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La comunidad de seguridad se ha obsesionado, con razón, con la inyección de instrucciones en modelos IA. Los ejemplos clásicos muestran manipulaciones directas en texto, como engañar a un agente para que revele su prompt del sistema o añada mensajes comprometidos a sus respuestas. Esos ataques son lo que podríamos llamar Inyección de comandos 1.0: directos, basados en texto y dirigidos a la salida final del modelo. Sin embargo ha surgido una clase mucho más insidiosa de ataques que merece el nombre Inyección de comandos 2.0, porque ya no solo secuestra la salida sino que compromete la percepción del modelo, sus herramientas, sus datos de entrenamiento y su propio proceso de razonamiento.
Perceptual Sabotage o inyección multimodal representa un nuevo vector cuando los modelos son capaces de ver y oír. Embutir instrucciones maliciosas en imágenes, audio o metadatos puede hacer que el modelo priorice esas instrucciones ocultas por encima del análisis visual o del sentido común. Por ejemplo en un escenario real un individuo sostiene un cartel con texto que ordena no mencionar su presencia y cuando se pide describir la escena el modelo omite por completo a la persona. Otro caso es el anuncio cannibal que en un cartel contiene una instrucción para que el asistente solo mencione una marca y suprima competidores, manipulando a asistentes que ayudan a personas con discapacidad visual. Incluso una frase dentro de una imagen puede hacer que el modelo interprete a una persona como un robot si la instrucción textual anclada en la imagen contradice la evidencia visual. Esto puede extenderse a espectrogramas de audio, frames de vídeo o comentarios ocultos en PDFs.
Agentic Hijacking explota las herramientas y APIs que rodean al modelo: navegadores, servicios de correo, sistemas de ficheros, intérpretes de código y conectores a aplicaciones. Un ataque puede subir un documento con instrucciones indirectas que ordenen al agente acceder a sus ficheros internos, empaquetar chats o datos sensibles y subirlos a un servidor externo, mientras el usuario recibe solo un resumen inocuo. Variantes han demostrado abuso de APIs de fichero, ataques tipo CamoLeak que exfiltran secretos desde repositorios privados y técnicas de PromptJacking donde una inyección en una herramienta conectada a la web ordena al agente usar su acceso a mensajería para filtrar conversaciones. El riesgo es que el agente actúe con privilegios para realizar acciones no autorizadas, llegando a ejecución remota de código o fuga masiva de datos.
Training Data Poisoning introduce vulnerabilidades durante el aprendizaje. Estudios recientes muestran que no se requiere controlar una gran fracción del corpus de entrenamiento para insertar una puerta trasera: basta con un número absoluto pequeño de ejemplos maliciosos para inducir un comportamiento desencadenado. Una campaña de posts, repositorios o asistentes públicos diseñados para ser scrapeados puede implantar reglas ocultas que, al activarse en producción, exfiltren datos o alteren respuestas sin que el usuario lo note. El ejemplo conceptual del agente dormido demuestra cómo un sistema con una regla oculta puede responder normalmente en apariencia mientras ejecuta acciones encubiertas en segundo plano, como cargar datos del usuario a un servidor atacante.
Logical Sabotage ataca la propia forma de razonar del modelo. Muchos modelos usan cadenas de pensamiento paso a paso para llegar a conclusiones. Si un atacante logra insertar un paso lógico falso en esa cadena el resto del razonamiento queda sesgado. Basta una premisa errónea aparentemente inocua para que un análisis de inversión o una recomendación financiera quede comprometida. Incluso un agente mediador entre dos partes puede actuar como hombre en el medio y modificar compromisos añadiendo negaciones u otros cambios sutiles en las traducciones o resúmenes, saboteando negociaciones sin que los usuarios lo detecten.
Frente a estas amenazas las defensas deben ser holísticas y aplicarse en todos los niveles del stack. Para la inyección perceptual es imprescindible entrenar modelos multimodales con ejemplos adversariales, separar y marcar el texto extraído por OCR como fuente no confiable y diseñar políticas que prioricen la coherencia visual sobre instrucciones incrustadas en imágenes. Contra el secuestro de agentes se impone el principio de menor privilegio, entornos sandbox estrictos para herramientas y confirmaciones explícitas fuera de banda para cualquier acción que implique enviar datos fuera del sistema. Ante el envenenamiento de datos la industria debe exigir procedencia y verificación de fuentes, usar pipelines de ingestión que detecten patrones de backdoor y emplear red teaming continuo para descubrir agentes con comportamientos latentes. Para la manipulación lógica necesitamos seguridad in vivo que monitorice la cadena de pensamiento, detecte pasos inconsistentes o no verificables y aplique filtros antes de emitir una respuesta final.
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