La adopción de Inteligencia Artificial (IA) está en auge. Con ella, aumentan las amenazas a la seguridad de los sistemas basados en IA. Las técnicas de ingeniería inversa, como las prompt injections y los jailbreaks, son vulnerabilidades críticas. Las empresas deben conocerlas y protegerse para evitar filtraciones de datos o accesos no autorizados.

Prompt Injections: Manipulando la Entrada

Las prompt injections son una amenaza grave para la seguridad de la IA. Consisten en manipular la entrada del sistema para modificar su comportamiento y obtener resultados no deseados. Se dividen en dos tipos principales:

1. Inyección directa: El atacante inserta comandos o código en el prompt de la IA. Esto puede alterar sus respuestas y hacer que revele información sensible o ejecute acciones no previstas.
2. Inyección encubierta: Se usan métodos sutiles para modificar la IA sin que el cambio sea evidente. Esto compromete la seguridad, ya que los cambios pueden pasar desapercibidos.

Las prompt injections pueden ser peligrosas. Pueden proporcionar acceso a datos confidenciales o permitir manipular los resultados generados. Las empresas deben asegurarse de que sus modelos sean resistentes a estos ataques.

Jailbreaks: Rompiendo Restricciones de Seguridad en IA

Los jailbreaks permiten eludir las restricciones de seguridad del sistema. Se basan en romper las reglas de los sistemas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Existen dos tipos principales:

1. Jailbreak directo o inmediato: El atacante explota vulnerabilidades para obtener acceso total a la IA. Esto le permite ejecutar comandos y manipular datos.
2. Jailbreak de comportamiento: Se logra modificando las entradas para alterar el comportamiento de la IA y obtener resultados manipulados.

Los jailbreaks son peligrosos porque permiten acceder a funciones restringidas. Esto puede afectar gravemente la seguridad y la privacidad de los datos. Para ejecutarlos, los atacantes suelen aprovechar debilidades en los sistemas DAN e introducir código malicioso.

Riesgos de No Auditar las Herramientas de IA

Cuando una empresa implementa herramientas de IA sin realizar auditorías exhaustivas de seguridad, está exponiendo su sistema lo que puede provocar accesos no autorizados, robo de datos y ejecución de código dañino. Las configuraciones incorrectas o mal aseguradas pueden ser aprovechadas por agentes maliciosos para obtener acceso a información sensible.

Otro gran problema es el del daño reputacional, porque el modificar la funcionalidad de la IA puede implicar un comportamiento malicioso de la herramienta que representa a la empresa, y eso puede inducir a un gran daño.

Los atacantes de las IAs son un gran problema de seguridad para los sistemas y las redes, ya que aprovechan siempre los puntos débiles de los modelos de lenguaje y las aplicaciones LLM.

Medidas para mitigar la ingeniería inversa de IA.

1. Separar estrictamente las entradas y los comandos del sistema. Empresas como Makensia proponen siempre trabajar con varias IAs en paralelo para evitar peligros. De esta forma se consigue que no sea una IA la que controla toda una funcionalidad.Si no se programa bien le estaríamos dando toda la información y datos a una sola IA , la solución es la redundancia de IA , pero supervisandoses unas a otras.
2. Validacion y filtrado de las entradas del usuario:Hay que vigilar y proteger con técnicas inversas las posibles entradas de los usuarios ya que por ahí es por donde van a entrar la mayoría de las amenazas.
3. Aislar la información confidencial: Como cualquier caja fuerte hay que poner mecanismos de aislamiento de manera que la información no este en disposición de todas las IAs del sistema.
4. Fragmenta el contexto. Divide la interacción en múltiples etapas de manera que el modelo no maneje todo el contexto a la vez , imposibilitando que un hacker llegue a modificar toda la lógica.

Protección Proactiva: Auditorías de IA para una Seguridad en IA Óptima

Para proteger tus herramientas de IA contra amenazas de ingeniería inversa, es esencial realizar auditorías de seguridad regulares. Empresas especializadas, como Makensia, ofrecen auditorías exhaustivas que evalúan la resistencia de tus sistemas a ataques controlados y tienen sistemas de mantenimiento y monitoreo de las amenazas. Estas auditorías no solo identifican posibles vulnerabilidades, sino que también proporcionan soluciones para mitigarlas antes de que sean explotadas.

Las auditorías de IA permiten evaluar la configuración de las herramientas implementadas y asegurar que no existen puntos débiles que puedan ser aprovechados por atacantes. Esto incluye la simulación de ataques controlados para identificar cualquier brecha de seguridad y corregirla antes de que cause daño.

Si te interesa conocer más sobre ataques y ciberseguridad en el ámbito de la inteligencia artificial, puedes consultar este artículo sobre ciberseguridad en IA publicado en Forbes.

Conclusión

Proteger las herramientas de IA contra prompt injections, jailbreaks y otros métodos de ingeniería inversa es esencial para garantizar la seguridad y la privacidad de los datos en tu empresa. Las auditorías de seguridad son una herramienta fundamental para identificar y corregir vulnerabilidades en los sistemas de IA, asegurando que tu empresa esté protegida contra amenazas maliciosas. No pongas en riesgo tu negocio. Contáctanos hoy para obtener una evaluación de seguridad personalizada.