
Navegando la seguridad en la IA: Identificación de riesgos e implementación de mitigaciones
La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una realidad omnipresente. Desde asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación y herramientas de productividad, la IA está transformando la forma en que vivimos, trabajamos y tomamos decisiones. Sin embargo, este avance vertiginoso también trae consigo una serie de riesgos que no podemos pasar por alto.
¿Qué sucede cuando un modelo de IA comete errores? ¿Qué implicaciones tiene si es manipulado con fines maliciosos? A diferencia del software tradicional, los modelos de lenguaje grandes (LLMs) son generativos, probabilísticos y no deterministas, lo que introduce desafíos de seguridad completamente nuevos. Este artículo explora los principales riesgos asociados con la IA moderna y presenta estrategias clave para mitigar sus impactos, garantizando un desarrollo y uso responsable de estas tecnologías.
1. ¿Qué es la seguridad en la inteligencia artificial?
Cuando hablamos de seguridad en la inteligencia artificial, no nos referimos únicamente a proteger sistemas contra ciberataques. La seguridad en la IA es un concepto mucho más amplio y crucial: se trata de garantizar que los modelos sean robustos, confiables, éticos y alineados con los intereses humanos.
En un mundo donde la IA toma decisiones que afectan nuestras vidas, desde recomendaciones médicas hasta filtros de contenido, asegurar su comportamiento es esencial. Estos son los pilares fundamentales de una IA segura:
- Robustez: la capacidad del modelo para responder adecuadamente incluso ante entradas inesperadas o maliciosas. Una IA robusta no se rompe fácilmente.
- Privacidad: proteger los datos personales de los usuarios, evitando que la IA revele información sensible o confidencial.
- Prevención de abusos: impedir que los modelos sean utilizados para fines dañinos, como la generación de desinformación, fraudes o ciberataques.
- Transparencia: comprender cómo y por qué la IA toma decisiones. Esto es clave para generar confianza y detectar posibles sesgos o errores.
En resumen, la seguridad en la IA no es solo una cuestión técnica, sino una responsabilidad ética. Es asegurarnos de que estas tecnologías trabajen a favor de la sociedad, y no en su contra.
2. Principales amenazas emergentes
La inteligencia artificial, especialmente los modelos de lenguaje grandes (LLMs), enfrenta una serie de amenazas emergentes que requieren atención y mitigación. A continuación, se presentan las principales amenazas y una breve introducción para cada una:
- Exposición de datos sensibles: Los modelos de IA pueden filtrar información personal o confidencial a través de sus respuestas. Esto representa un riesgo significativo para la privacidad de los usuarios.
- Inyecciones de prompt: Las entradas manipuladas diseñadas para alterar el comportamiento del modelo pueden causar resultados inesperados y potencialmente dañinos.
- Ataques a la cadena de suministro: Los riesgos derivados de datos de entrenamiento comprometidos, modelos de código abierto o bibliotecas externas pueden afectar la integridad del modelo.
- Envenenamiento del modelo:La inserción de contenido malicioso durante el entrenamiento puede sesgar los resultados y comprometer la seguridad del modelo.
- Jailbreaks y usos indebidos:Las técnicas para eludir las salvaguardas del modelo pueden generar contenido inseguro o no ético.
- Riesgos de cumplimiento y confianza: Las consecuencias legales, regulatorias y reputacionales por salidas no validadas pueden afectar la confianza en la IA.
Estos riesgos refuerzan la necesidad de adoptar un enfoque de seguridad desde el diseño en todo el ciclo de vida del desarrollo de IA.

3. OWASP Top 10 para LLMs: Un marco para entender los riesgos
La fundación OWASP ha identificado los 10 principales riesgos de seguridad en modelos de lenguaje, que sirven como guía para desarrolladores y empresas. A continuación, se presenta una breve introducción y descripción de cada riesgo:
- Inyección de prompts: Las entradas manipuladas pueden alterar el comportamiento del modelo y generar respuestas no deseadas.
- Divulgación de datos sensibles: Los modelos pueden revelar información privada o confidencial de los usuarios.
- Envenenamiento de modelos y datos: La inserción de datos maliciosos durante el entrenamiento puede sesgar los resultados del modelo.
- Permisos excesivos del modelo: Otorgar permisos excesivos puede permitir que el modelo realice acciones no autorizadas.
- Alucinaciones y desinformación: Los modelos pueden generar contenido inventado que se presenta como verdadero, lo que puede ser peligroso en sectores críticos.
- Filtración del prompt del sistema: La exposición de los prompts del sistema puede comprometer la seguridad del modelo.
- Explotación de embeddings vectoriales: Los embeddings vectoriales pueden ser explotados para manipular el comportamiento del modelo.
