Por qué el desarrollo seguro de IA debe empezar desde el primer día

En muchos proyectos de inteligencia artificial, la seguridad llega tarde: después de entrenar el modelo, ponerlo en producción y exponerlo al mundo real. Para ese entonces, lo único que queda es aplicar parches sobre errores estructurales que debieron abordarse desde el inicio. Tratar la seguridad como una funcionalidad esencial desde el día uno es la única forma confiable de prevenir los riesgos más comunes (y costosos): robo de modelos, inyección de prompts y filtración de datos.

Los sistemas de IA son especialmente vulnerables a manipulaciones de entrada y dependen de grandes volúmenes de datos, muchas veces confidenciales o propietarios. Eso los convierte en objetivos atractivos y relativamente fáciles de explotar si no están bien protegidos. Si tu equipo está desarrollando o integrando modelos de IA, es momento de aplicar las mejores prácticas de seguridad como lo harías con cualquier componente crítico de tu infraestructura.

Crea una base segura con modelado de amenazas

No se puede proteger lo que no se entiende. Por eso, todo proyecto de IA debería comenzar con un modelo de amenazas diseñado a medida—al igual que ocurre con las aplicaciones web o las redes.

Preguntas clave para tu modelo de amenazas en IA:

• ¿Cuáles son los puntos de entrada de inputs no confiables (prompts de usuarios, llamadas a APIs)?
• ¿Qué componentes manejan datos o lógica sensible?
• ¿El modelo puede ser consultado o extraído por terceros?
• ¿Existen efectos en cadena o sistemas que dependan de las decisiones del modelo?
  

Riesgos comunes a incluir:

• Inyecciones de prompt
• Robo o extracción del modelo
• Manipulación de inferencias
• Uso indebido de respuestas de LLM para ingeniería social o bypasses

Un buen modelo de amenazas orienta todas las decisiones de seguridad posteriores y ayuda a evitar sorpresas costosas en producción.

Protege tu pipeline de datos y proceso de entrenamiento

Los datos de entrenamiento son la columna vertebral de cualquier modelo—y también una de las fuentes de riesgo más ignoradas.

Buenas prácticas para minimizar la exposición:

• Controles de acceso: Trata los datasets como si fueran código fuente. Solo quienes lo necesiten deben tener acceso.
• Sanitización masiva de datos: No confíes en datos externos sin validación. Limpia muestras envenenadas o payloads maliciosos.
• Técnicas de privacidad diferencial: Reducen el riesgo de que información sensible se memorice y filtre a través de las respuestas del modelo.
• Control de versiones y auditoría: Todo entrenamiento debe ser reproducible y contar con logs en caso de incidentes.

Refuerza las interfaces del modelo contra abusos

Una vez desplegado, el modelo se convierte en blanco directo—sobre todo los LLM accesibles vía chatbots o APIs.

Acciones defensivas recomendadas:

• Filtros contra inyección de prompts: Usa lógica contextual y expresiones regulares para bloquear intentos de sobrescribir instrucciones del sistema.
• Rate limiting y autenticación: Controla quién y con qué frecuencia puede consultar al modelo.
• Monitoreo de salidas: Emplea clasificadores para detectar respuestas tóxicas, sensibles o peligrosas antes de que lleguen a los usuarios.
• Limitación de capacidades: Restringe funciones como navegación web, ejecución de comandos o generación de código si no son imprescindibles.
  

En Strike, nuestros hackers éticos han logrado extraer datos de entrenamiento, suplantar administradores y generar desinformación desde endpoints de LLM mal protegidos. No son hipótesis: pasan cuando no hay barreras.

Automatiza pruebas de seguridad durante todo el ciclo de vida

Las verificaciones de seguridad deben ser continuas, sobre todo en sistemas que se reentrenan o adaptan dinámicamente. Inclúyelas en tu pipeline de CI/CD.

Qué automatizar:

• Pruebas de comportamiento: Envía prompts maliciosos para detectar fallos o violaciones de políticas.
• Fuzzing de salidas: Identifica errores lógicos o casos límite usando técnicas generativas.
• Pruebas de permisos: Asegúrate de que el acceso a APIs y funcionalidades esté bien segmentado.
• Detección de desviaciones: Monitorea cambios inesperados en el comportamiento del modelo—pueden indicar compromisos o reentrenamientos no autorizados.

La función de Automated Retesting de Strike ya ayuda a aplicar esta lógica en pipelines de software tradicional—y ahora también lo estamos expandiendo a entornos de IA.

Haz de la seguridad una responsabilidad compartida

La seguridad no puede ser tarea exclusiva del red team al final del ciclo. Devs, ingenieros de ML y especialistas en seguridad deben colaborar desde el inicio.

Sugerencias:

• Incluye formación en seguridad de IA en la inducción de equipos técnicos
• Realiza talleres de modelado de amenazas al iniciar nuevos proyectos de IA
• Fomenta revisiones conjuntas entre seguridad y ML antes del despliegue
• Invierte en herramientas internas para testing, monitoreo y respuesta
  

Y como con cualquier sistema expuesto al mundo real, el pentesting sigue siendo esencial. Las buenas prácticas reducen el riesgo, pero los atacantes reales no siguen reglas. Involucra hackers éticos que simulan amenazas reales.

Cuanto más inteligente sea tu sistema, más creativos serán los ataques. Ya sea que estés lanzando un chatbot o una arquitectura de agentes de IA, incorporar seguridad desde el día uno no es negociable. Porque agregarla después no solo es costoso: muchas veces, es demasiado tarde.