10 RIESGOS DE SEGURIDAD EN APLICACIONES DE GRANDES MODELOS DE LENGUAJE (LLM)
10 RIESGOS DE SEGURIDAD EN APLICACIONES DE GRANDES MODELOS DE LENGUAJE (LLM)
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La Inteligencia Artificial (IA) basada en Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) no solo ha transformado la manera en que interactuamos con la tecnología, sino que también ha introducido desafíos significativos en ciberseguridad. A medida que estas tecnologías son adoptadas en sectores críticos como salud, finanzas y educación, el informe OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 ofrece una guía imprescindible para entender y mitigar los principales riesgos de seguridad asociados.
¿CUÁLES SON ESOS RIESGOS?
¿CUÁLES SON ESOS RIESGOS?
1. Inyección de Prompts (Prompt Injection)
1. Inyección de Prompts (Prompt Injection)
Este riesgo ocurre cuando un atacante manipula los prompts para alterar el comportamiento del modelo, pudiendo generar respuestas no deseadas, acceder a datos confidenciales o violar políticas internas.
Este riesgo ocurre cuando un atacante manipula los prompts para alterar el comportamiento del modelo, pudiendo generar respuestas no deseadas, acceder a datos confidenciales o violar políticas internas.
Ejemplo: Un chatbot de servicio al cliente podría ser engañado para revelar información privada almacenada en sus bases de datos internas.
Ejemplo: Un chatbot de servicio al cliente podría ser engañado para revelar información privada almacenada en sus bases de datos internas.
Medidas de mitigación:
Medidas de mitigación:
- Definir contextos estrictos y roles claros para los modelos.
- Implementar validaciones en la entrada y salida de datos.
- Simular ataques adversarios regularmente.
2. Divulgación de Información Sensible (Sensitive Information Disclosure)
2. Divulgación de Información Sensible (Sensitive Information Disclosure)
Las aplicaciones de LLM pueden, inadvertidamente, exponer datos confidenciales debido a errores en el diseño del sistema o a la falta de validaciones robustas.
Ejemplo: Una herramienta de análisis de documentos filtrando información financiera sensible en sus respuestas.
Medidas de mitigación:
Separar y etiquetar claramente los datos confidenciales.
Aplicar filtros semánticos avanzados.
Monitorizar y auditar respuestas en escenarios de prueba.
3. Riesgos en la Cadena de Suministro (Supply Chain Risks)
3. Riesgos en la Cadena de Suministro (Supply Chain Risks)
El uso de componentes externos, como datasets o APIs de terceros, incrementa las posibilidades de que actores maliciosos comprometan el modelo a través de vulnerabilidades en esta cadena.
Ejemplo: Una API externa malintencionada inyectando datos contaminados a través de un sistema RAG (Generación Aumentada con Recuperación).
Medidas de mitigación:
Validar la procedencia y la seguridad de todos los componentes externos.
Asegurar la actualización constante de bibliotecas y dependencias.
4. Envenenamiento de Datos y Modelos (Data and Model Poisoning)
4. Envenenamiento de Datos y Modelos (Data and Model Poisoning)
Actores maliciosos pueden insertar datos manipulados en los datasets de entrenamiento, provocando que el modelo produzca resultados sesgados o incorrectos.
Ejemplo: Un conjunto de datos de entrenamiento contaminado que lleva a decisiones erróneas en la aprobación de préstamos.
Medidas de mitigación:
Verificar la integridad y calidad de los datos antes del entrenamiento.
Aplicar técnicas de detección de anomalías en datasets.
5. Manejo Incorrecto de Salidas (Improper Output Handling)
5. Manejo Incorrecto de Salidas (Improper Output Handling)
Respuestas sin filtrar adecuadamente pueden incluir contenido ofensivo, sesgado o información sensible.
Ejemplo: Un asistente de IA generando contenido dañino al interpretar mal una consulta del usuario.
Medidas de mitigación:
Filtrar todas las salidas del modelo utilizando reglas semánticas y validaciones.
Establecer procesos de revisión humana para decisiones críticas.
6. Agencia Excesiva (Excessive Agency)
6. Agencia Excesiva (Excessive Agency)
Modelos con demasiada autonomía pueden realizar acciones imprevistas o peligrosas, como interactuar con sistemas sensibles sin supervisión.
Ejemplo: Un agente de IA con acceso ilimitado a una base de datos de clientes generando cambios masivos no deseados.
Medidas de mitigación:
Limitar permisos y accesos del modelo según el principio de menor privilegio.
Incluir validaciones humanas en acciones de alto riesgo.
7. Fugas de Prompts del Sistema (System Prompt Leakage)
7. Fugas de Prompts del Sistema (System Prompt Leakage)
Los prompts internos que controlan el comportamiento del modelo pueden ser expuestos, permitiendo que los atacantes los manipulen o aprendan de ellos.
Ejemplo: Un atacante obteniendo el prompt base de un modelo para adaptarlo a un ataque de ingeniería inversa.
Medidas de mitigación:
Cifrar y proteger los prompts a nivel de sistema.
Implementar pruebas de penetración para detectar vulnerabilidades.
8. Debilidades en Vectores y Embeddings (Vector and Embedding Weaknesses)
8. Debilidades en Vectores y Embeddings (Vector and Embedding Weaknesses)
Los métodos como RAG introducen vulnerabilidades relacionadas con cómo se manejan y almacenan los embeddings.
Ejemplo: Una consulta maliciosa que explota un vector para acceder a información no autorizada.
Medidas de mitigación:
Limitar el alcance de las consultas en aplicaciones de RAG.
Proteger los índices y bases de datos vectoriales contra accesos indebidos.
9. Desinformación (Misinformation)
9. Desinformación (Misinformation)
El modelo puede generar información falsa, lo que es especialmente crítico en aplicaciones de alto impacto como reportes médicos o noticias.
Ejemplo: Una herramienta de generación de texto creando informes científicos con datos incorrectos.
Medidas de mitigación:
Incorporar verificaciones cruzadas con fuentes confiables.
Diseñar el sistema para priorizar transparencia y trazabilidad de las respuestas.
10. Consumo No Controlado (Unbounded Consumption)
10. Consumo No Controlado (Unbounded Consumption)
El uso intensivo de recursos puede generar costos inesperados o interrumpir servicios debido a la falta de control sobre las solicitudes procesadas.
Ejemplo: Un modelo agotando recursos computacionales tras una serie de solicitudes complejas no controladas.
Medidas de mitigación:
Implementar límites de tiempo y recursos en las consultas al modelo.
Monitorizar continuamente el uso de recursos.
CONCLUSIONES
CONCLUSIONES
La IA tiene el potencial de transformar radicalmente las empresas, permitiéndoles tomar decisiones más rápidas y precisas, optimizar procesos y crear experiencias más personalizadas para los clientes. Sin embargo, junto con estos beneficios, se presentan nuevos desafíos en cuanto a la seguridad y la privacidad de los sistemas. Los riesgos identificados por OWASP, como el envenenamiento de datos y modelos, o la inyección de prompts son solo algunos de los riesgos que las organizaciones deben superar para garantizar que sus sistemas funcionen de manera segura y eficiente.
Es fundamental que los líderes empresariales no solo comprendan estos riesgos, sino que también adopten un enfoque proactivo para mitigarlos. El uso seguro de modelos de lenguaje requiere un enfoque estratégico en ciberseguridad. El informe de OWASP es un llamado a la acción para empresas y desarrolladores que buscan implementar IA de forma responsable y segura.
¿Tu empresa está preparada para abordar estos riesgos? ¿Qué medidas ya están implementando para proteger sus aplicaciones de IA?
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