- Consumo descontrolado de recursos: El uso excesivo de recursos puede afectar la eficiencia y seguridad del modelo.
- Falta de validación de salidas: La falta de validación adecuada de las respuestas del modelo puede generar resultados no confiables.
- Acceso inseguro a APIs: El acceso no seguro a las APIs puede comprometer la integridad y seguridad del modelo.
Cada uno de estos riesgos puede ser explotado en distintas fases: desde el entrenamiento del modelo hasta su integración en productos y servicios.
4. Riesgos inherentes a las aplicaciones basadas en LLMs
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) presentan vulnerabilidades específicas debido a tres características clave. A continuación, se presenta una breve introducción y descripción de cada riesgo:
- Salidas probabilísticas: Una misma entrada puede generar respuestas distintas, lo que introduce incertidumbre en los resultados.
- No determinismo: El comportamiento del modelo puede variar con el tiempo o el contexto, lo que dificulta la predictibilidad.
- Flexibilidad lingüística: Los modelos pueden ser manipulados fácilmente mediante lenguaje ambiguo o malicioso.
- Escenarios comunes de ataque:
- Alucinaciones: contenido inventado presentado como verdadero, especialmente peligroso en sectores como salud o derecho.
- Inyecciones indirectas: prompts maliciosos ocultos en correos, documentos o entradas de usuario.
- Jailbreaks: técnicas para desactivar filtros de seguridad mediante prompts complejos o encadenados.
- Estrategias de mitigación:
- Generación aumentada por recuperación (RAG): combinar IA con bases de datos verificadas.
- Validación de salidas: aplicar filtros y reglas antes de mostrar respuestas.
- Monitoreo de actividad: detectar patrones de uso anómalos o maliciosos.

5. El enfoque de Microsoft para asegurar aplicaciones de IA
Microsoft propone una estrategia integral basada en principios de Zero Trust y IA responsable. A continuación, se presenta una breve introducción y descripción de cada enfoque:
- Arquitectura Zero Trust
- Verificación explícita de identidad y contexto: asegurar que cada acceso sea autenticado y autorizado.
- Acceso con privilegios mínimos: limitar los permisos para reducir riesgos.
- Suposición de brechas con monitoreo proactivo: asumir que las brechas pueden ocurrir y monitorear continuamente.
- Modelo de responsabilidad compartida
- Modelos gestionados por el cliente: el cliente gestiona la seguridad del modelo y los datos.
- Plataformas gestionadas por Microsoft: Microsoft asegura la infraestructura; el cliente configura el uso seguro.
- Controles de seguridad de extremo a extremo
- Protección de infraestructura, APIs y flujos de orquestación: asegurar todos los componentes del sistema.
- Aplicación de principios de IA responsable: equidad, privacidad, responsabilidad y transparencia.
- Herramientas del ecosistema
- Microsoft Defender for Cloud: supervisa la postura de seguridad de cargas de IA.
- Azure AI Foundry: analiza modelos en busca de riesgos incrustados.
- Prompt Shield: filtra entradas dañinas en tiempo real.
- PyRIT (Red Teaming): simula ataques para fortalecer defensas antes del despliegue.
6. Lista de acciones para empresas de software que desarrollan productos con IA
Aquí tienes una guía práctica para asegurar tus soluciones de IA. A continuación, se presenta una breve introducción y descripción de cada acción:
- Seguridad desde el inicio
- Aplicar Zero Trust por defecto: implementar principios de seguridad desde el diseño.
- Gestionar identidades y accesos: controlar quién puede acceder y modificar el modelo.
- Cifrar datos en tránsito y en reposo: proteger la información en todo momento.
- Aprovechar el ecosistema de seguridad de Microsoft
- Activar Defender for Cloud para proteger cargas de IA: utilizar herramientas de seguridad avanzadas.
- Escanear modelos con Azure AI Foundry: analizar y detectar riesgos en los modelos.
- Implementar Prompt Shield contra ataques de inyección o jailbreaks: proteger el modelo en tiempo real.
- Asegurar la cadena de suministro
- Mantener un SBOM (Software Bill of Materials): documentar todas las dependencias del software.
- Auditar y actualizar dependencias regularmente: asegurar que todas las bibliotecas y componentes estén actualizados.
- Sanitizar datos externos antes de usarlos: limpiar y verificar la integridad de los datos.
- Mitigar riesgos específicos de LLMs
- Validar salidas y restringir acciones inseguras: asegurar que las respuestas del modelo sean confiables.
- Usar RAG para reducir alucinaciones: combinar IA con bases de datos verificadas.
- Monitorear prompts y filtrar patrones maliciosos: detectar y prevenir ataques.
- Diseñar para cumplimiento y multi-tenencia
- Aplicar el marco Well-Architected para OpenAI: seguir buenas prácticas de diseño.
