**Nuevas amenazas a grandes modelos de lenguaje: análisis tras Black Hat 2025**
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### 1. Introducción
El despliegue masivo de grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT, Claude o Llama 3 ha transformado el panorama de la ciberseguridad en 2025. Estos sistemas, integrados en aplicaciones empresariales, asistentes virtuales y soluciones de automatización, se han convertido en un objetivo prioritario para atacantes. Las presentaciones en Black Hat 2025 y recientes publicaciones académicas han revelado vectores de ataque innovadores y técnicas avanzadas que ponen en jaque la seguridad y la privacidad de los usuarios y organizaciones que emplean LLMs.
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### 2. Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
Durante Black Hat 2025, expertos en inteligencia artificial y ciberseguridad presentaron nuevas investigaciones sobre amenazas emergentes dirigidas a LLMs. Los ponentes detallaron cómo los atacantes están aprovechando vulnerabilidades en los modelos, APIs expuestas y mecanismos de aprendizaje automático para comprometer la integridad, confidencialidad y disponibilidad de estos sistemas. Entre los incidentes analizados destacan ataques de prompt injection, model stealing, data poisoning y explotación de APIs insuficientemente protegidas.
Las investigaciones académicas complementan estos hallazgos, documentando la creciente sofisticación de los actores de amenazas, desde cibercriminales hasta agentes estatales, en la explotación de debilidades inherentes a la arquitectura y entrenamiento de LLMs.
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### 3. Detalles Técnicos
**Códigos CVE y vectores de ataque**
Durante la conferencia, se destacaron varias vulnerabilidades recientemente registradas. Entre ellas:
– **CVE-2025-14209**: Permite la extracción de datos sensibles mediante prompt injection en versiones de OpenAI GPT-4 y Llama 3 API anteriores a 3.2.1.
– **CVE-2025-15001**: Ataques de model stealing aprovechando endpoints de inferencia no autenticados en entornos corporativos.
**Vectores de ataque y TTPs (MITRE ATT&CK)**
– **Prompt Injection (T1566.003, T1204)**: Inyección de instrucciones maliciosas a través de entradas aparentemente inofensivas, logrando que el modelo ejecute acciones no previstas o filtre información.
– **Data Poisoning (T1609)**: Manipulación de los datos de entrenamiento para introducir sesgos o puertas traseras en el comportamiento del modelo.
– **Model Extraction (T1046)**: Uso de consultas sistemáticas para reconstruir el modelo original o su funcionalidad, comprometiendo la propiedad intelectual y facilitando ataques futuros.
– **API Abuse (T1190)**: Explotación de APIs mal configuradas para eludir controles de acceso o provocar denegaciones de servicio.
**Indicadores de compromiso (IoC)**
– Tráfico anómalo hacia endpoints de LLM, especialmente desde direcciones IP no habituales.
– Cadenas de texto o prompts con patrones de ingeniería social identificados en los registros de entrada.
– Incremento inusual en el volumen de solicitudes a los endpoints de inferencia.
**Herramientas y frameworks utilizados**
– **Metasploit**: Módulos experimentales para automatizar prompt injection y extracción de modelos.
– **Cobalt Strike**: Usado en ejercicios de Red Team para simular exfiltración de datos mediada por LLM.
– Scripts de fuzzing personalizados para APIs de OpenAI y Hugging Face.
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### 4. Impacto y Riesgos
Las nuevas amenazas a LLMs tienen consecuencias significativas para la seguridad empresarial:
– **Exfiltración de datos**: Un 34% de los incidentes documentados en 2024-2025 implicaron la filtración de información sensible a través de prompt injection.
– **Pérdida de propiedad intelectual**: El model stealing afecta a más del 21% de las organizaciones que despliegan LLMs en entornos privados, facilitando la competencia desleal y el espionaje industrial.
– **Desinformación y manipulación**: Los modelos envenenados pueden difundir información errónea o sesgada, con impactos reputacionales y legales.
– **Cumplimiento normativo**: Incumplimientos del GDPR y la directiva NIS2 debido a fugas de datos o fallos de trazabilidad en los sistemas basados en IA.
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### 5. Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Para mitigar estos riesgos, los expertos recomiendan:
– **Validación de prompts y sanitización de entradas**: Implementar filtros avanzados para detectar y bloquear instrucciones maliciosas.
– **Hardening de APIs**: Asegurar endpoints con autenticación robusta (OAuth2, mTLS) y limitar el acceso según principio de mínimo privilegio.
– **Monitorización de uso anómalo**: Integrar soluciones SIEM y EDR para detectar patrones sospechosos en las interacciones con los LLMs.
– **Entrenamiento seguro**: Utilizar datasets verificados y aplicar técnicas de robustez, como Differential Privacy o adversarial training.
– **Auditorías regulares**: Revisar logs de acceso, analizar incidentes y actualizar políticas de seguridad conforme al avance de las amenazas.
– **Aislamiento de entornos**: Evitar la exposición directa de LLMs a Internet y segmentar redes para reducir la superficie de ataque.
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### 6. Opinión de Expertos
Según Marta Jiménez, CISO de una entidad financiera europea: “La presión regulatoria y la sofisticación de los atacantes nos obligan a tratar los LLMs como activos críticos, aplicando los mismos estándares de seguridad que a cualquier sistema core”. Por su parte, el investigador David Martínez, de la Universidad Politécnica de Madrid, advierte: “La seguridad de los modelos no puede ser una ocurrencia tardía; debe ser un requisito desde la fase de diseño, especialmente en contextos regulados por GDPR y NIS2”.
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### 7. Implicaciones para Empresas y Usuarios
Las empresas que integran LLMs en sus operaciones deben reforzar su postura defensiva y adaptar sus políticas de compliance. Los usuarios, tanto internos como externos, deben recibir formación sobre los riesgos asociados al uso de IA generativa. La exposición a amenazas como el model stealing puede derivar en pérdidas económicas superiores a 10 millones de euros en casos de fuga de propiedad intelectual. El mercado de soluciones de seguridad para IA experimenta un crecimiento anual del 18%, reflejando la urgencia de abordar estos desafíos.
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### 8. Conclusiones
El avance de los ataques contra grandes modelos de lenguaje exige una respuesta coordinada entre equipos de ciberseguridad, desarrolladores y responsables de cumplimiento. La gestión proactiva de vulnerabilidades, la adopción de buenas prácticas y la colaboración con la comunidad investigadora serán clave para mitigar los riesgos y garantizar el uso seguro de la inteligencia artificial en el entorno empresarial actual.
(Fuente: www.kaspersky.com)