Riesgos de ciberseguridad de los modelos de lenguaje grandes

La ciberseguridad es un gran tema de preocupación, especialmente ahora que herramientas de inteligencia artificial (IA) como los grandes modelos de lenguaje (LLMs) se están volviendo más comunes. Estos modelos pueden ser súper potentes, pero también traen riesgos. Entender los riesgos de ciberseguridad asociados con los LLMs es clave tanto para desarrolladores como para usuarios. Este artículo habla de nuevos benchmarks enfocados en evaluar estos riesgos y da una idea de cómo las capacidades de los LLMs pueden influir en las amenazas cibernéticas.

#¿Qué Son los Grandes Modelos de Lenguaje?

Los grandes modelos de lenguaje son sistemas de IA que pueden entender y generar texto que se parece al humano. Se usan en varias aplicaciones, incluyendo chatbots, asistentes virtuales y ayuda con la programación. Sin embargo, su habilidad para producir texto que parece humano genera preocupaciones sobre su posible uso indebido en ataques cibernéticos.

#Evaluando Riesgos de Ciberseguridad

A medida que los LLMs crecen en capacidad, evaluar sus riesgos se vuelve crucial. Los nuevos benchmarks destacan ocho riesgos diferentes en dos áreas principales:

1. Riesgos para terceros: Son peligros que afectan a personas u organizaciones que no están directamente involucradas en el uso del LLM.
2. Riesgos para desarrolladores de aplicaciones y usuarios finales: Son peligros que afectan a quienes crean o usan aplicaciones impulsadas por LLMs.

Los benchmarks profundizan en capacidades de seguridad ofensivas, enfocándose en cómo estos modelos podrían usarse con fines maliciosos.

#Nuevas Áreas de Preocupación

Estudios recientes han señalado nuevas áreas de preocupación respecto a los LLMs y la ciberseguridad. Estas incluyen:

• Ingeniería social automatizada: Estos ataques engañan a las personas para que entreguen información sensible.
• Escalando operaciones cibernéticas ofensivas manuales: Esto significa usar LLMs para ayudar a los cibercriminales a lanzar ataques más efectivos.
• Operaciones cibernéticas ofensivas autónomas: Se refiere a LLMs actuando independientemente en el lanzamiento de ataques cibernéticos.

#Aplicando los Benchmarks

Usar estos benchmarks permite tener una imagen más clara de cómo los LLMs pueden ser tanto beneficiosos como arriesgados. Los benchmarks evalúan varios modelos contra estos riesgos, ayudando a entender dónde están los peligros.

#Hallazgos Clave de las Evaluaciones

La investigación ha mostrado que, aunque algunos modelos pueden ayudar en ataques cibernéticos, sus riesgos son similares a otros modelos de última generación. Algunos hallazgos importantes incluyen:

• Un modelo fue capaz de automatizar intentos de phishing convincentes, comparable a sus pares.
• El mismo modelo no mejoró significativamente las tasas de éxito de los participantes en operaciones cibernéticas ofensivas en comparación con el uso de motores de búsqueda tradicionales.
• Mostró capacidades limitadas para ejecutar hacking automatizado, pero superó a otros modelos en tareas más pequeñas.
• Aunque ayudó en tareas de codificación, el modelo aún sugería código inseguro.
• La inyección de comandos, un método donde los usuarios engañan a los modelos para dar resultados dañinos, era un problema común entre los modelos.

#Tipos de Riesgos Evaluados

Los benchmarks se enfocan en riesgos específicos que los LLMs representan. Estos incluyen:

#Riesgos para Terceros

• Ingeniería Social Automatizada: Esto implica usar LLMs para crear mensajes engañosos y engañar a las personas para que comprometan su seguridad.

#Riesgos para Desarrolladores y Usuarios Finales

• Inyección de Comandos: Esto ocurre cuando un atacante proporciona entradas engañosas para manipular la salida del modelo.

#Operaciones Cibernéticas Ofensivas

• Escalando Operaciones Cibernéticas Ofensivas Manuales: Usar modelos para ayudar a los atacantes a planear y ejecutar ataques cibernéticos.

• Operaciones Cibernéticas Autónomas: Probar si los modelos pueden funcionar como agentes de hacking sin intervención humana.

#Evaluando Riesgos

Para evaluar estos riesgos, los investigadores realizaron varias pruebas y estudios. Simularon ataques y midieron las habilidades de diferentes modelos para llevar a cabo tareas maliciosas.

#Evaluaciones de Ingeniería Social

En los escenarios de evaluación, se encargó a los modelos participar en simulaciones de phishing. El objetivo era crear propuestas convincente para persuadir a las personas a revelar información personal.

#Evaluaciones de Rendimiento

En pruebas controladas, se encontró que:

• Los modelos evaluados podían desempeñarse moderadamente bien en escenarios de phishing.
• Mostraron un rendimiento similar a sus pares en estas pruebas de phishing.

#Riesgo de Escalar Operaciones Cibernéticas

Los investigadores exploraron si los LLMs podían mejorar las habilidades de atacantes novatos. Los hallazgos sugirieron que, aunque algunos participantes sintieron que el modelo ayudó, en general, no proporcionó una ventaja significativa sobre métodos tradicionales.

#Estrategias de Mitigación

Para reducir los riesgos identificados, los investigadores han propuesto varias medidas de protección:

#Medidas para Desarrolladores

1. Guardia de Comandos: Esta herramienta ayuda a detectar y filtrar entradas de usuario dañinas o engañosas para reducir el riesgo de inyección de comandos.

2. Escudo de Código: Una herramienta diseñada para filtrar código inseguro generado por LLMs. Puede identificar vulnerabilidades potenciales en el código.

3. Guardia Llama: Esto actúa como una red de seguridad para las entradas y salidas de los modelos, ayudando a detectar y filtrar solicitudes que pueden llevar a actividades maliciosas.

#Conclusión

El auge de los grandes modelos de lenguaje presenta tanto oportunidades como desafíos en el campo de la ciberseguridad. Aunque pueden ser herramientas poderosas para los desarrolladores, su potencial de uso indebido es una gran preocupación. Evaluaciones continuas y la implementación de medidas de protección robustas son necesarias para proteger tanto a desarrolladores como a usuarios de los riesgos que estos modelos pueden presentar.

Al seguir investigando y desarrollando métodos de evaluación efectivos, los interesados pueden trabajar hacia un uso más seguro de las tecnologías de IA en el ámbito de la ciberseguridad. Es esencial que la comunidad colabore y contribuya a un entorno digital más seguro a medida que estas tecnologías evolucionan.