La espada de doble filo de la IA generativa: Desbloquear el potencial y mitigar los riesgos

La IA tardó menos de un año en cambiar drásticamente el panorama de la seguridad. La IA generativa comenzó a generalizarse en febrero de 2024. Los primeros meses transcurrieron con asombro. Lo que podía hacer y las eficiencias que podía aportar eran inauditas. Según un estudio Encuesta para desarrolladores de Stack Overflow 2024 Aproximadamente el 75% de los desarrolladores utilizan actualmente o planean utilizar herramientas de codificación de IA.

Entre estas herramientas, ChatGPT de OpenAI es particularmente popular, con El 82% de los desarrolladores informan un uso regular , seguido de GitHub Copilot, que es utilizado por el 44 % de los desarrolladores. En términos de escritura de código, el 82 % de los desarrolladores utilizan IA y el 68 % la utilizan mientras buscan respuestas. Cuando se combina a un desarrollador que comprende cómo escribir código correctamente con IA generativa, es común lograr eficiencias superiores al 50 % o más.

La adopción es generalizada, pero existen preocupaciones sobre la precisión y la seguridad del código generado por IA. Para un desarrollador experimentado o un profesional de la seguridad de aplicaciones, no lleva mucho tiempo darse cuenta de que el código creado con IA generativa tiene sus problemas. Con solo unas pocas indicaciones rápidas, los errores y los problemas aparecen rápidamente.

Pero los desarrolladores entusiasmados con la IA están introduciendo más que los errores de seguridad tradicionales en el código. También están incorporando cada vez más modelos de IA en los productos que desarrollan (a menudo sin que el departamento de seguridad lo sepa, y mucho menos sin su permiso), lo que genera una gran cantidad de problemas que resolver. Afortunadamente, la IA también es excelente para combatir estos problemas cuando se la orienta en la dirección correcta.

En este artículo veremos cómo:

• La IA puede ayudar a las organizaciones a descubrir todas las tecnologías de IA que tienen y están usando, incluso la IA oculta que los equipos de seguridad desconocen.
• La IA permite la extracción de puntos de datos semánticos del código, un desarrollo revolucionario en la seguridad de las aplicaciones.
• Los equipos rojos impulsados por IA pueden exponer vulnerabilidades en los LLM y las aplicaciones
• La IA puede ayudar a crear barreras de protección y estrategias de mitigación para protegerse contra las vulnerabilidades relacionadas con la IA.
• La IA puede ayudar a los desarrolladores a comprender y proteger las API que utilizan en sus aplicaciones.

Shadow AI: La amenaza invisible que acecha en tu código base

Imagine un escenario en el que los desarrolladores, impulsados por la necesidad de mantenerse al día con sus pares o simplemente entusiasmados con lo que ofrece la IA, están integrando modelos y herramientas de IA en aplicaciones sin el conocimiento del equipo de seguridad. Así es como se produce la IA en la sombra.

Nuestras observaciones en Mend.io han revelado una tendencia asombrosa: la relación entre lo que los equipos de seguridad conocen y lo que los desarrolladores realmente están usando en términos de IA es un factor de 10. Esto significa que por cada proyecto de IA bajo la supervisión de seguridad, hay 10 más que operan en las sombras, lo que crea un riesgo significativo para la seguridad de la organización.

¿Por qué es tan preocupante Shadow AI?

• Vulnerabilidades no controladas : los modelos de IA no supervisados pueden albergar vulnerabilidades conocidas, lo que hace que su aplicación sea vulnerable o susceptible a ataques.

• Fuga de datos : una IA configurada incorrectamente puede exponer inadvertidamente datos confidenciales, lo que genera violaciones de privacidad y multas regulatorias.

• Violaciones de cumplimiento : el uso de modelos de IA no aprobados puede violar las regulaciones de la industria y los estándares de seguridad de datos.

Afortunadamente, la propia IA ofrece una solución a este desafío. Las herramientas de seguridad avanzadas impulsadas por IA pueden escanear toda la base de código e identificar todas las tecnologías de IA en uso, incluidas aquellas ocultas. El inventario completo permitirá a los equipos de seguridad obtener visibilidad de la IA oculta, ayudar a evaluar los riesgos e implementar las estrategias de mitigación necesarias.

Seguridad semántica: una nueva era en el análisis de código

Las herramientas de seguridad de aplicaciones tradicionales se basan en análisis básicos de datos y flujo de control, lo que proporciona una comprensión limitada de la funcionalidad del código. Sin embargo, la IA tiene la capacidad de incluir la comprensión semántica y, como resultado, brindar mejores hallazgos.

Las herramientas de seguridad que están habilitadas para IA ahora pueden extraer puntos de datos semánticos del código, lo que proporciona información más detallada sobre la verdadera intención y el comportamiento de los modelos de IA. Esto permite a los equipos de seguridad:

• Identificar vulnerabilidades complejas: descubrir vulnerabilidades que de otro modo pasarían desapercibidas para las herramientas de seguridad tradicionales.
• Comprenda el comportamiento del modelo de IA: obtenga una comprensión clara de cómo los modelos de IA interactúan con los datos y otros sistemas, especialmente con modelos de IA agentic o RAG.
• Automatice las pruebas de seguridad: desarrolle pruebas de seguridad más sofisticadas y específicas basadas en la comprensión semántica, y pueda escribir y actualizar rápidamente scripts de automatización de control de calidad, así como pruebas unitarias internas.

