Protegiendo la Inteligencia artifical y el deep learning (LLM) con las normas ISO 27001:2022 y PCI DSS 4.0.1 de manera efectiva y eficiente.

Introducción: IA, Deep‑Learning y el nuevo horizonte de riesgos

En los últimos años la inteligencia artificial (IA) y, en particular, los algoritmos de deep‑learning (DL), han pasado de ser proyectos de investigación a componentes críticos de productos y servicios: reconocimiento facial, detección de fraude, análisis predictivo, automatización de decisiones médicas o financieras, entre otros. Esta rápida adopción trae consigo una serie de vulnerabilidades que van más allá de la tradicional seguridad perimetral:

Ámbito de riesgo	Ejemplo concreto
Datos de entrenamiento	Conjuntos de datos mal etiquetados, sesgados o contaminados con poisoning pueden generar modelos inexactos o maliciosos.
Modelos en producción	Los pesos del modelo pueden ser extraídos (model extraction) o alterados (model tampering) para evadir detecciones o robar propiedad intelectual.
Infraestructura de cómputo	GPUs, servidores de entrenamiento y plataformas de inferencia pueden ser objetivo de ataques de ransomware o acceso no autorizado.
Cumplimiento regulatorio	La exposición de datos de tarjetas de pago, datos personales o información confidencial exige cumplir con normas como PCI DSS y los requisitos de protección de datos.
Explicabilidad y auditoría	La opacidad de los modelos dificulta la trazabilidad de decisiones, lo que complica la gestión de incidentes y la respuesta regulatoria.

Frente a este panorama, los marcos de gestión de seguridad de la información más consolidados –ISO 27001:2022 y PCI DSS 4.0.1– proporcionan un “esqueleto” de controles que, bien aplicados, reducen los riesgos específicos de la IA y permiten a las organizaciones aprovechar el potencial del deep‑learning sin comprometer la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información.

2. ISO 27001:2022 – Controles que sustentan una IA segura

ISO 27001:2022 estructura su anexo A en 93 controles agrupados en cinco dominios. A continuación se destacan los que resultan críticos para proyectos de IA/DL.

Control (ISO 27001)	Objetivo	Aplicación práctica en IA/DL
5 – Política de seguridad de la información	Definir la visión y los principios de seguridad.	Incorporar a la política explícitos “principios de IA segura”, como la prohibición de entrenamiento con datos no consentidos o la obligación de revisar sesgos.
6 – Organización de la seguridad de la información	Asignar responsabilidades y estructuras de gobierno.	Crear un AI Governance Board que incluya CISO, científicos de datos y representantes legales para validar proyectos y riesgos.
12 – Gestión de activos	Inventariar y clasificar activos de información.	Registrar los conjuntos de datos, modelos entrenados, pipelines y entornos de cómputo como activos críticos, asignándoles etiquetas de sensibilidad (p.ej., datos de tarjeta = “confidencial”).
13 – Control de acceso	Garantizar el acceso basado en el principio de mínimo privilegio.	Implementar controles de acceso a los repositorios de datos y a los model registries usando IAM robusto, MFA y roles de “solo lectura” para usuarios de inferencia.
14 – Criptografía	Proteger la confidencialidad e integridad mediante criptografía.	Cifrar datos en reposo (datasets, checkpoints) con AES‑256; usar TLS 1.3 para la transmisión de datos de entrenamiento y resultados de inferencia.
15 – Seguridad física y ambiental	Proteger la infraestructura física donde se procesa IA.	Asegurar salas de GPU, racks y servidores con control de acceso físico, CCTV y detección de intrusiones.
17 – Gestión de incidentes de seguridad de la información	Preparar, detectar y responder a incidentes.	Definir playbooks para model poisoning o data exfiltration; registrar evidencias en un SIEM que correlacione eventos de entrenamiento, acceso a datos y cambios en modelos.
18 – Gestión de la continuidad del negocio	Garantizar disponibilidad frente a interrupciones.	Implementar replicación de datos y checkpoints de modelos en diferentes zonas de disponibilidad; pruebas de recuperación que incluyan re‑entrenamiento rápido.
21 – Seguridad de los recursos humanos	Capacitar y concienciar al personal.	Formar a científicos de datos en buenas prácticas de seguridad de datos (pseudonimización, anonimización) y en el uso de entornos sandbox para pruebas.
23 – Gestión de proveedores	Evaluar riesgos de terceros.	Verificar que proveedores de plataformas de IA (p.ej., servicios de nube, frameworks de entrenamiento) cumplan con ISO 27001 y PCI DSS, y que ofrezcan cifrado de datos en tránsito y reposo.
33 – Protección de la información en entornos de desarrollo	Aplicar seguridad en el ciclo de vida del software.	Integrar escáneres de vulnerabilidades en pipelines CI/CD que incluyan análisis de dependencias de librerías de DL (p.ej., TensorFlow, PyTorch) y pruebas de integridad de modelos.
48 – Gestión de secretos y credenciales	Proteger contraseñas, claves y tokens.	Usar vaults (HashiCorp Vault, Azure Key Vault) para almacenar credenciales de bases de datos y claves de cifrado usadas en entrenamiento.
70 – Desarrollo seguro	Adoptar prácticas de codificación segura.	Aplicar revisiones de código (SAST) a scripts de pre‑procesado y a la lógica de inferencia que pueda exponer datos sensibles.
73 – Gestión de vulnerabilidades	Identificar y remediar vulnerabilidades.	Programar escaneos trimestrales de vulnerabilidades en entornos de GPU, sistemas operativos y frameworks de IA; aplicar parches dentro de 30 días para vulnerabilidades críticas.
78 – Gestión de incidentes de seguridad	Coordinar respuesta a incidentes.	Mantener un equipo especializado que pueda actuar rápidamente ante ataques de model extraction o adversarial examples.
85 – Evaluación de riesgos	Analizar y tratar riesgos.	Realizar un análisis de riesgo específico para IA, evaluando la probabilidad de data leakage y el impacto de decisiones automatizadas erróneas.

