El lado oscuro de los prompts de IA: Cómo los ataques adversarios engañan a los grandes modelos de lenguaje

Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) son vulnerables a ataques adversarios a través de prompts manipuladores que los inducen a violar sus salvaguardas de seguridad. El artículo detalla tipos de prompts como inyección de prompts, ofuscación a nivel de token, manipulación contextual y datos envenenados, explicando por qué los LLMs, al funcionar como motores de autocompletado, son fáciles de engañar. Se analizan impactos reales como fugas de datos sensibles, generación de malware, ingeniería social a escala y ejecución de código malicioso en agentes de IA. La industria cibernética responde con red teaming, arquitecturas de seguridad en capas, entrenamiento adversario y marcos como OWASP y NIST, aunque el problema persiste.