Términos clave en la seguridad de modelos LLM y agentes de IA

Introducción

Con la rápida adopción de modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT y agentes de inteligencia artificial en múltiples sectores, la seguridad de estas tecnologías es un aspecto crítico que no puede pasarse por alto. La complejidad y capacidad de estos modelos exponen a nuevas vulnerabilidades que requieren un vocabulario y conceptos específicos para su comprensión y mitigación.

En este artículo, exploramos los términos clave que describen amenazas, técnicas de ataque y defensas en la seguridad de modelos LLM y agentes de IA, ayudándote a entender mejor este campo para que puedas proteger de forma adecuada tu organización.

Términos técnicos en seguridad de LLM

Prompt Injection

Es una técnica donde un atacante manipula la entrada (prompt) del modelo de lenguaje para inducirlo a comportarse de manera no deseada, ignorando restricciones o generando contenido malicioso. Es como una “inyección” de instrucciones dentro del prompt que el modelo procesa literalmente.

Ejemplo: Insertar comandos ocultos o frases contradictorias para que el modelo revele información sensible o realice acciones prohibidas.

Jailbreaking

Se refiere al intento de evadir los filtros y políticas internas del modelo para obtener respuestas o comportamientos que normalmente estarían bloqueados. Mientras que la prompt injection manipula la entrada, el jailbreak se enfoca en romper las barreras internas, a veces mediante encadenamiento de instrucciones o narrativas.

Obfuscation de Prompts

Consiste en disfrazar el texto malicioso para pasar desapercibido por los sistemas de detección. Por ejemplo, separar letras con caracteres especiales o insertar símbolos para que el filtro no identifique un ataque, pero el modelo aun pueda interpretar la intención maliciosa.

Data Poisoning (Envenenamiento de Datos)

Esto ocurre cuando los datos de entrenamiento del modelo son manipulados maliciosamente, introduciendo sesgos, errores o patrones dañinos. El resultado son modelos con comportamientos inesperados o inseguros que reflejan esas alteraciones.

Model Extraction (Extracción de Modelo)

Técnica en la que un atacante intenta reconstruir o clonar un modelo observando sus respuestas a múltiples consultas. Esto puede exponer secretos comerciales o vulnerabilidades asociadas al modelo original.

Zero-click Attacks

Ataques que no requieren que el usuario realice ninguna acción consciente. Por ejemplo, si un modelo está integrado con sistemas externos (como gestores de documentos o plataformas de tickets), comandos maliciosos ocultos en esos documentos se ejecutan automáticamente al ser procesados, sin interacción directa.

Agent Sanitization y Prompt Sanitization

Prácticas defensivas para validar, limpiar o filtrar las entradas que recibe un agente o modelo, asegurando que no contengan instrucciones dañinas o manipulaciones maliciosas que puedan comprometer la seguridad.

Consideraciones éticas y de responsabilidad en IA

La seguridad no solo implica protección técnica, sino también evitar que los modelos generen contenido sesgado, dañino o falso. Esto es crucial para preservar la confianza, la legalidad y el uso responsable de la inteligencia artificial.

Recomendaciones y mejores prácticas

• Realiza simulaciones periódicas de ataque (“red teaming”)* para identificar y corregir vulnerabilidades.

• Implementa capas de sanitización y filtrado de entradas antes de procesar los prompts.

• Capacita a tus equipos en seguridad específica para IA y modelos LLM.

• Monitorea constantemente la interacción con los modelos para detectar comportamientos anómalos o explotaciones.

• Mantente actualizado en la evolución del panorama de amenazas y herramientas de defensa.

Conclusión

El desarrollo acelerado de los modelos de lenguaje y agentes de IA trae consigo nuevos riesgos que requieren entender y dominar un vocabulario técnico propio. Conocer términos como prompt injection, jailbreak, data poisoning o zero-click attacks es esencial para cualquier organización que utilice estas tecnologías y quiera protegerse eficazmente.

La seguridad en IA es un campo dinámico que demanda atención continua y estrategias multidisciplinares. Te invitamos a profundizar en estos conceptos y practicar una defensa activa para garantizar un uso seguro y responsable de la inteligencia artificial.

* El término red teaming hace referencia a un proceso de ciberseguridad en el que un equipo de expertos (conocidos como “red team”) simula ataques reales y sofisticados a una organización para identificar vulnerabilidades antes que los atacantes maliciosos las exploten. Si requieres ayuda con este punto, puedes ponerte en contacto o agendar una reunión con el equipo de Intelecta.