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Los agentes de inteligencia artificial ya no se limitan a responder preguntas. Algunos pueden navegar por internet, consultar archivos, ejecutar comandos y gestionar servicios en la nube. Esa autonom\u00eda tambi\u00e9n introduce un problema: el modelo puede interpretar como una instrucci\u00f3n cualquier texto que encuentre durante su trabajo.<\/p>\n
Esta vulnerabilidad se conoce como prompt injection. Un atacante puede esconder una orden maliciosa dentro de una p\u00e1gina web, un documento, un correo electr\u00f3nico o una invitaci\u00f3n de calendario. Cuando el agente procesa ese contenido, puede terminar obedeciendo al intruso en lugar de seguir las indicaciones de su usuario leg\u00edtimo.<\/p>\n
OWASP considera el prompt injection uno de los principales riesgos de las aplicaciones basadas en grandes modelos de lenguaje. Una inyecci\u00f3n indirecta puede provocar filtraciones de datos, acceso a funciones no autorizadas o la ejecuci\u00f3n de acciones dentro de sistemas conectados.<\/p>\n
La empresa brit\u00e1nica de ciberseguridad Tracebit decidi\u00f3 darle la vuelta al problema. Sus investigadores crearon el denominado context bombing, una t\u00e9cnica que coloca textos especialmente seleccionados dentro de recursos falsos que aparentan contener contrase\u00f1as, claves o informaci\u00f3n valiosa.<\/p>\n
Cuando un agente atacante encuentra uno de estos se\u00f1uelos, introduce el contenido en su contexto para analizarlo. La frase escondida activa entonces las barreras de seguridad del propio modelo, que comienza a rechazar la tarea y detiene la operaci\u00f3n.<\/p>\n
El ataque no es bloqueado por un antivirus ni por una regla tradicional. Es la propia inteligencia artificial ofensiva la que se niega a continuar despu\u00e9s de interpretar el contenido del se\u00f1uelo. Al mismo tiempo, el acceso al recurso falso genera una alerta para el equipo encargado de proteger el sistema.<\/p>\n
Tracebit prob\u00f3 el sistema en un entorno controlado de Amazon Web Services que simulaba la infraestructura de una empresa. Los investigadores realizaron 152 ataques con cinco modelos avanzados y compararon su rendimiento con y sin una \u201cbomba de contexto\u201d.<\/p>\n
Sin la defensa, los agentes consiguieron acceso completo de administrador en el 57% de los intentos. Con el texto defensivo escondido dentro de un secreto falso, esa cifra cay\u00f3 al 5%. Los ataques que adem\u00e1s instalaban una puerta trasera permanente bajaron del 36% al 1%.<\/p>\n
La proporci\u00f3n de ejecuciones que complet\u00f3 al menos una de las rutas de ataque disponibles tambi\u00e9n disminuy\u00f3 del 91% al 15%. El modelo m\u00e1s eficaz del experimento alcanzaba privilegios de administrador en el 93% de las pruebas normales, pero fracas\u00f3 en todos los intentos cuando encontr\u00f3 el se\u00f1uelo.<\/p>\n
\n\ud83d\udea8 \u00a1Alerta cibern\u00e9tica! \ud83d\udea8<\/p>\n
Google frustra un ciberataque impulsado por IA.<\/p>\n
Hackers usaron inteligencia artificial para explotar una vulnerabilidad \u00abzero-day\u00bb.<\/p>\n
El ataque intent\u00f3 evadir la autenticaci\u00f3n de dos factores con scripts en Python.<\/p>\n