## Introducción En el panorama digital en rápida evolución de hoy, comprender la complejidad de la seguridad de IA es más crucial que nunca. ya seas un profesional de TI, un entusiasta de la ciberseguridad, un tecnólogo o simplemente estés interesado en mantenerte al día con lo último en tecnología, el curso por correo electrónico de Lakera "Seguridad de IA en 10 Días" ofrece una inmersión completa en el mundo de la seguridad de IA. No me malinterpretes, este es un curso amigable para principiantes que está diseñado para equiparnos con el conocimiento y las herramientas necesarias para comprender y abordar los desafíos de seguridad de IA de manera efectiva y para iniciar nuestro viaje en este gran y desafiante tema. Este curso fue creado originalmente por [Lakera AI](https://lakera.ai/). Puedes encontrarlo [aquí](https://www.lakera.ai/ai-security-guides/introduction-to-ai-security). ## Día 1 - Panorama de Amenazas de Seguridad GenAI Una exploración en profundidad del panorama de amenazas de IA, destacando instancias de brechas en modelos de lenguaje grande (LLM) y los riesgos potenciales que representan para las organizaciones. Este día tiene como objetivo sentar las bases subrayando la importancia de mantenerse a la vanguardia en el juego de la seguridad de IA. ### Comprendiendo los Riesgos de Seguridad de IA La seguridad de IA abarca un amplio espectro de riesgos, cada uno presentando desafíos únicos y requiriendo estrategias especializadas para su mitigación. **Algunas áreas clave de preocupación incluyen:** * **Ataques Basados en Modelos:** Estos sofisticados ataques tienen como objetivo manipular modelos de IA, llevando a resultados indeseables. Técnicas como el envenenamiento de datos y ataques de inyección de prompts comprometen la integridad de los sistemas de IA. * **Brechas de Seguridad de Datos:** La piedra angular de la funcionalidad de la IA, los datos, se convierten en un objetivo principal, con brechas que llevan a repercusiones severas, incluyendo robo de identidad y pérdidas financieras significativas. * **Ataques a la Cadena de Suministro de IA:** Al dirigirse a las fases de desarrollo de modelos de IA, los atacantes pueden introducir vulnerabilidades o puertas traseras, comprometiendo todo el ecosistema de IA. * **Ataques de Denegación de Servicio (DoS):** Sobrecargando sistemas de IA con tráfico excesivo, estos ataques interrumpen la disponibilidad del servicio, impactando tanto a negocios como a usuarios. * **Ataques de Ingeniería Social:** El elemento humano sigue siendo un eslabón débil, con atacantes explotando tácticas psicológicas para obtener acceso no autorizado a información sensible. ### Brechas de Seguridad de LLM en el Mundo Real El Equipo Rojo interno de Lakera AI ha identificado varios exploits notables, ofreciendo un vistazo a las implicaciones prácticas de las vulnerabilidades de LLM: 1. **Inyección de Prompt en la Extensión Bard de Google**: Un prompt aparentemente inofensivo llevó a un comportamiento inesperado, ilustrando la facilidad con la que los LLMs pueden ser manipulados. 2. **XSS en una UI de Agente Alojado**: Este exploit demostró las consecuencias de una sanitización inadecuada, llevando a un ataque exitoso de Cross Site Scripting. 3. **Envenenamiento de Datos en un Asistente de OpenAI**: Al manipular el sistema subyacente, el Equipo Rojo pudo eludir comportamientos previstos, destacando los riesgos del envenenamiento de datos en aplicaciones del mundo real.

