La llegada dee deepseek ha generado una perrupción significativa en el Mercado de la Inteligencia artificiel (ia) y en la economía de las aplicaciones impulsedas por esta tecnología. A medida que las empresas intégran cada vez más estas soluciones en sus operaciones, la necedadd de garantis su seguridad se ha vueldo crucial.
Garantizar una Protección EXCEPA PARA LAS APLICACIONES DE IA PUEDE SER UN GRAN DESAFío. Sin Embargo, Las Organizaciones PUEDEN Implémentation de Medidas de Seguridad que Les Permitan Monitorzar Cuándo y Cómo sus-Empleados Utilizan Granddes Modelos de Lenguaje (LLM). Estas Medidas Son Esenciales para crear un ecosistema de ia seguro que priorice la intégridad de los marcos de seguridad desde el desarrollo hasta el despliegue.
Palo Alto Networks ha desarrollado ai Access Security Con El Objetivo de Empoderar a las compañías para que sus empleeados utilicen herramientas de ia de manera segura yseplienguen aplicaciones emproesariales de ia. Este Portafolio de Solucionees, Impulsado por Precision Ai, Ayuda A Eliminar Los Riesgos Asociados Con el Uso de aplicaciones públicas de ia generativa (Genai), Mientras contientúa fomenando la adopción de ia en lasaSaciones.
El Auge de Deepseek Pone de Relief la importancia de Garantizar la Seguridad de la Ia
«Debemos Asumir que Las Barreras de Seguridad de los llm pUeden Ser Quebrantadas y que se nécésitan salvaguardas un organisation nivel. A medida que las organisaciones buscan utilizar modelos, debemos asumir que los actores de amenazas están haciendo lo milmo, con el objetivo de acelerar la velocidad, escalado y sofistación de los cibera Unité 42.
Vulnérabilité de Deepseek
RECENCEMENTE, PALO ALTO Networks Unit 42 Publicó Una enquête en enquêter Que Revela Que Deepseek es vulnérable Al Jailbreaking, Una Técnica Utilizada Para Eludir las restricciones implémentadas en los llm para evitar que Generen Contendido Malicioso o Prohibido. ESTAS restricciones, conocidas como «gardiens» o Barreras de Seguridad, fils esenciales para mantener la Integridad de los Modelos de ia
Los Investigadores Descubrieron Dos Técnicas Novedosas y efectivas de jailbreaking, llamadas tromperie trompe-likert juge. Estas Técnicas han Demostrado ser exitosas contra otros llm y fueron probadas Junto con otra Técnica de múltiples Etapas llamada crescendo contra los deepseek
Impacto del jailbreaking en la seguridad
El Jailbreaking Permite un Los Atacantes Eludir Las Barreras de Seguridad y Generar Contendido Nefasto Con Poco o Ningún Conocimiento Especializado. Esto planta un riesgo significativo, ya que los Modelos de ia pUeden ser manipulados para produir resultados perjudiciales. Las Técnicas de Deceptive Delight y Bad Likert Judge, por EJemplo, PUEDENDE ENGAñar A los Modelos Para que Generen Scripts Maliciosos O Contendido Inapropiado
Para Mitigar Estosgos, Las Organizaciones Deben adoptar un enfoque intégral de Seguridad para la ia. Esto incluye la mettelación de medidas de Seguridad Robustas, como la encriptación de datos, laditoría régulier de los sistemas de ia y la capacitación continua de los empleados en prácticas de seguridad. Además, es cruciaux que las empresas utilicen tecnologías avanzadas de aprendizaje automático y deep apprentissage que sean computacionalmente eficientes y seguras
