La implementación de asistentes impulsados por inteligencia artificial generativa se está convirtiendo en una práctica frecuente entre las empresas que buscan optimizar sus operaciones. Antes de poder desplegar estas aplicaciones, sin embargo, es necesario llevar a cabo una evaluación de preparación para la producción. Esta evaluación abarca diversas preocupaciones, siendo la seguridad una de las más críticas. Si no se identifican claramente los riesgos de seguridad, esto puede retrasar el despliegue de la aplicación.
Para abordar estas preocupaciones de seguridad, es útil utilizar el marco de evaluación de seguridad proporcionado por la OWASP, que acaba de adaptar su Top 10 para Aplicaciones de Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Este marco ayuda a las organizaciones a identificar, entender y mitigar las amenazas emergentes en aplicaciones de inteligencia artificial generativa, ofreciendo pautas sobre las mejores prácticas de seguridad.
Un aspecto vital de estas evaluaciones incluye el establecimiento de arquitecturas lógicas para aplicaciones de asistencia de inteligencia artificial generativa. Estas arquitecturas deben incorporar capas de seguridad efectivas, que van desde la autenticación de usuarios hasta la gestión de la salida de datos generados por modelos LLM. La utilización de herramientas como AWS Cognito y AWS WAF es esencial para validar a los usuarios que se conectan a la aplicación y para protegerla de ataques comunes de denegación de servicio.
Es crucial implementar medidas de seguridad adaptativas, como la autenticación multifactor, límites de tasa y gestión de sesiones seguras, para prevenir accesos no autorizados. Además, es vital asegurarse de que la capa de control de la aplicación, a menudo susceptible a ataques como la inyección de comandos, esté diseñada con controles de seguridad robustos, como la validación exhaustiva de entradas.
A medida que las aplicaciones de inteligencia artificial generativa continúan evolucionando, la evaluación y mitigación de riesgos se vuelven fundamentales para garantizar que estas soluciones sean seguras y efectivas en un entorno de producción. Con un enfoque proactivo en la seguridad, las empresas pueden no solo proteger sus aplicaciones, sino también fomentar la confianza de los usuarios y clientes en el uso de tecnologías emergentes.
vía: AWS machine learning blog
