Principales 10 vulnerabilidades LLM

'Top 10 LLM vulnerabilities'.

En inteligencia artificial (IA), el poder y el potencial de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs, por sus siglas en inglés) son innegables, especialmente después de los lanzamientos revolucionarios de OpenAI como ChatGPT y GPT-4. Hoy en día, existen numerosos LLMs propietarios y de código abierto en el mercado que están revolucionando industrias y generando cambios transformadores en la forma en que funcionan las empresas. A pesar de la rápida transformación, existen numerosas vulnerabilidades y deficiencias en los LLMs que deben abordarse.

Por ejemplo, los LLMs pueden ser utilizados para llevar a cabo ciberataques como spear phishing, generando mensajes de spear phishing personalizados y similares a los humanos en grandes cantidades. Las investigaciones más recientes muestran lo fácil que es crear mensajes de spear phishing únicos utilizando los modelos GPT de OpenAI mediante la creación de instrucciones básicas. Si no se abordan, las vulnerabilidades de los LLMs podrían comprometer la aplicabilidad de los LLMs a escala empresarial.

Ilustración de un ataque de spear phishing basado en LLM

En este artículo, abordaremos las principales vulnerabilidades de los LLMs y discutiremos cómo las organizaciones podrían superar estos problemas.

Las 10 principales vulnerabilidades de los LLMs y cómo mitigarlas

A medida que el poder de los LLMs continúa impulsando la innovación, es importante comprender las vulnerabilidades de estas tecnologías de vanguardia. A continuación se presentan las 10 principales vulnerabilidades asociadas con los LLMs y los pasos necesarios para abordar cada desafío.

1. Envenenamiento de datos de entrenamiento

El rendimiento de los LLMs depende en gran medida de la calidad de los datos de entrenamiento. Los actores malintencionados pueden manipular estos datos, introduciendo sesgos o desinformación para comprometer los resultados.

Solución

Para mitigar esta vulnerabilidad, son esenciales procesos rigurosos de curación y validación de datos. Las auditorías regulares y las verificaciones de diversidad en los datos de entrenamiento pueden ayudar a identificar y solucionar posibles problemas.

2. Ejecución de código no autorizada

La capacidad de los LLMs para generar código introduce un vector para el acceso y la manipulación no autorizados. Los actores malintencionados pueden inyectar código dañino, socavando la seguridad del modelo.

Solución

Emplear técnicas rigurosas de validación de entrada, filtrado de contenido y sandboxing puede contrarrestar esta amenaza, asegurando la seguridad del código.

3. Inyección de instrucciones

Manipular los LLMs a través de instrucciones engañosas puede llevar a resultados no deseados, facilitando la propagación de desinformación. Al desarrollar instrucciones que exploten los sesgos o limitaciones del modelo, los atacantes pueden inducir al AI a generar contenido inexacto que se alinee con su agenda.

Solución

Establecer pautas predefinidas para el uso de instrucciones y refinar las técnicas de ingeniería de instrucciones puede ayudar a reducir esta vulnerabilidad de los LLMs. Además, ajustar los modelos para que se alineen mejor con el comportamiento deseado puede mejorar la precisión de las respuestas.

4. Vulnerabilidades de falsificación de solicitudes en el lado del servidor (SSRF)

Los LLMs crean inadvertidamente oportunidades para ataques de falsificación de solicitudes en el lado del servidor (SSRF), que permiten a los actores amenazantes manipular recursos internos, incluidas las APIs y las bases de datos. Esta explotación expone el LLM a la iniciación no autorizada de instrucciones y a la extracción de recursos internos confidenciales. Estos ataques eluden las medidas de seguridad, planteando amenazas como fugas de datos y acceso no autorizado al sistema.

Solución

La integración de la sanitización de la entrada y la supervisión de las interacciones en la red previene los exploits basados en SSRF, fortaleciendo la seguridad general del sistema.

