Los 10 mayores riesgos de seguridad para IA en 2025 (Y cómo protegerte)
Rodrigo Fernández • 2 de abril de 2025La adopción de la IA generativa está en pleno auge, pero también lo están los vectores de ataque. A medida que las empresas implementan LLMs y agentes autónomos en producción, los riesgos van más allá de las alucinaciones o los errores de cumplimiento. Estamos viendo a adversarios reales explotar puntos ciegos en los pipelines de IA para exfiltrar datos, envenenar datasets de entrenamiento y secuestrar infraestructura impulsada por IA.
Esto ya no es teórico.
Desde los red teams de Fortune 500 hasta el abuso malicioso de APIs, los riesgos son ahora críticos para el negocio. Por eso, analizamos las 10 amenazas de seguridad en IA más apremiantes de 2025 y lo que tu equipo puede hacer para anticiparse a ellas.
Si eres CISO, ingeniero de seguridad o arquitecto de plataformas de IA, esta lista es tu plan de acción.
1. Inyección de Prompts (Sigue siendo la #1 en 2025)
A pesar de la creciente concienciación, la inyección de prompts sigue siendo el vector de ataque más explotado en los LLMs. Permite a los atacantes sobreescribir el comportamiento del modelo, filtrar datos confidenciales o ejecutar instrucciones maliciosas manipulando la entrada.
Esta vulnerabilidad explota el mecanismo central de cómo los LLMs interpretan el lenguaje natural, lo que la hace engañosamente simple de lanzar y difícil de parchear por completo. En scenarios reales, las inyecciones de prompts han permitido a los atacantes eludir filtros, suplantar usuarios o incluso secuestrar agentes autónomos que operan dentro de los flujos de trabajo empresariales.
Cómo Defenderse:
- Filtrado y canonicalización de entradas/salidas: Limpia las entradas para eliminar instrucciones ocultas o payloads codificados. Normaliza los prompts antes de la ejecución para prevenir el encadenamiento no intencionado de instrucciones.
- Usa Guardrails como el Gateway de NeuralTrust: Implementa protecciones a nivel de Gateway para detectar patrones de ataque conocidos y aplicar políticas contextuales.
- Realiza pruebas de prompts adversarios usando herramientas de red teaming: El red teaming regular descubre vulnerabilidades de casos límite y ayuda a mantener tus defensas por delante de la innovación adversaria.
2. Ataques de Inversión de Modelos
Los atacantes consultan un modelo y reconstruyen datos sensibles de entrenamiento, como PII o IP. Particularmente peligroso para modelos entrenados con datasets internos.
La inversión de modelos no es solo teórica. Varios casos académicos y del mundo real han demostrado la reconstrucción exitosa de rostros, direcciones de correo electrónico e incluso código fuente a partir de respuestas de IA. En industrias reguladas como la salud o las finanzas, esto puede desencadenar incumplimientos normativos y sanciones significativas por brechas de datos.
Cómo Defenderse:
- Usa privacidad diferencial o métodos de entrenamiento federado: Estas técnicas limitan la capacidad de que una sola salida revele ejemplos individuales de entrenamiento.
- Limita la verbosidad de salida del modelo: Cuantos menos detalles se proporcionen, más difícil será aplicar ingeniería inversa a los datos de entrenamiento.
- Detecta patrones de consulta anómalos: Rastrea consultas iterativas que sugieran intentos de reconstrucción, especialmente desde fuentes automatizadas.
3. Envenenamiento de la Cadena de Suministro (Modelo o Dataset)
Los LLMs o librerías de código abierto pueden ser comprometidos durante la distribución o el entrenamiento. Un atacante introduce pesos maliciosos, puertas traseras (backdoors), o datos sesgados.
A medida que madura el ecosistema de IA, la cadena de suministro se expande, y también lo hacen las oportunidades para los atacantes. Hemos visto incidentes de repositorios de Hugging Face corruptos, datasets de entrenamiento contaminados y modelos pre-entrenados maliciosos propagándose silenciosamente entre organizaciones.
Cómo Defenderse:
- Verifica el linaje del modelo: Confirma siempre de dónde provienen tus modelos y datasets y cómo fueron entrenados.
- Aplica hashing seguro + firmas digitales en los datasets: Asegura la integridad con sumas de verificación (checksums) y seguimiento de procedencia firmado.
- Usa validación de red team en modelos de terceros: Antes de integrar modelos externos, pruébalos rigurosamente en busca de comportamientos anómalos.
