Por Sarang Warudkar - Director técnico de marketing de productos CASB, Skyhigh Security
16 de diciembre de 2024 3 Minuto de lectura
La rápida adopción de los grandes modelos lingüísticos (LLM ) ha revolucionado el uso de la IA por parte de las organizaciones, desde la mejora de las interacciones con los clientes hasta la posibilidad de realizar análisis avanzados de datos. Sin embargo, con el poder de la IA viene la responsabilidad de abordar las vulnerabilidades de seguridad emergentes. Las simples protecciones a nivel de aviso ya no son suficientes: lo quese necesita es un enfoque sólido y que abarque todo el sistema para asegurar eficazmente los conductos de IA.
Skyhigh SSE, pionero en la seguridad de la IA, ofrece un marco integral alineado con las 10 principales amenazas LLM de OWASP de 2025, garantizando que los sistemas de IA permanezcan seguros, éticos y fiables. Exploremos los riesgos clave y cómo los mitiga Skyhigh SSE.
Un enfoque a nivel de sistema para la seguridad de la IA
Las 10 principales amenazas de la OWASP para la IA proporcionan una hoja de ruta clara para asegurar las aplicaciones de IA, haciendo hincapié en la visibilidad y los controles en cada etapa del sistema de IA, desde las entradas y salidas hasta la formación de modelos y las cadenas de suministro.
Las 10 principales amenazas LLM de OWASP y su mitigación mediante Skyhigh SSE
1. Inyección Prompt
La inyección de prompt manipula el comportamiento de LLM a través de entradas maliciosas, comprometiendo las salidas y los datos sensibles.
Mitigación mediante Skyhigh SSE:
- Permita el acceso únicamente a los servicios de IA de confianza mediante Shadow IT y el filtrado de URL.
- Bloquee los avisos dañinos con políticas DLP y filtrado de entrada/salida.
- Interacciones seguras de la IA mediante Remote Browser Isolation (RBI).
- Valide las salidas para evitar manipulaciones.
2. Revelación de información sensible
Los LLM pueden exponer involuntariamente PII, datos financieros o información crítica para el negocio.
Mitigación mediante Skyhigh SSE:
- Saneamiento de datos para enmascarar entradas sensibles.
- Políticas DLP para detectar y bloquear las fugas de datos confidenciales.
- Implemente el acceso con menos privilegios para restringir la exposición de los datos.
3. Vulnerabilidades de la cadena de suministro
Los modelos, conjuntos de datos o complementos de terceros pueden introducir puertas traseras, sesgos o fallos de seguridad.
Mitigación mediante Skyhigh SSE:
- Restrinja el uso a proveedores verificados con gestión de TI en la sombra.
- Audite la integridad y el riesgo de los componentes externos.
- Imponga el saneamiento en todos los conjuntos de datos, plugins y modelos.
4. Envenenamiento de datos y modelos
Los atacantes inyectan datos maliciosos durante el entrenamiento, corrompiendo el comportamiento del modelo.
Mitigación mediante Skyhigh SSE:
- Aplique el filtrado DLP para bloquear los contenidos nocivos.
- Valide las fuentes de datos para garantizar su fiabilidad.
- Detecte anomalías con herramientas de supervisión de comportamientos de riesgo como la detección de avisos de riesgo.
5. Manejo inadecuado de las salidas
Las salidas no validadas pueden exponer datos sensibles o permitir riesgos como la inyección SQL.
Mitigación mediante Skyhigh SSE:
- Imponga cortafuegos de respuesta para validar las salidas.
- Aplique políticas de Confianza Cero para un control estricto de la salida.
- Evite la exposición utilizando RBI.
6. Agencia excesiva
Los LLM con privilegios excesivos pueden interactuar con sistemas o datos no autorizados.
Mitigación:
- Limite la funcionalidad con controles de derechos.
- Asegúrese de que sólo los avisos aprobados interactúan con los sistemas.
- Utilice la verificación cruzada para restringir las extralimitaciones.
7. Fuga de instrucciones del sistema
Los atacantes explotan las instrucciones a nivel de sistema para acceder a configuraciones sensibles.
Mitigación mediante Skyhigh SSE:
- Utilice las políticas de DLP para bloquear el acceso a los avisos del sistema.
- Aísle las configuraciones críticas.
- Filtre las salidas para evitar fugas.
8. Debilidades de los vectores y las incrustaciones
Las bases de datos de vectores e incrustaciones inseguras pueden ser manipuladas para obtener accesos no autorizados.
Mitigación:
- Aplique controles de derechos para un acceso seguro.
- Valide y sanee los vectores.
- Supervise continuamente las anomalías.
Mitigación mediante Skyhigh SSE:
- Detecte anomalías con herramientas de supervisión de comportamientos de riesgo como la detección de avisos de riesgo.
9. Información errónea
Los LLM pueden generar resultados inexactos o engañosos (alucinaciones), perjudicando la fiabilidad.
Mitigación:
- Conecte los LLM a marcos GAR de confianza.
- Verificación cruzada de los resultados mediante herramientas automatizadas y supervisión humana.
- Vigile las incoherencias y corrija la información errónea.
10. Consumo ilimitado
Un exceso de consultas puede saturar los sistemas y provocar el agotamiento de los recursos.
Mitigación mediante Skyhigh SSE:
- Aplique la limitación de velocidad y el estrangulamiento para mantener la estabilidad.
- Restrinja el tamaño de las consultas mediante la validación de las entradas.
- Aplique políticas de calidad de servicio para optimizar la asignación de recursos.
El camino a seguir: Seguridad integral de la IA con Skyhigh SSE
La naturaleza interconectada y basada en datos de los modernos sistemas de IA exige un enfoque de seguridad proactivo a nivel de sistema. Skyhigh SSE lidera el camino abordando todo el espectro de vulnerabilidades OWASP Top 10.
Al mitigar riesgos como la inyección puntual, las fugas de datos sensibles y el exceso de agencia, Skyhigh SSE permite a las organizaciones asegurar sus aplicaciones de IA al tiempo que mantienen el rendimiento y la escalabilidad.
Asegurar el futuro de la IA
Skyhigh SSE permite a las empresas liberar todo el potencial de la IA de forma segura y ética. Con sus avanzadas herramientas de seguridad y sus protecciones multicapa, Skyhigh SSE garantiza que los despliegues de IA sigan siendo fiables, escalables y conformes.
Juntos, podemos asegurar el futuro de la IA.
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