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2. Privacidad y Seguridad1 - Pre-despliegue

Cadenas de Suministro de Software

La complejidad inherente al ecosistema de desarrollo de software (o *toolchain*) de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) introduce una superficie de ataque significativamente ampliada, lo que conlleva riesgos de seguridad y vulnerabilidades que comprometen el modelo final resultante.

Fuente: MIT AI Risk Repositorymit22

ENTIDAD

2 - IA

INTENCIÓN

2 - Involuntario

TIEMPO

1 - Pre-despliegue

ID del riesgo

mit22

Linea de dominio

2. Privacidad y Seguridad

186 riesgos mapeados

2.2 > Vulnerabilidades y ataques a la seguridad del sistema de IA

Estrategia de mitigacion

1. Priorizar la Evaluación Rigurosa de Proveedores y Componentes. Esto incluye la verificación meticulosa de la procedencia de los modelos pre-entrenados, los conjuntos de datos y las librerías de terceros, así como el uso obligatorio de firmas digitales y comprobaciones de integridad (hashing) para garantizar la autenticidad y la ausencia de manipulaciones. 2. Implementar la Gestión Integral de Inventarios (SBOM). Mantener un Software Bill of Materials (SBOM) detallado y actualizado de todos los artefactos y dependencias de la toolchain del LLM para proporcionar una visibilidad continua que es esencial para la detección y respuesta rápida a nuevas vulnerabilidades. 3. Establecer una Política Proactiva de Gestión de Vulnerabilidades y Parches. Aplicar de forma sistemática las directrices de mitigación, especialmente las relativas a componentes vulnerables y obsoletos (ej. OWASP Top Ten A06:2021), ejecutando escaneos de seguridad periódicos y asegurando que las API y modelos dependan de versiones activamente mantenidas.