Para más información sobre esto, visita los siguientes enlaces: 1. [Navegando por la Seguridad de IA: Riesgos, Estrategias y Herramientas](https://www.lakera.ai/blog/ai-security?utm_medium=email&_hsmi=82548824&utm_content=82548824&utm_source=hs_automation) 2. [Exploits de LLM en el Mundo Real, Equipo Rojo de Lakera](https://lakera-marketing-public.s3.eu-west-1.amazonaws.com/Lakera+AI+-+Real+World+LLM+Exploits+(Jan+2024).pdf?utm_medium=email&_hsmi=82548824&utm_content=82548824&utm_source=hs_automation) 3. [Manual de Seguridad de LLM de Lakera](https://lakera-assets.s3.eu-west-1.amazonaws.com/Lakera+LLM+Security+Playbook.pdf?utm_medium=email&_hsmi=82548824&utm_content=82548824&utm_source=hs_automation) --- ## Día 2 - Explorando Marcos de Seguridad para Aplicaciones LLM En el segundo día, verás el OWASP Top 10 para LLMs y el marco ATLAS™. Proporciona información práctica y una base sólida para comprender los estándares y prácticas que protegen los sistemas de IA, una explicación realmente buena de las diferentes vulnerabilidades asociadas con los LLMs y el marco MITRE (tácticas y técnicas de ataques). Básicamente, dos marcos cruciales que están remodelando nuestra comprensión y enfoque de la seguridad de IA. ### Introducción al OWASP Top 10 para Aplicaciones LLM El OWASP Top 10 para LLMs está específicamente adaptado para abordar las vulnerabilidades únicas encontradas en aplicaciones que aprovechan los modelos de lenguaje grande. Esta iniciativa tiene como objetivo crear conciencia entre varias partes interesadas, incluyendo desarrolladores, profesionales de seguridad y líderes organizacionales, sobre los riesgos críticos de seguridad que podrían potencialmente socavar la integridad y seguridad de los despliegues de LLM. **Explorando las Principales Vulnerabilidades:** 1. **Inyección de Prompt:** Esta vulnerabilidad ocurre cuando un atacante introduce una entrada elaborada en un LLM, causando que ejecute acciones no intencionadas. Esto puede resultar tanto de la manipulación directa del prompt de entrada como de la manipulación indirecta a través de fuentes de datos comprometidas. 2. **Manejo Inseguro de Salidas:** Confiar en las salidas de LLM sin una validación adecuada puede llevar a graves brechas de seguridad, como Cross-Site Scripting (XSS) o incluso ejecución remota de código si la salida es ejecutada dinámicamente por el sistema receptor. 3. **Envenenamiento de Datos de Entrenamiento:** Si los datos utilizados para entrenar un LLM están contaminados, las salidas del modelo pueden estar sesgadas o manipuladas, llevando a resultados poco confiables y potencialmente dañinos. 4. **Denegación de Servicio del Modelo (DoS):** Sobrecargar un LLM con solicitudes o datos complejos que consumen recursos computacionales excesivos puede hacer que el servicio sea lento o completamente no responsivo, afectando la disponibilidad e incurriendo en altos costos. 5. **Vulnerabilidades de la Cadena de Suministro:** Esto involucra riesgos introducidos a través de servicios y componentes de terceros utilizados en la construcción y despliegue de LLMs, que pueden llevar a modelos comprometidos que funcionan de manera subóptima o maliciosa. 6. **Divulgación de Información Sensible:** Las aplicaciones LLM mal configuradas pueden inadvertidamente exponer datos sensibles, violando la privacidad y los requisitos de cumplimiento. 7. **Diseño Inseguro de Plugins:** Los plugins que extienden las funcionalidades de LLM sin controles de seguridad adecuados pueden ser explotados para realizar acciones no autorizadas, comprometiendo el sistema host. 8. **Agencia Excesiva:** Permitir a los LLMs demasiada autonomía funcional sin suficiente supervisión puede llevar a acciones no intencionadas que pueden ser difíciles de predecir o controlar. 9. **Dependencia Excesiva en LLMs:** Una fuerte dependencia en LLMs para la toma de decisiones críticas sin entender sus limitaciones puede llevar a riesgos operativos significativos y desinformación. 10. **Robo de Modelo:** El acceso no autorizado y la duplicación de LLMs propietarios pueden llevar al robo de propiedad intelectual, desventaja competitiva y pérdidas económicas.

OWASP TOP 10 - Ataques a Modelos de Lenguaje Grande

Para aquellos interesados en una exploración más detallada de cada vulnerabilidad, la [página OWASP LLM Top 10](https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/) proporciona recursos extensos y estrategias de mitigación. ### Introducción al Marco MITRE ATLAS™ El marco MITRE ATLAS™, desarrollado por MITRE, sirve como una guía completa para profesionales de ciberseguridad para entender y combatir amenazas cibernéticas contra sistemas de IA. Describe un amplio espectro de tácticas y técnicas adversarias, ofreciendo una vista granular de potenciales vectores de ataque. **Componentes del Marco:** - **Reconocimiento:** Las técnicas involucran sondear información que puede ser utilizada en la planificación de futuros ciberataques. - **Desarrollo de Recursos:** Establecer o adquirir herramientas, datos y otros recursos necesarios para montar un ataque. - **Acceso Inicial:** Obtener entrada a sistemas, a menudo a través de vulnerabilidades en aplicaciones de cara al público o a través de tácticas de ingeniería social como el phishing. - **Ejecución:** Ejecución de código o estrategias maliciosas dentro del sistema de IA. - **Persistencia:** Técnicas diseñadas para mantener un punto de apoyo dentro del sistema sin ser detectado. - **Evasión de Defensa:** Emplear métodos para evitar la detección, incluyendo el uso de técnicas de sigilo y encriptación. - **Descubrimiento:** Mapear el entorno de IA para entender sus operaciones y encontrar vulnerabilidades adicionales explotables. - **Recolección:** Recopilar datos valiosos del sistema comprometido para uso futuro o exfiltración. - **Exfiltración:** Robar datos sensibles o propiedad intelectual del sistema objetivo. - **Impacto:** Acciones dirigidas a interrumpir, degradar o dañar permanentemente el sistema de IA o los datos que maneja.

