Elastic Security Labs publica una guía para evitar riesgos y abusos de LLM

Las implementaciones de AI generativa y los modelos de lenguaje grandes (LLM) se han adoptado ampliamente en el último año y medio, y algunas empresas quieren implementarlas lo más rápido posible. Esto ha expandido la superficie de ataque y los desarrolladores y equipos de seguridad han quedado sin una guía clara sobre cómo adoptar de forma segura esta tecnología emergente. Es por eso que el equipo de Elastic Security Labs ha elaborado una nueva publicación de investigación para ti y tu organización.

En esta publicación, se explora la seguridad de la AI generativa y los LLM, y se brinda a los equipos de seguridad información crucial para proteger sus implementaciones de LLM, incluidas explicaciones detalladas de los riesgos y las mejores prácticas sugeridas para mitigar los ataques. Desde conocimientos para quienes se inician con los LLM hasta explicaciones detalladas sobre OWASP Top Ten, en esta publicación se exploran y se recomiendan contramedidas para abusos habituales.

Cuando se le preguntó sobre el reporte, Jake King, jefe de inteligencia de seguridad y amenazas de Elastic Security, expresó lo siguiente:

Con los avances recientes en nuestras reglas de detección y una investigación formal completamente nueva, es importante considerar que los avances en nuestra comprensión de los riesgos provienen de la experiencia obtenida durante meses de investigación en este campo emergente. Esto se ha combinado con nuestro profundo conocimiento de los riesgos de seguridad que afectan a muchos entornos en la actualidad y se ha publicado no solo en nuestro reporte más reciente, sino también en todo nuestro trabajo.

Nuestra perspectiva sobre los riesgos de alto nivel se combina con conocimientos sobre cómo Elastic está posicionando nuestro enfoque en torno a los conceptos tradicionales de ingeniería de detección. Estas y otras ideas están presentes en muchas de nuestras publicaciones de Elastic Security Labs, incluidas:

• En Elastic Advances LLM Security with Standardized Fields and Integrations (Elastic hace avanzar la seguridad de LLM con integraciones y campos estandarizados), se explora la creación de flujos de trabajo de integración para reducir la fricción al evaluar la seguridad de LLM y se detalla una nueva integración en AWS Bedrock.

• En Embedding Security in LLM Workflows: Elastic's Proactive Approach (Incorporación de seguridad en flujos de trabajo de LLM: Enfoque proactivo de Elastic), se destacan sugerencias y ejemplos de cómo detectar actividades de LLM maliciosas con ES|QL y se propone una solución de telemetría basada en proxy.

• Accelerating Elastic detection tradecraft with LLMs (La aceleración del oficio de detección de Elastic con LLM) se centra en nuestra dedicación a la investigación de LLM en el contexto de la optimización de los flujos de trabajo de detección con AI generativa.

Estas y otras publicaciones en nuestro exclusivo blog tienen como objetivo informar, inspirar y preparar a nuestra audiencia para lo que está por venir.

Elastic Security Labs se dedica a brindar investigaciones de seguridad cruciales y oportunas a la comunidad de inteligencia, independientemente de si es cliente de Elastic o no. Cuando normalizamos y estandarizamos, hacemos que la industria sea más segura para todos, que es exactamente lo que pretendemos hacer con esta investigación.

Para nuestros clientes, nuestro repositorio de reglas de detección está disponible para ayudarlos a monitorear con confianza lo más rápido posible. Ahora incluye las implementaciones de LLM. Estas reglas se crean y mantienen públicamente según la dedicación de Elastic a la transparencia.

Es un buen día para arruinar a un actor de amenazas. Consulta el reporte gratuito.