Estos controles forman una capa de defensa en profundidad que cubre todo el ciclo de vida del modelo: desde la adquisición y etiquetado de datos, pasando por el entrenamiento y despliegue, hasta la monitorización y desmantelamiento.

3. PCI DSS 4.0.1 – Requisitos críticos para IA que procesa datos de pago

PCI DSS está centrada en la protección de la información de tarjeta de pago (PAN, CVV, datos de autenticación). Cuando los algoritmos de IA se emplean para:

• Detección de fraude en tiempo real.

• Scoring de riesgo crediticio.

• Automatización de autorización de transacciones.

Los siguientes requisitos de PCI DSS 4.0.1 resultan esenciales.

Requisito PCI DSS	Control clave	Cómo protege la IA/DL
1 – Instalar y mantener una política de seguridad	1.1 – Política formal de seguridad.	La política incluye cláusulas sobre el uso de IA, la prohibición de entrenar modelos con datos no tokenizados y la obligación de validar sesgos.
2 – No almacenar datos de tarjeta sensibles	3.2 – No almacenar datos de autenticación después de la autorización.	Los pipelines de IA deben anonimizar o tokenizar los datos de tarjeta antes de alimentarlos a los modelos; los logs de inferencia no deben contener PAN sin enmascarar.
3 – Proteger datos de tarjeta en tránsito	4.1 – Cifrado TLS 1.2/1.3.	Los flujos de datos de transacciones que alimentan a los modelos (p. ej., eventos de compra en tiempo real) se transmiten mediante TLS 1.3, garantizando confidencialidad y autenticidad.
4 – Proteger datos de tarjeta en reposo	3.4 – Cifrado de datos almacenados.	Los datasets de entrenamiento, los checkpoints de modelos y los logs de inferencia se cifran con AES‑256; las claves se gestionan bajo el control 48 (ISO) o los requisitos de gestión de claves de PCI.
5 – Control de acceso	8.1 – Autenticación y autorización fuertes.	Acceso a los entornos de entrenamiento y a los model registries está restringido a usuarios con MFA y privilegios mínimos; se registra cada intento de acceso.
6 – Monitoreo y registro de acceso	10.1 – Registro de eventos.	Cada petición de inferencia que involucra datos de pago se registra (quién, cuándo, qué datos, decisión). Los logs se retienen al menos 12 meses y se protegen contra alteración (10.4).
7 – Pruebas de vulnerabilidad y penetración	11.3 – Pruebas de penetración anuales.	Se realizan pruebas de penetración específicas a los micro‑servicios de IA (APIs de scoring) para detectar vulnerabilidades de injection, model stealing y exposición de datos.
8 – Gestión de incidentes	12.3 – Programa de respuesta a incidentes.	Si un modelo de detección de fraude es comprometido, se activa un plan de respuesta que incluye aislamiento del modelo, revocación de claves y re‑entrenamiento con datos limpios.
9 – Evaluación de riesgos	12.2 – Evaluación de riesgos anual.	Se evalúan los riesgos asociados a decisiones automatizadas, asegurando que cualquier error del modelo no cause pérdida de datos de tarjeta ni incumplimiento de los requisitos de confidencialidad.
10 – Mantenimiento de evidencia	12.10 – Conservación de evidencia.	Se preservan artefactos (datasets tokenizados, configuraciones de cifrado, versiones de modelo) como evidencia para auditorías PCI.