Para equipos de ciberseguridad que buscan emplear MITRE ATLAS™ en sus estrategias defensivas, el [sitio web oficial de MITRE](https://atlas.mitre.org/matrices/ATLAS) ofrece recursos completos y descripciones detalladas de cada categoría. **Conclusión** El segundo día del curso proporciona una comprensión fundamental de los marcos OWASP Top 10 para LLMs y MITRE ATLAS™, dándonos el conocimiento para asegurar mejor las aplicaciones de IA contra el panorama evolutivo de amenazas y vulnerabilidades cibernéticas. Estos marcos no solo ofrecen información sobre las vulnerabilidades, sino que también guían el desarrollo de medidas de seguridad robustas para proteger contra y mitigar estos riesgos de manera efectiva (ejemplos realmente buenos en la página de owasp sobre cómo mitigarlos y controles que deberíamos implementar en nuestros modelos). Para mí fue el mejor día del curso por el contenido, y porque está realmente enfocado en las cosas que más me gustan. Pero por supuesto, el curso continúa con gran y más información para cubrir. --- ## Día 3 - Inmersión Profunda en Inyecciones de Prompts ¡Otro buen día lleno de contenido sobre la vulnerabilidad número uno del OWASP Top 10, **Inyección de Prompts**! Así que seguramente ya sabes algo sobre esta vulnerabilidad, pero si te saltaste la información anterior, la inyección de prompts permite a un atacante manipular LLMs mediante la elaboración de prompts que hacen que el modelo se desvíe de su función prevista o realice acciones no deseadas. Entender este vector de ataque es algo fundamental y crucial para cualquiera que desarrolle o despliegue LLMs en sus organizaciones. ### Tipos de Inyecciones de Prompts 1. Inyecciones de Prompts Directas: Estas ocurren cuando los atacantes sobrescriben los prompts propios del sistema para dirigir al modelo a ejecutar instrucciones específicas, a menudo maliciosas. 2. Inyecciones de Prompts Indirectas: Estas involucran manipular el modelo a través de entradas alteradas de fuentes externas, engañando al modelo para que realice acciones que no se supone que deba hacer. Una instancia notoria de inyección de prompt se observó con [Bing Chat (investigador: Cristiano Giardina)](https://www.wired.com/story/chatgpt-prompt-injection-attack-security/), donde un prompt elaborado obligó a la IA a revelar sus comandos operativos subyacentes. ### El Juego Gandalf Para destacar los riesgos y enseñar a la comunidad, Lakera introdujo 'Gandalf', un juego educativo donde los jugadores desafían a un LLM a revelar una contraseña usando prompts elaborados. Este juego no solo ha sido una forma divertida y atractiva de aprender sobre la inyección de prompts de IA, sino que también me ha proporcionado una gran cantidad de datos sobre potenciales vectores de ataque y métodos utilizados en escenarios del mundo real (es genial resolver los diferentes niveles y luego buscar lo que hicieron otros usuarios, es divertido ver cómo funcionan los diferentes enfoques y cómo vuela la creatividad para resolver este juego). ¡Pruébalo tú mismo!