Ver también: Seguridad y Protección en IA y Seguridad de la Cadena de Suministro (CSA)
4. Abuso de API de LLM y Ataques Basados en Tasa (Rate-Based)
A medida que los LLMs se vuelven centrales en los servicios digitales, desde la atención al cliente hasta los agentes autónomos, actores maliciosos están sondeando estas APIs a escala. Sin un control de tráfico robusto, un solo actor malicioso puede sobrecargar la infraestructura, robar la lógica del modelo, o abusar de la generación de contenido.
Los endpoints de LLM públicos (ej., OpenAI, Anthropic) son ahora objetivos principales para:
- Abuso de prompts (a través de chatbots)
- Extracción de modelos
- Pruebas de spam/jailbreak
Cómo Defenderse:
- Limita la tasa (rate-limit) basándose en análisis de comportamiento: Ve más allá de los límites de tasa por IP. Usa la limitación basada en intención para bloquear patrones de uso indebido.
- Monitoriza anomalías en tokens y ventanas de contexto: Picos en el uso de tokens o prompts de contexto largo pueden indicar scraping o abuso.
- Usa gateways conscientes de la identidad (ej. Herramienta de Comparación de Firewalls de NeuralTrust): Vincula el acceso al LLM a roles de usuario, puntuaciones de riesgo o proveedores de identidad.
5. Jailbreaking Mediante Prompts Sintéticos
Incluso los mejores guardrails pueden ser evadidos. El Jailbreaking utiliza la creación de prompts (ej., juego de roles, codificación base64) para eludir controles y acceder a capacidades restringidas del modelo.
Los atacantes ahora comparten recetas de jailbreak en foros y repositorios de GitHub. Algunas técnicas usan prompts anidados, escenarios ficticios u ofuscación de código para engañar al modelo y hacer que ignore las restricciones a nivel de sistema. Y con nuevos LLMs lanzándose semanalmente, las superficies de ataque de jailbreak se están expandiendo.
Cómo Defenderse:
- Prueba continuamente escenarios de jailbreak: Anticípate a los atacantes simulando sus métodos regularmente.
- Actualiza semanalmente las políticas de mitigación de jailbreak: Trata los patrones de jailbreak como firmas de malware. Revisa y actualiza constantemente.
- Monitoriza jailbreaks reportados por la comunidad (ej. Rastreador de Jailbreaks de GPTZero): Aprovecha OSINT para descubrir técnicas emergentes.
6. Herramientas de IA en la Sombra (Shadow AI) en la Empresa
Los empleados utilizan cada vez más LLMs o aplicaciones de IA no autorizadas (ej. extensiones de Chrome, agentes low-code) para "hacer las cosas más rápido". Estas herramientas en la sombra pueden filtrar datos o ejecutar lógica desconocida.
Esto refleja el auge del “shadow IT” en la era SaaS, pero con implicaciones mucho más peligrosas. Una extensión de Chrome con integración de LLM podría almacenar prompts en la nube, o un agente no-code podría actuar autónomamente sobre datos sensibles.
Cómo Defenderse:
- Despliega plataformas de observabilidad de IA: Monitoriza el tráfico en busca de uso no autorizado de herramientas de IA y detección de anomalías.
- Restringe el tráfico de IA saliente con aplicación basada en políticas: Usa firewalls o CASBs para evitar que herramientas desconocidas lleguen a LLMs externos.
- Educa al personal con directrices de uso de IA: Los empleados no son maliciosos; a menudo no son conscientes. Unas reglas claras ayudan mucho.
Ver: Módulo de Observabilidad de NeuralTrust
7. Ingeniería de Prompts Adversaria
Atacantes avanzados crean prompts de entrada diseñados para alterar sutilmente el comportamiento de un modelo sin comandos de anulación obvios. Esta es una preocupación creciente para modelos internos ajustados (fine-tuned).
Estos ataques son sutiles: no son jailbreaks evidentes, sino manipulaciones inteligentes de tono, contexto o estructura que empujan al modelo hacia salidas no deseadas. En entornos de alto riesgo (ej., finanzas, legal), las implicaciones pueden ser serias.
Cómo Defenderse:
- Prueba prompts adversarios implícitos: Usa herramientas de fuzzing o generadores de entradas adversarias para explorar casos límite.
- Usa métodos de ensamblaje (ensemble) y puntuación de confianza: Compara salidas entre múltiples modelos para detectar variaciones sospechosas.
