Guía de Seguridad para LLMs con herramientas de Código Abierto

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son ahora una infraestructura empresarial fundamental, y el debate en torno a ellos ha cambiado. El desafío inicial era: «¿Podemos hacer que funcione?». Hoy, los científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático se enfrentan a una pregunta más apremiante: «¿Podemos confiar en que funcione de forma correcta, segura y justa?».

Probablemente lo hayas visto por ti mismo. Ajustas un modelo con tus datos y funciona bien en tu conjunto de validación. Pero, ¿qué ocurre cuando un usuario introduce un prompt ingenioso para eludir sus instrucciones de seguridad? ¿Y si tu modelo, entrenado con ingentes cantidades de datos de internet, genera contenido sesgado que aliena a un segmento de clientes?

Estos no son casos excepcionales. La inyección de prompts, la fuga de datos y las salidas tóxicas son riesgos reales con graves consecuencias. Pueden causar daños a la reputación, pérdida de clientes e incumplimientos normativos. Crear una aplicación de LLM robusta ya no consiste solo en optimizar la precisión. Se trata de diseñar para la confianza.

Este artículo ofrece una guía práctica para evaluar tu pipeline de LLM. Nos centramos en herramientas de código abierto para una aplicación práctica. Esta guía te ayuda a construir sistemas seguros y justos, tanto si despliegas un modelo fundacional como una versión ajustada.

Definir el alcance de la evaluación: el plan maestro para la confianza

Antes de escribir el código de evaluación, primero debes trazar el mapa de tu terreno. Las pruebas aleatorias son ineficientes. Un alcance claro hace que tus esfuerzos sean focalizados, medibles y relevantes para tu aplicación.

Comprender el contexto de tu LLM y la superficie de ataque

Comienza por mapear la arquitectura de tu aplicación de LLM. Tu configuración dicta tu superficie de control, que a su vez define tu estrategia de pruebas. Haz estas preguntas críticas:

Fuente del modelo: ¿API o autoalojado?

• API de terceros (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral): Controlas las capas de entrada y salida. No puedes cambiar los pesos del modelo. Tus pruebas deben centrarse en la robustez de los prompts, la validación de las salidas y la seguridad de los datos enviados a la API. El prompt es tu principal palanca de control.
• Modelo de código abierto (Llama, Falcon, Mixtral): Lo controlas todo: los pesos del modelo, los datos de ajuste y la pila de inferencia. Esto te da más poder para fortalecer el modelo, pero también amplía tu responsabilidad. Tus pruebas deben cubrir toda la pila.

Arquetipo de aplicación: ¿qué hace tu LLM?

La superficie de ataque de un chatbot difiere de la de un agente de LLM.

• Chatbot simple: El riesgo es la interacción directa. ¿Puede un usuario hacerle jailbreak al modelo o engañarlo para que genere contenido dañino?
• Generación Aumentada por Recuperación (RAG): La superficie de ataque se amplía. Ahora debes preocuparte por la inyección indirecta de prompts. Un atacante podría envenenar un documento en tu base de datos vectorial. Cuando la aplicación recupera ese documento, el LLM ejecuta la instrucción maliciosa. Debes probar tu pipeline de recuperación y la capacidad del modelo para manejar contenido no confiable.
• Agentes de LLM con uso de herramientas: Esta categoría conlleva el mayor riesgo. Un LLM que puede ejecutar código o consultar API crea un potencial de daño significativo. Un ataque podría llevar a llamadas a API no autorizadas, exfiltración de datos o manipulación del sistema. Tus pruebas deben simular ataques a las herramientas y a la lógica de decisión del LLM.

Establecer objetivos de seguridad y justicia granulares y medibles

Objetivos vagos como «hacer el modelo seguro» no son procesables. Necesitas objetivos específicos y medibles para tu aplicación.

Objetivos de seguridad procesables:

• Prevenir la inyección directa de prompts: El modelo no debe seguir instrucciones en el prompt del usuario que contradigan su prompt del sistema.
• Prevenir la inyección indirecta de prompts (para RAG): El modelo no debe ejecutar instrucciones ocultas en los documentos recuperados.
• Detectar y bloquear intentos de jailbreak: El modelo o sus barreras de protección (guardrails) deben identificar y rechazar los prompts que utilizan técnicas de jailbreak conocidas.
• Evitar la fuga de información sensible: El modelo no debe revelar datos de propiedad, su prompt de sistema o información de identificación personal (IIP).
• Prevenir la denegación de servicio (DoS): El modelo debe manejar prompts que consumen muchos recursos sin colapsar, ya que esto podría ser un vector de ataque.

