Irregular recauda 80 millones de dólares para impulsar la evaluación avanzada de ciberseguridad en IA generativa
Introducción
El auge de la inteligencia artificial generativa ha transformado el panorama de la ciberseguridad, introduciendo nuevos vectores de ataque y retos para los profesionales del sector. En este contexto, la startup estadounidense Irregular ha anunciado una ronda de financiación Serie A de 80 millones de dólares, con el objetivo de consolidar su laboratorio de pruebas de seguridad para modelos de IA, incluyendo tecnologías líderes como Claude de Anthropic y ChatGPT de OpenAI. Este laboratorio busca identificar vulnerabilidades, evaluar la robustez frente a ataques y proporcionar métricas objetivas sobre los riesgos asociados a la adopción de modelos generativos en entornos empresariales y críticos.
Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
El despliegue masivo de modelos de IA generativa en empresas de todos los sectores —desde banca hasta sanidad y administración pública— ha suscitado preocupaciones legítimas sobre su exposición a amenazas avanzadas. Organizaciones como NIST y ENISA han advertido de los riesgos inherentes a modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), incluyendo ataques de prompt injection, generación involuntaria de datos sensibles y explotación para ingeniería social automatizada. Los recientes incidentes de filtración de datos y manipulación de modelos han puesto de manifiesto la necesidad de pruebas de seguridad especializadas, tanto en entornos de pre-producción como en implementaciones en vivo.
Detalles Técnicos: CVEs, vectores de ataque y TTPs
Los laboratorios de Irregular emplean técnicas avanzadas para identificar distintas categorías de vulnerabilidades en IA generativa. Entre los vectores de ataque evaluados destacan:
– **Prompt injection**: Manipulación del prompt para obtener respuestas no previstas o filtrar datos internos del modelo. Se han detectado variantes que permiten extraer fragmentos del corpus de entrenamiento, vulnerando la confidencialidad de la información (MITRE ATT&CK T1565.002: Data Staged: Archive via Library).
– **Data poisoning**: Inserción de datos maliciosos en el entrenamiento o fine-tuning del LLM, comprometiendo su fiabilidad y generando respuestas erróneas bajo condiciones específicas (T1566.001: Spearphishing Attachment).
– **Model extraction**: Uso de queries automatizadas para reconstruir el modelo subyacente y clonar sus capacidades, lo que facilita la evasión de controles de acceso y la ingeniería inversa (T1606: Forge Web Credentials).
– **Exfiltración de datos sensibles**: Mediante ataques de query crafting, los atacantes pueden forzar la generación de información privada, violando políticas de privacidad y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
Aunque no existen CVEs específicos para LLMs en la base de datos oficial, la comunidad de ciberseguridad ha documentado exploits en frameworks como Metasploit y Cobalt Strike para automatizar pruebas de prompt injection y extracción de datos a gran escala. Se han reportado picos de éxito en ataques de prompt injection superiores al 30% en versiones sin fortificación de ChatGPT-3.5 y Claude 2.1.
Impacto y Riesgos
Las consecuencias de estas vulnerabilidades trascienden la simple denegación de servicio o el acceso no autorizado. La explotación de LLMs puede derivar en:
– Filtración no autorizada de datos protegidos, con sanciones contempladas en GDPR superiores a 20 millones de euros o el 4% de la facturación anual.
– Manipulación de decisiones automatizadas, afectando la integridad de sistemas críticos (por ejemplo, scoring de préstamos, diagnósticos automáticos, filtrado de ciberamenazas).
– Uso de IA para campañas automatizadas de phishing y desinformación, dificultando la atribución y respuesta forense.
– Riesgos reputacionales y pérdida de confianza de clientes y partners.
Según Gartner, el 60% de las empresas que adopten IA generativa en 2024 carecerán de un plan específico de gestión de riesgos, lo que incrementa la superficie de ataque y la probabilidad de incidentes significativos.
Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Los expertos de Irregular recomiendan incorporar controles de seguridad en el ciclo de vida de los modelos de IA, incluyendo:
– Evaluación periódica mediante red teaming especializado en LLMs, simulando ataques de prompt injection y extracción.
– Implementación de técnicas de hardening como prompt sanitization, rate limiting, y monitorización de logs de queries.
– Integración de herramientas de auditoría y detección de anomalías basadas en frameworks como OpenAI Evals y LlamaGuard.
– Formación continua de administradores y equipos de desarrollo en amenazas emergentes relacionadas con IA.
– Aplicación estricta de políticas de protección de datos conforme a GDPR y NIS2, auditando la gestión de logs y el almacenamiento de datos sensibles.
Opinión de Expertos
Analistas de SANS y CREST valoran positivamente la propuesta de Irregular, destacando la necesidad de laboratorios independientes y rigurosos para evaluar la seguridad de modelos de IA. “El ritmo de innovación en IA generativa supera la capacidad de la mayoría de empresas para anticipar y mitigar riesgos. Un enfoque científico y automatizado para pruebas de seguridad es clave para elevar el nivel de resiliencia del sector”, apunta Marta Fernández, CISO de una entidad financiera europea.
Implicaciones para Empresas y Usuarios
Para CISOs, equipos de SOC y consultores, la integración de modelos de IA generativa exige repensar los controles clásicos y adoptar metodologías de threat modeling adaptadas a este nuevo paradigma. Los usuarios empresariales deben ser informados sobre los riesgos de confidencialidad y manipulación, mientras que los desarrolladores están obligados a validar los modelos antes de su despliegue. La presión regulatoria, especialmente con la entrada en vigor del Data Act y la actualización de NIS2, obligará a documentar procedimientos de respuesta ante incidentes de IA.
Conclusiones
La financiación de 80 millones de dólares obtenida por Irregular refleja el reconocimiento, por parte del mercado y los inversores, de las amenazas emergentes asociadas a la IA generativa. Su laboratorio de pruebas representa un avance necesario para dotar a las empresas de herramientas objetivas en la evaluación y mitigación de riesgos. Ante un escenario de amenazas cada vez más sofisticadas, invertir en la seguridad de los modelos de IA será clave para garantizar la confianza, la protección de datos y la continuidad operativa.
(Fuente: www.securityweek.com)