El OWASP Top 10 para Aplicaciones LLM: Seguridad de la IA

La capacidad de los LLM para generar contenido y realizar tareas complejas ha captado la atención de muchas empresas que buscan integrarlos en sus operaciones. Sin embargo, esta rápida adopción no siempre ha venido acompañada de los protocolos de seguridad adecuados, lo que ha dejado abiertas puertas a una serie de vulnerabilidades. En respuesta a esta creciente necesidad de una guía clara y práctica, la fundación OWASP (Open Web Application Security Project) ha creado el OWASP Top 10 para LLM, una lista de las vulnerabilidades más críticas que enfrentan las aplicaciones que utilizan estos modelos.

El objetivo de este artículo es profundizar en los 10 principales riesgos de seguridad para aplicaciones de LLM, tal como se presentaron en la versión 1.1 publicada en octubre de 2023.

1. Inyección de Prompts (Prompt Injection)

Este es uno de los ataques más comunes y devastadores en los sistemas LLM. Se produce cuando un atacante introduce instrucciones maliciosas en las entradas del modelo, logrando que el LLM realice acciones no deseadas. Estas inyecciones pueden ser directas, como “jailbreaks”, que sobrepasan las instrucciones del sistema, o indirectas, manipulando entradas externas que afectan la interpretación del LLM. Un ataque exitoso podría derivar en la divulgación de datos confidenciales o en la manipulación del LLM para realizar tareas peligrosas.

Estrategias de mitigación: Implementar controles estrictos de acceso, separar claramente las instrucciones de usuario de los datos externos, y aplicar un enfoque de “mínimos privilegios” para el acceso a sistemas backend.

2. Manejo Inseguro de Salidas (Insecure Output Handling)

El manejo incorrecto de las salidas generadas por los LLM puede dar lugar a ataques como inyecciones de código, escalación de privilegios o ejecución remota de código. Como los LLM generan contenido en base a las entradas de los usuarios, es crucial validar y filtrar estas salidas antes de enviarlas a otros sistemas.

Estrategias de mitigación: Validar todas las salidas de los LLM antes de procesarlas, aplicar codificación segura de respuestas y utilizar mecanismos de validación automática para detectar posibles ataques.

3. Envenenamiento de Datos de Entrenamiento (Training Data Poisoning)

El envenenamiento de los datos de entrenamiento ocurre cuando un actor malintencionado introduce datos manipulados durante el entrenamiento de un LLM. Esto puede comprometer la seguridad, la precisión y el comportamiento ético del modelo. Los atacantes pueden introducir sesgos o vulnerabilidades que afecten la integridad del modelo.

Estrategias de mitigación: Verificar la procedencia y calidad de los datos de entrenamiento, implementar técnicas de detección de anomalías y aplicar procesos de robustez adversarial durante el ciclo de entrenamiento.

4. Denegación de Servicio del Modelo (Model Denial of Service)

Debido al alto consumo de recursos de los LLM, pueden ser vulnerables a ataques de denegación de servicio (DoS). Los atacantes pueden enviar consultas que provoquen un uso excesivo de los recursos, afectando el rendimiento o dejando el sistema inoperativo.

Estrategias de mitigación: Limitar el uso de recursos por consulta, establecer límites de tasa en las solicitudes API y monitorear continuamente el uso de recursos.

5. Vulnerabilidades en la Cadena de Suministro (Supply Chain Vulnerabilities)

Los modelos LLM dependen de componentes de terceros como datasets, plugins y modelos preentrenados. Estos elementos pueden ser vulnerables a manipulaciones o envenenamiento, lo que compromete la seguridad del sistema.

Estrategias de mitigación: Utilizar repositorios seguros de modelos, implementar inventarios de software y aplicar auditorías de seguridad para los componentes de terceros.

6. Divulgación de Información Sensible (Sensitive Information Disclosure)

Los LLM pueden revelar información sensible, como datos personales o algoritmos propietarios, a través de sus salidas. Esto puede llevar a violaciones de la privacidad y a la exposición de secretos comerciales.

Estrategias de mitigación: Implementar técnicas de saneamiento de datos, limitar el acceso a información sensible y educar a los usuarios sobre los riesgos de compartir datos confidenciales con LLMs.

7. Diseño Inseguro de Plugins (Insecure Plugin Design)

Muchos sistemas LLM utilizan plugins que permiten a los usuarios realizar tareas específicas. Sin embargo, si estos plugins no se diseñan de manera segura, pueden ser vulnerables a ataques que conduzcan a la ejecución de código malicioso o la escalación de privilegios.

Estrategias de mitigación: Validar los inputs en los plugins, aplicar controles de acceso estrictos y auditar regularmente los plugins en busca de vulnerabilidades.

8. Autonomía Excesiva (Excessive Agency)

El concepto de autonomía excesiva se refiere a cuando un LLM tiene demasiado control sobre sistemas externos sin la supervisión adecuada. Esto puede provocar acciones no deseadas o peligrosas, especialmente si el LLM recibe entradas ambiguas o malintencionadas.

Estrategias de mitigación: Limitar la funcionalidad de los plugins, implementar controles humanos en bucle para operaciones críticas y garantizar que los permisos sean mínimos para las tareas específicas.

9. Dependencia Excesiva (Overreliance)

Los sistemas que dependen demasiado de los LLM pueden estar en riesgo de tomar decisiones basadas en información errónea o inexacta generada por el modelo. Los LLM, aunque poderosos, a menudo pueden producir información incorrecta o no verificada.

Estrategias de mitigación: Implementar procesos de revisión humana para las decisiones críticas, validar las salidas de los LLM con fuentes externas confiables y mejorar la capacitación del modelo para casos de uso específicos.

10. Robo de Modelos (Model Theft)

El robo de modelos se refiere a la extracción no autorizada de modelos LLM por parte de actores malintencionados. Esto puede tener graves consecuencias económicas y reputacionales, ya que los modelos son propiedad intelectual valiosa.

Estrategias de mitigación: Implementar controles de acceso robustos, auditar regularmente el acceso a los repositorios de modelos y utilizar cifrado para proteger los modelos almacenados.

El OWASP Top 10 para LLMs proporciona una guía esencial para los desarrolladores, científicos de datos y expertos en seguridad que trabajan con modelos de lenguaje grande. Estas vulnerabilidades, si no se abordan adecuadamente, pueden comprometer la integridad y seguridad de los sistemas basados en LLM. La seguridad en el desarrollo de estas aplicaciones debe ser una prioridad, y la implementación de las estrategias de mitigación recomendadas es un paso crucial hacia la protección de los modelos, los datos y los usuarios.

Fuente: OWASP Top 10 for LLM Applications

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