Las 20 mejores herramientas de seguridad de LLM y frameworks gratuitos
Chevrolet of Watsonville, un concesionario de automóviles, introdujo un chatbot basado en ChatGPT en su sitio web. Sin embargo, el chatbot anunció falsamente un coche por $1, lo que podría acarrear consecuencias legales y resultar en una factura considerable para Chevrolet. Incidentes como estos resaltan la importancia de implementar medidas de seguridad para las aplicaciones de LLM. 1
Descubra las mejores herramientas de seguridad de LLM que pueden proteger sus aplicaciones de modelos de lenguaje grandes:
Comparación de las principales herramientas de seguridad de LLM
Antes de comparar las herramientas de seguridad de LLM, las analizamos en tres categorías:
- Frameworks y bibliotecas de código abierto que pueden detectar amenazas potenciales
- Herramientas de seguridad de IA que ofrecen servicios específicos de LLM para señalar fallos del sistema
- Herramientas de seguridad de GenAI que se centran en amenazas externas y errores internos en aplicaciones de LLM.
Como nos concentramos en las herramientas de seguridad de LLM, excluimos herramientas de LLMOps y otros modelos de lenguaje grandes (LLMs) que no pueden identificar vulnerabilidades críticas ni ninguna brecha de seguridad. Tampoco mencionamos herramientas que ofrecen servicios de gobernanza de IA que comprueban el comportamiento ético y las normativas de privacidad de datos.
La tabla muestra que las soluciones de seguridad de LLM están ordenadas alfabéticamente dentro de la categoría indicada.
Herramientas de gobernanza de IA
Las herramientas de gobernanza de IA evalúan los modelos de IA en cuanto a eficacia, sesgo, robustez, privacidad y explicabilidad, y ofrecen estrategias prácticas para la mitigación de riesgos y la elaboración de informes estandarizados. Las herramientas de gobernanza de IA pueden ayudar con las evaluaciones de seguridad de LLM, garantizando que los LLMs sean seguros, confiables y cumplan las normativas pertinentes, mejorando así la seguridad y fiabilidad generales. Algunas de estas herramientas incluyen:
Credo AI es una plataforma de gobernanza de IA que ayuda a las empresas a adoptar, escalar y gobernar la IA. Credo AI ofrece GenAI Guardrails, que proporcionan funciones de gobernanza para respaldar la adopción de tecnologías de IA generativa. Algunas de sus características son:
- Integraciones técnicas con herramientas de LLMOps para configurar filtros de E/S e infraestructura de preservación de la privacidad desde una interfaz de usuario centralizada
- Paquetes de políticas específicos para GenAI que incluyen procesos predefinidos y controles técnicos para mitigar riesgos en la generación de texto, código e imágenes.
Fairly AI, adquirida por Asenion, es una herramienta de gobernanza de IA, gestión de riesgos y cumplimiento diseñada para gestionar flujos de trabajo de desarrollo de IA. Fairly AI puede resultar útil para detectar y reaccionar ante los riesgos de seguridad de LLM mediante funciones como:
- Supervisión y pruebas continuas para identificar y mitigar riesgos en tiempo real.
- Colaboración entre equipos de riesgo y cumplimiento con equipos de ciencia de datos y ciberseguridad para garantizar que los modelos sean seguros.
- Informes dinámicos para ofrecer visibilidad continua y documentación del estado de cumplimiento para gestionar y auditar las medidas de seguridad de LLM.
Fiddler es una plataforma de software empresarial para la observabilidad, seguridad y gobernanza de la IA. Ofrece herramientas de supervisión para controlar:
- Observabilidad de LLM para supervisar el rendimiento, detectar alucinaciones y toxicidad, y proteger la PII.
- Auditor de Fiddler para evaluar la robustez, corrección y seguridad de los LLMs y admite evaluaciones de ataques de inyección de prompts.
- Supervisión de modelos para identificar la deriva del modelo y configurar alertas ante posibles problemas.
- IA responsable para mitigar el sesgo y ofrecer información práctica para mejorar los KPIs específicos.
Holistic AI es una herramienta de gobernanza de IA que ayuda con el cumplimiento, la mitigación de riesgos y la seguridad de los sistemas de IA, incluidos los grandes modelos de lenguaje (LLMs). Proporciona evaluaciones de sistemas en cuanto a eficacia, sesgo, privacidad y explicabilidad, y una supervisión continua de las normativas globales de IA. Algunas de sus funciones relevantes incluyen:
- Seguridad de los datos para censurar automáticamente los datos confidenciales de los prompts de IA generativa.
