OpenAI prueba «Skills» en ChatGPT: personalización avanzada y nuevos retos de seguridad

Introducción

En los últimos días, OpenAI ha comenzado a probar una nueva funcionalidad denominada «Skills» en ChatGPT, orientada a la creación de asistentes personalizados y adaptativos. Esta característica, inspirada en la función homónima de Claude (Anthropic), permite que los usuarios definan y activen módulos de habilidades específicas dentro del modelo de IA, ampliando así sus capacidades y casos de uso. Sin embargo, esta innovación plantea nuevos desafíos en ciberseguridad, privacidad de datos y gestión de riesgos, especialmente para organizaciones que apuestan por la adopción segura de IA generativa en entornos corporativos.

Contexto del Incidente o Vulnerabilidad

El despliegue de «Skills» en ChatGPT se enmarca en un contexto de fuerte competencia entre proveedores de IA generativa. La funcionalidad, actualmente en fase de pruebas limitadas, permite a usuarios avanzados crear, importar y compartir módulos personalizados que extienden las capacidades del asistente. Estas «Skills» pueden ir desde integraciones con APIs corporativas, hasta flujos de trabajo automatizados e interacción con sistemas internos o externos.

No obstante, la flexibilidad y apertura de la plataforma introduce nuevos vectores de ataque y superficies de exposición. En el caso de Amazon Alexa, por ejemplo, las «Skills» han sido históricamente objetivo de campañas maliciosas mediante la creación de módulos falsos para el robo de información o la ejecución de phishing por voz. Ahora, la posibilidad de que terceros desarrollen y compartan «Skills» en ChatGPT podría reproducir patrones similares de riesgo, especialmente si no se implementan controles robustos de sandboxing, revisión de código y gestión de permisos.

Detalles Técnicos

Aunque OpenAI no ha publicado detalles exhaustivos sobre la arquitectura de «Skills», se deduce que cada módulo funcionará bajo un esquema de ejecución aislada (sandboxed), con políticas de control de acceso y revisión previa. Sin embargo, la experiencia con plataformas similares demuestra que existen amenazas concretas, entre ellas:

– **Inyección de comandos y manipulación de prompts:** Un atacante podría diseñar una «Skill» que, mediante ingeniería social o manipulación de contexto, induzca al modelo a filtrar información sensible o a tomar decisiones erróneas.
– **Ejecución de código malicioso:** Si las «Skills» permiten ejecutar scripts o conectarse a sistemas externos (vía API), podrían explotarse vulnerabilidades como CVE-2023-36052 (vulnerabilidades en la gestión de plugins de IA) o técnicas MITRE ATT&CK como T1204 (User Execution) y T1086 (PowerShell).
– **Exfiltración de datos:** Las «Skills» maliciosas pueden actuar como canal de fuga de información (Data Exfiltration, T1041), aprovechando la interacción con usuarios o sistemas internos.
– **Persistencia e incremento de privilegios:** Si la integración con sistemas empresariales no está debidamente segmentada, se podría facilitar la persistencia (T1547) o el escalado de privilegios.

Indicadores de compromiso (IoC) a vigilar incluyen logs de acceso anómalos, peticiones API inusuales, o aparición de «Skills» no autorizadas en el entorno de ChatGPT Enterprise. Herramientas como Metasploit y Cobalt Strike podrían adaptarse para explotar posibles brechas en la gestión de permisos y autenticación de las «Skills».

Impacto y Riesgos

La apertura de ChatGPT a módulos personalizados incrementa el riesgo de exposición a ataques dirigidos y campañas de supply-chain. En entornos corporativos, una «Skill» comprometida podría acceder a información sensible, manipular procesos automatizados o servir de vector para el desplazamiento lateral dentro de la red empresarial.

Según estimaciones recientes, un 37% de las organizaciones que han implementado IA generativa reconocen haber sufrido incidentes de seguridad vinculados a integraciones de terceros. A nivel económico, el impacto de una brecha por explotación de «Skills» podría superar los 2 millones de euros en costes directos e indirectos, considerando sanciones bajo GDPR y NIS2, pérdida de confianza y costes de respuesta a incidentes.

Medidas de Mitigación y Recomendaciones

– **Validación estricta y revisión de código:** Toda «Skill» debe pasar auditorías de seguridad y revisión manual antes de su publicación o despliegue en entornos productivos.
– **Sandboxing y control granular de permisos:** Limitar el acceso de cada «Skill» exclusivamente a los recursos necesarios, aplicando el principio de mínimo privilegio.
– **Monitorización avanzada:** Implementar soluciones SIEM para registrar y correlacionar actividad anómala relacionada con «Skills», con alertas específicas para detección temprana de IoC.
– **Procedimientos de respuesta a incidentes:** Actualizar los planes IR para incluir escenarios de compromiso de módulos de IA y establecer procesos de revocación o desactivación rápida de «Skills» sospechosas.
– **Sensibilización de usuarios:** Formar a los empleados en buenas prácticas de interacción con asistentes de IA y en la identificación de posibles comportamientos anómalos.

Opinión de Expertos

Expertos en ciberseguridad advierten de que la introducción de funcionalidades personalizables en asistentes de IA multiplica la complejidad de su gestión segura. “La experiencia con plugins y skills en otras plataformas demuestra que la gobernanza, la transparencia y la monitorización continua son fundamentales para evitar abusos y fugas de información”, señala Pablo González, responsable de Red Team en Telefónica Tech.

Implicaciones para Empresas y Usuarios

La adopción de «Skills» en ChatGPT puede suponer un salto de eficiencia y personalización, pero también incrementa la superficie de ataque digital. Las organizaciones deberán revisar sus políticas de integración de IA, exigir transparencia en el ciclo de vida de las «Skills» y ajustar sus controles de cumplimiento a los nuevos riesgos, en línea con los requisitos de GDPR, NIS2 y las mejores prácticas ISO 27001.

Conclusiones

La funcionalidad «Skills» de ChatGPT representa una evolución significativa en la personalización de asistentes de IA, pero su éxito dependerá de la capacidad de OpenAI y de las empresas para articular una gobernanza y seguridad adecuadas. La vigilancia continua, la formación y la colaboración entre equipos de seguridad serán claves para aprovechar el potencial de estas herramientas minimizando los riesgos asociados.

(Fuente: www.bleepingcomputer.com)