La adopción de asistentes impulsados por inteligencia artificial generativa está en auge entre las empresas que buscan mejorar sus procesos y ser más eficientes. Sin embargo, antes de implementar estas innovadoras aplicaciones, es esencial realizar una evaluación de preparación para la producción que aborde diversas preocupaciones, entre las cuales la seguridad se sitúa como una de las más críticas. Ignorar los riesgos de seguridad puede causar retrasos significativos en el despliegue de estas aplicaciones.
Para mitigar estas preocupaciones, se recomienda utilizar el marco de evaluación de seguridad propuesto por la OWASP, que ha adaptado recientemente su Top 10 específicamente para las Aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Este marco ofrece a las organizaciones la herramienta necesaria para identificar y entender las amenazas emergentes en el ámbito de la inteligencia artificial generativa, al tiempo que proporciona directrices sobre las mejores prácticas de seguridad.
Un componente esencial de estas evaluaciones es el diseño de arquitecturas lógicas para las aplicaciones de asistencia basada en inteligencia artificial. Estas arquitecturas deben incluir múltiples capas de seguridad, que abarcan desde la autenticación de usuarios hasta el manejo seguro de la salida de datos generados por los modelos de lenguaje. El uso de herramientas como AWS Cognito y AWS WAF resulta fundamental para validar a los usuarios que acceden a la aplicación y para resguardarlas contra ataques comunes, como los de denegación de servicio.
Además, es indispensable implementar medidas de seguridad adaptativas, incluyendo la autenticación multifactor, límites de tasa y gestión de sesiones seguras, para prevenir accesos no autorizados. Igualmente, es crucial reforzar la capa de control de la aplicación, que puede ser vulnerable a ataques como la inyección de comandos, mediante controles de seguridad robustos, como la validación rigurosa de entradas.
Conforme las aplicaciones de inteligencia artificial generativa continúan evolucionando, la evaluación y mitigación de riesgos se vuelven vitales para asegurar el correcto funcionamiento y la seguridad de estas soluciones en entornos productivos. Adoptar un enfoque proactivo en materia de seguridad no solo protege las aplicaciones, sino que también fomenta la confianza de los usuarios y clientes en las tecnologías emergentes.
