ChatGPT es un modelo avanzado de IA para el procesamiento del lenguaje natural desarrollado por OpenAI. Mediante técnicas de aprendizaje profundo, genera textos (e incluso imágenes y vídeos) similares a los humanos a partir de una indicación determinada. Este modelo ofrece una interfaz similar a un chat para formular preguntas y proporciona asistencia en cualquier tarea de redacción, resolución de problemas, etc. ChatGPT ha ganado bastante popularidad debido a su comprensión contextual y sus respuestas relevantes relacionadas con una amplia gama de temas.
Los riesgos de seguridad de ChatGPT, como su nombre indica, se refieren al conjunto de medidas que minimizan los riesgos asociados a ChatGPT tanto para la IA como para sus usuarios. No solo incluye la protección de los datos de entrenamiento de los modelos, sino que también impide el acceso a los modelos y garantiza que los resultados sean válidos y éticos. La seguridad de ChatGPT incluye la privacidad, la protección de datos y la prevención del uso malicioso o perjudicial de la tecnología.
A través de este blog, las organizaciones podrán hacerse una idea de qué es la seguridad de ChatGPT y por qué la necesitan. A continuación, analizaremos los diferentes tipos de riesgos y amenazas de seguridad relacionados con ChatGPT, ofreciendo una visión general de los posibles vectores de ataque. También hablaremos de cómo reducir estos riesgos proporcionando soluciones reales para los usuarios y las organizaciones.
¿Qué es la seguridad de ChatGPT?
La seguridad de ChatGPT se refiere a todas las prácticas y medios para proteger el sistema ChatGPT contra el uso indebido y, al mismo tiempo, mantener la seguridad de sus usuarios. Esto implicaría proteger el modelo, sus datos y las interacciones de los usuarios con la IA. La seguridad de ChatGPT consiste principalmente en prevenir fugas de datos y el uso indebido de la tecnología.
La seguridad de ChatGPT también garantiza que lo que ChatGPT dice y responde no perjudique su integridad o fiabilidad de ninguna forma. Consiste en la seguridad de la red, la validación de datos, el control de acceso y la supervisión continua como parte de múltiples funciones de ciberseguridad. También incluye una IA ética avanzada para que la tecnología se pueda utilizar de forma responsable.
La seguridad de ChatGPT es esencial por estas razones:
- Protección de datos: ChatGPT recibe indicaciones, que suelen contener datos confidenciales. Una buena seguridad ayuda a evitar las violaciones de datos y la invasión de datos privados o confidenciales.
- Fiabilidad de los resultados: La seguridad de ChatGPT garantiza que ChatGPT genere respuestas correctas y seguras. Esto significa implementar medidas de seguridad para evitar que el modelo genere resultados peligrosos, sesgados o inexactos. También incluye métodos para identificar y filtrar contenidos potencialmente peligrosos o de alto riesgo.
- Prevención del uso indebido: Una buena seguridad garantiza que los actores maliciosos no puedan utilizar ChatGPT con fines maliciosos, como generar cargas útiles para eludir los controles de seguridad.
- Confianza de los usuarios: Las buenas prácticas de seguridad ayudan a ChatGPT a ganarse la confianza de los usuarios y, por lo tanto, a aumentar su adopción. Los usuarios que perciben que sus interacciones son seguras y que sus datos están protegidos son más propensos a utilizar la tecnología y a confiar en la relación.
- Cumplimiento normativo: La seguridad de ChatGPT ayuda a cumplir con las obligaciones legales relativas al uso de la IA y los datos. Por lo tanto, unas prácticas de seguridad sólidas ayudan a las organizaciones que utilizan ChatGPT a cumplir con la normativa GDPR, CCPA (y otras sanciones similares) y las regulaciones específicas del sector.
Riesgos y amenazas de seguridad de ChatGPT
ChatGPT, utilizado por millones de usuarios para diferentes casos de uso, puede dar lugar a diversos riesgos y amenazas de seguridad. Las vulnerabilidades de la IA, ya sea a través de manipulaciones sutiles o de ataques directos, pueden socavar la integridad y la fiabilidad de los sistemas de IA.