### Tipos de Ataques de Inyección de Prompts El Equipo Rojo de Lakera ha identificado varios tipos clave de ataques de inyección de prompts hasta ahora: * **Jailbreaks**: Estos involucran incrustar consultas maliciosas dentro de prompts para provocar respuestas no intencionadas o inapropiadas de la IA. * **Ataques de Elusión**: Aquí, el ataque elude instrucciones directas elaborando prompts que indirectamente llevan al resultado deseado. * **Ataques Multi-lenguaje**: Estos usan idiomas no ingleses para evadir medidas de seguridad estándar implementadas en inglés. * **Juego de Roles o Persuasión**: Los atacantes piden a la IA que adopte una personalidad, lo que puede llevar a acciones que eluden restricciones predefinidas. * **Ataques Multi-prompt**: Estos involucran una serie de prompts aparentemente inocuos que colectivamente sirven para extraer información sensible. * **Ofuscación (Contrabando de Tokens)**: Esta estrategia altera la presentación de datos para evadir la detección por sistemas automatizados pero sigue siendo comprensible para el LLM. ### Estrategias de Mitigación Para proteger contra ataques de inyección de prompts, Lakera recomienda: * **Implementar Filtrado de Entrada**: Validar y sanitizar todas las entradas de usuario para detectar y bloquear patrones maliciosos. * **Emplear Detección de Anomalías**: Monitorear y marcar comportamientos inusuales que podrían indicar un intento de inyección. * **Utilizar Prompts de Sistema Robustos**: Diseñar prompts de sistema que establezcan límites claros y sean resistentes a la manipulación. * **Adoptar Verificación Humana**: Incorporar supervisión humana para decisiones críticas o solicitudes potencialmente riesgosas. * **Realizar Pruebas Regulares**: Probar continuamente los sistemas contra nuevos vectores de ataque para identificar y abordar vulnerabilidades. Para una comprensión más profunda de las inyecciones de prompts y estrategias de mitigación, consulta la [Guía de Inyección de Prompts de Lakera](https://www.lakera.ai/blog/guide-to-prompt-injection?utm_medium=email&_hsmi=82548823&utm_content=82548823&utm_source=hs_automation). --- ## Día 4 - Manejo Inseguro de Salidas El cuarto día del curso se centra en el Manejo Inseguro de Salidas, la segunda vulnerabilidad más crítica en el OWASP Top 10 para LLMs. Esta vulnerabilidad surge cuando las salidas de un LLM se utilizan sin la validación adecuada, potencialmente llevando a una variedad de problemas de seguridad. ### Comprendiendo el Manejo Inseguro de Salidas El Manejo Inseguro de Salidas ocurre cuando las aplicaciones confían ciegamente en las salidas generadas por LLMs sin implementar las verificaciones y validaciones necesarias. Esto puede llevar a varias vulnerabilidades, incluyendo: * **Cross-Site Scripting (XSS)**: Cuando la salida de un LLM que contiene scripts maliciosos se renderiza en un navegador web. * **Inyección SQL**: Si la salida de un LLM se usa directamente en consultas de base de datos sin sanitización. * **Ejecución Remota de Código**: Cuando la salida de un LLM se ejecuta como código sin verificación adecuada. * **Manipulación de Archivos**: Si la salida de un LLM se usa para operaciones de archivo sin restricciones adecuadas. ### Escenarios del Mundo Real Un ejemplo notable de esta vulnerabilidad se observó en la biblioteca LangChain, donde una vulnerabilidad de ejecución remota de código (CVE-2023-29374) permitió a los atacantes ejecutar código arbitrario a través de la función LLMMathChain. Este incidente destaca los riesgos de confiar implícitamente en las salidas de LLM, especialmente cuando se utilizan para operaciones sensibles como la ejecución de código. ### Estrategias de Mitigación Para proteger contra el Manejo Inseguro de Salidas, Lakera recomienda: * **Implementar Validación de Salida**: Verificar y sanitizar todas las salidas de LLM antes de usarlas en operaciones sensibles. * **Aplicar el Principio de Privilegio Mínimo**: Limitar las capacidades y permisos de los sistemas que utilizan salidas de LLM. * **Utilizar Entornos Aislados**: Ejecutar código generado por LLM en entornos aislados para contener posibles daños. * **Emplear Verificación Humana**: Incorporar revisión humana para salidas críticas o de alto riesgo. * **Implementar Controles de Seguridad en Capas**: Utilizar múltiples capas de defensa para detectar y prevenir explotaciones. Para una comprensión más profunda del Manejo Inseguro