Ciberseguridad en IA: por qué los atacantes están apuntando a los LLMs

La implementación de modelos de lenguaje grande (LLMs) y sistemas generativos está creciendo en todos los sectores. Desde chatbots de atención al cliente hasta copilotos internos y motores de toma de decisiones, estas herramientas ahora procesan datos sensibles, dirigen operaciones críticas y afectan decisiones humanas. Eso las convierte en objetivos sumamente atractivos para los atacantes.

A diferencia del software tradicional, los LLMs están diseñados para recibir y generar texto sin filtros. Esto abre una nueva superficie de ataque que muchos equipos aún no saben cómo proteger. Si tu organización está construyendo o integrando modelos de IA, entender los principales riesgos de ciberseguridad es indispensable. Aquí te explicamos qué vuelve vulnerables a estos sistemas, cómo están siendo explotados y qué puedes hacer para protegerlos de forma proactiva.

Riesgos reales: mal uso y desalineación

Uno de los vectores de ataque menos valorados es el mal uso del modelo. Cuando se implementan sin controles estrictos, los LLMs pueden ser manipulados para comportarse de forma inesperada o incluso dañina.

Algunos ejemplos de mal uso incluyen:

• Reversión de instrucciones: lograr que un asistente ignore sus protecciones reformulando el prompt de manera creativa.
• Suplantación de identidad: generar contenido que imite comunicaciones internas o fuentes confiables.
• Blanqueo de contenido malicioso: usar el modelo para reformular mensajes maliciosos y evadir detección.

La desalineación suma otra capa de riesgo. Incluso con entrenamiento adecuado, el comportamiento real del modelo puede no coincidir con las expectativas de seguridad de la organización, especialmente en casos como:

• Agentes autónomos
• Asistentes que toman decisiones
• Sectores regulados (finanzas, salud, legal)

Cuando se combinan el mal uso y la desalineación, un atacante puede transformar tu modelo en un arma, sin levantar alertas.

Inyecciones de prompt: la nueva inyección del siglo XXI

La inyección de prompts es hoy una de las amenazas más urgentes en ciberseguridad de IA. Similar a la inyección SQL en apps tradicionales, este ataque manipula el lenguaje natural del modelo para sobrescribir instrucciones originales.

Hay dos tipos principales:

• Inyección directa: el atacante inserta instrucciones maliciosas directamente en el prompt, ya sea encadenando comandos o disfrazándose como entradas inofensivas.
• Inyección indirecta: el atacante oculta instrucciones maliciosas en contenido externo (una web, un email, un fragmento de código) que luego el modelo consume.

¿Qué está en juego?

• Fugas de datos sensibles del entrenamiento
• Comportamientos no deseados de agentes autónomos
• Manipulación de respuestas y decisiones
• Pérdida de confianza en sistemas impulsados por IA

Si tu asistente de IA accede a fuentes externas, escanea correos o actúa sobre distintos dominios, este tipo de ataque debería ser una prioridad.

De lo reactivo a lo proactivo: construyendo una IA segura

La seguridad reactiva no funciona con IA. El comportamiento del modelo—no solo el código—es lo que crea vulnerabilidades. Por eso, es clave integrar seguridad desde el diseño, no después del despliegue.

¿Cómo adoptar un enfoque proactivo?

• Modelado de amenazas para IA: identifica casos de mal uso, prompts de alto riesgo y límites de confianza desde la fase de desarrollo. Pensá como un atacante.
• Guardrails y políticas estrictas: filtra prompts, valida salidas y controla el contexto. Evitá que el modelo consuma entradas externas sin verificar.
• Red teaming y pruebas adversariales: someté tus modelos a pruebas de inyecciones, jailbreaks y estrés de alineación de forma continua.
• Minimización de datos y control de accesos: limitá la exposición de datos sensibles y separá lógica crítica de las interacciones con el modelo.
• Detección automática de vulnerabilidades: incorporá herramientas que prueben y monitoreen riesgos específicos de IA—como lo hace Strike con sus servicios de pentesting continuo.

¿Qué sigue para la seguridad de la IA?

A medida que los LLMs se vuelven más potentes y se integran en operaciones clave, los atacantes encontrarán nuevas formas de explotarlos. Pero no hay que esperar a sufrir un ataque para actuar.

En Strike, ayudamos a los equipos de seguridad a adelantarse a las amenazas de ciberseguridad en IA con pruebas continuas, hacking ético y simulaciones ofensivas diseñadas específicamente para modelos de IA. Ya sea que estés construyendo tus propios modelos o usando soluciones de terceros, la seguridad debe formar parte del diseño, no ser un parche tardío.