Ataques y amenazas de IA: ¿qué son y cómo funcionan?

La inteligencia artificial (IA) sin duda está cambiando el mundo tal como lo conocemos. Pero, aunque esta tecnología emergente tiene muchos beneficios, también trae la posibilidad de sufrir ciberataques con IA. Los actores maliciosos pueden usar la IA para aumentar la eficacia de las amenazas existentes y crear nuevos vectores de ataque. Para ir un paso adelante, las empresas deben considerar cómo proteger sus sistemas frente a diversos ataques con IA.

Consulta nuestra guía sobre los 10 principales riesgos de OWASP para LLM, donde los analizamos en profundidad.

¿Qué es un ataque con IA?

Los actores maliciosos pueden manipular un sistema de IA implementado por una organización para cumplir un propósito malicioso. Este ataque ocurre cuando un actor malicioso encuentra las limitaciones de un modelo de aprendizaje automático (ML) y las explota.

Los actores de amenazas también pueden usar la IA para impulsar sus tecnologías de ataque. Usan la IA para generar automáticamente un mayor volumen de ataques o crear exploits, lo que dificulta que las organizaciones se protejan.

Por qué los CISO deben estar al tanto de los ataques con IA

Los CISO deben considerar ambas amenazas: el mayor volumen de ataques ofensivos impulsados por la IA y la posibilidad de que sus propios sistemas se usen en su contra. A medida que las empresas aprovechan la IA para más infraestructura crítica, defenderse de los ataques con IA cobra cada vez más importancia.

Cómo funcionan los ataques con IA

Los actores maliciosos pueden aprovechar los sistemas de IA para lanzar ataques ofensivos y así explotar a las organizaciones a una escala mucho mayor. La IA permite a los atacantes crear campañas de phishing e ingeniería social más convincentes, lo que hace más probable que el personal caiga en estas trampas. 

Los atacantes usan la IA para mejorar los siguientes métodos de ataque:

• Secuestro de LLM: secuestro o manipulación no autorizados de un modelo de lenguaje grande (LLM) para tomar el control, extraer datos confidenciales o alterar su comportamiento.

• Phishing: los atacantes pueden aprovechar la IA generativa para crear correos de phishing dirigidos y hacerlos más creíbles para las víctimas.

• Descubrimiento de malware y vulnerabilidades: los actores maliciosos también pueden usar la IA para encontrar vulnerabilidades en los sistemas y crear malware. Por ejemplo, investigaciones recientes demostraron que ChatGPT puede generar versiones dinámicas y mutantes de código malicioso. Esta nueva tecnología reduce la barrera de entrada para los ciberatacantes y permite que personas sin experiencia lleven a cabo exploits sofisticados. 

• Ingeniería social: los atacantes pueden usar tecnología de deepfake para generar audio y video de una persona conocida y confiable, y convencer a sus objetivos de que están hablando con ella.

¿Cuáles son los ataques con IA más comunes?

Además de mejorar los vectores de ataque existentes, la IA permite a los actores maliciosos crear nuevos métodos que representan un riesgo sin precedentes para las organizaciones actuales. 

7 estrategias para prevenir ataques con IA

Aunque el mundo de la IA pueda parecer intimidante, las empresas pueden seguir siete tácticas prácticas para empezar a defenderse de los ciberataques con IA: 

• Aprovecha la IA para defenderte. Las empresas pueden usar herramientas de IA para aplicar buenas prácticas de seguridad, como el análisis de código, el mantenimiento de bases de conocimiento y el modelado de la postura de seguridad.

• Usa modelos de IA adecuados para tu caso de uso. Si tus modelos de IA son precisos y están adaptados a los fines previstos, es menos probable que puedan explotarse. 

• Capacita a los empleados para que reconozcan los riesgos cibernéticos. Como las técnicas de IA, como los deepfakes, pueden hacer que la ingeniería social resulte mucho más creíble, los empleados deben recibir capacitación exhaustiva para identificar y evitar los riesgos cibernéticos.

