10 Riesgos de seguridad al usar modelos de lenguaje natural (LLM): Una mirada en profundidad
Los modelos de lenguaje natural (LLM) son una tecnología en auge que ofrece un sinfín de posibilidades. Desde la generación de textos creativos hasta la automatización de tareas, los LLM tienen el potencial de transformar la forma en que interactuamos con la tecnología. Sin embargo, junto a este potencial también surgen riesgos de seguridad que no se pueden ignorar.
En este artículo, analizaremos en profundidad los 10 riesgos de seguridad que Chema Alonso, experto en ciberseguridad, expone en su video. Abordaremos cada uno de ellos con mayor detalle, proporcionando ejemplos y recomendaciones para mitigarlos.
1. Inyección de prompts:
Los LLM son altamente sensibles a las indicaciones que se les proporcionan. Un usuario malintencionado podría aprovechar esta característica para inyectar prompts maliciosos y obtener información confidencial o generar contenido inapropiado.
Ejemplo: Un usuario podría crear un prompt que incite al LLM a revelar información personal sobre un individuo, como su dirección o número de teléfono.
Recomendación: Implementar mecanismos de validación de prompts para filtrar aquellos que sean maliciosos o inapropiados.
2. Manejo inseguro de respuestas:
Los LLM pueden generar código, lo que puede ser una herramienta útil para automatizar tareas. Sin embargo, si no se gestionan las respuestas de forma adecuada, este código puede ser malicioso y afectar al cliente o al servidor.
Ejemplo: Un LLM podría generar código que explota una vulnerabilidad en el navegador web del usuario, permitiéndole al atacante acceder a información confidencial.
Recomendación: Implementar medidas de seguridad para analizar y verificar el código generado por el LLM antes de ejecutarlo.
3. Envenenamiento de datos:
Entrenar un LLM con datos sin filtrar puede sesgarlo y generar resultados erróneos o discriminatorios. Es crucial asegurar que los datos utilizados para el entrenamiento sean de alta calidad y no contengan información sensible.
Ejemplo: Un LLM entrenado con un conjunto de datos que contiene tweets racistas podría aprender a generar contenido discriminatorio.
Recomendación: Implementar un proceso de limpieza de datos para eliminar sesgos y contenido inapropiado antes de entrenar el LLM.
4. Negación de servicio:
Un ataque masivo de peticiones a un LLM puede saturar el servidor y dejarlo inoperable. Es importante tener medidas de seguridad para evitar este tipo de ataques.
Ejemplo: Un grupo de hackers podría coordinar un ataque DDoS contra un LLM utilizado por una empresa, impidiendo que sus empleados puedan acceder a información crítica.
Recomendación: Implementar un balanceador de carga y mecanismos de detección de intrusiones para proteger el LLM de ataques DDoS.
5. Ataques de cadena de suministro:
Si un modelo base utilizado para entrenar otro modelo tiene vulnerabilidades, estas se transmitirán al modelo derivado. Es crucial seleccionar modelos base confiables y mantenerlos actualizados.
Ejemplo: Un modelo de traducción automática entrenado con un modelo base que contiene una vulnerabilidad podría ser utilizado para propagar malware a través de traducciones.
Recomendación: Verificar la seguridad de los modelos base antes de utilizarlos para entrenar otros modelos.
6. Descubrimiento de información sensible:
Los LLM pueden revelar información personal o confidencial si no se entrenan y gestionan adecuadamente. Es crucial proteger la privacidad de los usuarios y evitar la fuga de datos.
Ejemplo: Un LLM entrenado con chats de Facebook podría revelar información personal de los usuarios, como sus nombres, direcciones o números de teléfono.
Recomendación: Anonimizar los datos utilizados para entrenar el LLM y aplicar técnicas de difuminación para proteger la privacidad de los usuarios.
7. Ejecución de código arbitrario:
La inclusión de código malicioso en plugins o herramientas utilizadas con LLM puede comprometer la seguridad del sistema. Es crucial verificar la procedencia de estas herramientas y revisar su código antes de incorporarlas al sistema.
Ejemplo: Un usuario podría descargar e instalar un plugin malicioso para su LLM que, en realidad, extrae información confidencial del servidor.
Recomendación: Utilizar únicamente plugins y herramientas de fuentes confiables y con un buen historial de seguridad. Revisar el código fuente de estas herramientas antes de utilizarlas.
8. Dependencia excesiva:
Confiar excesivamente en los LLM para tomar decisiones importantes puede llevar a errores o problemas de seguridad. Es crucial utilizar los LLM como herramientas complementarias y no como sustitutos del juicio humano.
Ejemplo: Una empresa podría confiar en un LLM para generar automáticamente cotizaciones para clientes sin supervisión humana, lo que podría ocasionar pérdidas financieras debido a errores en las cotizaciones.
Recomendación: Utilizar los LLM como herramientas de apoyo que complementen el trabajo humano. Una supervisión humana adecuada sigue siendo crucial para garantizar la seguridad y la toma de decisiones informadas.
9. Alucinaciones:
Los LLM pueden generar contenido falso o engañoso debido a la falta de comprensión del mundo real. Es crucial no confiar ciegamente en la información generada por los LLM y verificar su precisión con fuentes fiables.
Ejemplo: Un usuario podría pedirle a un LLM que escriba un artículo de noticias, pero el LLM podría inventar hechos e información que no son reales.
Recomendación: Ser crítico con la información generada por los LLM y corroborarla con fuentes verificables antes de utilizarla.
10. Filtración de modelos:
Si un modelo no está protegido adecuadamente, puede ser robado por atacantes y utilizado para fines maliciosos. Es crucial implementar medidas de seguridad para proteger del acceso no autorizado a los modelos y los datos utilizados para entrenarlos.
Ejemplo: Un atacante podría robar un modelo de reconocimiento facial y utilizarlo para identificar y rastrear a personas sin su consentimiento.
Recomendación: Implementar medidas de seguridad sólidas para proteger el acceso a los modelos, como la autenticación multifactor y el cifrado de datos.
Extra: Exposición Directa del Modelo
Una exposición directa del modelo siempre hará que el usuario final sea activo en cómo usar su LLM para poder hacer uso de él a voluntad. Esto siempre presentará problemas y consumirá o generará tokens adicionales si no lo controla.
Ejemplo: Preguntar a un modelo sobre un tema y terminar con una cadena de texto larga y recurrente.
Recomendaciones: Trabaje con intermediarios que le permitan tener control sobre lo que los modelos ingieren y generan.
Conclusión:
Los modelos de lenguaje natural son una tecnología poderosa con un gran potencial. Sin embargo, es importante ser conscientes de los riesgos de seguridad asociados con su uso. Al comprender y mitigar estos riesgos, podemos aprovechar al máximo los beneficios de los LLM de manera segura y responsable.
Agradecimiento a Chema Alonso por ser la fuente original de donde proviene esta información.
Gracias por leer mi publicación. Si has llegado hasta aquí, por favor considera suscribirte a mi boletín, compartir, comentar o dejar un aplauso. Nos ayuda mucho y nos motiva a seguir creando contenido como este. Tenemos muchas cosas en marcha, pero nos encanta compartir contenido.
Tu interacción es un buen recordatorio de que tomarse un momento para escribir es valioso. No olvides revisar nuestras redes sociales y nuestra agencia si quieres ayuda para construir tu negocio alrededor de la IA.