N.º 1. Ataques de inyección de comandos
Las entradas de los usuarios que llegan a ChatGPT pueden manipularse y engañarse mediante lo que se conoce como ataques de inyección de comandos. Los atacantes crean comandos para obligar al modelo a proporcionar respuestas maliciosas o prohibidas. Esto también puede dar lugar a la filtración de datos confidenciales, a la generación automatizada de código peligroso y a eludir los filtros de contenido.
Aprovechando la flexibilidad del modelo para expresar y responder a indicaciones complejas, la búsqueda de ataques de inyección de indicaciones podría obligar al modelo a ignorar ciertas reglas o directrices éticas. Esta es una de las razones por las que detectar y prevenir estos ataques es difícil, ya que las posibles entradas son esencialmente ilimitadas y el modelo debe definirse de manera flexible.
#2. Envenenamiento de datos
Otra amenaza común es el envenenamiento de datos, que se produce cuando los atacantes inyectan datos erróneos o desequilibrados en el conjunto de entrenamiento de ChatGPT. Esto puede ocurrir durante el entrenamiento inicial o a través de procesos de ajuste. Esto crea un modelo que se comporta de forma inesperada y genera resultados sesgados, incorrectos o incluso perjudiciales a través de los datos corruptos.
Los cambios pueden ser tan sutiles que no afecten al rendimiento del sistema, sino que solo causen problemas en determinados escenarios previstos, lo que hace que el envenenamiento de datos sea muy difícil de detectar. El envenenamiento de datos tiene repercusiones independientemente del número de veces que se actualicen los modelos, lo que sugiere un daño a largo plazo para el rendimiento y la fiabilidad del modelo.
#3. Ataques de inversión de modelos
Los ataques de inversión de modelos consisten en que los adversarios extraen información confidencial de los datos de entrenamiento de ChatGPT inspeccionando sus respuestas. Esto implica sondear el modelo con consultas elaboradas para determinar ciertas características de sus datos de entrenamiento. Esto puede dar lugar a una violación de la privacidad al filtrar datos confidenciales que aparecían en el conjunto de datos de entrenamiento.
Esto es especialmente problemático cuando ChatGPT se ha entrenado con datos privados o de propiedad exclusiva, ya que pueden utilizar ataques de inversión de modelos. Estos ataques aprovechan el hecho de que muchos modelos memorizan sus datos de entrenamiento y pueden ser incitados a reproducirlos.
#4. Ataques adversarios
Las entradas adversarias se utilizan para incitar a ChatGPT a producir resultados erróneos o no deseados. En estos ataques, se aprovechan las debilidades del modelo y se generan respuestas que distan mucho de las esperadas. Las entradas adversarias no siempre son obvias (y casi imperceptibles para los humanos), pero pueden dar lugar a diferencias drásticas en el comportamiento del modelo.
Estos ataques pueden afectar a la fiabilidad de ChatGPT, provocando desinformación o fallos en el sistema. Los ataques adversarios son una importante amenaza para la seguridad de los clasificadores de texto neuronales, ya que su defensa y detección se vuelven difíciles en un espacio de entrada extremadamente grande, donde el modelo puede tomar decisiones basadas en razonamientos muy dimensionales y poco intuitivos.
#5. Violaciones de la privacidad
ChatGPT puede violar la privacidad en casos excepcionales en los que el modelo filtra accidentalmente cierta información personal de un individuo o de alguna organización. El escenario para la filtración del modelo se da cuando un algoritmo se entrena utilizando datos privados o cuando el modelo memoriza algún detalle específico durante la interacción con el usuario.
Las violaciones de la privacidad pueden dar lugar a la exposición de datos personales, secretos comerciales o datos privados. Ese riesgo aumenta cuando ChatGPT se incorpora a los sistemas de las organizaciones que contienen datos confidenciales. Uno de los retos de seguridad más difíciles para ChatGPT es equilibrar la privacidad de los usuarios con las respuestas personalizadas.
#6. Acceso no autorizado
El acceso no autorizado a los sistemas de ChatGPT puede crear una serie de amenazas y problemas de seguridad. Los atacantes pueden tomar el control del modelo, alterar las respuestas y extraer datos confidenciales. También podrían utilizar el sistema pirateado como base para lanzar más ataques y/o propaganda.
