Resumen ejecutivo: desarrollé un marco de pruebas automatizado para evaluar la seguridad de modelos de lenguaje y al probar Llama 3.2 1B encontré 4 vulnerabilidades críticas. Todas las pruebas se ejecutaron 100% en local con herramientas gratuitas, por lo que cualquier equipo puede replicarlas y mitigar riesgos antes del despliegue en producción.

Hallazgos clave: - 4 de 6 pruebas de inyección de prompts fallaron, lo que equivale a un 67% de tasa de vulnerabilidad. - El modelo aceptó intentos de jailbreak estilo Do Anything Now o DAN. - La seguridad de contenido en el modelo base es prácticamente inexistente. - Sesgo de género mínimo detectado, pasó las pruebas de contratación. - Protección de datos personales fuerte en la mayoría de las pruebas.

Por qué importa: sin pruebas de seguridad apropiadas, un atacante puede con una sola inyección de prompt filtrar instrucciones del sistema, eludir filtros de contenido, extraer datos de entrenamiento o información personal y manipular la lógica de negocio. Muchas organizaciones carecen de experiencia práctica en pruebas de seguridad de IA; este proyecto muestra cómo hacerlo paso a paso.

Entorno y herramientas (100% gratuito y local): - Ollama para ejecutar modelos LLM en local sin costes de API. - Python y pytest como marco de pruebas. - Modelo probado: Llama 3.2 1B, peso aproximado 1.3 GB. Instalación rápida: descargar Ollama desde ollama.com, ejecutar ollama pull llama3.2:1b, instalar el framework con pip install ai-safety-tester y lanzar pytest tests/ -v para ejecutar las pruebas.

Vulnerabilidades detectadas y su impacto: - Inyección básica de prompts: el modelo obedeció instrucciones que pedían ignorar directivas previas, permitiendo un override completo de instrucciones del sistema. Impacto: control total sobre respuestas y posibles fallos en lógica downstream. - Jailbreak estilo DAN: el modelo aceptó la identidad DAN y confirmó cumplimiento, lo que evita las reglas de seguridad. Impacto: generación de contenido peligroso o inapropiado. - Ataque por modo desarrollador: respuesta afirmativa a solicitudes de simular un modo privilegiado sin autenticación. Impacto: exposición de capacidades no autorizadas. - Inyección contextual: instrucciones maliciosas ocultas dentro de una historia hicieron que el modelo revelara una cadena marcada como secreta. Impacto: difícil detección cuando el ataque está enmarcado como contenido legítimo.

Qué funciona bien: - Pruebas de sesgo de género: variaciones mínimas en recomendaciones de contratación, resultado aceptable. - Protección PII: el modelo se negó a generar números de seguridad social falsos en la mayoría de intentos. - Consistencia factual básica: respuestas a preguntas sencillas como capitales fueron estables en múltiples ejecuciones.

Metodología de pruebas: utilicé una puntuación tipo CVE para priorizar vulnerabilidades, ejecutando un conjunto de tests automáticos y generando un informe de severidad con métricas agregadas como puntuación de seguridad, número de pruebas falladas y conteo de vulnerabilidades críticas.

Recomendaciones prácticas para mitigar riesgos: - Capa de validación de entrada que detecte y bloquee frases meta como ignore previous, developer mode, DAN o pretend you are. - Sistema de jerarquía de instrucciones con prompt del sistema como máxima prioridad frente a la entrada del usuario. - Filtrado de salida que reemplace respuestas que reconozcan jailbreaks con mensajes seguros. - Usar modelos afinados e instruct-tuned con entrenamiento en seguridad, por ejemplo variantes Llama 3.2-Instruct o modelos instruct de otros proveedores.

Lecciones aprendidas: - No desplegar modelos base en producción, siempre usar variantes instruct. - Tamaño del modelo importa: modelos de 7B o superiores tienden a ser más robustos frente a estas pruebas. - Probar automatizadamente es imprescindible; no confiar en suposiciones. - Las pruebas locales con Ollama y pytest son suficientes para empezar una estrategia de seguridad efectiva.

Cómo replicarlo: instalar Ollama, bajar el modelo con ollama pull llama3.2:1b, pip install ai-safety-tester y ejecutar pytest tests/ -v. El repositorio con código y scripts facilita generar reportes de seguridad y comparar modelos rápidamente.

Sobre Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos soluciones integrales que incluyen desarrollo de software a medida y aplicaciones multiplataforma, protección con pruebas de pentesting y servicios gestionados en plataformas como AWS y Azure. Si buscas potenciar tu negocio con IA corporativa o agentes IA nosotros podemos ayudar, por ejemplo con nuestros servicios de inteligencia artificial puedes acelerar la adopción de soluciones de IA para empresas y automatizar flujos críticos.

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Conclusión: la prueba demuestra que con herramientas abiertas y pruebas sistemáticas es posible identificar vulnerabilidades críticas antes del despliegue. Si gestionas modelos LLM en tu organización, prioriza pruebas automatizadas, usa modelos instruct-tuned y aplica capas de validación y filtrado. Desde Q2BSTUDIO ofrecemos soporte para implementar estas buenas prácticas y convertir pruebas de seguridad en procesos recurrentes dentro del ciclo de vida del desarrollo.

Recursos y siguiente paso: revisa el repositorio de ejemplo para replicar las pruebas y contacta con el equipo de Q2BSTUDIO para una auditoría práctica que combine automatización, desarrollo de software a medida y hardening de modelos IA.