Desafíos de seguridad en modelos de lenguaje grandes

El uso de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y AI Generativa (GenAI) ha crecido rápidamente en varios campos como la educación y la salud. Estas tecnologías han ofrecido beneficios significativos, pero también presentan nuevos riesgos de seguridad que no se han examinado a fondo. A medida que el ecosistema, incluyendo herramientas online y offline, sigue expandiéndose, también lo hace el potencial para violaciones de seguridad. Este crecimiento ofrece más oportunidades para que los atacantes exploten los LLMs para actividades perjudiciales.

Este artículo explora los desafíos de seguridad asociados con los LLMs desde la perspectiva de los posibles atacantes. Vamos a ver sus objetivos y tácticas mientras examinamos las debilidades de seguridad conocidas en detalle. Además, crearemos una lista completa de diferentes tipos de amenazas y sus comportamientos. Nuestra investigación también explorará cómo los LLMs pueden jugar un papel en mejorar los esfuerzos de ciberseguridad por parte de equipos de defensa, a menudo llamados equipos azules. Además, consideraremos cómo combinar los LLMs con tecnología blockchain podría llevar a soluciones de seguridad avanzadas que funcionen de manera automática.

El análisis se basa en estudios académicos existentes, experimentos prácticos y recursos de seguridad bien conocidos. El objetivo es proporcionar a quienes están involucrados con los LLMs un plan práctico para mejorar sus estrategias de defensa basado en las amenazas que podrían enfrentar. Además, al crear un catálogo de amenazas específicamente para GenAI y LLMs, fortaleceremos los marcos que buscan mejorar la seguridad en el paisaje tecnológico del 6G y más allá.

A medida que GenAI y LLMs se vuelven más comunes en numerosos sectores, traen nuevas posibilidades emocionantes para mejorar cómo aprendemos, procesamos información y brindamos atención médica. Sin embargo, el rápido auge de estas tecnologías también ha resaltado importantes problemas de seguridad que a menudo se ignoran. La creciente variedad de herramientas y aplicaciones en este espacio crea más oportunidades para riesgos de seguridad.

El mundo siempre conectado del 6G y más allá aumenta significativamente las formas en que los adversarios pueden manipular los LLMs por razones maliciosas. Este panorama cambiante necesita un enfoque para abordar estas preocupaciones de seguridad, asegurando que GenAI y los LLMs se usen de manera segura y ética. Es importante desarrollar medidas de seguridad sólidas que puedan defender estas tecnologías contra amenazas potenciales mientras se mantiene la integridad de sus innovaciones.

Esta sección se centrará en el lado de seguridad de los LLMs examinando los objetivos y métodos de posibles atacantes. Vamos a analizar sistemáticamente las vulnerabilidades reconocidas vinculadas a los LLMs. Esta exploración proporcionará un catálogo detallado de tipos de amenazas que podría ofrecer conocimientos sobre los desafíos de seguridad por venir.

También exploraremos cómo se pueden integrar los LLMs en medidas de ciberseguridad, ya que esa integración es esencial para mejorar los sistemas de defensa contra amenazas cibernéticas sofisticadas. Además, discutiremos el concepto emergente de LLMSecOps, que se inspira en las Operaciones de Seguridad (SecOps) y es relevante para el paisaje del 6G. Este marco busca crear una estrategia de ciberseguridad unificada a través de una amplia gama de entornos informáticos.

#Amenazas y Red Teaming

En esta sección, investigaremos las debilidades de seguridad actuales en los LLMs y desarrollaremos una clasificación detallada de varios tipos de ataques. Esta clasificación ayudará a informar cómo usar efectivamente los LLMs dentro de los diversos marcos informáticos asociados con el 6G.

Recientemente, un grupo de expertos en seguridad se ha reunido para señalar los principales desafíos de seguridad que los desarrolladores y profesionales de seguridad deben considerar al integrar LLMs en aplicaciones. A continuación se presenta una lista inicial de vulnerabilidades cruciales conectadas a aplicaciones de IA que utilizan LLMs:

1. Inyección de Prompts
2. Manejo Inseguro de Salidas
3. Amenazas de Datos de Entrenamiento Envenenados
4. Ataques de Denegación de Servicio al Modelo
5. Problemas de Cadena de Suministro
6. Divulgación de Información Sensible
7. Plugins Inseguros
8. Agencia Excesiva en Modelos
9. Dependencia Excesiva en Modelos de IA
10. Robo de Modelo

Además, muchos estudios han revisado las limitaciones y riesgos que plantea GenAI respecto a la seguridad y la privacidad. Estas vulnerabilidades pueden dividirse generalmente en dos categorías: las que provienen de la naturaleza de la IA en sí y las que no están relacionadas con la IA.

#Vulnerabilidades Relacionadas con IA

Estas vulnerabilidades surgen del diseño, estructura o comportamiento de los LLMs. La naturaleza compleja de los LLMs y las dificultades encontradas al entrenarlos y gestionarlos en situaciones del mundo real pueden crear preocupaciones de seguridad significativas. Hallazgos recientes sugieren que ciertos comportamientos dañinos, como los ataques de puerta trasera, pueden persistir en modelos más grandes, dificultando su eliminación mediante métodos tradicionales de seguridad.