- Aislar datos por cliente: asegurar que los datos de cada cliente estén separados.
- Cumplir con leyes de privacidad y residencia de datos: seguir regulaciones y normativas.
- Mejorar continuamente
- Realizar red teaming regularmente: simular ataques para fortalecer defensas.
- Supervisar sistemas en producción: monitorear continuamente el comportamiento del modelo.
- Establecer planes de respuesta ante incidentes: preparar acciones para responder a brechas de seguridad.
- Fomentar una cultura de seguridad
- Compartir la responsabilidad entre ingeniería, producto y seguridad: asegurar que todos los equipos estén involucrados.
- Capacitar a los usuarios sobre riesgos y uso responsable de la IA: educar a los usuarios sobre buenas prácticas.
- Actualizar políticas frente a amenazas emergentes: adaptar las políticas de seguridad según los nuevos riesgos.

7. Casos reales y lecciones aprendidas
Los casos reales de uso de IA nos enseñan valiosas lecciones sobre la importancia de la seguridad. A continuación, se presentan algunos ejemplos y las lecciones aprendidas:
- Microsoft Tay: Un chatbot que en menos de 24 horas fue manipulado por usuarios para emitir mensajes ofensivos y fue dado de baja pocas horas del lanzamiento.
- Deepfakes: Videos, imágenes y audios falsos generados por IA que pueden engañar a millones.
- Fugas en modelos de lenguaje: Modelos como GPT han demostrado que pueden memorizar y repetir datos sensibles si no se entrenan adecuadamente.
8. Principales riesgos de seguridad en sistemas de IA
La IA puede ser tan vulnerable como poderosa. Aquí algunos de los riesgos más preocupantes:
- Ataques adversarios: Pequeñas alteraciones en los datos de entrada pueden engañar a un modelo. Por ejemplo, una imagen ligeramente modificada puede hacer que un sistema de visión confunda un “stop” con un “paso libre”.
- Fugas de datos: Modelos entrenados con datos sensibles pueden, sin querer, revelar información privada. Esto es especialmente crítico en sectores como salud o finanzas.
- Modelos maliciosos: No todos los modelos se crean con buenas intenciones. Algunos pueden ser diseñados para manipular, espiar o desinformar.
- Dependencia excesiva: Confiar ciegamente en la IA para decisiones críticas (como diagnósticos médicos o sentencias judiciales) sin supervisión humana puede tener consecuencias graves.
9. Estrategias de mitigación
¿Cómo podemos protegernos? Aquí algunas prácticas clave:
- Seguridad desde el diseño (Security by Design): Incorporar medidas de seguridad desde las primeras etapas del desarrollo del modelo.
- Pruebas de robustez: Simular ataques y escenarios extremos para evaluar cómo responde la IA.
- Privacidad diferencial: Técnicas que permiten entrenar modelos sin exponer datos individuales.
- Control de acceso: Limitar quién puede usar, modificar o consultar el modelo.
- Educación y ética: Formar a los desarrolladores y usuarios en el uso responsable de la IA.
10. Normativas y marcos de referencia
La regulación está avanzando para poner límites claros. Algunos marcos importantes:
- AI Act (Unión Europea): Clasifica los sistemas de IA por nivel de riesgo y establece obligaciones específicas.
- NIST AI Risk Management Framework (EE. UU.): Guía para evaluar y mitigar riesgos en IA.
- ISO/IEC 42001: Estándar internacional para sistemas de gestión de IA.
Estas normativas buscan equilibrar innovación y protección.
IA segura es IA responsable
El verdadero potencial de la inteligencia artificial solo se alcanza cuando es innovadora y segura. Al integrar la seguridad y la responsabilidad en cada etapa del ciclo de vida de la IA, las empresas pueden construir soluciones que no solo sean potentes, sino también confiables, resilientes y éticamente sólidas.
La IA es una herramienta poderosa, pero como toda herramienta, su seguridad depende de cómo la diseñamos y usamos. Identificar riesgos y aplicar mitigaciones no es solo una buena práctica: es una necesidad. Si queremos un futuro donde la IA mejore nuestras vidas, debemos construirlo con responsabilidad, transparencia y ética.
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REFERENCIAS
- OWASP Foundation. (2024). OWASP Top 10 for Large Language Model Applications. Recuperado de: https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/
- National Institute of Standards and Technology (NIST). (2023). AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0). Recuperado de: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
- Comisión Europea. (2024). Artificial Intelligence Act (AI Act). Recuperado de: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-approach-artificial-intelligence
- International Organization for Standardization. (2024). ISO/IEC 42001: Artificial Intelligence Management System. Recuperado de: https://www.iso.org/standard/81228.html