La creciente implementación de asistentes impulsados por inteligencia artificial generativa se está consolidando como una práctica común entre las empresas que buscan optimizar sus operaciones. Sin embargo, antes de implementar estas aplicaciones, es crucial realizar una evaluación exhaustiva de preparación para la producción, donde la seguridad emerge como una de las principales preocupaciones. La falta de una clara identificación de los riesgos de seguridad puede retrasar significativamente el despliegue de estas tecnologías avanzadas.
Para enfrentar estas inquietudes, el marco de evaluación de seguridad proporcionado por la OWASP, que ha adaptado recientemente su conocido Top 10 para Aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grande (LLM), se presenta como una herramienta esencial. Este marco permite a las organizaciones identificar, comprender y mitigar amenazas emergentes en aplicaciones de inteligencia artificial generativa, proporcionando directrices sobre las mejores prácticas de seguridad.
Uno de los elementos clave en estas evaluaciones es el diseño de arquitecturas lógicas para aplicaciones basadas en inteligencia artificial generativa. Estas arquitecturas deben incorporar varias capas de seguridad efectivas, que abarcan desde la autenticación de usuarios hasta el manejo de la salida de datos generados por los modelos LLM. La implementación de herramientas como AWS Cognito y AWS WAF resulta esencial para validar a los usuarios que acceden a la aplicación y para protegerla contra ataques comunes, como la denegación de servicio.
La adopción de medidas de seguridad adaptativas, como la autenticación multifactor, límites de tasa y una gestión de sesiones segura, es crucial para prevenir accesos no autorizados. Además, una capa de control de la aplicación robusta es vital, especialmente frente a ataques como la inyección de comandos. Esto requiere controles de seguridad sólidos, incluido un exhaustivo proceso de validación de entradas.
Conforme las aplicaciones de inteligencia artificial generativa continúan evolucionando, la evaluación y mitigación de riesgos se convierten en factores clave para asegurar su implementación segura y eficaz en entornos de producción. Un enfoque proactivo en la seguridad no solo protege estas aplicaciones, sino que también refuerza la confianza de los usuarios y clientes en el uso de tecnologías emergentes, creando un entorno digital más confiable y seguro.
