatizados.
Estrategias de prevención y mitigación
Desde la Asociación de Bancos de la República Dominicana, recomendamos a las entidades financieras adoptar un enfoque proactivo frente a esta amenaza emergente, implementando las siguientes buenas prácticas:
- Validación y limpieza constante de datos: aplicar filtros y controles para asegurar la calidad e integridad de los datos antes de alimentar modelos.
- Detección de anomalías mediante algoritmos especializados, que alerten sobre posibles contaminaciones.
- Monitoreo continuo de modelos predictivos, verificando su comportamiento y recalibrando en caso de desviaciones.
- Diversificación de fuentes de datos, para reducir la dependencia de entradas únicas que puedan ser comprometidas.
- Capacitación del personal técnico y operativo en riesgos de manipulación de datos y ciberseguridad aplicada.
- Controles de acceso estrictos y trazabilidad sobre los sistemas de datos, reforzando la gobernanza digital.
- Actualización constante de protocolos de ciberdefensa, en línea con las amenazas emergentes.
El envenenamiento de datos representa un nuevo desafío para la industria bancaria dominicana. Su complejidad requiere una respuesta multisectorial que combine innovación tecnológica, regulación actualizada y concienciación institucional. Desde la ABA, reiteramos nuestro compromiso con la ciberseguridad y la transformación digital segura del sistema financiero nacional.
Proteger los datos es proteger la confianza. Y en la banca, la confianza lo es todo.
