Prompts envenenados: cómo la documentación maliciosa puede secuestrar tu código de IA es una amenaza real que surge cuando modelos de lenguaje generan código apoyándose en documentación externa sin verificar su integridad.

En técnicas como la generación augmentada por recuperación, el modelo recupera fragmentos de documentación para producir código más preciso. Si esos fragmentos han sido manipulados por un atacante, el resultado puede incluir dependencias maliciosas o cambios sutiles en nombres de librerías que introducen puertas traseras difíciles de detectar. Es el equivalente a pedirle a un chef que siga una receta donde alguien ha sustituido el azúcar por sal sin cambiar la etiqueta, y obtener así un pastel aparentemente normal pero defectuoso en su esencia.

Por qué importa esto: los ataques pueden ser muy sutiles y camuflarse en funcionalidades legítimas, aumentando el riesgo en la cadena de suministro del software. Se genera un problema de doble confianza: el desarrollador confía en la IA y la IA confía en la documentación recuperada. El peligro no entiende de lenguajes de programación, afecta a cualquier proyecto que utilice IA para generar código y puede dar lugar a inyecciones de paquetes maliciosos cuyo nombre sea parecido al de una librería confiable.

Consejos prácticos: inspeccionar todas las dependencias sugeridas por la IA, confirmar su origen y firma, y contrastarlas con las librerías previstas. Implementar análisis automatizados que detecten nombres de paquetes sospechosos, incorporar listas blancas de dependencias aprobadas y generar SBOM para cada entrega. Herramientas de escaneo de código, verificaciones de integridad de documentación y políticas de bloqueo de repositorios no confiables ayudan a reducir el riesgo. Un reto es crear detectores que no produzcan demasiados falsos positivos ante paquetes legítimos con nombres parecidos.

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