- Filtrado de sesgos y toxicidad para detectar y reducir los casos de resultados sesgados, toxicidad y alucinaciones.
- Detección de vulnerabilidades para identificar y mitigar vulnerabilidades.
- Detección de prompts maliciosos para detectar y responder a prompts maliciosos con el fin de proteger los LLMs.
Herramientas de seguridad de IA
Las herramientas de seguridad de IA proporcionan medidas de seguridad para las aplicaciones de inteligencia artificial mediante el uso de algoritmos avanzados y mecanismos de detección de amenazas. Algunas de estas herramientas pueden implementarse para LLMs a fin de garantizar la integridad de estos modelos.
“Synack es una empresa de ciberseguridad que ofrece servicios de pruebas de seguridad de crowdsourcing. La plataforma incluye herramientas para identificar vulnerabilidades y gestionar riesgos operativos en aplicaciones de LLM.
Synack es adecuado para diversas implementaciones de IA, incluidos chatbots, orientación al cliente y herramientas internas. Algunas de las funciones críticas que ofrece incluyen:
- Seguridad continua al identificar código inseguro antes del lanzamiento, lo que garantiza una gestión proactiva de riesgos durante el desarrollo del código.
- Verificaciones de vulnerabilidades que incluyen inyección de prompts, gestión insegura de resultados, robo de modelos y agencia excesiva, y abordan preocupaciones como los resultados sesgados.
- Resultados de las pruebas al ofrecer informes en tiempo real a través de la plataforma Synack, mostrando las metodologías de prueba y cualquier vulnerabilidad explotable.
WhyLabs LLM Security ofrece herramientas de supervisión diseñadas para evaluar la fiabilidad y el comportamiento de los sistemas LLM implementados. Combina herramientas de observabilidad y mecanismos de protección, ofreciendo defensa contra diversas amenazas y vulnerabilidades de seguridad, como prompts maliciosos. Estas son algunas de las funciones clave que ofrece la plataforma de WhyLabs:
- Protección contra fugas de datos mediante la evaluación de prompts y el bloqueo de respuestas que contengan información personal identificable (PII) para identificar ataques dirigidos que puedan filtrar datos confidenciales.
- Supervisión de inyección de prompts de prompts maliciosos que pueden confundir al sistema y llevarlo a generar resultados dañinos.
- Prevención de desinformación mediante la identificación y gestión del contenido generado por LLM que pueda incluir desinformación o respuestas inapropiadas debido a “alucinaciones.”
- OWASP top 10 para aplicaciones de LLM que son buenas prácticas para identificar y mitigar riesgos asociados con los LLMs.
CalypsoAI Moderator
CalypsoAI Moderator es una utilidad local o autogestionada que no procesa ni almacena datos externamente, lo que limita la exposición de datos a terceros. La herramienta es compatible con varias plataformas impulsadas por tecnología LLM, incluidos modelos populares como ChatGPT. Las funciones de Calypso IA Moderator ayudan con:
- Prevención de pérdida de datos mediante la detección de datos confidenciales, como código y propiedad intelectual, y la prevención del intercambio no autorizado de información propietaria.
- Auditabilidad completa al ofrecer un registro detallado de todas las interacciones, incluido el contenido del prompt, los datos del remitente y las marcas de tiempo.
- Detección de código malicioso mediante la identificación y el bloqueo de malware, protegiendo el ecosistema de la organización de posibles infiltraciones a través de respuestas de LLM.
- Análisis automatizado generando automáticamente comentarios e información sobre el código descompilado, lo que facilita una comprensión más rápida de estructuras binarias complejas.
Adversa AI
Adversa AI se especializa en ciberamenazas, problemas de privacidad e incidentes de seguridad en sistemas de IA. El objetivo es comprender las posibles vulnerabilidades que los ciberdelincuentes pueden explotar en las aplicaciones de IA a partir de la información sobre los modelos y datos de IA del cliente. Adversa AI realiza:
- Pruebas de resiliencia mediante la simulación de ataques basados en escenarios para evaluar la capacidad del sistema de IA para adaptarse y responder, mejorando la respuesta a incidentes y las medidas de seguridad.