de Salidas y estrategias de mitigación, consulta la [Guía de Manejo Inseguro de Salidas de Lakera](https://www.lakera.ai/blog/insecure-output-handling?utm_medium=email&_hsmi=82548823&utm_content=82548823&utm_source=hs_automation). --- ## Día 5 - Envenenamiento de Datos de Entrenamiento El quinto día del curso explora el Envenenamiento de Datos de Entrenamiento, una vulnerabilidad crítica que puede comprometer la integridad y seguridad de los modelos de IA desde su concepción. ### Comprendiendo el Envenenamiento de Datos de Entrenamiento El Envenenamiento de Datos de Entrenamiento ocurre cuando un atacante manipula intencionalmente los datos utilizados para entrenar un modelo de IA, introduciendo sesgos, puertas traseras o vulnerabilidades. Esta forma de ataque es particularmente insidiosa porque: * Puede ser difícil de detectar una vez que el modelo ha sido entrenado * Puede persistir a través de actualizaciones y refinamientos del modelo * Puede llevar a comportamientos maliciosos que solo se activan bajo condiciones específicas ### Tipos de Ataques de Envenenamiento de Datos Lakera identifica varios tipos clave de ataques de envenenamiento de datos: * **Ataques de Puerta Trasera**: Estos introducen vulnerabilidades ocultas que pueden ser activadas por entradas específicas. * **Ataques de Sesgo**: Estos manipulan el modelo para producir resultados sesgados o discriminatorios. * **Ataques de Disponibilidad**: Estos degradan el rendimiento general del modelo, haciéndolo menos efectivo o confiable. * **Ataques de Transferencia**: Estos explotan vulnerabilidades en un modelo para comprometer otros modelos relacionados. ### Estrategias de Mitigación Para proteger contra el Envenenamiento de Datos de Entrenamiento, Lakera recomienda: * **Implementar Validación de Datos Rigurosa**: Verificar la integridad y autenticidad de todas las fuentes de datos de entrenamiento. * **Emplear Técnicas de Detección de Anomalías**: Monitorear y marcar patrones inusuales en los datos de entrenamiento. * **Utilizar Conjuntos de Datos Curados**: Priorizar fuentes de datos confiables y verificadas para el entrenamiento. * **Realizar Pruebas Adversarias**: Probar activamente el modelo contra posibles ataques para identificar vulnerabilidades. * **Implementar Aprendizaje Robusto**: Utilizar técnicas que hacen que el modelo sea más resistente a datos maliciosos. Para una comprensión más profunda del Envenenamiento de Datos de Entrenamiento y estrategias de mitigación, consulta la [Guía de Envenenamiento de Datos de Entrenamiento de Lakera](https://www.lakera.ai/blog/training-data-poisoning?utm_medium=email&_hsmi=82548823&utm_content=82548823&utm_source=hs_automation). --- ## Día 6 - Denegación de Servicio del Modelo El sexto día del curso se centra en los ataques de Denegación de Servicio (DoS) del Modelo, una vulnerabilidad que puede interrumpir significativamente la disponibilidad y funcionalidad de los sistemas de IA. ### Comprendiendo la Denegación de Servicio del Modelo La Denegación de Servicio del Modelo ocurre cuando un atacante sobrecarga intencionalmente un sistema de IA con solicitudes o datos complejos, consumiendo recursos excesivos y potencialmente haciendo que el servicio sea lento o no responsivo. Esta vulnerabilidad es particularmente preocupante porque: * Puede llevar a interrupciones significativas del servicio * Puede resultar en costos financieros sustanciales debido al uso excesivo de recursos * Puede impactar la experiencia del usuario y la confianza en el sistema ### Tipos de Ataques DoS del Modelo Lakera identifica varios tipos clave de ataques DoS del Modelo: * **Ataques de Inundación**: Estos involucran enviar un gran volumen de solicitudes para abrumar el sistema. * **Ataques de Complejidad**: Estos utilizan prompts diseñados para consumir recursos computacionales excesivos. * **Ataques de Agotamiento de Tokens**: Estos explotan los límites de tokens del modelo para maximizar el uso de recursos. * **Ataques de Latencia**: Estos se centran en aumentar el tiempo de respuesta del modelo, degradando la experiencia del usuario. ### Estrategias de Mitigación Para proteger contra los ataques DoS del Modelo, Lakera recomienda: * **Implementar Limitación de Tasa**: Restringir el número de solicitudes que un usuario o sistema puede hacer en un período de tiempo dado. * **Emplear Detección de Anomalías**: Monitorear y marcar patrones de uso inusuales que