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Los sistemas de IA multimodales procesan texto, imágenes, audio y vídeo de forma conjunta, ofreciendo capacidades avanzadas pero introduciendo riesgos de seguridad complejos. Estos incluyen ataques adversarios, filtración de datos y técnicas de manipulación como los jailbreaks. Sin las medidas de seguridad adecuadas, las organizaciones se enfrentan a pérdidas financieras, infracciones del cumplimiento y daños a la reputación.
Riesgos clave:
Soluciones céntrese en la seguridad por capas, la formación de equipos en red para las pruebas de vulnerabilidad y una sólida gobernanza de los datos. Herramientas como Prompts.ai mejore la protección con cifrado, comprobaciones de cumplimiento automatizadas y funciones de colaboración segura.
Para llevar: Proteger la IA multimodal exige estrategias proactivas para abordar su superficie de ataque ampliada. Ignorar estos riesgos puede tener consecuencias importantes.
Los sistemas de IA multimodales presentan desafíos únicos que van más allá de las vulnerabilidades de los modelos tradicionales de entrada única. Al procesar texto, imágenes, audio y vídeo de forma simultánea, estos sistemas aumentan su exposición a posibles ataques. Comprender estos riesgos es fundamental para construir defensas más sólidas.
Los ataques adversarios manipulan las entradas de forma sutil para engañar a los sistemas de IA para que tomen decisiones incorrectas. En la IA multimodal, esto se vuelve aún más peligroso porque la interacción entre diferentes tipos de datos puede amplificar el impacto de una sola entrada comprometida. Por ejemplo, un vídeo de DeepFake podría incluir distorsiones de audio contradictorias apenas perceptibles, mientras que las imágenes alteradas podrían engañar a los sistemas de autenticación basados en la inteligencia artificial. Incluso los subtítulos pueden diseñarse para eludir los filtros de moderación de texto.
Las implicaciones de este tipo de ataques en el mundo real son alarmantes. En el sector de la salud, las imágenes alteradas combinadas con la alteración de los registros de los pacientes pueden dar lugar a diagnósticos incorrectos. En los vehículos autónomos, la manipulación de los datos de los sensores puede provocar accidentes. Del mismo modo, en los sistemas de seguridad, las imágenes o el audio modificados podrían permitir el acceso no autorizado.
Estas amenazas no se limitan a incidentes aislados. Imagínese la manipulación de los datos de los sensores en los sistemas de las ciudades inteligentes: un solo ataque podría interrumpir los semáforos y provocar caos y accidentes. La introducción de datos falsos en los sistemas de vigilancia podría inducir a error a las fuerzas del orden. Los ataques coordinados en múltiples modalidades, como la combinación de texto e imágenes manipulados, pueden incluso influir en los algoritmos de las redes sociales, difundir información errónea y fomentar las campañas de desinformación.
Sin embargo, las aportaciones contradictorias son solo una parte del problema. Los sistemas multimodales también se enfrentan a importantes riesgos relacionados con la privacidad de los datos.
El manejo de varios tipos de datos aumenta la probabilidad de exposición accidental de los datos y dificulta el control del acceso en todas las modalidades.
Estudios recientes han demostrado lo vulnerables que pueden ser los modelos multimodales. Por ejemplo, es mucho más probable que estos sistemas produzcan contenido dañino cuando se exponen a incitaciones contradictorias.
«La IA multimodal promete beneficios increíbles, pero también amplía la superficie de ataque de manera impredecible».
- Sahil Agarwal, director ejecutivo de Encripta la IA
Un riesgo particularmente preocupante son las técnicas de «fuga de la cárcel», en las que las instrucciones contradictorias incrustadas en entradas que no son de texto (como los archivos de imágenes) eluden los filtros de seguridad. Según Enkrypt AI:
«Estos riesgos no se debieron a textos malintencionados, sino que se desencadenaron por inyecciones rápidas ocultas en archivos de imágenes, una técnica que, de manera realista, podría usarse para evadir los filtros de seguridad tradicionales».
Las medidas de seguridad suelen centrarse principalmente en los datos basados en texto, lo que hace que otros tipos, como las imágenes y el audio, sean más vulnerables. Este descuido crea oportunidades para que los ataques adversarios extraigan o reconstruyan información confidencial. Además, los conjuntos de datos no seguros que se utilizan durante el entrenamiento pueden filtrar datos privados de forma inadvertida.
Los incidentes recientes ponen de relieve estos peligros. En enero de 2023, ¡Mmm! Marcas se enfrentó a un ataque de ransomware impulsado por la inteligencia artificial que interrumpió las operaciones en 300 ubicaciones. En diciembre de 2023, un SMS de suplantación de identidad generado por IA engañó a un Activision Empleado de recursos humanos, exponiendo datos confidenciales de los empleados.