• Ataques adversariales: Estos apuntan a engañar al modelo manipulando datos de entrada para socavar su rendimiento. Las tácticas comunes incluyen el envenenamiento de datos y los ataques de puerta trasera. El envenenamiento de datos inyecta ejemplos malos directamente en el conjunto de datos de entrenamiento, mientras que los ataques de puerta trasera incrustan desencadenantes ocultos para alterar el comportamiento del modelo.

• Ataques de Inferencia: Estos intentos revelan conocimientos sensibles sobre el modelo y su conjunto de datos de entrenamiento a través de consultas específicas. Ejemplos incluyen ataques de inferencia de atributos, que intentan extraer detalles demográficos del modelo, y ataques de inferencia de membresía, que buscan determinar si un registro específico fue parte del conjunto de entrenamiento. Este tipo de ataque puede llevar a violaciones de la privacidad y acceso no autorizado a información personal.

• Ataques de Extracción: Estos tienen como objetivo obtener datos confidenciales directamente del modelo, como datos de entrenamiento o gradientes del modelo. Ejemplos incluyen robo de modelo y fuga de gradientes.

• Sesgo y Explotación Injusta: Estos problemas surgen de datos de entrenamiento sesgados, lo que puede hacer que el modelo genere resultados sesgados, perpetuando estereotipos e desigualdades en su generación de lenguaje.

• Ataques de Ajuste de Instrucciones: Estas manipulaciones obligan a los modelos a realizar acciones no deseadas. Ejemplos incluyen ataques de Denegación de Servicio y jailbreak para eludir restricciones.

• Ataques de Día Cero: Estos ocurren cuando se incrustan puertas traseras dentro de un modelo y se activan mediante frases específicas, permaneciendo ocultas hasta ser explotadas.

#Vulnerabilidades No Relacionadas con IA

En contraste, estas vulnerabilidades están relacionadas con riesgos del sistema general o plugins relacionados, no vinculados a la función central del modelo.

• Ejecución Remota de Código (RCE): Esto implica ejecutar código dañino en servidores aprovechando fallos en el software. Los atacantes pueden crear puertas traseras ocultas o robar datos usando comandos maliciosos.

• Ataques de Canal Lateral: Estos reúnen información al examinar características externas, como el tiempo o el consumo de energía, en lugar de explotar vulnerabilidades directamente en el LLM.

• Plugins Inseguros: Los atacantes pueden dirigirse a plugins que acompañan a los LLMs, explotando fallos debido a un mal diseño o falta de actualizaciones. También podrían desarrollar nuevos plugins para manipular el comportamiento de los LLMs o extraer datos sensibles.

#Estrategias de Defensa y Blue Teaming

El uso de LLMs en ciberseguridad ha ganado impulso últimamente. La investigación ha destacado su potencial en varias tareas de ciberseguridad, lo que indica su creciente importancia.

#Estrategias para un Entrenamiento Seguro de LLM

Mejorar la seguridad del entrenamiento de LLM implica tomar decisiones inteligentes sobre el diseño del modelo, seleccionar datos de entrenamiento de calidad y usar técnicas de optimización efectivas para asegurar los modelos. Las estrategias clave incluyen:

• Diseño del Modelo: Organizar datos cuidadosamente para proteger la privacidad del usuario. Técnicas como la privacidad diferencial pueden ayudar a garantizar que la información sensible permanezca confidencial.

• Incorporación de Conocimiento Externo: Usar fuentes como gráficos de conocimiento puede mejorar la fiabilidad del modelo y ayudar a entender ideas complejas mejor.

• Limpieza de Datos de Entrenamiento: Este proceso es crucial para reducir el sesgo y garantizar que los datos de entrenamiento sean de alta calidad.

• Optimización Efectiva: Entrenar modelos para resistir entradas nocivas y alinear sus objetivos con principios de seguridad establecidos puede mitigar consecuencias negativas no intencionadas.

#Seguridad en la Interacción con LLM

Cuando los LLM se utilizan en aplicaciones en tiempo real, una estrategia de seguridad integral debe cubrir tres pasos principales: preparación de prompts, detección de anomalías y refinamiento de respuestas.

• Preparación de Prompts: Esto implica verificar las entradas del usuario en busca de riesgos potenciales y limpiarlas de elementos dañinos que puedan llevar a resultados no deseados.

• Detección de Malicia: Analizar las salidas del LLM para detectar amenazas o comandos maliciosos ocultos incrustados dentro de entradas que parecen benignas.

• Refinamiento de Respuestas: Antes de enviar respuestas generadas a los usuarios, es vital verificarlas en busca de daño potencial y garantizar su adecuación.