podrían indicar un ataque. * **Utilizar Escalado Automático**: Diseñar sistemas que puedan ajustar dinámicamente los recursos basados en la demanda. * **Establecer Presupuestos de Recursos**: Definir límites claros en la cantidad de recursos que una sola solicitud puede consumir. * **Implementar Tiempos de Espera**: Configurar tiempos de espera apropiados para prevenir que solicitudes maliciosas consuman recursos indefinidamente. Para una comprensión más profunda de la Denegación de Servicio del Modelo y estrategias de mitigación, consulta la [Guía de DoS del Modelo de Lakera](https://www.lakera.ai/blog/model-denial-of-service?utm_medium=email&_hsmi=82548823&utm_content=82548823&utm_source=hs_automation). --- ## Día 7 - Vulnerabilidades de la Cadena de Suministro El séptimo día del curso explora las Vulnerabilidades de la Cadena de Suministro, un área crítica de preocupación en la seguridad de IA que se centra en los riesgos introducidos a través de componentes y servicios de terceros. ### Comprendiendo las Vulnerabilidades de la Cadena de Suministro Las Vulnerabilidades de la Cadena de Suministro en IA se refieren a riesgos que surgen de los diversos componentes, servicios y dependencias utilizados en el desarrollo, entrenamiento y despliegue de sistemas de IA. Estas vulnerabilidades son particularmente preocupantes porque: * Pueden introducir debilidades en múltiples puntos del ciclo de vida de la IA * Pueden ser difíciles de detectar debido a la complejidad de las cadenas de suministro modernas * Pueden tener impactos de gran alcance que afectan a múltiples sistemas y organizaciones ### Áreas Clave de Riesgo Lakera identifica varias áreas clave de riesgo en la cadena de suministro de IA: * **Dependencias de Código**: Bibliotecas y frameworks de terceros que podrían contener vulnerabilidades. * **Modelos Pre-entrenados**: Modelos base que podrían tener vulnerabilidades o sesgos inherentes. * **Servicios de API**: Servicios externos que podrían ser comprometidos o mal configurados. * **Herramientas de Desarrollo**: Entornos y herramientas que podrían introducir vulnerabilidades en el proceso de desarrollo. * **Fuentes de Datos**: Proveedores de datos que podrían proporcionar información comprometida o de baja calidad. ### Estrategias de Mitigación Para proteger contra las Vulnerabilidades de la Cadena de Suministro, Lakera recomienda: * **Implementar Gestión de Dependencias Rigurosa**: Verificar y validar todas las dependencias de terceros antes de su uso. * **Emplear Análisis de Vulnerabilidades**: Escanear regularmente componentes de terceros en busca de vulnerabilidades conocidas. * **Utilizar Firma de Código**: Verificar la autenticidad e integridad de todos los componentes de software. * **Realizar Auditorías de Seguridad**: Evaluar regularmente la seguridad de todos los componentes de la cadena de suministro. * **Implementar Principio de Privilegio Mínimo**: Limitar el acceso y las capacidades de componentes de terceros a lo estrictamente necesario. Para una comprensión más profunda de las Vulnerabilidades de la Cadena de Suministro y estrategias de mitigación, consulta la [Guía de Seguridad de la Cadena de Suministro de IA de Lakera](https://www.lakera.ai/blog/supply-chain-vulnerabilities?utm_medium=email&_hsmi=82548823&utm_content=82548823&utm_source=hs_automation). --- ## Día 8 - Divulgación de Información Sensible El octavo día del curso se centra en la Divulgación de Información Sensible, una vulnerabilidad crítica que puede llevar a la exposición no autorizada de datos confidenciales a través de sistemas de IA. ### Comprendiendo la Divulgación de Información Sensible La Divulgación de Información Sensible ocurre cuando un sistema de IA revela inadvertidamente datos confidenciales, propietarios o personalmente identificables. Esta vulnerabilidad es particularmente preocupante porque: * Puede llevar a violaciones de privacidad y cumplimiento * Puede resultar en pérdida de propiedad intelectual o ventaja competitiva * Puede facilitar ataques adicionales al proporcionar información valiosa a los atacantes ### Tipos de Divulgación de Información Lakera identifica varios tipos clave de divulgación de información en sistemas de IA: * **Divulgación de Datos de Entrenamiento**: Cuando un modelo revela información de su conjunto de datos de entrenamiento. * **Divulgación de Información del Sistema**: Cuando un modelo expone detalles sobre su