La IA multimodal también facilita la creación de contenido falso convincente, lo que plantea riesgos para la autenticidad del contenido y la integridad de la información. Estos sistemas pueden generar vídeos, imágenes, audio y texto falsos y realistas, lo que dificulta la distinción entre la verdad y la invención. Los ataques coordinados dirigidos a múltiples modalidades pueden amplificar los errores y causar daños más generalizados que los ataques centrados en un solo tipo de datos.
Por ejemplo, los atacantes pueden mezclar texto engañoso con imágenes manipuladas, añadir ruido a los archivos de audio o alterar las lecturas de los sensores. ¿El resultado? Contenido totalmente fabricado pero altamente creíble.
Investigación de Antrópico ha expresado su preocupación por el comportamiento de los modelos de IA cuando se enfrentan a escenarios dañinos:
«Las modelos eligen constantemente el daño antes que el fracaso»
Esto es especialmente preocupante para los sistemas multimodales, ya que la complejidad del procesamiento de diversos tipos de datos puede enmascarar las intenciones maliciosas y dificultar la detección de los resultados dañinos. Las herramientas de detección tradicionales diseñadas para tipos de datos individuales a menudo no detectan estos deepfakes coordinados. Para agravar el problema, la velocidad y la escala con las que los sistemas comprometidos pueden generar contenido hacen que sea casi imposible para los moderadores humanos o los sistemas de detección convencionales mantenerse al día con la información errónea que se difunde rápidamente.
Reconocer estas vulnerabilidades es un paso crucial para construir defensas más sólidas contra los riesgos que plantea la IA multimodal.
Para proteger los sistemas de IA multimodales de las amenazas en constante evolución, las organizaciones deben adoptar estrategias integrales. Dado que el 96% de los ejecutivos anticipa un aumento del riesgo de brechas en los próximos tres años, la necesidad de contar con defensas sólidas nunca ha sido tan apremiante. El mejor enfoque se centra en integrar múltiples capas de seguridad en lugar de confiar en soluciones aisladas.
Un enfoque de seguridad por niveles implica el despliegue de múltiples defensas, cada una diseñada para abordar riesgos específicos. Esto crea múltiples barreras para los atacantes, lo que les dificulta tener éxito. A continuación se muestran las ocho capas principales de esta arquitectura, junto con sus funciones y medidas de seguridad:
Los ejemplos del mundo real resaltan la importancia de estas capas. En 2019, Capital One sufrió una violación que afectó a más de 100 millones de clientes debido a un firewall mal configurado en su infraestructura de nube. Esto subraya la necesidad imperiosa de adoptar prácticas sólidas de seguridad en la nube, especialmente en los flujos de trabajo basados en la inteligencia artificial, como la gestión de clientes y la aprobación de créditos.
Las organizaciones también deben implementar controles de acceso basados en políticas, aplicar métodos de autenticación sólidos (como la autenticación multifunción o la biometría), cifrar los modelos de inteligencia artificial y anonimizar los datos mediante técnicas como la privacidad diferencial. Las pruebas de penetración periódicas, las actualizaciones oportunas de los parches y la formación continua del personal son esenciales para mantener la resiliencia del sistema.
Sin embargo, las defensas en capas por sí solas no son suficientes. Es fundamental realizar pruebas rigurosas para descubrir las vulnerabilidades.
Para identificar las debilidades en los sistemas de IA multimodales, las organizaciones deben simular los ataques mediante ejercicios de trabajo en equipo rojo. Estas simulaciones se centran en riesgos como el envenenamiento de datos y la inyección rápida, y hacen hincapié en las medidas de seguridad proactivas en lugar de en las soluciones reactivas. A diferencia de los sistemas tradicionales, los modelos modernos de IA suelen comportarse de manera impredecible, lo que los hace vulnerables a amenazas únicas que las pruebas estándar podrían pasar por alto.
Ruben Boonen, líder de desarrollo de capacidades del CNE en IBM, explica:
«Los ataques contra los sistemas de IA multimodales tienen como objetivo principal lograr que generen resultados maliciosos en las aplicaciones de los usuarios finales o que eludan los sistemas de moderación de contenido. Ahora imagine estos sistemas en un entorno de alto riesgo, como un modelo de visión artificial en un automóvil autónomo. Si pudieras engañar a un automóvil haciéndole creer que no debe detenerse aunque debería detenerse, eso podría ser catastrófico».
