A pesar de todos los beneficios, mejoras de eficiencia y aumentos de productividad que los grandes modelos de lenguaje (LLM) ya han aportado al entorno empresarial, ninguna organización puede permitirse pasar por alto las amenazas inherentes que plantea su implementación. La vulnerabilidad de la superficie de ataque de una organización aumenta a medida que se incrementa el número de herramientas en el sistema.
El código malicioso oculto —es decir, cualquier código incrustado en una respuesta que pueda dañar el dispositivo, los datos o la red del usuario— es un tipo de amenaza grave y cada vez más preocupante. Este tipo de código puede utilizarse como primer paso para robar información confidencial, instalar software malicioso, secuestrar el dispositivo o la identidad del usuario, o lanzar ataques de denegación de servicio (DoS) u otros tipos de ataques. Su capacidad para camuflarse como contenido legítimo lo hace aún más peligroso. Entre los vectores de código malicioso relacionados con los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se incluyen:
- Explotar vulnerabilidades del modelo para inyectar código malicioso en las respuestas.
- Llevar a cabo ataques de ingeniería social que envían a los usuarios respuestas cuidadosamente elaboradas que parecen legítimas, pero que contienen enlaces a sitios web o archivos que propagan código malicioso.
- Uso de API comprometidas o servicios de terceros que inyectan código malicioso en las respuestas.
En cada uno de estos escenarios, ni siquiera los empleados que conocen bien los protocolos del Programa de Concienciación sobre Seguridad de una organización tendrían forma de saber que sus interacciones habituales y rutinarias con el LLM permitieron que software malicioso se infiltrara en el sistema de su organización. Sin embargo, una vez dentro de una red u otro sistema privado, el código malicioso puede causar estragos de muchas formas, como por ejemplo:
- Robo o manipulación de datos: El código puede diseñarse para robar o manipular datos confidenciales, como información financiera personal, datos de clientes o propiedad intelectual (PI). Una vez extraídos los datos, el atacante puede:
- Utilizar los datos robados para cometer suplantación de identidad o fraude financiero, o alterar los mercados.
- Vender los datos o la propiedad intelectual en la web oscura.
- Publicarlo en Internet para que todo el mundo lo vea.
- Todas las anteriores.
- Interrupción del servicio: El código malicioso puede provocar fallos en los sistemas corporativos, lo que puede ocasionar interrupciones del servicio que retrasen la gestión de las interacciones con clientes o proveedores, ralenticen la toma de decisiones, reduzcan la eficiencia y perjudiquen las oportunidades de negocio. Todo ello podría generar importantes pérdidas económicas para la organización.
- Daño reputacional: Un ataque exitoso con código malicioso a través de un LLM podría dañar la reputación de la empresa, lo que provocaría la pérdida de confianza de clientes, accionistas, organismos reguladores, socios y otras partes interesadas, y tendría repercusiones financieras a largo plazo.
Los profesionales de la IA y la ciberseguridad saben que la primera línea de defensa contra las intrusiones digitales es un perímetro sólido y bien mantenido, y la segunda, un buen programa de formación para los empleados. Implementada en toda la empresa, la plataforma de capa de confianza ligera e independiente del modelo de F5 AI Guardrails salva la distancia entre ambas soluciones al permitir el uso seguro de soluciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa) sin necesidad de interrumpir el servicio para su instalación o entrenamiento. La observabilidad completa permite a los equipos de seguridad saber en tiempo real qué ocurre en los distintos modelos, lo que les brinda la capacidad de desviar y prevenir ataques internos y externos. Los controles de acceso basados en políticas permiten a los administradores limitar el acceso a los modelos y su uso tanto por grupos como por usuarios individuales, lo que garantiza que los costes puedan supervisarse y controlarse. Los límites de frecuencia ofrecen protección frente a ataques de denegación de servicio (DoS) contra los modelos.
F5 AI Guardrails también ofrece protección granular mediante un conjunto completo de escáneres personalizables que analizan:
- Analizan cada instrucción enviada al LLM en busca de contenido privado, confidencial o susceptible de ser explotado, e impiden que salga del sistema.
- Analice cada respuesta en busca de código malicioso y otros contenidos sospechosos, e impida que entren en el sistema.
Se registran todos los detalles de cada interacción, incluidos el prompt, la respuesta, el usuario, la fecha y la hora, así como los resultados de cada medida de protección, lo que permite auditar y atribuir por completo la actividad, el contenido y los costes en un entorno seguro y privado.
F5 AI Guardrails permite implementar simultáneamente prácticas de ciberseguridad y seguridad de la IA, ofreciendo a las organizaciones una opción sólida y segura para continuar con sus operaciones habituales y, al mismo tiempo, proteger a sus empleados, activos y procesos frente a los riesgos derivados de la IA.
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