¿Qué es el LLMjacking? Cómo los ataques de IA explotan credenciales robadas de la nube

A medida que las organizaciones aprovechan cada vez más el poder de la IA y la integran en sus flujos de trabajo, surgen nuevas consideraciones de seguridad. Un aspecto importante que debes tener en cuenta es el LLMjacking. Consiste en que personas no autorizadas intentan manipular y explotar los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de tu organización, especialmente cuando están alojados en servicios en la nube y se accede a ellos mediante cuentas en línea.

Aunque quizá no parezca un problema crítico de inmediato, el LLMjacking puede tener consecuencias reales para tu empresa y tus clientes, como filtraciones de datos de mayor alcance y explotaciones de vulnerabilidades. 

Para proteger a tu organización y sus datos, es importante entender cómo funciona el LLMjacking, cuáles son los riesgos potenciales y qué medidas puedes tomar para proteger tus LLM y tu empresa. 

¿Cómo funcionan los ataques de LLMjacking?

El objetivo principal de los ataques de LLMjacking es obtener acceso al LLM de una organización y secuestrarlo. A menudo, todo comienza con nombres de usuario y contraseñas robados. Estas credenciales pueden obtenerse de distintas formas, como mediante robo directo o comprándolas en mercados delictivos en línea. Por desgracia, en las comunidades en línea también son cada vez más comunes las conversaciones sobre cómo llevar a cabo ataques de LLMjacking.

Una vez que estos ciberdelincuentes tienen datos de inicio de sesión válidos, pueden «secuestrar» el LLM de tu organización y usarlo como si fueran usuarios legítimos.

¿Qué puede pasar si un ataque de LLMjacking tiene éxito?

Las posibles consecuencias de un ataque de LLMjacking son numerosas, pero las más comunes son:

Costos de consumo inesperadamente altos

Los servicios de LLM en la nube suelen cobrar según el uso. Si secuestran tu LLM, los atacantes podrían usarlo de forma intensiva y generar cargos elevados e inesperados. Es similar a cuando algunos delincuentes usan tu computadora en secreto para minar criptomonedas, lo que te cuesta electricidad y recursos. Se ha descubierto que el LLMjacking puede costar a las organizaciones entre $46,000 y más de $100,000 al día, según el LLM que utilicen. 

Filtraciones de datos y divulgación de información

Es posible que tus empleados utilicen LLM para procesar distintos tipos de datos, algunos de ellos confidenciales. Si un atacante obtiene el control del LLM, podría acceder a esta información, lo que provocaría incidentes de seguridad de datos y la filtración de información confidencial o de propiedad exclusiva. Esto puede dañar tu reputación y generar problemas legales o regulatorios.

Explotación de vulnerabilidades

Los atacantes podrían usar un LLM secuestrado para buscar y explotar debilidades en tus sistemas de software, tanto las que ya se conocen (vulnerabilidades de día uno) como las completamente nuevas (vulnerabilidades de día cero). Un estudio descubrió que GPT-4 de OpenAI podía explotar de forma autónoma el 87 % de las vulnerabilidades de día uno usando solo las descripciones de CVE. Por eso, es totalmente posible que un actor malicioso use el LLM de una organización para generar código malicioso y explotar vulnerabilidades.  

Inyección de prompts y envenenamiento de datos

Los atacantes pueden usar una técnica llamada inyección de prompts para engañar a tu LLM y hacer que se comporte de formas imprevistas. Al proporcionarle entradas maliciosas específicas, pueden hacer que revele información confidencial, genere código dañino o realice otras acciones perjudiciales. Además, podrían intentar envenenar los datos de entrenamiento que usa el LLM. Esto podría introducir errores, sesgos o debilidades en el modelo, y hacer que sea menos confiable o incluso explotable en el futuro. 

El verdadero impacto del LLMjacking en tu empresa

Las consecuencias que mencionamos pueden acumularse y tener un impacto significativo en tu organización:

• Pérdidas financieras: Además de los costos directos por el aumento del uso, responder a un incidente de LLMjacking puede implicar gastos por investigar el ataque, recuperar datos perdidos, pagar honorarios legales y reparar cualquier daño a la reputación de tu empresa. 

• Mayores riesgos de seguridad: La posibilidad de que se filtren datos, se introduzcan vulnerabilidades en tus sistemas y se manipule tu IA debilita la seguridad general y aumenta el riesgo de futuros ataques.

• Interrupción de tus operaciones: Si los atacantes usan tu LLM de forma excesiva, podrían ralentizar o incluso sobrecargar tus sistemas, lo que afectaría su capacidad para funcionar correctamente. Además, si comprometen el LLM para difundir información incorrecta o generar contenido dañino, pueden interrumpir gravemente las operaciones de tu empresa y perjudicar la experiencia de tus clientes.

Cómo protegerte: estrategias de prevención y detección del LLMjacking

Para prevenir el LLMjacking y reducir los riesgos, las organizaciones necesitan establecer controles adecuados. Como las credenciales robadas son una forma común de obtener acceso, es fundamental aplicar prácticas sólidas de gestión de identidades y accesos (IAM). Esto incluye seguir el principio de otorgar a los usuarios solo el acceso que necesitan para realizar su trabajo (privilegio mínimo). También es necesario exigir la autenticación multifactor (MFA) en todas las cuentas que puedan acceder a los servicios de LLM. Por último, las organizaciones deben proporcionar a sus empleados pautas, documentación y capacitación claras sobre el uso responsable y seguro de la IA, incluidos los LLM.