5. Exceso de dependencia del contenido generado por LLMs

Depender en exceso del contenido generado por LLMs sin verificar los hechos puede llevar a la propagación de información inexacta o fabricada. Además, los LLMs tienden a “alucinar”, generando información plausible pero completamente ficticia. Los usuarios pueden asumir erróneamente que el contenido es confiable debido a su apariencia coherente, aumentando el riesgo de desinformación.

Solución

Incorporar supervisión humana para la validación y verificación de contenido garantiza una mayor precisión del contenido y mantiene la credibilidad.

6. Alineación inadecuada de la IA

La alineación inadecuada se refiere a situaciones en las que el comportamiento del modelo no se alinea con los valores o intenciones humanas. Esto puede resultar en que los LLMs generen salidas ofensivas, inapropiadas o dañinas, lo que potencialmente causa daño a la reputación o fomenta la discordia.

Solución

Implementar estrategias de aprendizaje por refuerzo para alinear los comportamientos de la IA con los valores humanos ayuda a reducir las discrepancias, fomentando interacciones éticas con la IA.

7. Insuficiente Aislamiento

El aislamiento implica restringir las capacidades de la LLM para evitar acciones no autorizadas. Un aislamiento insuficiente puede exponer los sistemas a riesgos como la ejecución de código malicioso o el acceso no autorizado a datos, ya que el modelo puede superar sus límites previstos.

Solución

Para asegurar la integridad del sistema, es crucial establecer una defensa contra posibles violaciones que incluya un aislamiento sólido, aislamiento de instancias y seguridad de la infraestructura del servidor.

8. Manejo incorrecto de errores

Los errores mal gestionados pueden revelar información sensible sobre la arquitectura o el comportamiento de la LLM, que los atacantes podrían aprovechar para obtener acceso o idear ataques más efectivos. Un manejo adecuado de errores es esencial para evitar la divulgación inadvertida de información que podría ayudar a los actores de amenazas.

Solución

Crear mecanismos de manejo de errores completos que gestionen proactivamente varias entradas puede mejorar la confiabilidad general y la experiencia del usuario de los sistemas basados en LLM.

9. Robo de modelos

Debido a su valor financiero, las LLM pueden ser objetivos atractivos para el robo. Los actores de amenazas pueden robar o filtrar la base de código y replicarla o usarla con fines maliciosos.

Solución

Las organizaciones pueden emplear la encriptación, controles de acceso rigurosos y salvaguardias de monitoreo constante contra intentos de robo de modelos para preservar la integridad del modelo.

10. Control de acceso insuficiente

Los mecanismos de control de acceso insuficientes exponen las LLM al riesgo de uso no autorizado, brindando oportunidades a actores maliciosos para aprovechar o abusar del modelo para sus propósitos maliciosos. Sin controles de acceso sólidos, estos actores pueden manipular el contenido generado por LLM, comprometer su confiabilidad e incluso extraer datos sensibles.

Solución

Los controles de acceso sólidos previenen el uso no autorizado, la manipulación o las brechas de datos. Protocolos de acceso rigurosos, autenticación de usuarios y auditorías vigilantes disuaden el acceso no autorizado, mejorando la seguridad general.

Consideraciones éticas en las vulnerabilidades de LLM

La explotación de las vulnerabilidades de LLM tiene consecuencias de gran alcance. Desde la propagación de información errónea hasta facilitar el acceso no autorizado, las consecuencias de estas vulnerabilidades subrayan la necesidad crítica de un desarrollo de IA responsable.

Los desarrolladores, investigadores y responsables políticos deben colaborar para establecer salvaguardias sólidas contra posibles daños. Además, es prioritario abordar los sesgos arraigados en los datos de entrenamiento y mitigar los resultados no deseados.

A medida que las LLM se incorporan cada vez más a nuestras vidas, las consideraciones éticas deben guiar su evolución, asegurando que la tecnología beneficie a la sociedad sin comprometer la integridad.

A medida que exploramos el panorama de las vulnerabilidades de LLM, queda claro que la innovación conlleva responsabilidad. Al adoptar la IA responsable y la supervisión ética, podemos allanar el camino hacia una sociedad potenciada por la IA.

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