arquitectura, configuración o entorno. * **Divulgación de Datos de Usuario**: Cuando un modelo revela información sensible sobre sus usuarios o sus interacciones. * **Divulgación de Información Empresarial**: Cuando un modelo expone datos comerciales confidenciales o propiedad intelectual. ### Estrategias de Mitigación Para proteger contra la Divulgación de Información Sensible, Lakera recomienda: * **Implementar Filtrado de Salida**: Verificar y sanitizar todas las salidas del modelo para detectar y bloquear información sensible. * **Emplear Técnicas de Privacidad Diferencial**: Utilizar métodos que protegen la privacidad de los datos individuales en conjuntos de datos de entrenamiento. * **Utilizar Enmascaramiento de Datos**: Ocultar o redactar información sensible antes de procesarla con sistemas de IA. * **Realizar Pruebas de Penetración**: Probar activamente el modelo para identificar posibles fugas de información. * **Implementar Monitoreo Continuo**: Vigilar las salidas del modelo para detectar patrones que podrían indicar divulgación de información. Para una comprensión más profunda de la Divulgación de Información Sensible y estrategias de mitigación, consulta la [Guía de Divulgación de Información Sensible de Lakera](https://www.lakera.ai/blog/sensitive-information-disclosure?utm_medium=email&_hsmi=82548823&utm_content=82548823&utm_source=hs_automation). --- ## Día 9 - Diseño Inseguro de Plugins El noveno día del curso explora el Diseño Inseguro de Plugins, una vulnerabilidad crítica que surge cuando las extensiones o integraciones de terceros para sistemas de IA carecen de controles de seguridad adecuados. ### Comprendiendo el Diseño Inseguro de Plugins El Diseño Inseguro de Plugins se refiere a vulnerabilidades introducidas a través de extensiones, integraciones o complementos que amplían la funcionalidad de los sistemas de IA. Esta vulnerabilidad es particularmente preocupante porque: * Puede extender significativamente la superficie de ataque de un sistema de IA * Puede introducir nuevos vectores de ataque que eluden las protecciones del sistema principal * Puede llevar a escalada de privilegios o acceso no autorizado a recursos sensibles ### Áreas Clave de Riesgo Lakera identifica varias áreas clave de riesgo en el diseño de plugins para IA: * **Control de Acceso Inadecuado**: Plugins que no implementan verificaciones de autorización apropiadas. * **Validación de Entrada Insuficiente**: Plugins que no validan adecuadamente las entradas, llevando a vulnerabilidades como inyección. * **Manejo Inseguro de Datos**: Plugins que procesan o almacenan datos sensibles sin protecciones adecuadas. * **Comunicación No Segura**: Plugins que no utilizan canales de comunicación encriptados o autenticados. * **Dependencias Vulnerables**: Plugins que dependen de bibliotecas o servicios de terceros con vulnerabilidades conocidas. ### Estrategias de Mitigación Para proteger contra el Diseño Inseguro de Plugins, Lakera recomienda: * **Implementar Sandboxing**: Aislar plugins en entornos contenidos para limitar su acceso a recursos del sistema. * **Emplear Principio de Privilegio Mínimo**: Otorgar a los plugins solo los permisos mínimos necesarios para su funcionamiento. * **Utilizar Verificación de Plugins**: Validar y auditar todos los plugins antes de su integración con sistemas de IA. * **Realizar Pruebas de Seguridad**: Probar exhaustivamente los plugins para identificar y abordar vulnerabilidades. * **Implementar Monitoreo de Comportamiento**: Vigilar las acciones de los plugins para detectar comportamientos anómalos o maliciosos. Para una comprensión más profunda del Diseño Inseguro de Plugins y estrategias de mitigación, consulta la [Guía de Seguridad de Plugins de IA de Lakera](https://www.lakera.ai/blog/insecure-plugin-design?utm_medium=email&_hsmi=82548823&utm_content=82548823&utm_source=hs_automation). --- ## Día 10 - Construyendo un Programa de Seguridad de IA El décimo y último día del curso se centra en la construcción de un Programa de Seguridad de IA integral, reuniendo todos los conocimientos adquiridos a lo largo del curso para crear un enfoque holístico para proteger los sistemas de IA. ### Elementos de un Programa de Seguridad de IA Efectivo Un Programa de Seguridad de IA robusto debe abordar múltiples aspectos de la seguridad a lo largo del ciclo de vida de la IA. Lakera identifica varios componentes clave: * **Gobernanza y