IA adversaria: el auge de los equipos rojos de IA

Al igual que cualquier otro sistema, los modelos de IA también son vulnerables a los ataques. El trabajo en equipo de IA aprovecha el poder de la IA para simular ataques adversarios, exponiendo las debilidades de los sistemas de IA y sus implementaciones. Este enfoque implica el uso de indicaciones adversarias, entradas especialmente diseñadas para explotar vulnerabilidades y manipular el comportamiento de la IA. La velocidad a la que se puede lograr esto hace que sea casi seguro que la IA se utilizará ampliamente en el futuro cercano.

El trabajo en equipo de IA no se detiene allí. Con las herramientas de trabajo en equipo de IA, las aplicaciones pueden hacer frente a ataques brutales diseñados para identificar debilidades y derribar sistemas. Algunas de estas herramientas son similares al funcionamiento de DAST, pero a un nivel mucho más duro.

Conclusiones clave:

● Modelado proactivo de amenazas: anticipe posibles ataques comprendiendo cómo se pueden manipular los modelos de IA y cómo se pueden ajustar para atacar cualquier entorno u otro modelo de IA.

● Pruebas de seguridad sólidas: implemente técnicas de trabajo en equipo de IA para identificar y mitigar vulnerabilidades de forma proactiva.

● Colaboración con desarrolladores de IA: trabajar en estrecha colaboración con los equipos de desarrollo para garantizar tanto el desarrollo de IA seguro como las prácticas de codificación seguras.

Barandillas: cómo moldear el comportamiento seguro de la IA

La IA ofrece un gran valor que no se puede ignorar. Sus capacidades generativas siguen sorprendiendo a quienes trabajan con ella. Pregúntele lo que quiera y obtendrá una respuesta que no siempre es, pero a menudo, muy precisa. Por eso, es fundamental desarrollar barreras de protección que garanticen un uso responsable y seguro de la IA.

Estas barandillas pueden adoptar diversas formas, entre ellas:

• Código reforzado : implementación de las mejores prácticas de seguridad en el código para evitar vulnerabilidades como la inyección rápida.
• Modificación de los mensajes del sistema : elaboración cuidadosa de los mensajes del sistema para limitar las capacidades del modelo de IA y evitar acciones no deseadas.
• Sanitizantes y Vigilantes : Integran mecanismos de seguridad que validan entradas, filtran salidas y evitan accesos no autorizados.

Una consideración clave a la hora de implementar las barreras de seguridad es el equilibrio entre la seguridad y la flexibilidad para los desarrolladores. Si bien los enfoques centralizados similares a los de los cortafuegos ofrecen facilidad de implementación, las barreras de seguridad específicas para cada aplicación diseñadas por los desarrolladores pueden brindar una protección más granular y eficaz.

El imperativo de seguridad de las API en la era de la IA

Las aplicaciones de IA dependen en gran medida de las API para interactuar con servicios externos y fuentes de datos. Esta interconectividad presenta posibles riesgos de seguridad que las organizaciones deben abordar de manera proactiva.

Principales preocupaciones sobre la seguridad de las API en aplicaciones de IA:

• Fuga de datos a través de las API: los actores maliciosos pueden explotar las vulnerabilidades de las API para robar datos confidenciales procesados por modelos de IA.
• Claves API comprometidas: las claves API no seguras pueden proporcionar acceso no autorizado a los sistemas y datos de IA.
• Riesgos de las API de terceros: confiar en las API de terceros puede exponer a las organizaciones a vulnerabilidades en esos servicios.

Mejores prácticas para proteger las API en aplicaciones de IA:

• Inventario de API exhaustivo: identifique todas las API utilizadas en sus aplicaciones de IA y evalúe su postura de seguridad.
• Autenticación y autorización seguras de API: implemente mecanismos de autenticación y autorización sólidos para restringir el acceso a las API. Asegúrese de implementar el modelo de "Privilegio menos común".
• Pruebas de seguridad de API periódicas: realice evaluaciones de seguridad periódicas para identificar y mitigar las vulnerabilidades de la API.

Conclusión

La revolución de la IA no es una posibilidad futura, ¡ya está aquí! Al revisar los conocimientos sobre seguridad de la IA que se analizan en esta publicación, las organizaciones pueden navegar por esta era transformadora y aprovechar el poder de la IA mientras minimizan los riesgos. La IA solo ha sido una tendencia generalizada durante un corto tiempo, imagine cómo será en un año. El futuro de la IA es brillante, así que prepárese para aprovecharlo y garantizar que también sea seguro. ** Para obtener más detalles sobre IA y AppSec, vea nuestro seminario web **Explora las preguntas críticas que rodean la seguridad de aplicaciones impulsada por IA y descubre cómo proteger tu código en esta nueva era. La IA está revolucionando el desarrollo de software, pero ¿tu estrategia de seguridad está a la altura?

-Escrito por Jeffrey Martin, vicepresidente de marketing de productos de Mend.io