El trabajo en equipo rojo se centra en áreas como la integridad del sistema, la solidez de los adversarios, la privacidad de los datos, los sesgos y la transparencia para exponer las vulnerabilidades. Este proceso debe ser continuo, con equipos rojos (atacantes) y equipos azules (defensores) colaborando en un ciclo de retroalimentación continuo.
Para una implementación efectiva, las organizaciones deben definir objetivos claros para guiar los esfuerzos de trabajo en equipo rojo y seguir guías estructuradas que alineen los objetivos con las técnicas específicas. Al utilizar métodos manuales y automatizados, los equipos deben documentar minuciosamente los hallazgos para garantizar que las vulnerabilidades puedan abordarse y mitigarse. Dada la compleja naturaleza de los sistemas de inteligencia artificial (incluidos los modelos, las canalizaciones de datos y las API), es fundamental realizar una evaluación de seguridad integral.
Si bien las defensas técnicas son esenciales, una gobernanza sólida de los datos garantiza un manejo seguro de los datos en todas las modalidades.
La gobernanza eficaz de los datos es la columna vertebral de la innovación segura de la IA, especialmente para los flujos de trabajo multimodales que procesan texto, imágenes, audio y vídeo de forma simultánea. Las reglas claras para el manejo de datos, el cifrado y los controles de acceso son fundamentales para mantener la seguridad y el cumplimiento.
Un marco de gobierno de datos bien estructurado cubre todas las etapas del ciclo de vida de la IA, desde el origen de los datos hasta la implementación. Estas son algunas de las áreas de enfoque clave:
El cumplimiento de normativas como el RGPD, la CCPA, la HIPAA y la Ley de IA de la UE no es negociable. Las prácticas de gobernanza deben integrarse a la perfección en cada fase del desarrollo de la IA, lo que abarca la recopilación de datos, la preparación, la formación de modelos, la evaluación, el despliegue y la supervisión continua. Las organizaciones pueden ampliar estos esfuerzos definiendo funciones claras y aprovechando las herramientas especializadas para gestionar la gobernanza de forma eficaz.
En el mundo de la IA multimodal, los riesgos de seguridad son una preocupación creciente. Para hacer frente a estos desafíos, Prompts.ai integra medidas de seguridad sólidas que protegen los flujos de trabajo sin reducir la productividad. He aquí un análisis más detallado de cómo Prompts.ai refuerza la seguridad y el cumplimiento de la IA multimodal.
Prompts.ai se basa en el cifrado y la tokenización para proteger los datos confidenciales durante el procesamiento de la IA. Dado que más del 90% de las empresas que utilizan inteligencia artificial generativa sufren filtraciones de datos y el 8,5% de las solicitudes de GenAI contienen información confidencial (el 45,77% de las cuales exponen datos de clientes), proteger los datos es más importante que nunca. Prompts.ai protege los datos tanto durante la transmisión como mientras están almacenados, y se ajusta a prácticas como la desinfección automática de la información personal antes de que los datos lleguen a los modelos de IA. Su sistema de tokenización también permite un seguimiento seguro y de pago por uso en varios modelos lingüísticos. Como se destaca en Seguridad armónica Investigadores:
«Las organizaciones corren el riesgo de perder su ventaja competitiva si exponen datos confidenciales. Sin embargo, al mismo tiempo, también corren el riesgo de salir perdiendo si no adoptan GenAI y se quedan atrás».
Prompts.ai va más allá del cifrado al garantizar la supervisión y el cumplimiento continuos. Sus escáneres automatizados revisan las instrucciones de los usuarios y las respuestas de los modelos de inteligencia artificial en todas las modalidades, identificando problemas como la exposición del código fuente, las inyecciones rápidas, los datos confidenciales, la toxicidad, los sesgos y las vulnerabilidades. La plataforma registra todas las interacciones y bloquea las solicitudes que infringen las políticas de seguridad, lo que garantiza una auditabilidad total. Este sistema automatizado ayuda a hacer cumplir los estándares organizativos, industriales y reglamentarios al interceptar las solicitudes que no cumplen con los requisitos antes de que lleguen al modelo de IA.
