Ataques por contexto

Introducción

La seguridad en la ingeniería de prompts es crucial para garantizar que los modelos LLMs (Modelos de Lenguaje de Generación) funcionen correctamente y de forma segura. Un ataque por contexto es una técnica maliciosa donde el atacante manipula el entorno contextual del modelo, incluyendo prompts, datos de entrada o cualquier otra información que influya en la generación de texto. Estos ataques pueden resultar en respuestas incorrectas, inapropiadas o incluso peligrosas del modelo LLM.

Explicación principal con ejemplos

Un ataque por contexto se produce cuando un prompt malicioso es introducido para manipular la salida del modelo de manera desafortunada. Por ejemplo:

# Ejemplo de prompt vulnerable
prompt = f"El presidente {persona} hizo declaraciones sobre el clima."

# Prompt malicioso que altera la salida
malicious_prompt = f"El presidente {persona} es un experto en cambio climático, por lo tanto, su opinión es..."

response = modelo_generativo(prompt)

En este ejemplo, si persona es "Trump", y el modelo ha sido entrenado con datos históricos donde Trump no es considerado un experto en cambio climático, la respuesta del modelo podría ser errónea o inexacta. Esto puede llevar a malentendidos, desinformación o incluso manipulación de información.

Ejemplo práctico

Supongamos que estamos desarrollando una aplicación que proporciona información financiera. Un atacante podría introducir un prompt como el siguiente:

prompt = f"El analista {analista} recomienda comprar acciones de Apple, basándose en sus análisis y pronósticos."

# Prompt malicioso que altera la salida
malicious_prompt = f"El analista {analista} recomienda vender acciones de Apple, basándose en su nuevo informe secreto..."

response = modelo_generativo(prompt)

En este escenario, si el prompt es reemplazado por uno malicioso, el sistema puede proporcionar recomendaciones financieras incorrectas, lo cual podría resultar en pérdidas significativas para los usuarios.

Errores típicos / trampas

1. Ignorar el contexto: A menudo se asume que el modelo entiende completamente el contexto del prompt, lo cual no siempre es así.
2. Recuerdos mal interpretados: Los modelos pueden basarse en recuerdos antiguos o datos históricos incorrectos, lo que puede llevar a respuestas inexactas.
3. Manipulación de prompts: El atacante podría diseñar prompts específicos para manipular la salida del modelo, como en el ejemplo anterior.

Checklist accionable

Para mitigar los ataques por contexto y mejorar la seguridad de los prompts, aquí tienes un checklist a seguir:

1. Validación previa de datos: Asegúrate de validar todos los datos de entrada antes de usarlos como prompts.
2. Separación de canales: Implementa mecanismos para separar el canal de comunicación entre diferentes usuarios y modelos LLMs.
3. Sanitización de entradas: Filtra y limpia las entradas para eliminar cualquier código malicioso o datos inapropiados.
4. Evaluación del contexto: Verifica que el modelo entienda correctamente el contexto en el que se está utilizando el prompt.
5. Uso de modelos más seguros: Opta por usar modelos LLMs que tengan mejor rendimiento en términos de seguridad y robustez.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

1. Evaluación continua: Continúa evaluando la seguridad de los prompts en producción para detectar cualquier vulnerabilidad.
2. Implementación de medidas defensivas: Implementa medidas defensivas proactivas, como el uso de reglas de salida y sanatización de entradas.
3. Formación del personal: Asegúrate de que todo el equipo esté formado en la importancia de la seguridad en los prompts para prevenir ataques por contexto.

Seguir estos pasos te ayudará a proteger tus sistemas contra ataques por contexto y asegurar una experiencia segura y confiable para todos los usuarios.