- Pruebas de estrés mediante la simulación de entradas de alto volumen o adversarias para evaluar las tasas de error, variaciones de latencia y puntos de fallo del sistema.
- Identificación de ataques mediante el análisis de vulnerabilidades en los sistemas de detección facial para contrarrestar ataques adversarios, ataques de inyección y amenazas en evolución, garantizando salvaguardas de privacidad y precisión.
Herramientas de seguridad de GenAI
Las herramientas específicas de GenAI protegen la integridad y fiabilidad de las soluciones de IA basadas en lenguaje. Estas herramientas pueden ser herramientas de ciberseguridad que adaptan sus servicios a los LLMs o plataformas y kits de herramientas desarrollados específicamente para proteger las aplicaciones de generación de lenguaje.
LLM Cadenas de ataque de Praetorian
Praetorian es una empresa de ciberseguridad especializada en ofrecer soluciones y servicios de seguridad avanzados. Praetorian ofrece servicios de ciberseguridad, como evaluaciones de vulnerabilidades, pruebas de penetración y consultoría de seguridad. Praetorian utiliza ataques adversarios para desafiar a los modelos de LLM. La plataforma de Praetorian permite a los usuarios:
- Usar prompts diseñados para evaluar vulnerabilidades en modelos de lenguaje (LLMs), exponiendo posibles sesgos o fallos de seguridad. Las pruebas de inyección de prompts identifican dónde un modelo no sigue los límites de las instrucciones, proporcionando datos para ajustar el comportamiento del modelo.
- Emplear detección de ataques de canal lateral para fortalecer las herramientas contra posibles vulnerabilidades. Al identificar y mitigar los riesgos de canal lateral, las organizaciones mejoran la seguridad de sus sistemas, protegiendo la información confidencial de posibles canales encubiertos y accesos no autorizados.
- Contrarrestar el envenenamiento de datos para mantener la integridad de los conjuntos de datos de entrenamiento de LLM. Identificar y prevenir de forma proactiva el envenenamiento de datos garantiza la fiabilidad y precisión de los modelos, protegiéndolos contra la manipulación maliciosa de los datos de entrada.
- Prevenir la extracción no autorizada de datos de entrenamiento para proteger la información propietaria. Prevenir el acceso ilícito a los datos de entrenamiento mejora la confidencialidad y seguridad de la información sensible utilizada en el desarrollo de modelos.
- Detectar y eliminar puertas traseras para reforzar la seguridad en la plataforma Praetorian. Identificar y cerrar posibles puertas traseras mejora la confiabilidad y fiabilidad de los modelos, garantizando que funcionen sin compromisos ni accesos no autorizados.
LLMGuard
LLM Guard, desarrollado por Laiyer AI, es un kit de herramientas de seguridad de código abierto para modelos de lenguaje grandes (LLMs) que ofrece validación de entrada/salida, correcciones de código y documentación técnica. El kit permite a los usuarios:
- Detectar y sanear el lenguaje dañino en las interacciones de LLM, garantizando que el contenido siga siendo apropiado y seguro.
- Prevenir la fuga de datos de información confidencial durante las interacciones de LLM, un aspecto crucial para mantener la privacidad y seguridad de los datos.
- Resistir los ataques de inyección de prompts, garantizando la integridad de las interacciones de LLM.
Lakera
Lakera Guard es una herramienta de seguridad de IA basada en API que se utiliza para supervisar y evaluar aplicaciones de modelos de lenguaje grandes (LLM). La herramienta puede integrarse con aplicaciones y flujos de trabajo existentes a través de su API, permaneciendo agnóstica al modelo, lo que permite a las organizaciones proteger sus aplicaciones de LLM. Entre las funciones destacadas se incluyen:
- Protección contra la inyección de prompts tanto para ataques directos como indirectos, evitando acciones posteriores no deseadas.
- Fuga de información confidencial, como información personal identificable (PII) o datos corporativos confidenciales.
- Detección de alucinaciones mediante la identificación de resultados de modelos que se desvían del contexto de entrada o del comportamiento esperado.
LLM Guardian de Lasso Security
El LLM Guardian de Lasso Security integra evaluación, modelado de amenazas y formación para proteger las aplicaciones de LLM. Algunas de las funciones clave incluyen:
- Evaluaciones de seguridad para identificar posibles vulnerabilidades y riesgos de seguridad, ofreciendo a las organizaciones información sobre su postura de seguridad y los posibles desafíos al implementar LLMs.