Ejemplo concreto: una entidad financiera utiliza un modelo de DL para detectar transacciones sospechosas. El flujo típico es:

1. Captura del evento → datos de tarjeta llegan encriptados a un event bus (TLS).

2. Pre‑procesado → el motor anonimiza el PAN mediante tokenización (PCI DSS 3.2).

3. Inferencia → la API de scoring valida el token y devuelve una puntuación; el acceso está protegido por MFA (PCI DSS 8.1) y registrado (PCI DSS 10.1).

4. Respuesta → si se detecta un intento de model extraction, el SIEM dispara el playbook de PCI DSS 12.3 y del ISO 27001 78, aislando el modelo y rotando claves.

Este flujo muestra cómo PCI DSS complementa a ISO 27001: los requisitos de tokenización, cifrado, control de acceso y registro de eventos son perfectamente alineados con los controles de ISO (14‑Criptografía, 13‑Control de acceso, 48‑Gestión de secretos, 70‑Desarrollo seguro). La combinación permite que la IA no solo sea eficaz, sino también compliant con los más altos estándares de protección de datos de pago.

4. Sinergias entre ambos marcos – Un enfoque “AI‑First” de seguridad

Ámbito	ISO 27001	PCI DSS	Resultado para IA/DL
Gobernanza	6 (organización) + 5 (política)	1 (política de seguridad)	Creación de comités de IA que supervisan riesgos, requisitos regulatorios y alineación con la estrategia de negocio.
Protección de datos de entrenamiento	12 (activos), 14 (cifrado), 48 (secretos)	3.4 (cifrado), 2.2 (no almacenar datos sensibles)	Los datasets se clasifican, tokenizan y cifran antes de cualquier proceso de entrenamiento, evitando data leakage.
Seguridad del modelo	33 (protección en desarrollo), 70 (desarrollo seguro), 73 (vulnerabilidades)	8.1 (acceso fuerte), 10.1 (registro)	Los model registries están protegidos contra accesos no autorizados, se monitorizan cambios de pesos y se registran todas las inferencias que usan datos de pago.
Entorno de cómputo	15 (seguridad física), 73 (parches)	4 (cifrado en reposo)	Los servidores de GPU se ubican en zonas con control de acceso físico, se cifran discos y se actualizan con parches críticos dentro de 30 días.
Respuesta a incidentes	17 (incidentes), 78 (respuesta), 85 (riesgos)	12.3 (plan de respuesta), 10.4 (integridad de logs)	Playbooks específicos para adversarial attacks y model extraction permiten una detección temprana y una mitigación coordinada entre el equipo de seguridad y el de ciencia de datos.
Auditoría y evidencia	86 (auditoría interna), 87 (evidencia)	12.10 (retención de evidencia)	Los artefactos de IA (datasets, versiones de modelo, configuraciones) quedan archivados y listos para auditorías PCI y revisiones ISO.

En síntesis, ISO 27001 aporta la visión holística de gestión de la seguridad de la información, mientras que PCI DSS brinda los requisitos técnicos y de cumplimiento específicos para datos de pago que son a menudo la materia prima de los algoritmos de detección de fraude. La convergencia de ambos marcos permite a las organizaciones:

1. Garantizar la confidencialidad de los datos que alimentan a los modelos, mediante tokenización, cifrado y control de acceso.

2. Preservar la integridad del modelo, mediante gestión de versiones, revisión de código y pruebas de penetración orientadas a IA.

3. Mantener la disponibilidad del servicio de IA, mediante planes de continuidad que incluyen checkpoints y replicación de modelos.

4. Demostrar cumplimiento frente a reguladores, auditores externos y clientes, gracias a una trazabilidad completa de quién accedió a los datos, cuándo se entrenó el modelo y qué decisiones tomó.

