La inteligencia artificial (IA) se ha convertido rápidamente en una piedra angular de la innovación tecnológica y empresarial, impregnando todos los sectores y cambiando fundamentalmente la forma en que interactuamos con el mundo. Las herramientas de inteligencia artificial ahora están agilizando la toma de decisiones, agilizando las operaciones y permitiendo experiencias nuevas y personalizadas.
Sin embargo, esta rápida expansión trae consigo un panorama de amenazas complejo y creciente, que combina riesgos de ciberseguridad tradicionales con vulnerabilidades únicas específicas de la inteligencia artificial. Estos riesgos emergentes pueden incluir la manipulación de datos, ataques adversarios y la explotación de modelos de aprendizaje automático, cada uno de los cuales plantea impactos potencialmente graves en la privacidad, la seguridad y la confianza.
A medida que la IA continúa integrándose profundamente en la infraestructura crítica, desde la atención médica y las finanzas hasta la seguridad nacional, es esencial que las organizaciones adopten una estrategia de defensa proactiva en capas. Al permanecer alerta e identificar y abordar continuamente estas vulnerabilidades, las empresas pueden proteger no solo sus sistemas de inteligencia artificial, sino también la integridad y resiliencia de sus entornos digitales más amplios.
Investigador principal de seguridad en HiddenLayer.
Las nuevas amenazas a las que se enfrentan los modelos y usuarios de IA
A medida que se expande el uso de la inteligencia artificial, también lo hace la complejidad de las amenazas que enfrenta. Algunas de las amenazas más apremiantes incluyen la confianza en el contenido digital, puertas traseras integradas intencionalmente o no en los modelos, brechas de seguridad tradicionales explotadas por los atacantes y nuevas técnicas que eluden inteligentemente las defensas existentes. Además, el aumento de los deepfakes y los medios sintéticos complica aún más el panorama, creando desafíos en torno a la verificación de la autenticidad y la integridad del contenido generado por IA.
Confianza en el contenido digital: A medida que el contenido generado por IA poco a poco se vuelve indistinguible de las imágenes reales, las empresas están creando salvaguardas para detener la difusión de información errónea. ¿Qué pasa si se encuentra una vulnerabilidad en una de estas medidas de protección? La manipulación de marcas de agua, por ejemplo, permite a los adversarios alterar la autenticidad de las imágenes generadas por modelos de IA. Esta técnica puede agregar o eliminar marcas de agua invisibles que marcan el contenido como inteligencia artificial, socavan la confianza en el contenido y fomentan la desinformación, un escenario que podría tener graves consecuencias sociales.
Puertas traseras en modelos.: Debido a la naturaleza de código abierto de los modelos de IA a través de sitios como Hugging Face, un modelo reutilizado que contenga una puerta trasera puede tener graves consecuencias para la cadena de suministro. Un método avanzado desarrollado por nuestro equipo de Synaptic Adversarial Intelligence (SAI), llamado ‘ShadowLogic’, permite a los adversarios implantar puertas traseras ocultas y sin código en modelos de redes neuronales de cualquier forma. Al manipular el gráfico computacional del modelo, los atacantes pueden comprometer su integridad sin ser detectados y persistir en la puerta trasera incluso cuando el modelo está ajustado.
Combinando IA con tecnologías impactantes: Se ha demostrado que los modelos de IA como Gemini de Google son susceptibles a ataques de inyección indirecta. Bajo ciertas condiciones, los atacantes pueden manipular estos modelos para producir respuestas engañosas o dañinas, e incluso hacer que llamen a API, lo que resalta la necesidad continua de mecanismos de defensa vigilantes.
Vulnerabilidades de seguridad tradicionales: Las vulnerabilidades y exposiciones comunes (CVE) en la infraestructura de IA continúan afectando a las empresas. Los atacantes a menudo explotan las debilidades de los marcos de código abierto, por lo que es esencial identificar y abordar estas vulnerabilidades de manera proactiva.
Nuevas técnicas de ataque: Si bien las vulnerabilidades de seguridad tradicionales todavía representan una gran amenaza para el ecosistema de IA, las nuevas técnicas de ataque ocurren casi a diario. Técnicas como la indicación orientada al retorno del conocimiento (KROP), desarrollada por el equipo SAI de HiddenLayer, plantean un desafío importante para la seguridad de la IA. Estos nuevos métodos permiten a los adversarios eludir las salvaguardas convencionales integradas en los modelos de lenguajes grandes (LLM), abriendo la puerta a consecuencias no deseadas.