- Modelado de amenazas, que permite a las organizaciones anticiparse y prepararse para posibles ciberamenazas dirigidas a sus aplicaciones de LLM.
- Programas de formación especializados para mejorar los conocimientos y habilidades de ciberseguridad de los equipos al trabajar con LLMs.
Frameworks y bibliotecas de código abierto
Las plataformas y bibliotecas de código abierto permiten a los desarrolladores implementar y mejorar medidas de seguridad en aplicaciones de IA y de IA generativa. Algunas de ellas están desarrolladas específicamente para la seguridad de LLM, mientras que otras pueden aplicarse a cualquier modelo de IA.
La tabla muestra los frameworks y bibliotecas de codificación de seguridad de LLM de código abierto según sus puntuaciones en GitHub.
Guardrails AI
Guardrails AI es una biblioteca de código abierto para la seguridad de aplicaciones de IA. La herramienta consta de dos componentes esenciales:
- Rail, que define especificaciones utilizando el Reliable AI Markup Language (RAIL)
- Guard, un contenedor ligero para estructurar, validar y corregir las salidas de LLM.
Guardrails AI ayuda a establecer y mantener estándares de garantía en los LLMs mediante
- Desarrollar un framework que pueda facilitar la creación de validadores, garantizando la adaptabilidad a diversos escenarios y atendiendo necesidades de validación específicas.
- Automatizar el bucle de ejecución para el envío de prompts, la verificación de resultados y la regeneración programática de prompts cuando fallan las comprobaciones de validación.
- Establecer un repositorio centralizado que albergue validadores de uso frecuente para promover la accesibilidad, la colaboración y las prácticas de validación estandarizadas en diversas aplicaciones y casos de uso.
Garak
Garak es un escáner de vulnerabilidades automatizado diseñado para modelos de lenguaje grandes (LLMs), con el objetivo de identificar vulnerabilidades de seguridad en tecnologías, sistemas, aplicaciones y servicios que utilizan modelos de lenguaje. Las funciones de Garak se enumeran a continuación:
- Escaneo automatizado para realizar diversas sondas en un modelo, gestionar tareas como la selección de detectores y la limitación de velocidad, y generar informes detallados sin intervención manual, analizando el rendimiento y la seguridad del modelo con una participación humana mínima.
- Conectividad con varios LLMs, incluidos OpenAI, HuggingFace, Cohere, Replicate e integraciones personalizadas en Python, lo que aumenta la flexibilidad para diversas necesidades de seguridad de LLM.
- Capacidad de autoadaptación cada vez que se identifica un fallo de LLM mediante el registro y entrenamiento de su función auto red-team.
- Exploración de diversos modos de fallo a través de plugins, sondas y prompts desafiantes para explorar y reportar sistemáticamente cada prompt y respuesta fallida, ofreciendo un registro para un análisis en profundidad.
Rebuff AI
Rebuff es un detector de inyección de prompts que analiza los prompts entrantes mediante cuatro pasos distintos de filtrado y detección. Rebuff puede mejorar la seguridad de las aplicaciones de modelos de lenguaje grandes (LLM) mediante
- Emplear cuatro capas de defensa para protegerse contra los ataques de inyección de prompts.
- Utilizar la detección basada en LLM que puede analizar los prompts entrantes para identificar posibles ataques, permitiendo una detección de amenazas matizada y consciente del contexto.
- Almacenar embeddings de ataques anteriores en una base de datos vectorial, reconociendo y previniendo ataques similares en el futuro.
- Integrar tokens canarios en los prompts para detectar fugas. El framework almacena los embeddings de los prompts en la base de datos vectorial, fortaleciendo la defensa contra futuros ataques.
G3PO
El script G3PO sirve como un droide de protocolo para Ghidra, ayudando en el análisis y la anotación de código descompilado. Este script funciona como una herramienta de seguridad en la ingeniería inversa y el análisis de código binario al utilizar modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT-3.5, GPT-4 o Claude v1.2. Proporciona a los usuarios:
- Identificación de vulnerabilidades para identificar posibles vulnerabilidades de seguridad aprovechando LLM, ofreciendo información basada en patrones y datos de entrenamiento.