5. Buenas prácticas para implementar los controles en un proyecto de IA

A continuación, un “checklist” práctico que traduce los requisitos de ISO 27001 y PCI DSS en acciones cotidianas:

Etapa	Actividad de seguridad	Control(s) asociado(s)
Definición del caso de uso	Elaborar un risk register para IA que incluya impacto de decisiones automatizadas y exposición de datos de pago.	85 (ISO), 12.2 (PCI)
Recolección de datos	Aplicar tokenización o pseudonimización a datos de tarjeta antes del almacenamiento; validar consentimientos.	3.4 (PCI), 14 (ISO)
Almacenamiento de datasets	Cifrar discos y backups; usar gestión de claves centralizada.	3.4 (PCI), 14 (ISO), 48 (ISO)
Entrenamiento	Ejecutar pipelines en entornos aislados (sandbox); escanear dependencias de librerías de DL (SAST) y aplicar parches rápidamente.	33, 70, 73 (ISO), 11.3 (PCI)
Versionado y registro de modelos	Utilizar un model registry con control de versiones, firma digital de artefactos y auditoría de cambios.	13, 48 (ISO), 8.1 (PCI)
Despliegue (inferencia)	Exponer API de scoring bajo TLS 1.3; enmascarar datos sensibles en logs; aplicar límites de tasa para prevenir model extraction.	4.1, 8.1 (PCI), 10.1 (PCI)
Monitorización	Analizar en tiempo real métricas de drift del modelo, detección de patrones de adversarial attacks y anomalías de acceso a datos.	70, 78 (ISO), 10.1 (PCI)
Respuesta a incidentes	Activar playbook que incluye: aislamiento del modelo, rotación de claves, notificación a titulares de tarjetas y generación de reportes para auditoría.	17, 78 (ISO), 12.3 (PCI)
Retiro del modelo	Borrar de forma segura los checkpoints y datasets usando sobrescritura criptográfica certificada.	81 (ISO), 3.2 (PCI)

6. Caso de estudio ilustrativo

Empresa fintech “PayAI” – Protección de IA para detección de fraude

1. Gobernanza: Establece un Comité de IA que, siguiendo el Control 6 de ISO 27001, define que todo dataset que contenga PAN debe ser tokenizado antes del entrenamiento.

2. Cifrado: Los archivos CSV de transacciones se cifran con AES‑256 (PCI DSS 3.4, ISO 27001 14). Las claves se guardan en un vault (Control 48).

3. Acceso: Solo los ingenieros de datos con MFA y roles “entrenamiento‑solo‑lectura” pueden acceder al data lake (PCI DSS 8.1, ISO 27001 13).

4. Registro: Cada llamada a la API de scoring genera un evento en el SIEM que incluye el token de la tarjeta, la decisión del modelo y el ID del modelo usado (PCI DSS 10.1, ISO 27001 17).

5. Pruebas: Cada trimestre se ejecutan pruebas de model extraction y adversarial examples contra la API (PCI DSS 11.3, ISO 27001 73).

6. Respuesta: Ante una alerta de posible data exfiltration, el playbook de incidentes (ISO 27001 17) aísla el modelo, revoca los tokens y genera una versión retrain con datos limpios.

Con este enfoque, PayAI mantiene la exactitud del modelo de detección de fraude mientras garantiza que los datos de tarjetas nunca se exponen sin protección, cumpliendo simultáneamente con los requisitos de PCI DSS y los principios de gestión de seguridad de ISO 27001.

7. Conclusiones

La inteligencia artificial y el deep‑learning están transformando la manera en que las organizaciones procesan información crítica, pero su adopción no puede darse a costa de la seguridad. ISO 27001:2022 y PCI DSS 4.0.1, pese a haber nacido en contextos diferentes, convergen en una serie de controles que cubren los principales vectores de riesgo de la IA: protección de datos de entrenamiento, control de acceso a modelos, cifrado en reposo y tránsito, monitorización continua, pruebas de vulnerabilidad y gestión de incidentes.

Al aplicar estos controles de forma estructurada, las empresas pueden:

• Evitar el data poisoning y el model stealing mediante tokenización, cifrado y gestión de secretos.

• Garantizar que los datos de tarjetas nunca se almacenen sin protección, cumpliendo con los requisitos de no‑retención y encriptación de PCI DSS.

• Mantener trazabilidad completa de cada inferencia, lo que facilita auditorías, detección de anomalías y respuesta rápida a incidentes.

• Integrar la seguridad en el ciclo de vida del modelo, desde el desarrollo (SAST, revisión de código) hasta la operación (SIEM, pruebas de penetración).

En un entorno donde los algoritmos de deep‑learning cada vez más influyen en decisiones financieras, médicas o de seguridad, una arquitectura de seguridad basada en normas internacionales no es opcional, sino imprescindible. La combinación de ISO 27001:2022 y PCI DSS 4.0.1 ofrece el marco de referencia necesario para que la innovación en IA vaya de la mano con la confianza de clientes, reguladores y socios comerciales.

En resumen, la seguridad de la información y la protección de datos de pago, cuando se implementan a través de los controles específicos de ISO 27001 y PCI DSS, constituyen la columna vertebral de una IA robusta, ética y preparada para los retos del futuro.