#Taxonomía y Aplicaciones de LLMSecOps

Se han realizado esfuerzos para explorar cómo los LLMs pueden funcionar en operaciones de ciberseguridad. Se ha desarrollado una taxonomía que categoriza los LLMs en cuatro áreas operativas clave:

• Identificar: Usar LLMs para detectar y clasificar amenazas basadas en inteligencia de amenazas de código abierto.

• Proteger: Emplear LLMs para evaluaciones de vulnerabilidades y automatizar medidas de defensa para proteger redes.

• Detectar: Aplicar LLMs para encontrar vulnerabilidades, detectar malware y clasificar ataques.

• Responder: Utilizar LLMs para tareas de respuesta a incidentes y recuperación, ayudando en el análisis posterior al incidente.

Al aprovechar los LLMs dentro de estas fases operativas, el objetivo es fortalecer las medidas de ciberseguridad y mejorar las estrategias de respuesta.

#Herramientas y Marcos Innovadores

Han surgido varias herramientas innovadoras que emplean LLMs para diversas aplicaciones de ciberseguridad. Algunos ejemplos notables incluyen:

• PentestGPT: Una herramienta de pruebas de penetración automatizada que ayuda a los testers a optimizar su enfoque al proporcionar información sobre su progreso y vectores de ataque. Ha demostrado ser más efectiva en la realización de varias tareas de pruebas de penetración.

• PAC-GPT: Este marco genera tráfico de red sintético para apoyar a los sistemas de ciberseguridad en capacitación y evaluación, demostrando una fuerte precisión en la imitación de actividades del mundo real.

• TSTEM: Una plataforma diseñada para recoger y procesar inteligencia de amenazas de fuentes en línea en tiempo real, logrando alta precisión en la identificación de indicadores de compromiso.

• LogBERT: Esta herramienta está diseñada para detectar anomalías en registros del sistema, superando los métodos existentes a través de tareas de entrenamiento innovadoras.

• Cyber Sentinel: Este sistema de diálogo utiliza LLMs para articular amenazas cibernéticas potenciales e implementar medidas de seguridad basadas en comandos del usuario.

Cada una de estas herramientas representa un enfoque innovador para mejorar la ciberseguridad mediante el uso de LLMs, ilustrando las diversas aplicaciones de estas tecnologías.

#Seguridad en 6G e Implicaciones Futuras

La integración de IA en redes de comunicación, particularmente con el 6G en el horizonte, señala un cambio significativo hacia sistemas más autónomos. Sin embargo, esto también introduce nuevos desafíos de seguridad. Un componente clave de este avance es asegurar que los LLMs sean seguros y confiables.

#Redes Basadas en Intención

Las redes basadas en intención buscan simplificar la configuración de redes a través de IA, permitiendo a los administradores gestionar redes complejas basándose en objetivos empresariales. La transición al 6G dependerá de los LLMs para facilitar estas configuraciones, pero surgen riesgos de seguridad si los LLMs son comprometidos.

#Función de Análisis de Datos de Red

Esta función, parte de la arquitectura del 6G, busca impulsar el análisis de datos a través de la red de manera eficiente. Es crucial para mejorar la seguridad de las operaciones de LLM al recopilar datos relacionados con el rendimiento de la red y el comportamiento del usuario.

#Seguridad de Red Zero-Touch

Este enfoque enfatiza la gestión de redes totalmente automatizada, que es esencial a medida que más dispositivos se conectan. Al integrar LLMs, las redes pueden adaptarse de forma autónoma a las amenazas, manteniendo la seguridad sin intervención manual.

#Enjambres de Agentes LLM Autónomos

Mirando hacia el futuro, el concepto de enjambres de agentes LLM autónomos presenta una perspectiva emocionante para la ciberseguridad. Al distribuir tareas entre múltiples LLMs, podemos crear sistemas que sean más robustos y adaptables.

#Seguridad y Confianza en LLM Distribuidos

Crear un entorno seguro para LLMs distribuidos es vital para su eficacia. La tecnología blockchain puede ayudar a establecer confianza entre estos agentes, asegurando comunicación segura e integridad de los datos compartidos.

#Preguntas de Investigación para Exploración Futura

Varias preguntas de investigación críticas pueden guiar una exploración adicional de los LLMs en seguridad:

1. ¿Cuáles son las estrategias efectivas para mejorar la seguridad del entrenamiento y despliegue de LLMs?
2. ¿Cómo pueden utilizarse óptimamente los LLMs dentro de las operaciones de ciberseguridad?
3. ¿Qué estrategias asegurarán conexiones seguras entre LLMs?
4. ¿Puede la tecnología blockchain mejorar la seguridad de los enjambres de LLM?
5. ¿Cómo pueden los entornos de ejecución confiables mejorar la seguridad de los LLM?
6. ¿Cuál es el mejor diseño para un marco de defensa autónoma utilizando LLMs?

Al abordar estas preguntas, podemos allanar el camino hacia un futuro donde los LLMs contribuyan significativamente a mejorar las medidas de ciberseguridad, especialmente en el contexto de un mundo cada vez más conectado impulsado por el 6G y más allá.