Cómo proteger los sistemas de IA y el pipeline de desarrollo: ponencias de PRO DevSecOps Conf 2026

Más de 30 expertos en seguridad de la información, DevOps e IA se reunieron en PRO DevSecOps Conf 2026. El evento se celebró el 22 de septiembre en un contexto de exigencias regulatorias crecientes: en Rusia ya está en vigor la ley federal 243-FZ sobre el apoyo a las tecnologías de inteligencia artificial, y los requisitos regulatorios van por delante de las prácticas de las empresas.

El problema central: la IA llega a producción mucho más rápido de lo que los equipos consiguen construir un sistema de defensa. La solución pasa por integrar la seguridad en cada etapa del ciclo de vida, desde el desarrollo del modelo y su integración con los sistemas corporativos hasta la monitorización en entornos de producción.

Nuevo modelo de madurez AI Security: SAIMM v2.0

El anuncio central fue la presentación de SAIMM v2.0 (Secure AI Maturity Model). Se trata de una versión actualizada del modelo que tiene en cuenta tanto las particularidades del desarrollo de IA como los requisitos de la regulación rusa. El modelo permite evaluar la preparación de una organización para desarrollar y operar sistemas de IA de forma segura. PJSC VimpelCom ya realizó esta evaluación y convirtió sus resultados en un plan concreto de reducción de riesgos. Los resultados ayudaron a la empresa a implementar su proceso de desarrollo seguro a escala de más de 90 equipos y más de 200 productos.

Protección de la cadena de suministro y de los modelos de IA

Otro foco destacado fue la seguridad de la cadena de suministro en el contexto del desarrollo con IA. Se habló de cadenas de suministro de software de confianza, protección frente a la ingeniería inversa y la preparación para un nuevo estándar GOST sobre entornos de desarrollo seguros. AppSec Solutions presentó herramientas de protección para cada frente:

• AppSec.Track — protección de la cadena de suministro, seguimiento del código escrito por agentes de IA • AppSec.Code — análisis estático de vulnerabilidades en el código fuente, acelerado con IA • **AppSec.

Registry — protección de los registros de dependencias y artefactos • AppSec.GenAI y AppSec.AIGate — protección de los modelos de IA en todas las etapas, desde el desarrollo hasta el uso en producción dentro de sistemas integrados • AppSec.

Sting — pruebas dinámicas de aplicaciones móviles al ritmo del desarrollo con IA • AppSec.Cryptex — protección de aplicaciones móviles frente a la ingeniería inversa y la manipulación • AppSec.Wave y AppSec.

Shadow AI y el control de las herramientas de IA

Una paradoja: las prohibiciones corporativas de ChatGPT, Claude y herramientas similares simplemente no funcionan. El enfoque correcto es dar a los empleados una herramienta cómoda y controlada. Esto evita las filtraciones a través de servicios públicos y aporta visibilidad sobre qué sistemas de IA se utilizan realmente en el desarrollo.

Todas las grabaciones de las ponencias están disponibles en RUTUBE. Ponentes: Alexander Pinaev, Yuri Sergeev (Swordfish Security), Oscar Konyukhov (expediciones de Fiódor Konyukhov), Albina Askerova, Dmitry Sluzhenikin (Consorcio de IA), Anton Basharin, Alexander Gaday, Andrey Orekhov, Denis Danilov, Evgeny Kulikov, Pavel Toshchakov, David Kim (Swordfish Security), Kirill Sorokin (VimpelCom), Roman Shapiro (Correos de Rusia), Konstantin Bragin, Yuri Shabalin, Mikhail Makarov, Danil Balavnev (AppSec Solutions), Nikita Pinaev, Alexander Zavodovsky, Kirill Garanov.