Identificar los puntos débiles ante los oponentes.
Para combatir estas amenazas, los investigadores deben ir un paso por delante, anticipando las técnicas que podrían utilizar los malos actores, a menudo antes de que esos adversarios reconozcan posibles oportunidades de impacto. Al combinar la investigación proactiva con herramientas innovadoras y automatizadas diseñadas para descubrir vulnerabilidades ocultas dentro de los marcos de IA, los investigadores pueden descubrir y descubrir nuevas vulnerabilidades y exposiciones comunes (CVE). Este enfoque responsable de la divulgación de vulnerabilidades no solo fortalece los sistemas de IA individuales, sino que también fortalece a la industria en general al generar conciencia y establecer defensas fundamentales para combatir las amenazas tanto conocidas como emergentes.
Identificar los puntos débiles es sólo el primer paso. Igualmente importante es traducir la investigación académica en soluciones prácticas y desplegables que funcionen eficazmente en entornos de fabricación del mundo real. Este puente entre la teoría y la aplicación se demuestra en proyectos en los que el equipo SAI de HiddenLayer ha adaptado conocimientos académicos para abordar los riesgos de seguridad del mundo real, enfatizando la importancia de convertir la investigación en acción y garantizar que las defensas sean sólidas, escalables y adaptables a las amenazas en evolución. Al convertir la investigación fundamental en defensas operativas, la industria no solo protege los sistemas de IA, sino que también genera resiliencia y confianza en la innovación impulsada por la IA, protegiendo tanto a los usuarios como a las organizaciones de un panorama de amenazas que cambia rápidamente. Este enfoque proactivo y en capas es esencial para permitir aplicaciones de IA seguras y confiables que puedan resistir técnicas adversas tanto actuales como futuras.
Innovación hacia sistemas de IA más seguros
La seguridad en torno a los sistemas de IA ya no puede ser una ocurrencia tardía; Debe integrarse en el tejido de la innovación en IA. A medida que avanzan las tecnologías de inteligencia artificial, también lo hacen los métodos y motivos de los atacantes. Los actores de amenazas se centran cada vez más en explotar debilidades específicas en los modelos de IA, desde ataques adversarios que manipulan los resultados del modelo hasta técnicas de envenenamiento de datos que comprometen la precisión del modelo. Para abordar estos riesgos, la industria está avanzando para integrar la seguridad directamente en las etapas de desarrollo e implementación de la IA, convirtiéndola en una parte integral del ciclo de vida de la IA. Este enfoque proactivo fomenta entornos más seguros para la IA y mitiga los riesgos antes de que se manifiesten, reduciendo la probabilidad de interrupciones inesperadas.
Tanto los investigadores como los líderes de la industria están acelerando sus esfuerzos para identificar y neutralizar las vulnerabilidades emergentes. A medida que la investigación en IA pasa de la exploración teórica a la aplicación práctica, nuevos métodos de ataque están pasando rápidamente del discurso académico a la aplicación en el mundo real. Adoptar principios de “seguridad por diseño” es esencial para establecer una mentalidad de seguridad que, si bien no es infalible, plantea la defensa fundamental para los sistemas de IA y las industrias que dependen de ellos. A medida que la IA revoluciona sectores desde la atención sanitaria hasta las finanzas, implementar fuertes medidas de seguridad es esencial para apoyar el crecimiento sostenible y fomentar la confianza en estas tecnologías transformadoras. Adoptar la seguridad no como una barrera sino como un catalizador para el progreso responsable garantizará que los sistemas de inteligencia artificial sean flexibles, confiables y estén equipados para resistir las amenazas dinámicas y sofisticadas que enfrentan, lo que allanará el camino para un progreso futuro que también sea innovador y seguro.
Hemos compilado una lista del mejor software de gestión de identidad.
Este artículo se produjo como parte del canal Expert Insights de TechRadarPro, donde mostramos las mejores y más brillantes mentes de la industria tecnológica actual. Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no necesariamente las de TechRadarPro o Future plc. Si estás interesado en donar, descubre más aquí: