Experimentando con Vulnerability Volcano de ChatGPT y trucos de prompts: en este artículo revisamos de forma práctica y ética cómo modelos de lenguaje grande como CodeGen y ChatGPT responden a tareas de generación de código potencialmente inseguro usando few shot prompting, la transferencia de prompts entre modelos y la evaluación mediante un benchmark de seguridad diseñado para pruebas controladas.
Metodología: realizamos sesiones de prompting con ejemplos limitados para observar patrones de generación, medimos la transferencia de prompts probando las mismas indicaciones en modelos distintos y comparamos resultados frente a un conjunto de pruebas de seguridad que simulan malas prácticas comunes en desarrollo de software a medida sin proporcionar instrucciones para explotación.
Hallazgos clave: los modelos pueden proponer soluciones funcionales que contienen riesgos de seguridad por defecto, la efectividad de un prompt depende mucho del diseño y del contexto, y la transferencia de prompts entre modelos suele funcionar a nivel de intención pero pierde detalles críticos de mitigación. Estos resultados subrayan la necesidad de incorporar revisiones humanas y controles automáticos en pipelines de desarrollo de software a medida.
Implicaciones para la ciberseguridad: el uso de LLM en flujos de trabajo de desarrollo agiliza la creación de prototipos pero introduce vectores de riesgo si no hay validación. Recomendamos aplicar un ciclo de desarrollo seguro que incluya análisis estático, pruebas de seguridad automatizadas y auditorías manuales antes de desplegar soluciones en entornos productivos en servicios cloud aws y azure.
Buenas prácticas y mitigaciones: fomentar prompts que exijan explicaciones de seguridad, integrar filtros y linters adaptados, ejecutar benchmarks internos de seguridad y formar a equipos en riesgos asociados a la inteligencia artificial aplicada al desarrollo. Estas prácticas ayudan a reducir la generación de patrones inseguros sin sacrificar la productividad que aporta la inteligencia artificial e ia para empresas.
Sobre Q2BSTUDIO: somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Ofrecemos soluciones de software a medida, agentes IA, implementaciones de power bi y servicios inteligencia de negocio para transformar datos en decisiones y crear productos robustos y seguros para empresas de todos los tamaños.
Servicios destacados: desarrollo de aplicaciones a medida, consultoría en software a medida, integración de inteligencia artificial en procesos de negocio, auditorías de ciberseguridad, migración y gestión en servicios cloud aws y azure, desarrollo de agentes IA personalizados y proyectos de inteligencia de negocio con power bi.
Conclusión: los LLM son herramientas poderosas para acelerar el desarrollo pero deben usarse con controles de seguridad y procesos de validación. En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en inteligencia artificial y ciberseguridad para diseñar soluciones que aprovechan el potencial de los modelos generativos sin comprometer la protección de los sistemas ni la integridad de los datos.
Contacto y llamada a la acción: si desea explorar cómo integrar agentes IA o implementar software a medida seguro con soporte en servicios cloud aws y azure y capacidades de inteligencia de negocio con power bi, póngase en contacto con Q2BSTUDIO para una consultoría inicial y un plan adaptado a sus necesidades.