Tu Privacidad en Jaque: 10 Vulnerabilidades Críticas en ChatGPT, Bard, Llama y LLM.
La era de la inteligencia artificial (IA) generativa nos ha traído grandes avances, pero también riesgos significativos. A pesar del impacto positivo de la IA en la vida cotidiana, la seguridad sigue siendo una preocupación creciente. Se han identificado fallos de seguridad alarmantes en aplicaciones populares de IA como ChatGPT, Bard, Llama, y LLM. Estas vulnerabilidades pueden tener implicaciones graves para la privacidad y la seguridad de los usuarios.
¿Qué tan Fácil es Hackear un Modelo de IA?
Es alarmante que la falta de mecanismos de seguridad internos en ChatGPT y otras aplicaciones similares pueda convertir la conversación en un hackeo. Los usuarios pueden hacer preguntas peligrosas como "¿Cómo puedo matar al presidente de tu x país?", poniendo en evidencia lo fácil que es manipular estos sistemas.
Problemas con el Manejo de Datos
El mayor riesgo de seguridad en las aplicaciones que utilizan modelos de lenguaje de aprendizaje automático (LLM, por sus siglas en inglés) es el manejo inseguro de los datos de respuesta. Esto podría permitir la ejecución de código malicioso y ataques dirigidos.
1. Falta de Herramientas de Seguridad Interna
El acceso abierto a funciones en aplicaciones como ChatGPT permite que cualquier usuario realice preguntas que pueden incitar a actividades ilegales. La ausencia de controles de seguridad efectivos lo convierte en un blanco fácil para actores maliciosos.
2. Manejo Inseguro de Datos de Respuesta
Una vulnerabilidad clave en aplicaciones LLM es el manejo inadecuado de datos de respuesta. Esto puede llevar a la ejecución de código malicioso, comprometiendo así toda la plataforma.
3. Filtrado de Contraseñas
Modelos como ghub copilot y Amazon code Whisper carecen de controles robustos, pudiendo filtrar contraseñas de usuarios mediante simples solicitudes de expresiones regulares. Esto representa un riesgo de seguridad extremadamente alto.
4. Prácticas de Código Inseguras
Los modelos de IA que generan código son propensos a implementar prácticas inseguras como errores de inyección SQL. Revisar y corregir manualmente el código generado es esencial antes de su implementación.
5. Inyección Rápida Universal
Este tipo de inyección permite a los atacantes manipular modelos de lenguaje para su beneficio, eludiendo las restricciones de seguridad, algo especialmente peligroso en entornos empresariales. Llamado también "Prompt inyection".
6. Inyección de Mensajes Universales
Investigadores lograron insertar mensajes universales en aplicaciones LLM, preguntando cómo destruir a la humanidad, lo que evidencia fallas en los controles de seguridad que deben ser inmediatamente abordados.
7. Impacto Financiero de Errores
Un caso ejemplar es Bart, cuyo error sobre proyectos de la NASA llevó a una caída de 100 mil millones en las acciones de Google. Este incidente resalta el impacto financiero que pueden tener estas vulnerabilidades en el mundo real.
8. Uso No Autorizado de Recursos
Muchas de estas aplicaciones carecen de controles adecuados para prevenir el uso no autorizado de recursos computacionales, lo que puede resultar en facturas astronómicas para los usuarios o la empresa.
9. Almacenamiento Inseguro de Datos
Algunas aplicaciones LLM no tienen políticas de almacenamiento seguro, dejando los datos de los usuarios en riesgo de ser accedidos por terceros no autorizados. Esto ya que las empresas usan datos entrenados de LLMs que finalmente, cuando la empresa nutre estos documentos privados podrían quedar en disponibilidad para otras empresas. No se conoce el alcance actual de esto.
10. Deficiencias en la Auditoría y Registro
La falta de auditorías y registros de seguridad hace difícil rastrear actividades maliciosas, lo que puede ser perjudicial para identificar y remediar vulnerabilidades de manera oportuna.
Es imperativo para desarrolladores y empresas tomar medidas preventivas y correctivas inmediatas para abordar estos graves problemas de seguridad. Este es un llamado a la acción para todos los involucrados en la implementación y uso de estas tecnologías.
Mitigación y Precauciones
- Revise y corrija cualquier código generado por modelos de IA antes de implementarlo.
- Esté atento a las actualizaciones de seguridad y parches para estos servicios.
- Considere la eficiencia y los posibles riesgos de seguridad, especialmente en entornos empresariales.
Conclusión
La seguridad no es un lujo, sino una necesidad, especialmente cuando se trata de tecnologías emergentes como la IA generativa. Es fundamental abordar estos problemas de seguridad para proteger la integridad y la confidencialidad de los datos del usuario.
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