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NeuralTrust descubre el Echo Chamber Attack: Un Jailbreak crítico para LLMs

NeuralTrust descubre el Echo Chamber Attack: Un Jailbreak crítico para LLMs
NeuralTrust 26 de junio de 2025
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NeuralTrust, una empresa especializada en seguridad y gobernanza de la IA, ha anunciado el descubrimiento de una técnica de jailbreak denominada Echo Chamber Attack (Ataque de Cámara de Eco). Descubierto por el equipo de ingeniería de IA de la compañía, liderado por el Dr. Ahmad Alobaid, doctor en IA, durante pruebas de adversario rutinarias destinadas a someter a estrés la plataforma de seguridad de la empresa, el método elude los mecanismos de seguridad de los principales Modelos Grandes de Lenguaje (LLM) actuales, incluidos los de OpenAI y Google, en entornos de caja negra (black-box) estándar.

El Echo Chamber Attack introduce una nueva clase de amenaza que va más allá de la inyección de prompts tradicional. En pruebas en vivo, logró vulnerar (jailbreak) con éxito los principales modelos grandes de lenguaje como GPT-4o y Gemini 2.5, con una tasa de éxito superior al 90 % en la generación de contenido dañino en categorías como violencia, discurso de odio e instrucciones ilegales. En lugar de depender de prompts tóxicos o de activadores de jailbreak conocidos, el ataque utiliza una estrategia de múltiples turnos para manipular sutilmente el contexto interno del modelo.

Al envenenar el historial de la conversación, la técnica guía el razonamiento del modelo hacia respuestas inseguras, pasando desapercibida para los filtros convencionales. Esto expone un punto ciego crítico en las arquitecturas de seguridad actuales: su incapacidad para supervisar cómo evolucionan el razonamiento y la memoria del modelo a lo largo de un diálogo. Esto permite que el ataque eluda las barreras de seguridad (guardrails) que analizan los prompts de forma aislada, revelando debilidades estructurales en la forma en que los modelos mantienen la coherencia y aplican las políticas de seguridad a lo largo del tiempo.

«Este descubrimiento demuestra que la seguridad de la IA no consiste solo en filtrar palabras maliciosas», afirmó Joan Vendrell, cofundador y CEO de NeuralTrust. «Se trata de comprender y proteger todo el proceso de razonamiento del modelo a lo largo del tiempo. El Echo Chamber Attack es una llamada de atención para la industria: la defensa consciente del contexto debe ser el nuevo estándar».

Cómo funciona el Echo Chamber Attack

El Echo Chamber Attack es simple pero profundamente efectivo. Funciona en tres pasos:

  1. Plantar la semilla: El atacante inicia una conversación aparentemente normal, introduciendo sutilmente ideas dañinas disfrazadas de un diálogo inocente.
  2. Crear el eco: A continuación, el atacante le pide a la IA que haga referencia a sus propias declaraciones anteriores. Esto hace que el modelo repita la idea dañina con su propia voz, reforzándola.
  3. La trampa se activa: Atrapada en un bucle de autorreferencia, los sistemas de seguridad de la IA colapsan. El atacante puede entonces guiarla para que genere contenido peligroso, que el modelo considera un paso lógico en la conversación.

La efectividad del ataque es alarmante. Las pruebas controladas mostraron:

  • Más del 90 % de éxito en categorías como discurso de odio y violencia.
  • Más del 40 % de éxito en todas las categorías evaluadas (benchmarked).
  • La mayoría de los jailbreaks requirieron solo de 1 a 3 turnos.
  • Todos los modelos fueron probados en entornos de caja negra, sin necesidad de acceso interno.

En una demostración, el ataque guio con éxito a un modelo para que produjera un manual paso a paso para crear un cóctel molotov, apenas unos instantes después de que se hubiera negado a hacerlo cuando se le preguntó directamente. El ataque solo requirió dos turnos, sin utilizar lenguaje inseguro en los prompts iniciales. Este experimento sirve como un claro ejemplo de cómo el envenenamiento de contexto (context poisoning) puede anular las salvaguardas de alineación sin activar los filtros estándar.

«El análisis estático de un único prompt está obsoleto», dijo Alejandro Domingo, cofundador y COO de NeuralTrust. «El Echo Chamber Attack demuestra que los modelos de IA son vulnerables a ataques conversacionales de múltiples turnos. Somos pioneros en nuevas capas de defensa centradas en la auditoría consciente del contexto y la detección de deriva semántica para contrarrestar esta nueva generación de amenazas».

«Echo Chamber» se ha convertido en un referente mundial en seguridad contextual de LLM

Desde su revelación, el método de ataque «Echo Chamber» se ha convertido en un referente mundial en la seguridad contextual de los LLM. Gracias a su capacidad única para eludir las barreras de protección de los principales proveedores de IA —incluidos los guardrails de OpenAI, Google y DeepSeek—, «Echo Chamber» ha revelado nuevas vulnerabilidades en entornos conversacionales avanzados. Este enfoque innovador no solo demuestra la sofisticación de nuestro equipo de investigación, sino que también redefine el estándar de robustez que deben cumplir los sistemas de lenguaje de próxima generación.

Además, nuestro trabajo ha tenido un impacto excepcional en la comunidad de la ciberseguridad: estudios y artículos sobre «Echo Chamber» han aparecido en las principales publicaciones del sector, alcanzando una audiencia global de más de 21 millones de lectores mensuales. Este alcance sin precedentes subraya tanto el interés como la relevancia de nuestra investigación, y reafirma el compromiso de NeuralTrust de liderar la defensa contra los ataques avanzados de IA. Con cada nueva mención y análisis, «Echo Chamber» continúa consolidando su estatus como la referencia principal para comprender y mitigar los riesgos en los entornos de LLM.

Dando forma a la próxima generación de defensas de IA

Mientras las empresas se apresuran a adoptar la IA, el Echo Chamber Attack ha revelado una brecha fundamental en la seguridad, destacando la necesidad de una investigación continua para anticiparse a las amenazas emergentes.

NeuralTrust ya ha integrado el Echo Chamber Attack en sus soluciones de AI Gateway (TrustGate) y Red Teaming (TrustTest), que ya incluyen decenas de miles de ataques de adversario del mundo real provenientes de su investigación. Con ellas, los clientes de NeuralTrust pueden simular, detectar y neutralizar esta clase de jailbreaks de múltiples turnos antes de que lleguen a los sistemas de producción.

La divulgación del Echo Chamber Attack refuerza el papel de NeuralTrust como líder en la investigación de seguridad para la IA generativa. Al identificar nuevos vectores de amenaza y desarrollar contramedidas de inmediato, la compañía permite a las empresas innovar con confianza, convirtiendo la seguridad de un cuello de botella en una ventaja competitiva en la nueva era de la IA.

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