- Incorpora herramientas de interpretabilidad (ej., LIME, SHAP): Entiende por qué un modelo eligió su respuesta y cuándo algo parece anómalo.
8. Modelos Ajustados (Fine-Tuned) con Exceso de Permisos
Los modelos empresariales ajustados (fine-tuned) a menudo omiten permisos robustos. Los equipos accidentalmente dan a los modelos demasiado acceso: a datos de RRHH, documentos privados o APIs de decisión.
En la prisa por desplegar LLMs internamente, los límites de acceso se pasan por alto con frecuencia. Un endpoint mal configurado puede dar acceso a un chatbot a datos de nóminas o contratos sensibles.
Cómo Defenderse:
- Usa aislamiento de capacidades (un modelo por tarea): No permitas que un bot de soporte técnico acceda a herramientas financieras internas.
- Realiza revisiones periódicas de acceso: Audita a qué pueden acceder tus modelos y ajusta según sea necesario.
- Registra y monitoriza consultas sensibles: Rastrea patrones de uso en busca de signos de escalada de privilegios o abuso.
9. Robo de Modelos Mediante Sondeo de APIs
Con suficientes consultas, los atacantes pueden replicar el comportamiento del modelo, incluso si no pueden ver los pesos. Esto es particularmente peligroso para modelos internos propietarios.
Esta técnica, conocida como extracción de modelos, permite a los adversarios crear un modelo sustituto que imita a tu LLM propietario. Ese sustituto puede ser luego ajustado (fine-tuned), monetizado o utilizado para desarrollar ataques contra tu sistema.
Cómo Defenderse:
- Usa técnicas de watermarking (marcas de agua): Incrusta firmas invisibles en las respuestas del modelo para demostrar la propiedad.
- Limita el acceso a salidas de alta fidelidad: No expongas razonamientos detallados o contexto interno a menos que sea absolutamente necesario.
- Detecta comportamientos de copia de modelos con heurísticas de tráfico: Busca señales reveladoras: prompts repetidos, sondeo de alta frecuencia y patrones inusuales.
¿Quieres profundizar? Revisa: Entendiendo y Previniendo el Robo de Modelos de IA
10. Denegación de Servicio (DoS) Específica de IA
Los atacantes están empezando a apuntar a los cuellos de botella computacionales únicos de los sistemas de IA, como la inflación de tokens, el abuso de contexto amplio, o el agotamiento de recursos de GPU.
A diferencia de los ataques DoS tradicionales, estos exploits usan entradas válidas para sobrecargar intencionadamente el sistema de IA. Los prompts de contexto largo o el encadenamiento recursivo pueden disparar los costos de cómputo y ralentizar los tiempos de respuesta para todos los usuarios.
Cómo Defenderse:
- Usa restricciones de entrada/salida por organización/usuario: Establece límites estrictos en la longitud del contexto, la frecuencia y el tamaño del payload.
- Descarga los prompts de contexto largo a pipelines de procesamiento secundarios: No permitas que los sistemas orientados al usuario manejen cargas computacionales ilimitadas.
- Prioriza el aislamiento multi-inquilino (multi-tenant) en la infraestructura de IA: Un actor malicioso en un inquilino no debería impactar a otros.
Asegurando el Stack: 2025 y Más Allá
Ya no basta con “monitorizar tu LLM”. Los equipos de seguridad deben tratar la infraestructura de IA generativa como cualquier otra superficie de ataque, incluyendo defensas por capas, pruebas de red team, control de acceso y flujos de trabajo de respuesta a incidentes.
Cómo Puede Ayudar NeuralTrust:
- Firewall de tráfico en tiempo real para modelos de IA: Bloquea entradas maliciosas antes de que lleguen a tus modelos.
- Evaluación y benchmarking adversario: Conoce cómo se comporta tu modelo bajo ataque y mejóralo continuamente.
- Observabilidad y reportes full-stack: Monitoriza todo, desde el prompt hasta el uso de GPU, en tiempo real.
Aprende más: AI Gateway: Gestión Centralizada de IA a Escala
Reflexiones Finales
Los sistemas de IA están transformando la empresa, pero también introducen nuevos riesgos a un ritmo sin precedentes. Desde la inyección de prompts hasta el sondeo adversario, defender los LLMs en 2025 requerirá una mentalidad de seguridad dedicada, no solo un ajuste del modelo.
Empieza por comprender tu modelo de amenaza. Luego actúa con las herramientas, controles y frameworks adecuados.
Porque si tú no estás pensando en estos 10 riesgos… probablemente alguien más sí lo esté.
