Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han evolucionado rápidamente, pasando de ser novedades de investigación a ser motores esenciales que redactan contratos, optimizan las cadenas de suministro e incluso impulsan código a producción. Las empresas que integran IA generativa obtienen velocidad y conocimiento, hasta que un aviso malicioso filtra datos de clientes o un índice de recuperación corrupto reescribe la lógica de las políticas. Si se pregunta si la seguridad de su modelo de lenguaje grande es lo suficientemente sólida, no está solo.
Esta guía le ayudará a evaluar sus defensas, descubrir los diez puntos ciegos más grandes que los equipos rojos de SubRosa ven en el campo y adoptar prácticas probadas en batalla que mantienen seguras las implementaciones de Fortune 500.
1 Por qué los LLM rompen con los supuestos de seguridad tradicionales
Las pruebas de penetración clásicas tratan las aplicaciones como máquinas de estados estáticas. Las LLM son diferentes: comportamiento emergente, contexto dinámico, acción autónoma mediante plugins y razonamiento opaco. Con estas propiedades, una sola línea de texto malicioso puede pasar de ser un chat inofensivo a un borrado completo de la base de datos.
2 Diez comprobaciones de la realidad para la seguridad de modelos de lenguaje grandes
2.1 Resiliencia de inyección rápida
¿Pueden los atacantes anular o subvertir las indicaciones del sistema? Mitigue esto con segmentación de indicaciones, filtrado de salida y una gestión robusta de políticas .
2.2 Barandillas de manejo de salida
¿El código descendente ejecuta ciegamente la salida LLM? Aplique esquemas JSON estrictos y dirija las acciones de riesgo a su SOC administrado .
3 niveles de madurez: Gatear, caminar, correr
| Nivel de vencimiento | Características | Perfil típico de una organización |
|---|---|---|
| Gatear | Avisos ad hoc, registro mínimo, sin pruebas de equipo rojo | Empresas emergentes que experimentan con GPT-4 |
| Caminar | Filtros de avisos básicos, revisión de registro semanal, prueba de penetración anual | SaaS de tamaño mediano que integra LLM en producción |
| Correr | Trabajo en equipo continuo, barreras de seguridad autónomas y triaje SOC en minutos | Fortune 500 con datos regulados |
4. Cómo crear un programa de seguridad LLM repetible
Inventario → Modelo de Amenazas → Equipo Rojo Continuo → Barreras → Monitoreo → Gobernanza → Respuesta a Incidentes. Repita cada sprint; la seguridad de modelos de lenguaje extensos es un objetivo en constante movimiento.
5 Cómo se ve el éxito
Fraude Fintech Evitado: SubRosa inyección de prompt encadenada con abuso de plugin, exponiendo un riesgo de $2.1 millones. Las correcciones redujeron el éxito del jailbreak del 47 % a <1 %.
6 Conclusión y próximos pasos
Si aún existen deficiencias, SubRosa combina investigación exhaustiva en IA con la experiencia de un equipo red experimentado. ¿Listo para saber, en lugar de esperar, que la seguridad de su amplio modelo lingüístico está a la altura? Solicite una evaluación sin compromiso hoy mismo.