La seguridad de los grandes modelos de lenguaje (conocidos como LLM) se encuentra amenazada por una vulnerabilidad llamada inyección de comandos (prompt injection), que permite a los atacantes manipular respuestas, acceder a información sensible y poner en riesgo el funcionamiento de estos sistemas.
¿Qué es la inyección de comandos?
Un «prompt» es una instrucción o texto que los usuarios envían para interactuar con modelos de lenguaje como ChatGPT o Gemini. La inyección de comandos se aprovecha de la posibilidad de que estos modelos confundan las entradas de los usuarios con las instrucciones preconfiguradas durante su entrenamiento. Esto puede llevar a que el modelo realice acciones o genere respuestas que difieren de sus límites de seguridad establecidos.
En tales ataques, un cibercriminal podría hacer que el modelo:
- Revele información confidencial.
- Acceda a funciones prohibidas.
- Produzca contenido malicioso.
- Modifique la toma de decisiones.
Además, al integrarse con APIs, incluso se podría ejecutar código malicioso en los dispositivos de los usuarios.
Tipos de inyección de comandos
Estos ataques se categorizan en dos tipos principales:
- Inyección de comandos directa: Cuando un usuario introduce deliberadamente una entrada que altera el comportamiento del modelo.
- Inyección de comandos indirecta: Cuando el modelo procesa «prompts» provenientes de fuentes externas, como páginas web o documentos, que contienen instrucciones nocivas.
Ejemplos de ataques
La organización OWASP ilustra posibles escenarios de ataque:
- Escenario 1: Inyección directa. Un atacante convence a un chatbot para que ignore sus limitaciones y acceda a datos privados, lo que resulta en una escalada de privilegios.
- Escenario 2: Inyección indirecta. Un usuario pide a un modelo que resuma una página web que tiene «prompts» ocultos, lo que provoca la filtración de información sensible.
¿En qué se diferencia del jailbreak?
La inyección de comandos se centra en manipular las salidas y comportamientos mediante instrucciones maliciosas; en cambio, el jailbreak intenta eludir las configuraciones de seguridad del modelo para desbloquear funciones restringidas.
Mitigación de riesgos
El marco MITRE ATLAS sugiere varias estrategias para reducir esta vulnerabilidad:
- Barreras de seguridad: Implementar filtros y reglas entre las entradas y salidas del modelo para prevenir «prompts» maliciosos.
- Directrices para IA generativa: Proporcionar instrucciones claras en la configuración del modelo que orienten sus respuestas.
- Alineación de modelos: Ajustar el modelo mediante técnicas como el aprendizaje por refuerzo para asegurar que se adhiere a las políticas de seguridad.
- Monitorización de telemetría: Vigilar continuamente las entradas y salidas para identificar amenazas potenciales.
Al adoptar estas prácticas, se puede fortalecer la seguridad de los modelos de lenguaje y reducir el impacto de la inyección de comandos.
¿Qué piensas sobre los desafíos que representa la inyección de comandos en el ámbito de la inteligencia artificial?
FUENTE
Con Información de pisapapeles.net