El acceso se puede obtener mediante métodos de autenticación débiles, vulnerabilidades de la infraestructura o tácticas de ingeniería social. Para evitar el acceso no autorizado es necesario aplicar controles de acceso adecuados, realizar auditorías de seguridad periódicas y formar a los empleados en buenas prácticas de seguridad.
#7. Manipulación de resultados
Con la manipulación de resultados, los atacantes engañan a ChatGPT para que genere una respuesta específica, que suele ser maliciosa. Estas medidas se pueden llevar a cabo manipulando la forma en que se ha entrenado el modelo o creando entradas especiales.
Los resultados que generan se pueden manipular con el fin de difundir información errónea, promover objetivos vengativos o eludir los filtros de contenido. La manipulación de los resultados de ChatGPT puede reducir gravemente la confianza en ChatGPT e incluso causar daños a la audiencia que depende de él.
#8. Ataques de denegación de servicio
Los ataques de denegación de servicio se dirigen a ChatGPT sobrecargando sus sistemas y asegurándose de que no pueda prestar servicio a los usuarios auténticos. Por ejemplo, los atacantes pueden enviar un gran número de solicitudes o comandos que consumen muchos recursos para subvertir la API. Estos ataques pueden inutilizar los servicios, bloquear los sistemas o degradar gravemente el rendimiento.
Los ataques de denegación de servicio pueden causar daños económicos, dañar la reputación y generar frustración entre los usuarios. Para mitigar estos riesgos, las organizaciones deben implementar técnicas de limitación de velocidad y supervisión del tráfico.
#9. Robo de modelos
El robo de modelos es la reproducción no autorizada o la ingeniería inversa de ChatGPT utilizando su arquitectura y parámetros. Para obtener ventajas competitivas, crear un clon malicioso del modelo o evadir las restricciones de licencia.
A su vez, el robo de modelos puede provocar la filtración de información confidencial y la creación de sistemas ilegales de IA similares a los humanos. Mitigar el robo de modelos requiere un enfoque adecuado de implementación y supervisión, utilizando un patrón de acceso apropiado junto con un control de operaciones peculiares seguido de la detección de intentos de exfiltración de datos.
#10. Fuga de datos
La fuga de datos de ChatGPT se produce cuando el modelo filtra accidentalmente información de entrenamiento o de chats anteriores. Esto puede dar lugar a la filtración de información confidencial de una organización, el incumplimiento de acuerdos de confidencialidad y la revelación de secretos comerciales.
La fuga de datos puede producirse a partir de respuestas explícitas o deducciones implícitas basadas en el comportamiento de un modelo determinado. Para mitigar la fuga de datos, es importante sanear los datos. Las organizaciones deben utilizar técnicas de protección de la privacidad y supervisar continuamente los resultados de los modelos.
#11. Amplificación del sesgo
La amplificación del sesgo puede reforzar o magnificar aún más los sesgos existentes en sus datos de entrenamiento. En ámbitos sensibles como la raza, el género o la política, esto puede dar lugar a resultados sesgados o discriminatorios. La amplificación del sesgo puede contribuir a mantener los estereotipos, propagar información falsa o sesgar el proceso de toma de decisiones. Es difícil debido a la complejidad del lenguaje natural y también a los sesgos sociales.
Abordar la amplificación del sesgo requiere un enfoque multifacético que combine soluciones técnicas y sociales. Esto incluye seleccionar cuidadosamente los datos de entrenamiento, implementar técnicas para eliminar los sesgos durante el desarrollo del modelo, realizar rigurosas pruebas de imparcialidad y mantener la supervisión humana. Sin embargo, eliminar completamente los sesgos sigue siendo un reto, ya que los modelos aprenden de forma inherente patrones a partir de datos históricos que a menudo contienen prejuicios sociales.
#12. Ajuste malicioso
El ajuste malicioso significa que ChatGPT se vuelve a entrenar, lo que provoca un cambio en su comportamiento. Los adversarios pueden entrenar el modelo con datos seleccionados de forma selectiva para insertar puertas traseras. Esto puede cambiar el comportamiento del modelo de formas sutiles y difíciles de detectar. Esto podría dar lugar a un ajuste malicioso de ChatGPT, lo que supone una pesadilla que puede provocar la pérdida de seguridad y/o generar contenido dañino o sensible. Para defenderse de esta amenaza, es necesario establecer procesos seguros para actualizar los modelos cuando se implementan modelos ajustados.