Políticas**: Establecer directrices claras, roles y responsabilidades para la seguridad de IA. * **Evaluación de Riesgos**: Identificar y priorizar riesgos específicos para los sistemas de IA de la organización. * **Controles de Seguridad**: Implementar medidas técnicas y procedimentales para mitigar riesgos identificados. * **Monitoreo y Detección**: Establecer sistemas para identificar y alertar sobre posibles incidentes de seguridad. * **Respuesta a Incidentes**: Desarrollar planes para responder efectivamente a brechas o ataques de seguridad. * **Mejora Continua**: Revisar y actualizar regularmente el programa basado en nuevas amenazas y lecciones aprendidas. ### Implementando un Programa de Seguridad de IA Lakera proporciona un marco paso a paso para implementar un Programa de Seguridad de IA: 1. **Evaluación**: Realizar una evaluación exhaustiva de los sistemas de IA existentes y planificados. 2. **Diseño**: Desarrollar políticas, procedimientos y controles adaptados a los riesgos específicos identificados. 3. **Implementación**: Desplegar controles de seguridad y establecer procesos de gobernanza. 4. **Pruebas**: Validar la efectividad de los controles de seguridad a través de pruebas regulares. 5. **Monitoreo**: Establecer monitoreo continuo para detectar y responder a amenazas emergentes. 6. **Mejora**: Refinar y mejorar continuamente el programa basado en nuevos conocimientos y cambios en el panorama de amenazas. ### Recursos para Construir un Programa de Seguridad de IA Para ayudar a las organizaciones a construir sus Programas de Seguridad de IA, Lakera proporciona varios recursos: * [Manual de Seguridad de LLM de Lakera](https://lakera-assets.s3.eu-west-1.amazonaws.com/Lakera+LLM+Security+Playbook.pdf?utm_medium=email&_hsmi=82548823&utm_content=82548823&utm_source=hs_automation): Una guía completa para asegurar aplicaciones basadas en LLM. * [Guía de Vulnerabilidades de LLM](https://lakera-marketing-public.s3.eu-west-1.amazonaws.com/Lakera+AI+-+LLM+Vulnerabilities+Pocket+Guide.pdf?utm_medium=email&_hsmi=82548823&utm_content=82548823&utm_source=hs_automation): Un resumen conciso de vulnerabilidades comunes y estrategias de mitigación. * [Exploits de LLM en el Mundo Real](https://lakera-marketing-public.s3.eu-west-1.amazonaws.com/Lakera+AI+-+Real+World+LLM+Exploits+(Jan+2024).pdf?utm_medium=email&_hsmi=82548823&utm_content=82548823&utm_source=hs_automation): Ejemplos de ataques de IA del mundo real y lecciones aprendidas. Para una comprensión más profunda de cómo construir un Programa de Seguridad de IA efectivo, consulta la [Guía de Programas de Seguridad de IA de Lakera](https://www.lakera.ai/blog/building-ai-security-program?utm_medium=email&_hsmi=82548823&utm_content=82548823&utm_source=hs_automation). --- ## Conclusión El curso "Seguridad de IA en 10 Días" de Lakera proporciona una introducción completa y accesible al mundo de la seguridad de IA, cubriendo vulnerabilidades clave, estrategias de mitigación y mejores prácticas para asegurar sistemas de IA. A lo largo de los diez días, el curso aborda los aspectos más críticos de la seguridad de IA, desde inyecciones de prompts hasta la construcción de programas de seguridad holísticos. Lo que hace que este curso sea particularmente valioso es su enfoque práctico, proporcionando ejemplos del mundo real, herramientas interactivas como el juego Gandalf, y recursos concretos que los participantes pueden aplicar inmediatamente en sus propios entornos. Ya sea que seas un profesional de seguridad, un desarrollador de IA, o simplemente alguien interesado en comprender mejor los riesgos y desafíos asociados con la IA, este curso ofrece información valiosa y orientación práctica. A medida que la IA continúa transformando industrias y sociedades, comprender y abordar sus vulnerabilidades de seguridad se vuelve cada vez más crucial. El curso de Lakera sirve como un excelente punto de partida para cualquiera que busque desarrollar las habilidades y conocimientos necesarios para navegar de manera segura en este nuevo y emocionante territorio. Para aquellos interesados en explorar más a fondo la seguridad de IA, Lakera ofrece recursos adicionales y herramientas a través de su [sitio web](https://www.lakera.ai/?utm_medium=email&_hsmi=82548823&utm_content=82548823&utm_source=hs_automation). ---

Certificado del Curso de Seguridad de IA de Lakera

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