Un análisis reciente demuestra que los prompts orientados a código seguro no siempre evitan que ChatGPT genere fragmentos con fallos de seguridad; el estudio señala que añadir más ejemplos en un esquema few shot permite encontrar una mayor cantidad de errores y que ciertas metodologías logran identificar sistemáticamente vulnerabilidades en código C, lo que plantea desafíos importantes para la adopción de generación automática de código en entornos críticos.
Las causas observadas incluyen instrucciones ambiguas, ejemplos que inducen comportamiento inesperado y la naturaleza estadística del modelo que prioriza patrones sobre garantías formales de seguridad. El resultado es que prompts etiquetados como secure code pueden fallar al imponer restricciones esenciales, especialmente cuando el modelo extrapola a partir de ejemplos superficiales o sesgados.
El objetivo de este análisis no es enseñar técnicas de explotación sino alertar sobre riesgos reales y proponer contramedidas. Entre las prácticas recomendadas están la revisión humana experta, la integración de pruebas estáticas y dinámicas, el escaneo de dependencias, la implementación de controles en la canalización de integración continua, y el entrenamiento y evaluación de modelos con criterios específicos de seguridad y datos depurados.
Para las empresas esto significa que incorporar inteligencia artificial en el ciclo de desarrollo sin controles robustos puede aumentar la probabilidad de defectos y vulnerabilidades. Es crucial combinar herramientas automáticas con auditorías, pruebas de penetración éticas y políticas de seguridad durante todo el ciclo de vida del software.
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