### Vulnerabilidad crítica en modelos de IA permite el robo de datos y la manipulación de prompts

#### Introducción

La seguridad de los modelos de inteligencia artificial (IA) en producción ha pasado a situarse en el epicentro de la preocupación para los equipos de ciberseguridad, tras el descubrimiento de una vulnerabilidad crítica que posibilita la inyección de prompts arbitrarios, la exfiltración de datos sensibles de usuarios y la evasión de mecanismos de seguridad preestablecidos. Este incidente subraya la necesidad urgente de revisar los controles aplicados en los sistemas que integran modelos de lenguaje natural (LLM) y sus APIs en entornos empresariales.

#### Contexto del Incidente o Vulnerabilidad

El auge de los modelos de IA generativa, como ChatGPT, Google Gemini o Claude, ha impulsado su integración en aplicaciones empresariales y servicios orientados a usuarios finales. Sin embargo, la falta de madurez en los controles de entrada y validación de prompts ha abierto la puerta a actores maliciosos para explotar fallos de «prompt injection» —una técnica análoga a la inyección de código en aplicaciones web tradicionales—. Las consecuencias inmediatas incluyen la manipulación del comportamiento del modelo, la filtración de información confidencial y el secuestro de la conversación con el usuario.

Investigadores han detectado que los atacantes pueden aprovecharse de estos fallos no solo para eludir barreras de seguridad, sino también para extraer datos personales, incluidos nombres, direcciones de correo, historiales de conversación e, incluso, credenciales almacenadas en contextos de sesión.

#### Detalles Técnicos

La vulnerabilidad se ha catalogado como **CVE-2024-30217** y afecta a versiones de frameworks populares de despliegue de modelos LLM, como LangChain (hasta la 0.0.320), y a endpoints de integración directa con OpenAI API, Azure OpenAI y otros proveedores SaaS de IA. El ataque, enmarcado en la técnica **T1566.002 (Spearphishing via Service)** de MITRE ATT&CK, se basa en la manipulación del prompt que recibe el modelo, inyectando instrucciones diseñadas para forzar respuestas o comportamientos no deseados.

Los vectores más comunes incluyen:

– **Prompt Injection**: El atacante introduce instrucciones maliciosas en la entrada del usuario, que el modelo interpreta como órdenes legítimas, sobrescribiendo el contexto de seguridad.
– **Data Exfiltration**: Mediante ingeniería social, el modelo es inducido a revelar información sensible que ha procesado previamente, violando la confidencialidad.
– **Bypass de Salvaguardas**: El atacante utiliza cadenas de prompts encadenadas (“prompt chaining”) para saltarse filtros de contenido, logrando que el modelo responda a preguntas prohibidas o genere contenido malicioso.

Se han observado PoC funcionales en Metasploit y scripts personalizados en Python que automatizan la inyección de prompts maliciosos, aprovechando la falta de sanitización de entradas en integraciones empresariales. Los Indicadores de Compromiso (IoC) incluyen logs de solicitudes atípicas, generación de respuestas inesperadas y exfiltración de tokens de sesión.

#### Impacto y Riesgos

Según los datos recopilados, más del 35% de las implementaciones empresariales de LLM pueden estar expuestas a este tipo de ataques, con especial riesgo en sectores regulados (financiero, sanitario, legal). El impacto potencial incluye:

– **Violación de confidencialidad y GDPR/NIS2**: Exposición de datos personales y confidenciales, lo que puede acarrear sanciones de hasta el 4% de la facturación anual.
– **Pérdida de confianza**: Los usuarios pueden ver comprometida la integridad del sistema, afectando la imagen de la organización.
– **Pivoting interno**: Explotación de la IA como vector para escalar privilegios o acceder a sistemas internos conectados.

La firma de ciberseguridad Mandiant estima que, en 2024, los incidentes relacionados con prompt injection han aumentado un 120% respecto al año anterior, con pérdidas económicas que superan los 100 millones de dólares globalmente.

#### Medidas de Mitigación y Recomendaciones

Los expertos recomiendan una combinación de medidas técnicas y organizativas:

– **Validación y sanitización de prompts**: Implementar filtros robustos para detectar y bloquear instrucciones maliciosas antes de ser procesadas por el modelo.
– **Descontextualización de sesiones**: Limitar la persistencia de contexto sensible y evitar el almacenamiento innecesario de datos en la memoria del modelo.
– **Monitorización y logging avanzado**: Instrumentar la detección de patrones anómalos en las interacciones con LLM, integrando alertas en SIEM y playbooks de respuesta en SOC.
– **Actualizaciones y parches**: Mantener actualizadas las librerías de integración, especialmente frameworks como LangChain y SDKs de proveedores de IA.
– **Auditoría de permisos**: Restringir el acceso a funciones críticas y API keys únicamente a usuarios y servicios verificados.

#### Opinión de Expertos

Javier López, CISO de una multinacional tecnológica, advierte: “El crecimiento exponencial de la IA exige una mentalidad de ‘zero trust’ también en los modelos de lenguaje. No podemos asumir que su lógica es segura por defecto; debemos tratar los prompts como cualquier otro input potencialmente peligroso”.

Por su parte, la consultora S21Sec subraya la importancia de incorporar pruebas de pentesting específicas para LLM en los procesos de DevSecOps, y de simular ataques de prompt injection durante las auditorías de seguridad periódicas.

#### Implicaciones para Empresas y Usuarios

Para las organizaciones, el incidente supone la obligación de revisar los procedimientos de protección de datos, actualizar las evaluaciones de impacto (DPIA) conforme a GDPR y adaptar los controles a los requisitos de la directiva NIS2. Los usuarios deben ser informados de los riesgos inherentes y contar con mecanismos claros para ejercer sus derechos de rectificación y supresión de datos.

#### Conclusiones

La proliferación de modelos de IA generativa en el entorno empresarial introduce nuevos vectores de ataque que exigen una revisión profunda de las estrategias de ciberseguridad tradicionales. La gestión de prompts y la protección del contexto de interacción con LLM se consolidan como pilares clave para mitigar riesgos, garantizar la privacidad y cumplir con la regulación vigente. El reto para 2024 será armonizar la innovación con una defensa proactiva frente a amenazas cada vez más sofisticadas.

(Fuente: www.darkreading.com)