- Análisis automatizado para generar automáticamente comentarios e información sobre el código descompilado, facilitando una comprensión más rápida de estructuras binarias complejas.
- Anotación y documentación de código para sugerir nombres significativos para funciones y variables, mejorando la legibilidad y comprensión del código, algo especialmente crucial en el análisis de seguridad.
Vigil
Vigil es una biblioteca de Python y una API REST que puede evaluar prompts y respuestas en modelos de lenguaje grandes (LLMs). Su función principal es identificar inyecciones de prompts, jailbreaks y riesgos potenciales asociados con las interacciones de LLM. Vigil puede ofrecer:
- Métodos de detección para el análisis de prompts, incluidos similitud con bases de datos vectoriales/texto, heurísticas YARA, análisis de modelos transformer, similitud prompt-respuesta y tokens canarios.
- Detecciones personalizadas mediante firmas YARA.
LLMFuzzer
LLMFuzzer es un framework de fuzzing de código abierto que puede identificar vulnerabilidades en modelos de lenguaje grandes (LLMs), centrándose en su integración en aplicaciones a través de LLM APIs. Esta herramienta puede ser útil para entusiastas de la seguridad, probadores de penetración o investigadores de ciberseguridad. Sus funciones clave incluyen
- Pruebas de integración de LLM API para evaluar las integraciones de LLM en diversas aplicaciones, garantizando las pruebas.
- Estrategias de fuzzing para descubrir vulnerabilidades, mejorando su eficacia.
EscalateGPT
EscalateGPT es una herramienta de Python impulsada por IA que identifica oportunidades de escalada de privilegios en las configuraciones de Identity and Access Management (IAM) de Amazon Web Services (AWS). Analiza configuraciones incorrectas de IAM y ofrece posibles estrategias de mitigación utilizando diferentes modelos de OpenAI. Algunas funciones incluyen:
- Recuperación y análisis de políticas de IAM para identificar posibles oportunidades de escalada de privilegios y sugerir mitigaciones relevantes.
- Resultados detallados en formato JSON para explotar y recomendar estrategias que puedan abordar las vulnerabilidades.
El rendimiento de EscalateGPT puede variar según el modelo que utilice. Por ejemplo, GPT4 demostró la capacidad de identificar escenarios de escalada de privilegios más complejos en comparación con GPT3.5-turbo, especialmente en entornos AWS reales.
BurpGPT
BurpGPT es una extensión de Burp Suite que puede mejorar las pruebas de seguridad web incorporando los modelos de lenguaje grandes (LLMs) de OpenAI. Ofrece capacidades de escaneo de vulnerabilidades y análisis basado en el tráfico integradas directamente en la interfaz de usuario de Burp Suite. Algunas de sus funciones clave incluyen:
- Verificación pasiva de escaneo de los datos HTTP enviados a un modelo GPT controlado por OpenAI para su análisis, lo que permite detectar vulnerabilidades y problemas que los escáneres tradicionales podrían pasar por alto en las aplicaciones analizadas.
- Control granular para elegir entre múltiples modelos de OpenAI y controlar el número de tokens GPT utilizados en el análisis.
- Integración con Burp Suite, aprovechando todas las funciones nativas necesarias para el análisis, como la visualización de resultados en la interfaz de usuario de Burp.
- Funcionalidad de resolución de problemas mediante el registro de eventos nativo de Burp, que ayuda a los usuarios a resolver problemas de comunicación con la OpenAI API.
Prácticas de codificación segura en la era de LLM
Si bien las bibliotecas y frameworks de código abierto ofrecen herramientas valiosas para proteger las aplicaciones de LLM, la generación de código seguro también depende del uso de lenguajes de programación más seguros. Un ejemplo notable es la reescritura por parte de Microsoft de sus bibliotecas criptográficas principales, SymCrypt, de C a Rust, un lenguaje de seguridad de memoria.3
Aunque no está generado por LLM, este esfuerzo demuestra cómo elegir lenguajes seguros por diseño puede eliminar clases enteras de vulnerabilidades. A medida que los LLMs asumen más tareas de escritura de código, combinarlos con lenguajes más seguros como Rust puede reducir el riesgo de generar código inseguro o explotable.
Última tendencia: seguridad agéntica
La seguridad agéntica se refiere a la seguridad de los agentes de IA:
MCP pasarela segura
El Model Context Protocol (MCP) es el estándar de la industria para conectar agentes de IA con herramientas. Una MCP pasarela actúa como un firewall para estas conexiones, evitando que los agentes sean secuestrados por las herramientas que utilizan.