Prompts.ai también mejora la colaboración en equipo al centralizar la comunicación del proyecto, como la lluvia de ideas y la redacción, en una plataforma segura, incluso para equipos distribuidos. El control de acceso basado en funciones (RBAC) garantiza que los permisos para ver, editar, crear y aprobar las solicitudes se adapten a la función de cada empleado. Las bibliotecas de mensajes compartidas mejoran la eficiencia y la adopción, simplificando el trabajo en equipo en los flujos de trabajo de texto, imágenes, audio y vídeo. Las opciones de precios flexibles respaldan aún más la colaboración segura, con planes que van desde el plan gratuito Pay As You Go hasta el plan Creator de 29 dólares al mes y el plan Problem Solver de 99 dólares al mes, que permite espacios de trabajo ilimitados y hasta 99 colaboradores. Esta estructura garantiza que los flujos de trabajo confidenciales permanezcan seguros y, al mismo tiempo, promueve la colaboración necesaria para proyectos complejos.
Proteger los sistemas de IA multimodales requiere una estrategia integral que aborde los riesgos específicos y, al mismo tiempo, garantice un funcionamiento fluido. La seguridad ya no puede ser una idea de último momento: las amenazas avanzan con demasiada rapidez y hay demasiado en juego como para que las organizaciones no puedan ignorarlas.
Los sistemas de IA multimodales se enfrentan a tres obstáculos de seguridad principales:
Estos riesgos resaltan la necesidad de ir más allá de las respuestas reactivas y adoptar medidas de seguridad preventivas más sólidas.
Para proteger los sistemas de IA multimodales de forma eficaz, las organizaciones deben adoptar estrategias de seguridad proactivas. Confiar únicamente en enfoques reactivos no es suficiente. Las medidas clave incluyen:
La complejidad de los sistemas multimodales significa que las herramientas de seguridad tradicionales no son suficientes. Las soluciones especializadas diseñadas para las amenazas intermodales son esenciales.
Prompts.ai proporciona un marco de seguridad diseñado específicamente para abordar estos desafíos. Así es como ayuda:
Con precios flexibles y herramientas de colaboración en tiempo real, Prompts.ai garantiza que las organizaciones puedan proteger sus proyectos multimodales sin comprometer la productividad.
Los ataques adversarios en los sistemas de IA multimodales se centran en la forma en que estos sistemas gestionan entradas como texto, imágenes o audio. Al manipular estas entradas, los atacantes pueden engañar a la IA para que obtenga resultados incorrectos o incluso perjudiciales. Dado que estos sistemas hacen malabares con varios tipos de datos, detectar y detener este tipo de ataques se convierte en un desafío difícil.
Hay mucho en juego. Estos ataques pueden provocar problemas graves, como la filtración de datos, la difusión de información falsa, el daño a la reputación o incluso las amenazas a la seguridad en áreas como la asistencia sanitaria o los vehículos autónomos. Para hacer frente a estos riesgos, es crucial adoptar medidas de seguridad sólidas. Esto incluye prácticas como entrenamiento contradictorio, detección de anomalías, y auditorías rutinarias del sistema para mantener sus sistemas de IA seguros y confiables.
Para protegerse contra las fugas de datos en los sistemas de IA multimodales, es esencial priorizar cifrado seguro. Esto significa cifrar los datos tanto cuando están almacenados (en reposo) como cuando se transfieren (en tránsito), garantizando que la información confidencial permanezca segura en todo momento. Junto con el cifrado, la aplicación controles de acceso estrictos es clave. Esto limita el acceso a los datos solo a los usuarios y sistemas que están explícitamente autorizados.
Otro paso fundamental es llevar a cabo con regularidad auditorías de seguridad y manteniendo monitoreo continuo de modelos de IA. Estas prácticas ayudan a descubrir vulnerabilidades y detectar actividades inusuales de manera temprana. Además de eso, usando sistemas de detección de anomalías puede actuar como un sistema de alerta temprana, detectando posibles amenazas antes de que se conviertan en problemas importantes. Al combinar estas estrategias, las organizaciones pueden establecer una defensa sólida contra las filtraciones de datos en entornos complejos de IA multimodales.
Los ejercicios de red teaming son ataques o escenarios simulados destinados a detectar puntos débiles en los sistemas. Cuando se trata de la IA multimodal, el primer paso es establecer objetivos claros y formar un equipo completo. Este equipo debe incluir expertos en seguridad, desarrolladores de IA y especialistas familiarizados con el dominio específico. Estos ejercicios tienen un valor incalculable para identificar las vulnerabilidades antes de que un sistema de IA entre en funcionamiento.
Algunas áreas críticas para examinar incluyen riesgos de inyección inmediata, fuga de datos, sesgo dentro de los modelos, vulnerabilidades de la cadena de suministro, y amenazas de manipulación de modelos. La incorporación de pruebas continuas en los procesos de desarrollo permite a las organizaciones abordar estos desafíos de manera frontal, lo que ayuda a crear sistemas de inteligencia artificial que sean más seguros, confiables y resilientes.
