En la era digital actual, la inteligencia artificial (IA) ha transformado numerosos aspectos de nuestra vida cotidiana, y la ciberseguridad no es una excepción.
Sin embargo, con la adopción masiva de modelos de lenguaje grande (LLM), surgen nuevos desafíos y riesgos que deben ser abordados para garantizar la seguridad de las aplicaciones y sistemas.
En este artículo, exploraremos los riesgos asociados con los LLM, cómo se modelizan los ataques utilizando IA y cómo la herramienta Copilot for Security de Microsoft ofrece una solución innovadora para enfrentar estas amenazas.
Riesgos de los modelos de lenguaje grande (LLM)
La adopción de LLM ha crecido exponencialmente desde finales de 2022, integrándose rápidamente en operaciones empresariales y ofertas al cliente.
Sin embargo, esta velocidad ha superado el establecimiento de protocolos de seguridad adecuados, dejando muchas aplicaciones vulnerables a problemas de alto riesgo.
Para abordar estos desafíos, se creó la lista OWASP Top 10 para aplicaciones LLM, dirigida a desarrolladores, científicos de datos y expertos en seguridad.
Entre las vulnerabilidades destacadas se encuentran la inyección de parámetros de forma maliciosa, la divulgación de información sensible, el manejo inseguro de la salida, el envenenamiento de datos de entrenamiento, la agencia excesiva, la sobredependencia y el robo de modelos.
Por ejemplo, la inyección de parámetros ocurre cuando un atacante manipula un LLM a través de entradas diseñadas, lo que puede llevar a la filtración de datos (por saber «engañar» al modelo) y otros problemas.
El manejo inseguro de la salida se refiere a la validación y desinfección insuficientes de los resultados generados por LLM, lo que puede resultar en escalada de privilegios o ejecución remota de código.
El envenenamiento de datos de entrenamiento implica la manipulación de datos previos al entrenamiento para introducir vulnerabilidades o sesgos.
Modelización de ataques utilizando Inteligencia Artificial
La IA no solo representa una solución en ciberseguridad, sino también una amenaza significativa. Los ataques utilizando tecnologías de IA son cada vez más sofisticados y dirigidos, adaptándose a las víctimas de manera precisa.
Un ejemplo de esto es el phishing con Generative Adversarial Networks (GANs), donde los atacantes crean modelos GAN entrenados para generar imágenes realistas de sitios web de inicio de sesión, engañando a los usuarios para que proporcionen sus credenciales.
Otro ejemplo es el ataque de fuerza bruta con redes neuronales, donde los atacantes entrenan una red neuronal para adivinar contraseñas utilizando patrones de teclado.
Además, los ataques de envenenamiento de datos en modelos de aprendizaje automático implican la modificación de datos de entrenamiento para que un modelo clasifique erróneamente objetos específicos. Estos ataques pueden tener consecuencias devastadoras, comprometiendo la seguridad y efectividad de los sistemas.
Copilot for Security: Una solución innovadora
Para enfrentar estos desafíos, Microsoft ha desarrollado «Copilot for Security», una herramienta integrada en la plataforma Microsoft Defender XDR que utiliza IA para mejorar la ciberseguridad. Copilot for Security permite respuestas rápidas a incidentes, realizar Threat Hunting avanzado y recolectar información de Threat Intelligence. Una de sus principales ventajas es que integra el lenguaje natural, lo que permite plantear preguntas sencillas para obtener consejos e información a medida.
Copilot for Security ofrece varias ventajas clave:
- Detección avanzada de amenazas: Utiliza algoritmos avanzados para detectar y analizar amenazas que pueden pasar inadvertidas a las medidas de seguridad tradicionales.
- Eficacia operativa: Automatiza el análisis de amenazas, permitiendo a los equipos de seguridad concentrarse en decisiones estratégicas.
- Integración con productos Microsoft: Se integra de manera casi nativa con otros productos Microsoft, creando un ecosistema de ciberseguridad completo.
- Aprendizaje continuo: Los componentes de IA y aprendizaje automático garantizan la evolución constante de la herramienta.
- Reducción de falsos positivos: Los algoritmos avanzados minimizan los falsos positivos, mejorando la precisión en la detección de amenazas.
En resumen, la adopción de LLM y la IA en ciberseguridad presenta tanto oportunidades como desafíos. Es crucial abordar los riesgos asociados con los LLM y estar preparados para enfrentar ataques sofisticados utilizando IA.
Herramientas como Copilot for Security de Microsoft ofrecen soluciones innovadoras para mejorar la postura de seguridad y proteger a las organizaciones en este entorno digital en constante evolución.