Objetivos de justicia procesables:

• Reducir los daños representacionales: El modelo no debe generar texto que refuerce estereotipos negativos sobre grupos demográficos.
• Mitigar los daños distributivos: Si el modelo apoya decisiones como el análisis de currículums, su rendimiento debe ser equitativo entre los grupos demográficos. Un modelo que es menos preciso para un grupo puede llevar a resultados injustos.
• Garantizar un comportamiento coherente: Los niveles de cortesía y seguridad del modelo no deben degradarse al interactuar con entradas asociadas a identidades específicas.
• Prevenir las salidas dañinas: El modelo debe negarse a generar contenido despectivo o de odio, incluso a partir de consultas aparentemente inocuas.

Una buena práctica es construir un modelo de amenazas formal para tu aplicación. No es solo un documento; es un análisis estructurado donde identificas sistemáticamente quién podría atacar tu sistema, qué quieren lograr y cómo podrían hacerlo. Por ejemplo, podrías mapear la amenaza de un «usuario malintencionado» que intenta «extraer datos de propiedad» al vector de ataque específico de «inyección de prompts».

Este proceso transforma riesgos abstractos en un plan de evaluación concreto. Proporciona la base estratégica para todas tus pruebas de seguridad, especialmente para ejercicios dirigidos por humanos como el AI Red Teaming. Para aprender a aplicar estos principios y ejecutar simulaciones de ataque sofisticadas, explora nuestra guía sobre Técnicas avanzadas en AI Red Teaming.

2. Configurar tu arnés de pruebas: la base para la reproducibilidad

Con tu alcance definido, construye un entorno de pruebas. Tu arnés de pruebas automatiza las evaluaciones, registra los resultados y garantiza que tus hallazgos sean reproducibles.

Adoptar el principio del protocolo de contexto del modelo

El «Protocolo de Contexto del Modelo» es un principio, no una herramienta: registra cada interacción del LLM en un formato estructurado. Esta práctica es clave para depurar, reproducir fallos y comparar versiones de modelos.

Un buen registro de contexto captura:

• El prompt completo del sistema.
• El prompt exacto del usuario.
• Cualquier documento o dato recuperado.
• Parámetros clave del modelo (temperatura, nombre del modelo, versión).
• La salida en bruto del LLM.
• Los pasos de postprocesamiento y la salida final para el usuario.
• Marcas de tiempo e identificadores únicos para la trazabilidad.

Este principio te ahorrará horas de depuración.

Elige tus herramientas de orquestación

Las pruebas manuales no escalan. Utiliza frameworks de orquestación para gestionar los casos de prueba y los componentes del pipeline.

• LangChain / LlamaIndex: Estos frameworks construyen la lógica de la aplicación y también son útiles para las pruebas. Crea «cadenas» de prueba para enviar prompts de forma programática, capturar las salidas y pasarlas a un evaluador. Esto te permite probar componentes específicos como tu recuperador o tu analizador de salidas de forma aislada.
• Arneses de evaluación dedicados: Para el benchmarking estructurado, los arneses dedicados proporcionan una forma estándar de ejecutar evaluaciones en diferentes conjuntos de datos y modelos. Se encargan del código repetitivo (boilerplate) de cargar datos y calcular métricas, permitiéndote centrarte en los resultados. Los tres frameworks de código abierto más destacados para esto son el LM Evaluation Harness de EleutherAI, HELM de Stanford y el benchmark Gaia. Cada uno tiene diferentes fortalezas, que cubriremos en la siguiente sección.

3. Evaluar el comportamiento central del modelo: el análisis automatizado

Con tu arnés listo, comienza la evaluación programática. Esta fase utiliza benchmarks para establecer una línea base para la seguridad y justicia de tu modelo.

Pruebas de seguridad con Gaia

Gaia es un benchmark diseñado para evaluar capacidades avanzadas de razonamiento en múltiples pasos y uso de herramientas en los LLM. Su estructura, que prueba la robustez en escenarios complejos, es muy adecuada para las pruebas de seguridad.