A medida que ChatGPT se integra en las operaciones empresariales, surgen nuevos riesgos de seguridad. Singularity™ XDR ofrece una plataforma ampliada de detección y respuesta que integra la detección de amenazas basada en IA para identificar y responder a los riesgos de seguridad asociados con la IA y los chatbots como ChatGPT.
Preocupaciones de seguridad en la integración de ChatGPT por parte de terceros
A medida que las organizaciones utilizan herramientas de terceros para incorporar ChatGPT en las aplicaciones y servicios existentes, surgen una serie de retos fundamentales en materia de seguridad. Estas son las principales preocupaciones de seguridad que deben tener en cuenta:
1. Exposición de datos en tránsito
Los datos confidenciales que se introducen en ChatGPT cuando se integra con aplicaciones de terceros pasan por varios sistemas y redes. Existe un alto riesgo de que los datos sean interceptados o expuestos durante la transmisión entre los sistemas de la organización, las plataformas de terceros y los servidores de OpenAI.
2. Vulnerabilidades de los complementos
Es posible que los complementos e integraciones de terceros no sigan los mismos estándares de seguridad que ChatGPT. Los complementos maliciosos o inseguros pueden comprometer los datos de los usuarios, inyectar indicaciones dañinas o degradar la calidad del contenido generado por la IA.
3. Riesgos de la cadena de autenticación
A medida que las organizaciones se conectan a más servicios y sistemas, sus cadenas de autenticación se vuelven cada vez más complejas y vulnerables. Cada conexión de esta cadena representa un posible punto débil en la seguridad. Si los atacantes comprometen las credenciales o los tokens de autenticación en cualquier paso de esta cadena, podrían obtener acceso no autorizado tanto a la funcionalidad de ChatGPT como a los datos confidenciales de la organización. Esto crea un riesgo de seguridad en cascada en el que una sola brecha podría exponer múltiples servicios y bases de datos conectados.
Los ciberdelincuentes pueden aprovechar plataformas de IA como ChatGPT para realizar ataques de phishing y robo de credenciales. SentinelOne’s Singularity™ Identity de SentinelOne puede ayudar a defenderse de estas amenazas protegiendo las identidades y garantizando que solo los usuarios de confianza tengan acceso a los sistemas y datos confidenciales.Prácticas recomendadas para proteger las implementaciones de ChatGPT
No existe una solución única para proteger ChatGPT contra las amenazas de seguridad. Mediante la implementación de medidas de seguridad adecuadas y el seguimiento de las mejores prácticas, las organizaciones pueden protegerse de muchas amenazas potenciales. A continuación se indican algunas prácticas que podrían mitigar los riesgos de ChatGPT para las organizaciones:
1. Validación de entradas
Las indicaciones incorrectas deben filtrarse mediante una validación adecuada de las entradas en la organización. Las indicaciones al usuario deben ser breves y sencillas para reducir la posibilidad de inyección de comandos. Los patrones de entrada anormales o dañinos son detectados y señalados por modelos automatizados de aprendizaje automático. Actualice constantemente la regla de validación para añadir nuevas amenazas y las que puedan surgir en el futuro.
2. Filtrado de salida
Se incorporan filtros de contenido automatizados en la respuesta de ChatGPT para evitar la generación de contenido dañino o indeseable. Las organizaciones también deben utilizar listas negras de palabras clave y análisis de sentimientos para resaltar las salidas potencialmente problemáticas. Incorpora un filtrado de varios pasos para detectar aquellas infracciones de la política intelectual que puedan resultar difíciles de aplicar para los usuarios.
3. Control de acceso
Las organizaciones deben aplicar una autenticación y autorización sólidas al acceder a ChatGPT. Limite la exposición del sistema con la autenticación multifactorial y el control de acceso basado en roles. Audite y actualice los permisos de los usuarios de forma regular para evitar el acceso no autorizado. Utilice estrategias de gestión de sesiones para identificar y detener las apropiaciones de cuentas.
