es.wedoany.com Noticia: OpenAI ha lanzado una nueva función de seguridad llamada Active sessions, que permite a los usuarios de ChatGPT ver y cerrar sesiones de inicio de sesión, con el objetivo de mejorar la seguridad de las cuentas y la capacidad de rendición de cuentas en la gobernanza de la IA. Esta función ya está disponible para todos los tipos de cuentas y espacios de trabajo de ChatGPT, incluidas cuentas personales y de administración.
Ensar Seker, director de seguridad de la información de SOCRadar, señaló que anteriormente las organizaciones tenían una visibilidad limitada sobre las ubicaciones de inicio de sesión de los usuarios, y solo podían forzar la reautenticación mediante acciones amplias como el restablecimiento de contraseñas. El control granular de sesiones es un método más eficiente y menos disruptivo; desde una perspectiva de gobernanza, la transparencia de las sesiones mejora la rendición de cuentas y respalda las investigaciones.
Active sessions permite a los administradores ver las sesiones conocidas del navegador y de aplicaciones en las plataformas ChatGPT, Codex y API, incluida la información del dispositivo y del navegador, la ubicación aproximada, la fecha y hora de inicio de sesión, si el dispositivo es de confianza y el estado actual de la sesión. Los usuarios pueden acceder a través de "Configuración" > "Seguridad" > "Sesiones activas" y optar por cerrar sesiones específicas o eliminar dispositivos de los servicios de confianza. La operación de cerrar todas las sesiones puede tardar hasta 30 minutos en completarse. Sin embargo, OpenAI enfatiza que los detalles de la sesión pueden ser "aproximados o incompletos", y esta función no mostrará ni gestionará aplicaciones vinculadas, aplicaciones de terceros, inicios de sesión en servicios de terceros, sesiones de Codex CLI ni sesiones cerradas recientemente. Además, Active sessions no se puede utilizar para cuentas vinculadas al inicio de sesión único (SSO) empresarial, incluido el Lenguaje de Marcado de Afirmaciones de Seguridad (SAML) y OpenID Connect (OIDC).
David Shipley, de Beauceron Security, indicó que la capacidad de OpenAI para que los administradores finalicen sesiones activas ya existía en muchas plataformas desde hace tiempo; aunque se ha implementado tarde, más vale tarde que nunca. Desde una perspectiva de seguridad, OpenAI puede supervisar mejor ChatGPT para evitar que actores malintencionados lo utilicen para alojar malware. Seker también señaló que esta visibilidad y supervisión son lo que las empresas han esperado de las plataformas SaaS durante años, permitiendo a administradores y usuarios identificar rápidamente accesos no autorizados, finalizar sesiones caducadas y reducir el riesgo de compromiso de cuentas.
La semana pasada, OpenAI actualizó GPT-5.5 Instant en la aplicación y API de ChatGPT, con el objetivo de "mejorar el estilo y la calidad de las respuestas". La compañía lanzó este modelo a principios de mayo como sucesor de GPT-5.3 Instant, afirmando que es "generalmente más inteligente" y tiene menos alucinaciones. Sin embargo, las empresas aún enfrentan desafíos de gobernanza en las actualizaciones iterativas de modelos. Shipley considera que esto es insostenible, ya que es difícil desarrollar planes de prueba adecuados para sistemas no deterministas. Seker señaló que muchas organizaciones realizan pruebas de seguridad, cumplimiento y validación empresarial antes de aprobar un modelo, pero cuando el comportamiento del modelo cambia bajo la misma serie de versiones, las suposiciones previamente documentadas pueden dejar de ser precisas. Él cree que el mayor desafío de gobernanza de la IA no es la adopción del modelo, sino el cambio del modelo; la mayoría de las organizaciones pueden evaluar un modelo una vez, pero pocas están preparadas para evaluar continuamente su evolución a lo largo del tiempo. Esto es particularmente desafiante para las industrias reguladas que dependen de la auditabilidad, la repetibilidad y la gestión de cambios.
Valence Howden, de Info-Tech Research Group, señaló que las organizaciones generalmente no pueden evaluar el impacto de las iteraciones del modelo en los límites, e incluso desconocen estos cambios. Mencionó que, aunque los desafíos empresariales iniciales estaban relacionados con el modelo en sí, su función y propiedad, las actualizaciones iterativas pueden difuminar estos problemas y aumentar la dependencia de prácticas y herramientas de terceros, que las organizaciones a menudo carecen. Si no se puede salir antes de la integración de la actualización, las empresas básicamente están realizando pruebas de red team con los clientes sobre la actualización.
Seker indicó que los equipos de seguridad están llevados al límite, ya que necesitan gestionar modelos en rápida evolución, nuevas funciones y comportamientos cambiantes, mientras mantienen el cumplimiento, la gestión de riesgos y la continuidad del negocio. La dificultad de la gobernanza radica en que las organizaciones ya no evalúan un producto estático, sino que gestionan un "servicio en constante evolución", donde las funciones, integraciones y comportamientos de los usuarios cambian más rápido que los ciclos tradicionales de revisión de seguridad. Howden está de acuerdo con esta opinión, considerando que las prácticas de gobernanza existentes en las empresas, especialmente la rendición de cuentas y las prácticas de riesgo, son débiles, y además están incentivadas a buscar velocidad e innovación, por lo que ven la gobernanza como una limitación y la ignoran o no están dispuestas a implementarla.
Seker recomienda que las organizaciones traten los modelos de IA como sistemas vivos en lugar de versiones fijas; los planes de seguridad y gobernanza deben incluir validación continua, monitoreo y reevaluación periódica, en lugar de depender de procesos de aprobación únicos. Las empresas también deben establecer expectativas claras de gestión de cambios de proveedores, incluida la transparencia sobre las actualizaciones de modelos, los cambios de comportamiento y el impacto potencial en los flujos de trabajo existentes. Él cree que la gobernanza efectiva de la IA depende cada vez más de la visibilidad de los cambios, no solo de la visibilidad de los riesgos.
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