Principales errores de configuración que nuestros pentests siguen encontrando en entornos AWS, Azure y GCP

En las pruebas de penetración en redes internas, los límites de confianza definen la separación de roles, permisos y niveles de acceso a los datos. Estos límites son fundamentales, ya que establecen quiénes o qué sistemas deben tener acceso a recursos sensibles. Cuando estos límites son débiles, los atacantes pueden explotarlos para obtener acceso no autorizado.

En los LLMs, los límites de confianza son igualmente relevantes:

• Control de entrada y salida: Determina quién puede interactuar con el LLM y qué tipo de datos pueden enviar.
• Almacenamiento de datos: Identifica dónde se almacenan los datos de entrenamiento del LLM y quién puede modificarlos.
• Acceso a APIs: Evalúa cómo las APIs exponen a los LLMs y si existen controles de autenticación adecuados.

Adoptando la mentalidad de un tester de redes internas, podrás identificar brechas en los límites de confianza en entornos de LLMs, como campos de entrada demasiado permisivos o integraciones inseguras con sistemas backend.

Identificando configuraciones incorrectas y oportunidades de escalamiento de privilegios

Las configuraciones incorrectas son uno de los problemas más comunes que se descubren durante las pruebas de penetración en redes internas. Suelen originarse en configuraciones predeterminadas que no se ajustaron, servicios innecesarios o políticas de seguridad mal aplicadas.

Los pentesters de LLM pueden aprender de estos hallazgos al:

Validar las configuraciones del entorno:

• ¿Están los LLMs desplegados en contenedores seguros o máquinas virtuales con acceso mínimo?
• ¿Se han deshabilitado servicios innecesarios o puertos abiertos?
• ¿Los entornos de almacenamiento y cómputo de los LLM están aislados de los sistemas críticos?

Probar los controles de acceso basados en roles (RBAC):

• ¿Están bien definidos los roles y permisos de usuario?
• ¿Existen oportunidades para la escalación de privilegios, como credenciales de administrador débiles o permisos excesivos?

Revisar los puntos de integración:

Muchos LLMs están integrados con fuentes de datos internas. Probar estas integraciones para detectar configuraciones incorrectas puede revelar oportunidades de movimiento lateral, similar a lo que suele descubrirse en las pruebas de redes internas.

Aplicando metodologías de pentesting en redes internas a los LLMs

Las pruebas de penetración tradicionales en redes internas combinan técnicas manuales y automatizadas para descubrir vulnerabilidades y caminos de escalación de privilegios. Aquí te mostramos cómo se pueden trasladar estas técnicas al pentesting de LLMs:

Reconocimiento: En redes internas, esto implica escanear servicios, puertos abiertos y hosts mal configurados. En el contexto de los LLMs, significa analizar los puntos de conexión del modelo y sus interfaces para detectar fugas de datos y comportamientos no deseados.

Explotación: Los testers de redes suelen explotar CVEs conocidos y configuraciones débiles. Para los LLMs, la explotación puede incluir ataques de inyección de prompts, envenenamiento de datos y elaboración de prompts adversariales.

Post-explotación: En una red, esto puede implicar el acceso a áreas más sensibles. En los LLMs, esta fase busca determinar si un atacante puede pasar de consultas benignas a exfiltrar datos sensibles o manipular las respuestas del modelo con fines maliciosos.

Al aplicar estas técnicas de forma sistemática, el pentesting de LLMs puede evolucionar de simples pruebas de prompts a una evaluación estructurada y completa de seguridad.

Mejores prácticas para alinear el pentesting de LLMs con estrategias de redes internas

Para maximizar los beneficios de este enfoque:

• Mapea los límites de confianza desde el inicio: Define claramente quién debe acceder al LLM, en qué nivel y bajo qué circunstancias. Documenta estos límites como parte de tu modelado de amenazas.
  
  
• Audita las configuraciones de manera regular: Usa herramientas automatizadas y revisiones manuales para identificar desviaciones respecto a tus lineamientos de seguridad, tal como lo harías con servidores o aplicaciones internas.
  
  
• Valida la separación de privilegios: Incorpora pruebas de escalación de privilegios en el pentesting de LLMs para garantizar que nadie pueda escalar sin ser detectado.
  
  
• Integra escaneos automatizados: Herramientas como escáneres automáticos, habituales en las pruebas de redes internas, también pueden identificar configuraciones incorrectas en los entornos donde se despliegan los LLMs, como APIs expuestas o políticas de IAM débiles.
  
  
• Documenta y remedia: Después de las pruebas, prioriza y aborda los hallazgos. Este ciclo de mejora continua refleja lo que se realiza en las pruebas de penetración en redes internas.

Para más detalles sobre cómo realizar pentests efectivos en LLMs o en redes internas, consulta nuestros servicios de Premium Pentesting. Nuestro equipo está listo para ayudarte a identificar y cerrar estas brechas de seguridad.