4. Implementación segura
Las organizaciones deben ejecutar ChatGPT en entornos aislados con permisos de red restringidos. Utilice medidas de seguridad establecidas, como cortafuegos y sistemas de detección de intrusiones, para supervisar la actividad y defenderse del acceso no autorizado a la infraestructura de ChatGPT. Utilice el cifrado de datos en tránsito y en reposo para proteger los datos críticos para el negocio.
5. Supervisión continua y respuesta a incidentes
Si procede, las organizaciones deben implementar una supervisión en tiempo real en todos los sistemas ChatGPT para ayudar a identificar cualquier anomalía y otras amenazas de seguridad diversas. Aplique algoritmos de comparación de patrones y aprendizaje automático para identificar patrones indicativos que denoten ataques o usos indebidos. Organice, desarrolle y pruebe planes de respuesta a incidentes de forma regular para responder de forma rápida y eficaz a los incidentes de seguridad.
Para mitigar los riesgos, las empresas deben adoptar medidas de seguridad integrales que se extiendan a todos sus entornos en la nube. Singularity™ Cloud Security ofrece protección proactiva para asegurar las aplicaciones y servicios basados en la nube, garantizando que herramientas como ChatGPT permanezcan a salvo de la explotación en entornos de nube.
Conclusión
Con la implementación cada vez mayor de la IA, garantizar la seguridad de ChatGPT es un paso crucial que nunca descansa. Dado el aumento del número de sectores que implementan ChatGPT, es importante comprender los riesgos de seguridad y cómo abordarlos. Para proteger sus datos, usuarios y sistemas frente a las amenazas, las organizaciones deben estar atentas a su enfoque de la seguridad de ChatGPT.
Un proceso holístico de seguridad para ChatGPT es un enfoque multicapa. Estos incluyen la validación de entradas, el filtrado de salidas, el control de acceso y la implementación segura. Junto con las medidas mencionadas anteriormente, las auditorías de seguridad periódicas y la formación de los empleados sobre las mejores prácticas para utilizar ChatGPT de forma segura son componentes vitales de un programa de seguridad eficaz para ChatGPT. La implementación de estas medidas ayudará a las organizaciones a minimizar el riesgo de violaciones de seguridad y a evitar que sus sistemas de IA se vean comprometidos.
"FAQs
Esto incluye riesgos como ataques de inyección de comandos, fuga de datos de respuesta y posible exposición de información confidencial. También añade algunos riesgos, como la gestión de claves API, el acceso no autorizado y la posibilidad de crear contenido dañino o código malicioso que las organizaciones tendrán que evaluar.
Los actores maliciosos pueden utilizar ChatGPT para crear correos electrónicos de phishing convincentes o scripts de ingeniería social que suenen similares a los generados por humanos, gracias a su capacidad de procesamiento del lenguaje natural. Se puede utilizar indebidamente para generar información errónea personalizada y relevante que parezca auténtica.
Sí, ChatGPT puede generar información inexacta a través de un fenómeno conocido como "alucinaciones", en el que produce contenido falso o engañoso a pesar de parecer seguro en sus respuestas.
Los usuarios pueden exponer inadvertidamente información confidencial en las indicaciones, y esta puede persistir o ser procesada por el sistema. Además, la información confidencial de conversaciones pasadas puede incluirse en las respuestas generadas para diferentes usuarios.
OpenAI guarda las conversaciones para mejorar el sistema, lo que ha provocado el pánico entre los usuarios sobre cuánto tiempo conservan estos datos y qué uso se les da. Si una organización utiliza Copilot, integrado en ChatGPT, para cualquier forma de comunicación empresarial, se recomienda tratarlo como una divulgación durante cada ejercicio en sí, ya que las organizaciones deben cumplir con requisitos de cumplimiento y normativas de protección de datos.
Al integrar ChatGPT en aplicaciones de terceros, pueden surgir varias vulnerabilidades de seguridad. Los principales riesgos incluyen una configuración de seguridad inadecuada, mecanismos de autenticación débiles y posibles fugas de datos durante la transmisión entre sistemas.