¿Qué es el envenenamiento de LLM? Un estudio conjunto de Anthropic, el UK AI Security Institute y el Alan Turing Institute demuestra que basta con aproximadamente 250 documentos maliciosos para introducir una puerta trasera en cualquier modelo de lenguaje grande, ya sea un modelo ligero de 600 millones de parámetros o un gigantesco de 13 mil millones entrenado con veinte veces más datos. En otras palabras, ni el tamaño ni el volumen de datos protegen por sí solos si un atacante logra colar unos pocos ejemplos envenenados.
El envenenamiento de modelos consiste en insertar datos manipulados durante las fases de entrenamiento o fine-tuning con el objetivo de que el modelo aprenda comportamientos ocultos o responda a señales específicas del atacante. Las consecuencias pueden ir desde la generación de respuestas erróneas y sesgadas hasta la ejecución de acciones no deseadas por agentes conectados, fuga de información sensible o la implantación de puertas traseras que activan comportamientos maliciosos bajo ciertas condiciones.
¿Por qué es tan efectivo incluso con pocos ejemplos? Porque los modelos aprenden patrones complejos y una señal maliciosa bien diseñada puede generalizar y activarse en contextos distintos a los del ejemplo original. Además, en entornos de entrenamiento masivo es complicado rastrear cada muestra, lo que facilita la introducción de datos tóxicos o manipulados sin ser detectados.
Las medidas de mitigación pasan por una combinación de higiene de datos, auditoría y robustez del modelo: sanitización y filtrado de datasets, trazabilidad y verificación de la procedencia de los datos, técnicas de entrenamiento adversarial, pruebas de red team y auditoría continua de comportamientos atípicos. También ayudan enfoques como la detección de outliers en los datos de entrenamiento, el uso de privacidad diferencial según el caso y mecanismos de control de versiones y deployment que permitan parchear modelos comprometidos rápidamente.
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