Los LLM deben entrenarse continuamente con datos de alta calidad, diversos y confiables para reducir las posibilidades de vulnerabilidades o sesgos. Considera usar técnicas como el entrenamiento adversarial para que tus modelos sean más resilientes, además de auditar y actualizar periódicamente tus LLM para corregir posibles debilidades de seguridad.

También es recomendable implementar procesos sólidos de validación y saneamiento de entradas para prevenir ataques de inyección de prompts. Esto significa revisar las entradas de los usuarios para asegurarse de que cumplan ciertos estándares y eliminar o modificar cualquier contenido potencialmente dañino antes de que el LLM lo procese.

Tácticas de detección: cómo identificar posibles ataques de LLMjacking

Los equipos de seguridad deben estar atentos a las señales de un posible incidente de LLMjacking. Algunas tácticas de detección que reducen los riesgos son:

• Monitorear el LLM y las cuentas de usuario para detectar solicitudes, actividad o patrones de consulta inusuales.

• Implementar filtros para las entradas y salidas de tus LLM a fin de identificar actividades o anomalías potencialmente maliciosas.

• Usar herramientas y sistemas de seguridad para monitorear registros, identificar tráfico de red sospechoso, bloquear conexiones maliciosas y buscar credenciales comprometidas o código malicioso o vulnerable.

• Educa y capacita a tus usuarios para que reconozcan y reporten cualquier actividad sospechosa o inusual que detecten al usar LLM. 

Herramientas para prevenir ataques de LLMjacking (y otros ataques de secuestro de recursos)

Además de las medidas de seguridad generales, hay tipos específicos de herramientas que pueden ser muy útiles para prevenir el LLMjacking y otros ataques similares. Como el LLMjacking suele dirigirse a sistemas basados en la nube, es esencial contar con herramientas que ofrezcan buena visibilidad y seguridad en estos entornos.

Las herramientas de pruebas de seguridad de aplicaciones estáticas (SAST) y las herramientas de análisis de composición de software (SCA) son muy relevantes en este caso. Lo ideal es contar con una plataforma integral como Snyk Apprisk, que te permita ver claramente los riesgos de seguridad en todo el proceso de desarrollo de software y en todos tus entornos. Las herramientas SCA, como Snyk Open Source, pueden analizar el código de tu software para identificar componentes de código abierto y sus dependencias. Esto te ayuda a asegurarte de que se detecten, prioricen y corrijan las vulnerabilidades conocidas y otros riesgos asociados con estos componentes antes de que puedan explotarse en tu entorno de LLM o en cualquier otra parte de tus sistemas.

Del mismo modo, si tus desarrolladores usan LLM para ayudarse a escribir código, las herramientas SAST son fundamentales para garantizar la seguridad de ese código. Aunque el código generado por IA no siempre es completamente seguro por sí solo, un ataque de LLMjacking podría aumentar aún más las probabilidades de introducir código malicioso o vulnerable. Una herramienta SAST que analiza el código en tiempo real y directamente en el IDE, como Snyk Code, puede garantizar que las vulnerabilidades se encuentren y corrijan antes de que causen problemas importantes. Usar un analizador de código gratuito de un proveedor de seguridad confiable también puede evitar que se propague código inseguro. 

Otras herramientas incluyen:

• Sistemas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) para analizar registros de distintas fuentes y ayudarte a detectar patrones de actividad sospechosa.

• Herramientas de seguridad emergentes y específicas para LLM, diseñadas para moderar las entradas y salidas de los LLM y protegerlos de amenazas de seguridad propias de estos modelos.

• Herramientas de gestión de secretos para almacenar y administrar de forma segura información confidencial, como las claves de API, que podrían ser objetivo de un ataque de LLMjacking.

La ciberseguridad cambia constantemente y todo el tiempo se descubren nuevas amenazas. Es importante que las organizaciones evalúen cuidadosamente sus necesidades específicas e implementen una combinación de herramientas y prácticas para lograr una protección sólida contra el LLMjacking y otros tipos de ataques.

Implicaciones futuras del LLMjacking

A medida que la IA gana popularidad y se utiliza en más industrias, podemos esperar que la amenaza del LLMjacking siga creciendo. De hecho, a medida que aumenta su adopción, también aumentan los casos de LLMjacking. Por ejemplo, DeepSeek fue objeto de un ataque de LLMjacking pocas semanas después de su lanzamiento público. 

A medida que avanza la tecnología de IA, se desarrollan nuevos LLM y se descubren nuevas vulnerabilidades, los atacantes sin duda adaptarán sus métodos para intentar obtener acceso y explotar estas potentes herramientas. Esto podría tener consecuencias importantes, ya que la IA se vuelve cada vez más esencial en nuestra vida cotidiana y en la infraestructura crítica.

Para prevenir el LLMjacking y las filtraciones a gran escala, las medidas de seguridad en torno a la IA son indispensables. Una forma de hacerlo es implementar una plataforma de seguridad de aplicaciones como Snyk, que brinda a tu organización visibilidad y seguridad en todo el programa AppSec, incluida la adopción de IA. Al ayudar a tus equipos a dar prioridad a la seguridad, puedes proteger a tu organización del LLMjacking y otras amenazas basadas en el secuestro de recursos.