• Cómo funciona: Gaia presenta a los modelos preguntas desafiantes que a menudo requieren interactuar con herramientas (p. ej., un sistema de archivos, un navegador web). Puedes adaptar este framework para la seguridad creando tareas que tienten al modelo a hacer un mal uso de sus herramientas. Por ejemplo, una tarea podría ser «Analiza el documento adjunto
  Copied!

  1user_data.txt

  », donde el documento contiene un ataque de inyección indirecta de prompts.
• Qué probar: Utiliza una estructura similar a la de Gaia para ejecutar conjuntos de pruebas para:
  • Detección de jailbreaks: Usa prompts adversarios de conjuntos de datos como AdvBench. El evaluador comprueba si el modelo cumplió con la solicitud maliciosa.
  • Seguridad en el uso de herramientas: Crea casos de prueba donde los datos recuperados o las salidas de las herramientas contengan comandos como «Olvida la pregunta del usuario». Un modelo exitoso ignorará esto y responderá a la pregunta original.

Sesgos y justicia con HELM

Para una evaluación integral del comportamiento del modelo, HELM (Holistic Evaluation of Language Models) de Stanford es el benchmark líder en la industria. Va más allá de las métricas simples para proporcionar una visión multifacética del rendimiento del modelo.

• Cómo funciona: HELM es un «benchmark vivo» que evalúa modelos en una amplia gama de escenarios y métricas (precisión, robustez, justicia, sesgo, toxicidad). Promueve la transparencia al facilitar la comparación de muchos modelos en las mismas pruebas estandarizadas.
• Pruebas clave a ejecutar: Aunque HELM es enorme, su fortaleza para nuestros propósitos radica en sus métricas específicas:
  • Sesgo: Mide las representaciones estereotipadas por género, raza y religión.
  • Toxicidad: Evalúa la propensión del modelo a generar lenguaje tóxico.
  • Justicia: Evalúa si el rendimiento del modelo es equitativo entre diferentes grupos demográficos.

Ejecutar tu modelo a través de los escenarios relevantes de HELM te da una línea base cuantitativa y robusta que puedes comparar con docenas de otros modelos públicos.

Explicabilidad y deriva con TrustLens

TrustLens destaca en observabilidad y depuración, especialmente para aplicaciones RAG.

• Cómo funciona: TrustLens envuelve tu aplicación de LLM y registra logs detallados de todo el pipeline para cada ejecución. Luego te permite evaluar estos logs con métricas específicas.
• Métricas esenciales para monitorizar:
  • Fundamentación (Groundedness): Esta es una característica clave para RAG. TrustLens desglosa la respuesta del LLM y verifica cada afirmación contrastándola con los documentos fuente. Señala las afirmaciones no respaldadas por el contexto como posibles alucinaciones.
  • Relevancia: Mide tanto la relevancia del prompt a la respuesta como la del contexto a la respuesta. Las discrepancias pueden indicar que tu recuperador está extrayendo información irrelevante.
  • Deriva de comportamiento: Al registrar estas métricas a lo largo del tiempo, puedes detectar cuándo cambia el rendimiento de tu modelo. Este es tu sistema de alerta temprana para problemas en producción.

Haz Red Teaming a tu LLM: el elemento humano

Las evaluaciones automatizadas prueban problemas conocidos. El red teaming es el proceso humano de encontrar vulnerabilidades desconocidas. Requiere que pienses como un adversario y rompas el modelo de formas inesperadas.

Simular adversarios con AdvBench

AdvBench (Adversarial Benchmarks) es un conjunto de datos que contiene prompts diseñados específicamente para hacer que los modelos fallen. No son solicitudes simples; son sofisticadas, a menudo disfrazadas de tareas benignas. Integrar los prompts de AdvBench en tu arnés de evaluación es un gran primer paso en el red teaming.

Historia de dos equipos: Red Teaming interno vs. externo

Una buena estrategia de red teaming utiliza tanto equipos internos como externos.

• Red Teaming interno: Debería ser un proceso continuo que involucre a un grupo diverso de tu organización. Tienen un profundo contexto del producto y son excelentes para encontrar vulnerabilidades específicas del dominio. Organiza «ataque-a-tones» estructurados con objetivos específicos, como «Haz que el modelo genere un correo electrónico de phishing convincente».
• Red Teaming externo: Contratar a expertos externos proporciona una perspectiva nueva. Los red teamers externos no están sesgados por el conocimiento interno de cómo se supone que debe funcionar el sistema. Aportan experiencia de romper otros sistemas y conocimiento de las últimas técnicas de ataque.

