Escaneo de aplicaciones web distribuidas en la nube de F5: Protección de aplicações web habilitadas para IA

A medida que la inteligencia artificial (IA) continúa revolucionando la forma en que operan las empresas, su integración en aplicações web (a través de modelos de lenguaje grandes (LLM) que impulsan servicios habilitados para IA) se ha vuelto cada vez más común. Y con esta innovación viene un riesgo adicional en forma de nuevos servicios habilitados por IA y vulnerabilidades, que ponen en peligro nuevos servicios críticos, datos más sensibles, la confiabilidad general de las aplicaciones y del negocio y, en última instancia, la confianza del usuario.

Las medidas de seguridad ampliadas son fundamentales y F5 Distributed Cloud Web App Scanning satisface esta necesidad. Distributed Cloud Web App Scanning, una solución de seguridad de aplicação web inteligente, está diseñada para ayudar a las organizaciones a abordar los desafíos cambiantes de proteger las aplicaciones web modernas habilitadas para IA. Con capacidades de vanguardia, incluido el mapeo de la superficie de ataque externa del dominio de una organización junto con la funcionalidad de pruebas de seguridad de aplicação dinámicas (DAST) y un conjunto integral para probar componentes de IA contra los 10 principales riesgos de OWASP para modelos de lenguaje grandes (LLM), este servicio proporciona una detección sólida y continua de vulnerabilidades de aplicaciones web modernas.

Este blog explora por qué adoptar este servicio es imprescindible para las organizaciones que integran IA y LLM en sus aplicações web, las vulnerabilidades que identifica Distributed Cloud Web App Scanning y cómo funciona el servicio.

Los sistemas de IA, en particular los LLM, son potentes pero inherentemente complejos, y su introducción en aplicações web agrega una nueva capa de riesgo en forma de nuevas vulnerabilidades y ataques de los que preocuparse, incluidos:

• Ataques de inyección rápida: Los actores maliciosos crean entradas que manipulan el LLM para ejecutar acciones no deseadas, como generar salidas no autorizadas.
• Fuga de datos: Los LLM a menudo dependen de grandes conjuntos de datos para funcionar y, sin las protecciones adecuadas, pueden filtrar inadvertidamente datos confidenciales proporcionados durante la capacitación o sus interacciones.
• Scripting entre sitios (XSS): Los atacantes inyectan scripts maliciosos en las entradas habilitadas para IA, lo que compromete la aplicação, las salidas y potencialmente a sus usuarios.
• Alucinaciones del modelo: Los LLM pueden generar resultados contextualmente inapropiados o inexactos que pueden dañar la confianza del usuario y generar problemas legales o de cumplimiento.

El escaneo de aplicaciones web distribuidas en la nube no solo detecta estos problemas, sino que también ofrece orientación para solucionarlos. Con un asistente de IA que ayude a comprender mejor cada vulnerabilidad y brinde recomendaciones prácticas, las organizaciones pueden garantizar que sus aplicaciones web estén protegidas y disponibles y que la confianza de los usuarios permanezca intacta.

El proceso de descubrimiento y prueba de LLM dentro de aplicações web modernas habilitadas para IA comienza con un proceso automatizado de cuatro pasos que garantiza una cobertura integral:

1. Reconocimiento: El servicio de escaneo de aplicaciones web primero interactúa con cualquier dominio externo para detectar y mapear toda la aplicación web, sus subdominios y la infraestructura de soporte, incluidos los servicios integrados LLM expuestos.
2. Identificación: Una vez que se detecta la presencia de un LLM, el servicio ejecuta un algoritmo de huellas digitales para identificar los modelos específicos que se están utilizando, por ejemplo, Mistral 7B Instruct u otros modelos ampliamente adoptados, incluidos más de 150 LLM populares en la industria.
3. Pruebas: Después del mapeo inicial viene la prueba de penetración automatizada que incluye un amplio conjunto de pruebas de amenazas específicas de OWASP Web App y LLM Top 10. Aprovechando los marcos de prueba líderes en la industria, como garak de NVIDIA y PyRIT de Microsoft, el servicio simula ataques adversarios para descubrir problemas de seguridad críticos, incluidos ataques de inyección rápida, fugas de datos a través de vulnerabilidades de retransmisión y retransmisión repetida, secuencias de comandos entre sitios (XSS), sondeos de palabras clave y alucinaciones de modelos, afirmaciones engañosas y más.
4. Informe: El escaneo y la prueba generan un informe de prueba de penetración completo y detallado, que resalta todas las vulnerabilidades encontradas en las listas de las 10 principales aplicação web y LLM. Este informe incluye una guía de remediación práctica, con videos y capturas de pantalla de toda la prueba y vulnerabilidades con información contextual que permite a las organizaciones abordar fácilmente cualquier vulnerabilidad identificada para proteger sus aplicaciones web modernas habilitadas para IA.