Gestión agéntica de identidad y acceso (A-IAM)
Estas herramientas se centran en gestionar las credenciales, la “intención” y los privilegios de estos ciudadanos digitales autónomos.
Red teaming y pentesting autónomos
Dado que los agentes actúan de forma no determinista, las comprobaciones de seguridad estáticas son insuficientes. El enfoque de red teaming autónomo ataca constantemente a los agentes para encontrar debilidades.
Añadir como fuente preferidaPreguntas frecuentes
LLM la seguridad se refiere a las medidas y consideraciones de seguridad aplicadas a los modelos de lenguaje grandes (LLMs), que son modelos avanzados de procesamiento del lenguaje natural, como GPT-3. La seguridad de LLM implica abordar los posibles riesgos y desafíos de seguridad asociados con estos modelos, incluidos problemas como:
1. Seguridad de los datos: Los modelos de lenguaje pueden generar contenido inexacto o sesgado debido a su entrenamiento con grandes conjuntos de datos. Otro problema de seguridad de los datos son las violaciones de datos, en las que usuarios no autorizados acceden a información confidencial.
Solución: Utilizar el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) para alinear los modelos con los valores humanos y minimizar comportamientos indeseables.
2. Seguridad del modelo: Proteger el modelo contra manipulaciones y garantizar la integridad de sus parámetros y salidas.
Medidas: Implementar seguridad para evitar cambios no autorizados, manteniendo la confianza en la arquitectura del modelo. Utilizar procesos de validación y sumas de verificación para verificar la autenticidad de las salidas.
3. Seguridad de la infraestructura: Garantizar la fiabilidad de los modelos de lenguaje protegiendo los sistemas de alojamiento.
Acciones: Implementar medidas estrictas de protección de servidores y redes, incluidos firewalls, sistemas de detección de intrusiones y mecanismos de cifrado, para protegerse contra amenazas y accesos no autorizados.
4. Consideraciones éticas: Prevenir la generación de contenido dañino o sesgado y garantizar un despliegue responsable de modelos.
Enfoque: Integrar consideraciones éticas en las prácticas de seguridad para equilibrar las capacidades del modelo con la mitigación de riesgos. Para ello, apliqueherramientas de gobernanza de IA y métodos.
Las preocupaciones de seguridad de LLM pueden conducir a:
– Pérdida de confianza: Los incidentes de seguridad pueden erosionar la confianza, afectando la confianza de los usuarios y las relaciones con las partes interesadas.
– Repercusiones legales: Las violaciones pueden acarrear consecuencias legales, especialmente en relación con datos regulados derivados de la ingeniería inversa de modelos LLM.
– Daño a la reputación: Las entidades que utilizan LLMs pueden sufrir daños reputacionales, lo que afecta su posición en el público y la industria.
Por otro lado, una seguridad comprometida puede garantizar y mejorar:
– Rendimiento fiable y consistente de LLM en diversas aplicaciones.
– Confiabilidad de las salidas de LLM, evitando resultados no deseados o maliciosos.
– Garantía de seguridad de LLM responsable para usuarios y partes interesadas.
OWASP (Open Web Application Security Project) ha ampliado su enfoque para abordar los desafíos de seguridad únicos asociados con los LLMs. A continuación se presenta la lista completa de estos riesgos de seguridad de LLM y las herramientas para mitigarlos:
1. Inyección de prompts
Manipular los prompts de entrada dados a un modelo de lenguaje para producir resultados no deseados o sesgados.
Herramientas y métodos a utilizar:
– Validación de entrada: Implementar una validación de entrada estricta para filtrar y sanear los prompts de los usuarios.
– Filtros de expresiones regulares: Usar expresiones regulares para detectar y filtrar prompts potencialmente dañinos o sesgados.
2. Manejo inseguro de resultados
Manejar de forma inadecuada los resultados generados por un modelo de lenguaje, lo que puede dar lugar a problemas de seguridad o ética.
Herramientas y métodos a utilizar:
– Filtros de posprocesamiento: Aplicar filtros de posprocesamiento para revisar y refinar los resultados generados en busca de contenido inapropiado o sesgado.