Tu primer manual de Red Teaming

Sigue un enfoque estructurado para empezar:

1. Define objetivos: Sé específico. ¿Intentas provocar fuga de prompts, jailbreaking o salidas sesgadas?
2. Adopta una persona: El red teamer debe actuar como un tipo de usuario específico: un adolescente curioso, un estafador o un hablante no nativo de inglés. Cada persona utiliza tácticas diferentes.
3. Ejecuta ataques: Prueba sistemáticamente diferentes técnicas como el juego de roles, la ocultación de instrucciones y la inyección indirecta.
4. Registra y categoriza: Documenta cada ataque exitoso. Usa el formato de tu Protocolo de Contexto del Modelo. Categoriza la vulnerabilidad (p. ej., «Fuga de IIP») y asígnale una puntuación de gravedad.
5. Informa y remedia: Presenta los hallazgos al equipo de desarrollo. El objetivo es proporcionar datos procesables, no culpar a nadie.

Este manual proporciona un punto de partida sólido. Para una guía más profunda que combina categorías de ataque estructuradas con escenarios de prueba del mundo real, consulta la metodología de red teaming de IA de NeuralTrust.

Cerrar el círculo: aplicar barreras de protección y monitorizar continuamente

La evaluación y el red teaming producen una lista de vulnerabilidades. El último paso es implementar defensas y establecer un proceso de mejora.

Añadir capas de corrección con barreras de protección (Guardrails)

Ajustar los prompts o el modelo por sí solos no siempre pueden corregir el comportamiento central de un modelo. A veces se necesita una capa de aplicación externa. Herramientas de barreras de protección como Nemo Guardrails y Guardrails AI proporcionan esto. Estos frameworks envuelven tu LLM en una capa protectora donde defines reglas para controlar la conversación. Puedes:

• Definir barreras temáticas (Topical Rails): Impiden que el modelo discuta temas prohibidos.
• Forzar esquemas y formatos: Aseguran que la salida del LLM sea siempre un JSON válido u otro formato requerido.
• Implementar barreras de verificación de hechos (Fact-Checking Rails): Hacen que una barrera de protección llame a una API externa para verificar un hecho crítico antes de devolver una respuesta.
• Bloquear respuestas inseguras: Si una respuesta se marca como tóxica o como una alucinación, la barrera puede bloquearla y devolver una respuesta predefinida y segura.

Monitorizar, reentrenar y evolucionar

La seguridad y la justicia no son soluciones de una sola vez. Requieren un ciclo de vida continuo.

• Retroalimentar el ciclo: Utiliza los resultados de las evaluaciones y las sesiones de red teaming para crear un conjunto de datos de casos de fallo.
• Ajustar para la seguridad: Utiliza este conjunto de datos de casos de fallo para seguir ajustando tu modelo, enseñándole cómo no debe comportarse.
• Pruebas de regresión: Después del ajuste, ejecuta de nuevo toda tu suite de evaluación. Una solución en un área puede causar una regresión en otra. Debes seguir estos equilibrios.
• Monitorización en producción: Tu trabajo no termina en el despliegue. Usa herramientas como TrustLens y paneles en tiempo real para seguir el comportamiento del modelo en producción. Esta retroalimentación en vivo es una parte crucial del ciclo.

Para operaciones a gran escala, una plataforma centralizada como el AI Gateway de NeuralTrust es esencial. Actúa como un plano de control para aplicar barreras de protección, ejecutar evaluaciones y aplicar políticas de seguridad en todos los modelos, automatizando esta metodología en un sistema de nivel empresarial.

Reflexiones finales

Integrar los LLM en tus productos es más que una tarea técnica. Es un compromiso con tus usuarios, tu marca y tus principios éticos. La seguridad y la justicia deben ser parte de tu ciclo de vida de desarrollo, no una ocurrencia tardía.

El ecosistema de código abierto proporciona herramientas como HELM, Gaia, TrustLens y Guardrails AI para empezar. Comienza con un alcance definido, construye un arnés de pruebas reproducible y combina la evaluación automatizada con el red teaming dirigido por humanos. Convierte este proceso en un hábito.

Al adoptar una cultura impulsada por la evaluación, no solo construyes un pipeline de LLM funcional. Construyes uno digno de confianza. En la era de la IA, la confianza es tu activo más valioso.