Habr lanza una serie sobre seguridad de la IA: 4 jurisdicciones y 4 metodologías de protección

Habr AI ha publicado la primera parte de una serie sobre la seguridad de los sistemas de IA en 2026. El artículo abarca el marco normativo de cuatro jurisdicciones (Rusia, China, la UE y EE. UU.) y cuatro metodologías de protección: STRIDE, OWASP, AI-SAFE y SAIMM. Los autores lo describen como el volumen básico de conocimientos que necesita todo especialista en seguridad de la IA. El anuncio no incluye un análisis de normas concretas, así que a continuación se repasa lo que se ha declarado y el contexto en el que importa.

La seguridad del aprendizaje automático fue durante mucho tiempo un tema de nicho. Trabajaban en ella unos pocos grupos de investigación, se publicaba una decena de trabajos al año y apenas existían herramientas prácticas. Cuando los LLM y los sistemas agénticos llegaron a producción, la situación cambió. Ahora el modelo invoca herramientas, lee datos externos y toma decisiones en nombre del usuario. La superficie de ataque se ha ampliado y las empresas han tenido que asumir la responsabilidad por las consecuencias.

Cuatro jurisdicciones, cuatro lógicas

El artículo compara la regulación en Rusia, China, la UE y EE. UU. Los enfoques son claramente distintos, algo que se sabe por el contexto general.

• La UE ha construido una ley horizontal de IA (AI Act) con una gradación por niveles de riesgo y obligaciones específicas para los desarrolladores de modelos de propósito general. Los plazos de aplicación de parte de los requisitos se han debatido y ajustado, por lo que conviene comprobar las fechas vigentes en la fuente primaria.
• China regula clases concretas de sistemas: IA generativa, recomendaciones algorítmicas y etiquetado de contenido sintético. Es un conjunto de requisitos puntuales, no una ley única.
• EE. UU. se apoya en una mezcla de marcos federales como NIST AI RMF, requisitos sectoriales y leyes de cada estado.
• Rusia desarrolla su propio marco normativo y de estandarización. El anuncio no deja ver qué actos y estándares concretos consideran clave los autores.

Para una empresa que opera en varios mercados, esto implica varios circuitos de cumplimiento normativo en paralelo. Por ahora no existe un estándar único.

Metodologías: qué se toma del exterior y qué hay en casa

La segunda mitad del artículo se dedica a las metodologías de protección. STRIDE es un modelo clásico de amenazas que apareció mucho antes de los LLM y se aplica a los sistemas de IA como una forma de estructurar los riesgos. OWASP es conocido por sus listados prácticos de vulnerabilidades, también para aplicaciones basadas en grandes modelos de lenguaje. Las rusas AI-SAFE y SAIMM solo se mencionan por su nombre en el anuncio: no hay ni su estructura, ni criterios de madurez, ni su alcance. Solo se podrá juzgar sus puntos fuertes y débiles después de leer el texto completo.

La propia combinación resulta interesante. Las metodologías occidentales ofrecen un lenguaje común para hablar de amenazas. Las rusas, a juzgar por todo, están vinculadas a la regulación local y a la práctica de certificación. El especialista tendrá que dominar ambas capas.

Qué deben hacer los equipos ahora mismo

Mientras la serie no se haya publicado completa, hay varios pasos que no requieren esperar.

1. Elabore un registro de los sistemas de IA de la empresa: qué modelos y agentes funcionan, con qué datos y con qué permisos de acceso. 2.

Determine a qué jurisdicciones queda sujeto cada sistema. El criterio no es dónde está registrada la empresa, sino dónde están los usuarios y los datos. 3.

Realice un modelado de amenazas con STRIDE para los escenarios agénticos más críticos, sobre todo allí donde el modelo pueda actuar en sistemas externos. 4. Contraste los riesgos detectados con los listados de OWASP para aplicaciones LLM y compruebe qué controles ya existen.

5. Espere al análisis de AI-SAFE y SAIMM y evalúe hasta qué punto encajan con sus procesos internos y con los requisitos de los reguladores.

Según el planteamiento de los autores, la serie está pensada para profesionales en activo. La primera parte fija el marco, y el valor de toda la serie quedará claro cuando aparezcan los análisis de ataques y controles concretos.