El crecimiento fulgurante de las IA generativas y de los modelos de lenguaje acentúa los desafíos contemporáneos en materia de seguridad. Las empresas deben navegar en un paisaje arriesgado, donde ataques sofisticados amenazan sus infraestructuras. Las preocupaciones se intensifican: el año pasado, el 72% de los responsables de seguridad expresaron temores sobre la integración de estas tecnologías. Se está cavando una brecha sustancial entre la innovación y la protección.
Qualys TotalAI propone una respuesta global, destinada a identificar y neutralizar estas vulnerabilidades insidiosas antes de que se materialicen. Este enfoque exhaustivo de la seguridad de las IA redefine los estándares de protección, prestando atención a las variadas amenazas, desde filtraciones de datos hasta el desvío de identidades digitales. La preservación de la integridad de las operaciones industriales se convierte así en una prioridad absoluta.
Prevenir los riesgos de las IA generativas y de los modelos de lenguaje
El auge de las IA generativas transforma el paisaje comercial, generando desafíos inéditos en materia de salud y seguridad. Los modelos de lenguaje, como los LLMs, se vuelven omnipresentes, integrando prácticas comerciales esenciales. Sin embargo, este desarrollo viene acompañado de nuevas vulnerabilidades potenciales que requieren atención especial.
Problemáticas de seguridad encontradas
Los riesgos de seguridad relacionados con la adopción de IA generativas preocupan a numerosos responsables de organizaciones. Un estudio reciente destaca que el 72 % de los responsables de seguridad informática consideran que estas tecnologías exponen a sus empresas a violaciones de seguridad. Este sentimiento de inseguridad se exacerba por la rápida integración de los LLMs en las operaciones de las empresas, con cerca del 70 % de las organizaciones previniendo implementarlas en un futuro cercano.
Superficie de ataque en constante evolución
El paisaje de amenazas se expande, cubriendo ataques diversos que van desde inyecciones de prompts hasta violaciones de datos sensibles. Estas amenazas también toman la forma de desvíos de modelos y exploits multimodales ocultos en diversos tipos de soportes, como imágenes y videos. Las equipos de seguridad a menudo descubren estas vulnerabilidades después de que ha ocurrido un incidente, lo que refuerza la importancia de la visibilidad en la gestión de riesgos relacionados con la IA.
Qualys TotalAI
Qualys TotalAI ha sido diseñado para abordar estos desafíos en materia de seguridad de los modelos de lenguaje. Esta herramienta ofrece una visibilidad unificada dentro del ecosistema de la IA, identificando las ubicaciones de los modelos, los equipos que los soportan, así como las vulnerabilidades existentes. Gracias a capacidades de fingerprinting, las empresas pueden ahora evaluar los riesgos asociados a los LLMs en infraestructuras on-premise o en la nube.
Gestión de la visibilidad y del control
El primer obstáculo que enfrentan muchas organizaciones reside no solo en la gestión de los riesgos de IA, sino también en su detección. La mayoría de los equipos de seguridad carecen de un inventario completo de los modelos de IA en circulación, lo que dificulta localizar LLMs olvidados o no aprobados antes de que ocurra un incidente. La herramienta TotalAI proporciona datos prácticos y centralizados, permitiendo un enfoque proactivo en la detección y gestión de riesgos.
Proteger la IA contra amenazas emergentes
Las amenazas relacionadas con las IA generativas ya no pertenecen al ámbito teórico, sino que se manifiestan a través de ataques reales. Los cibercriminales ya han explotado chatbots alimentados por IA para manipular sistemas de información, y otros han realizado desvíos de recursos de IA a través de LLMjacking. Así, las empresas son vulnerables a riesgos variados, desde la manipulación de modelos de precios hasta impactos en la infraestructura en la nube.
Modelo de riesgo dirigido por Qualys TotalAI
Qualys TotalAI se distingue de los escáneres de vulnerabilidades tradicionales. Esta herramienta se esfuerza por identificar riesgos específicos de los modelos de lenguaje, mediante pruebas de vulnerabilidades como jailbreaks, sesgos y exposición de información sensible. Los resultados, asociados a tácticas adversariales del MITRE ATLAS, son clasificados por la herramienta TruRisk™, lo que permite priorizar las acciones a llevar a cabo en materia de seguridad.
Nuevas funcionalidades y actualizaciones
Con sus actualizaciones recientes, TotalAI refuerza su posición en el campo de la seguridad de los LLMs. Las nuevas funcionalidades permiten realizar pruebas de seguridad internas en los modelos alojados internamente, integrando estas evaluaciones en los procesos de CI/CD. Este enfoque permite a los equipos detectar vulnerabilidades tempranamente en el ciclo de desarrollo.