• Implementa medidas de defensa exhaustivas. Para responder a las amenazas sofisticadas emergentes, en especial los ataques con IA, las empresas deben usar más de una capa de seguridad para sus proyectos y aplicaciones.

• Aprovecha los «indicadores de temperatura». Estos indicadores definen el nivel de creatividad de los resultados de un modelo. Cuanto mayor sea la temperatura, más difícil será obtener resultados repetibles de los modelos de IA. Las empresas deben usar indicadores de temperatura para encontrar el equilibrio entre la falta de creatividad y un exceso de libertad y riesgo.

• Protege tus aplicaciones basadas en IA. Aunque la seguridad de las aplicaciones debe estar presente en todas las áreas del desarrollo de aplicaciones, es fundamental enfocarse en proteger las aplicaciones basadas en IA.

• Sigue las prácticas recomendadas de AppSec para IA.

Cómo puede ayudarte Snyk a prevenir ataques con IA

A medida que la IA se convierte en una parte fundamental del desarrollo de aplicaciones, es esencial proteger todo el ciclo de vida de la IA. La plataforma de seguridad de Snyk, diseñada para desarrolladores, ofrece visibilidad y control integrales para proteger tus aplicaciones basadas en IA desde el inicio.

Protección del código generado por IA

Es común pensar, erróneamente, que el código escrito por un asistente de IA es inherentemente más seguro. No es así. Los modelos de IA se entrenan con enormes conjuntos de datos y, si esos datos incluyen código vulnerable, el modelo puede introducir sin querer las mismas fallas de seguridad. Snyk Code está diseñado para resolver este problema.

DeepCode AI está diseñado específicamente para comprender y analizar código, ya sea escrito por una persona o por una IA, y utiliza varios modelos de IA ajustados y datos especializados en seguridad, seleccionados por los mejores especialistas del área. Analiza tu código en tiempo real dentro de tu IDE y señala las vulnerabilidades a medida que aparecen. 

Además, Snyk Agent Fix puede generar y aplicar de forma autónoma una solución segura con un solo clic, lo que permite a los desarrolladores mantener su ritmo sin sacrificar la seguridad. Así evitas introducir vulnerabilidades nuevas sin darte cuenta cuando usas la IA para aumentar la productividad.

Protección de tus aplicaciones de IA

Además de proteger el código, Snyk también ayuda a proteger las aplicaciones de IA que estás creando. Los sistemas de IA tienen vectores de ataque únicos, como la inyección de prompts o el robo de modelos. Los atacantes pueden manipular las entradas de un modelo para obligarlo a comportarse de formas no previstas o robar la propiedad intelectual de un modelo entrenado.

La plataforma de Snyk ofrece visibilidad y gobernanza integrales en todas tus aplicaciones nativas de IA. Snyk puede:

• Proporcionar una lista de materiales de IA (AI-BOM): te ofrece un inventario completo de los componentes, las fuentes de datos y los modelos que conforman tu aplicación de IA, para que puedas hacer seguimiento de los riesgos y gestionarlos.

• Identificar vulnerabilidades en las dependencias: las aplicaciones basadas en IA dependen de una red compleja de bibliotecas de código abierto. Snyk Open Source analiza estas dependencias para garantizar que no heredes vulnerabilidades de paquetes de terceros.

• Aplicar políticas de seguridad: con Snyk, puedes crear y aplicar políticas de seguridad para garantizar que tus flujos de trabajo de desarrollo de IA cumplan con los estándares de la organización y del sector, y tener la tranquilidad de que tus aplicaciones se basan en la confianza.

¿Listo para acelerar la seguridad en la era de la IA?

Las amenazas evolucionan, y tus defensas también deben hacerlo. Descubre cómo adoptar una estrategia de seguridad proactiva que aproveche la IA para defenderte y te ayude a crear aplicaciones más resilientes. 

Descarga nuestra hoja de referencia, DevSecOps moderno: 6 prácticas recomendadas para acelerar la seguridad con IA, para empezar.