– Revisión con intervención humana: Incluir revisores humanos para evaluar y filtrar los resultados del modelo en busca de contenido confidencial o inapropiado.
3. Envenenamiento de datos de entrenamiento
Introducir datos maliciosos o sesgados durante el proceso de entrenamiento de un modelo para influir negativamente en su comportamiento.
Herramientas y métodos a utilizar:
– Comprobaciones de calidad de datos: Implementar comprobaciones rigurosas en los datos de entrenamiento para identificar y eliminar muestras maliciosas o sesgadas.
– Técnicas de aumento de datos: Usar métodos de aumento de datos para diversificar los datos de entrenamiento y reducir el impacto de las muestras envenenadas.
4. Denegación de servicio del modelo
Explotar vulnerabilidades en un modelo para interrumpir su funcionamiento normal o disponibilidad.
Herramientas y métodos a utilizar:
– Limitación de velocidad: Implementar limitación de velocidad para restringir el número de consultas al modelo desde una única fuente en un período de tiempo determinado.
– Supervisión y alertas: Garantizar una supervisión continua del rendimiento del modelo y configurar alertas ante picos inusuales de tráfico.
5. Vulnerabilidades de la cadena de suministro:
Identificar debilidades en la cadena de suministro de sistemas de IA, incluidos los datos utilizados para el entrenamiento, para prevenir posibles violaciones de seguridad.
Herramientas y métodos a utilizar:
– Validación de fuentes de datos: Verificar la autenticidad y calidad de las fuentes de datos de entrenamiento.
– Almacenamiento seguro de datos: Garantizar el almacenamiento y manejo seguros de los datos de entrenamiento para evitar accesos no autorizados.
6. Divulgación de información confidencial:
Revelar involuntariamente información confidencial o sensible a través de los resultados de un modelo de lenguaje.
Herramientas y métodos a utilizar:
– Técnicas de redacción: Desarrollar métodos para redactar o filtrar información confidencial de los resultados del modelo.
– Técnicas de preservación de la privacidad: Explorar técnicas de preservación de la privacidad, como el aprendizaje federado, para entrenar modelos sin exponer datos sin procesar.
7. Diseño inseguro de plugins:
Diseñar plugins o componentes adicionales para un modelo de lenguaje que tienen vulnerabilidades de seguridad o pueden ser explotados.
Herramientas y métodos a utilizar:
– Auditorías de seguridad: Realizar auditorías de seguridad de plugins y componentes adicionales para identificar y abordar vulnerabilidades.
– Aislamiento de plugins: Implementar medidas de aislamiento para contener el impacto de las violaciones de seguridad dentro de los plugins.
8. Agencia excesiva:
Permitir que un modelo de lenguaje genere resultados con influencia o control excesivos, lo que puede acarrear consecuencias no deseadas.
Herramientas y métodos a utilizar:
– Generación controlada: Establecer controles y restricciones en las capacidades generativas del modelo para evitar resultados con influencia excesiva.
– Fine-tuning: Ajustar los modelos con conjuntos de datos controlados para alinearlos más estrechamente con casos de uso específicos.
9. Dependencia excesiva:
Dependencia excesiva de los resultados de un modelo de lenguaje sin una validación adecuada o sin considerar posibles sesgos y errores.
Herramientas y métodos a utilizar:
– Diversidad de modelos: Considerar el uso de múltiples modelos o ensambles para reducir la dependencia excesiva de un solo modelo.
– Datos de entrenamiento diversos: Entrenar modelos con conjuntos de datos diversos para mitigar el sesgo y garantizar la robustez.
10. Robo de modelos:
Acceso no autorizado o adquisición de un modelo de lenguaje entrenado, que puede ser utilizado indebidamente o explotado con diversos fines.
Herramientas y métodos a utilizar:
– Cifrado de modelos: Implementar técnicas de cifrado para proteger el modelo durante el almacenamiento y el tránsito.
– Controles de acceso: Aplicar controles de acceso estrictos para limitar quién puede acceder y modificar el modelo.
Lecturas adicionales
Explore más sobre LLMs y LLMOps consultando:
- Comparar herramientas MLOps: un benchmark completo de proveedores
- Herramientas de auditoría de seguridad de red.
- Principales herramientas de detección y prevención de intrusiones
Cita esta investigación
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5 actualizacionesSe eliminó la plataforma de orquestación y gateway de LLM Nexos.ai de la lista.
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