Detección de ataques
TotalAI ofrece una detección mejorada de jailbreaks con la cobertura de más de 38 escenarios de ataques y la expansión prevista a 40 escenarios. Estas técnicas simulan diferentes tácticas adversariales, lo que ayuda a las organizaciones a proteger sus modelos contra posibles manipulaciones.
Protección de la cadena de suministro en IA
A medida que los sistemas de IA dependen cada vez más de modelos y bibliotecas externas, la protección de la cadena de suministro se vuelve esencial. TotalAI introduce una vigilancia continua de ataques por alucinación de paquetes, detectando así las recomendaciones de paquetes inexistentes pero maliciosos. Esto refuerza la integridad de los modelos mientras garantiza la seguridad de los datos.
Prevención de amenazas multimodales
TotalAI mejora la detección de amenazas multimodales, permitiendo identificar perturbaciones ocultas en archivos de audio, video o imágenes que podrían influir en los resultados de los modelos. Esta funcionalidad asegura la protección contra ataques insidiosos que comprometen el buen funcionamiento de los sistemas de IA.
Beneficios significativos para los clientes
Estos avances aportan beneficios tangibles a los equipos de seguridad y desarrollo. La posibilidad de introducir evaluaciones de riesgo de los modelos pronto en el pipeline de CI/CD mejora la postura de seguridad. Las empresas que ya utilizan soluciones Qualys pueden integrar fácilmente las capacidades de TotalAI, acelerando así su retorno sobre la inversión sin necesidad de reestructurar su infraestructura.
Al asegurar los modelos de IA a lo largo de su ciclo de vida, TotalAI minimiza el riesgo de exposición y asegura la conformidad con la normativa. Gracias a una defensa reforzada contra amenazas emergentes, las empresas pueden continuar innovando mientras preservan la confianza de sus clientes.
Preguntas frecuentes comunes
¿Cuáles son las principales amenazas asociadas a los modelos de lenguaje generativos?
Las principales amenazas incluyen ataques por inyección de prompts, filtraciones de datos sensibles, robo de modelos y exploits multimodales ocultos en archivos de imágenes, audio o video.
¿Cómo ayuda Qualys TotalAI a identificar modelos de lenguaje no autorizados en el entorno de una organización?
Qualys TotalAI proporciona una visibilidad unificada sobre la pila de IA, identificando dónde se ejecutan los modelos y permitiendo a los equipos de seguridad detectar activos de IA no aprobados.
¿Por qué es importante la detección proactiva de vulnerabilidades de modelos de lenguaje?
La detección temprana de vulnerabilidades ayuda a prevenir la explotación por parte de atacantes, asegurando que los modelos no sean manipulados para resultados no seguros o sesgados.
¿Qué funcionalidades de Qualys TotalAI ayudan a asegurar los LLM durante su ciclo de desarrollo?
Qualys TotalAI ofrece pruebas de seguridad internas, permitiendo integrar evaluaciones de riesgos directamente en los flujos de trabajo de CI/CD, reforzando así la seguridad desde la fase de desarrollo.
¿Cómo gestiona Qualys TotalAI los riesgos relacionados con ataques en la cadena de suministro de IA?
TotalAI monitorea continuamente para detectar ataques de alucinación de paquetes, impidiendo que los LLM sean eludidos por la recomendación de paquetes maliciosos de terceros.
¿Qué tipos de ataques de jailbreak son compatibles con Qualys TotalAI?
TotalAI detecta más de 38 escenarios de ataques de jailbreak e inyección de prompts, haciendo posible la protección de los modelos contra comportamientos no seguros.
¿Cómo contribuye la detección multimodal a la seguridad de los modelos de lenguaje?
La detección multimodal identifica manipulaciones ocultas en archivos multimedia, garantizando que los modelos no revelen información privada ni produzcan salidas peligrosas cuando se enfrentan a entradas manipuladas.
¿Por qué es crucial gestionar los riesgos de las IA generativas ahora?
Con la creciente adopción de la IA por las empresas, la gestión proactiva de riesgos es esencial para evitar daños a la reputación, sanciones regulatorias e interrupciones en la actividad.
¿Cómo se integra Qualys TotalAI con las estrategias de ciberseguridad existentes?
TotalAI se integra de manera fluida con la plataforma Qualys Cloud, unificando la seguridad de la IA con la estrategia global de ciberseguridad de una organización.
¿Cuáles son las implicaciones operativas de una mala gestión de los riesgos relacionados con los LLM?
La mala gestión de riesgos puede llevar a compromisos de modelos, entornos en la nube inseguros y violaciones de propiedad intelectual, afectando gravemente la confianza de los clientes y la conformidad regulatoria.
