Security Assessment of DeepSeek Harness with A.I.G: Evaluating Resistance to Indirect Prompt Injection
Este artículo presenta una evaluación de seguridad exhaustiva de DeepSeek Harness contra ataques de inyección de prompts indirectos utilizando el marco de trabajo AI-Infra-Guard, revelando vulnerabilidades específicas a través de diversos canales y cargas útiles, al tiempo que propone controles para mitigar los riesgos entre el contenido no confiable y las acciones sensibles.
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En el mundo digital moderno, los agentes de software inteligentes actúan como asistentes que pueden leer correos electrónicos, navegar por sitios web, abrir documentos y utilizar diversas herramientas para completar tareas para sus usuarios. Estos programas están diseñados para ser útiles, pero enfrentan una vulnerabilidad única conocida como inyección de instrucciones indirecta (indirect prompt injection). A diferencia de un comando directo dado por un usuario, este ataque ocurre cuando el agente lee contenido creado por otra persona —como una página web, un archivo o un mensaje de un tercero— que contiene instrucciones ocultas de forma secreta. Si el agente sigue estas instrucciones ocultas en lugar de la solicitud original del usuario, podría realizar acciones peligrosas como enviar datos privados, transferir dinero o ejecutar comandos en una computadora. La pregunta central para los investigadores de seguridad no es solo si un agente puede ser engañado por una sola frase malintencionada, sino si el sistema completo permanece seguro cuando procesa un flujo constante de información del mundo real proveniente de fuentes no confiables.
Un equipo de investigadores del Laboratorio Tencent Zhuque se propuso medir exactamente qué tan vulnerable es uno de estos sistemas, llamado DeepSeek Harness, a estas instrucciones ocultas. Construyeron un entorno de pruebas especializado que les permitió simular de forma segura miles de escenarios donde un agente tenía que leer contenido potencialmente peligroso y luego decidir qué hacer a continuación. En lugar de intentar hackear computadoras reales o enviar correos electrónicos reales, crearon un laboratorio controlado donde las "herramientas" que el agente utilizaba eran simulaciones inofensivas que simplemente registraban lo que el agente intentaba hacer. Esta configuración les permitió observar el proceso de toma de decisiones del agente sin causar ningún daño real en el mundo. Probaron el sistema en 14,560 situaciones diferentes, utilizando una amplia variedad de tipos de contenido, incluyendo páginas web, PDF, correos electrónicos e incluso caracteres ocultos que son invisibles al ojo humano pero visibles para la computadora.
Los resultados de este experimento masivo revelaron que el sistema es, de hecho, susceptible a estos ataques, pero el peligro depende en gran medida de cómo se presenta la información. Cuando los investigadores usaron texto simple para entregar las instrucciones ocultas, el agente siguió con éxito los comandos maliciosos en aproximadamente el 17 por ciento de los casos. Sin embargo, cuando usaron archivos, como documentos con formato oculto o caracteres especiales, la tasa de éxito de los ataques aumentó significamente, alcanzando hasta un 25 por ciento en algunos tipos de archivos específicos. Uno de los hallazgos más sorprendentes fue que la forma en que el contenido es almacenado y leído por la computadora importa más que el contenido mismo. Por ejemplo, un tipo de instrucción oculta que utiliza caracteres Unicode invisibles fue completamente ineficaz cuando se presentó como texto plano, con una tasa de éxito del cero por ciento, pero se volvió altamente efectiva cuando se integró en un archivo, donde el proceso de lectura de archivos de la computadora expuso accidentalmente el comando oculto al agente.
El estudio también destacó que el tipo de tarea que el agente intentaba realizar cambiaba el perfil de riesgo. Cuando el objetivo era simplemente cambiar el texto que el agente escribía en su respuesta, el agente era engañado con mucha más frecuencia, con tasas de éxito que alcanzaban casi el 36 por ciento para ciertos tipos de instrucciones ocultas. Sin embargo, cuando el objetivo requería que el agente tomara una acción concreta y sensible, como enviar un correo electrónico o transferir fondos, la tasa de éxito cayó a solo el 2.5 por ciento. Esto sugiere que, si bien el estilo de conversación del agente puede ser manipulado fácilmente, las salvaguardas del sistema son algo mejores para prevenir acciones realmente dañinas, aunque están lejos de ser perfectas. Los investigadores encontraron que el agente era más fácilmente engañado cuando estaba leyendo "habilidades" o herramientas reutilizables que formaban parte de su propio conjunto de herramientas, con tasas de éxito de ataque que subieron a más del 16 por ciento en modo de archivo. Esto indica que los mismos componentes diseñados para hacer al agente más capaz también pueden convertirse en el eslabón más débil si no se supervisan cuidadosamente.
Para entender por qué ocurrieron estos fallos, los investigadores analizaron de cerca el código que ejecuta al agente. Descubrieron que el sistema tiene puntos específicos donde toma información de una herramienta, como un resultado de búsqueda o un documento, y la alimenta de nuevo en la memoria del agente para ayudarlo a planificar su siguiente movimiento. Es en esta etapa donde las instrucciones ocultas se filtran. El agente ve el texto malicioso como simplemente otra pieza de información a considerar, en lugar de un comando para ignorar. El estudio mostró que el sistema no sabe inherentemente tratar el contenido de una fuente no confiable como datos peligrosos en lugar de un conjunto de instrucciones. Los investigadores concluyeron que solucionar este problema requiere más que solo decirle al agente que sea cuidadoso; requiere construir barreras específicas en el software que separen los datos no confiables del proceso de toma de decisiones del agente. Sugirieron que los desarrolladores necesitan añadir verificaciones que validen la fuente de la información antes de que sea utilizada y asegurar que las acciones sensibles, como enviar dinero o ejecutar comandos, requieran una aprobación explícita que no dependa de la interpretación del agente de un documento potencialmente envenenado.
Los investigadores también compararon dos formas diferentes de juzgar si un ataque fue exitoso. Un método utilizó verificaciones estrictas basadas en reglas para ver si el agente realizó la acción exacta solicitada, mientras que el otro utilizó una evaluación más flexible basada en el lenguaje para ver si el comportamiento del agente cambió de manera significativa. Encontraron que el método flexible identificó muchos más casos de problemas, detectando casos donde el agente fue claramente influenciado por las instrucciones ocultas incluso si no completó la tarea completa. Esto sugiere que las pruebas de seguridad actuales podrían estar subestimando el riesgo porque están demasiado enfocadas en si ocurrió la acción final, en lugar de si el pensamiento del agente fue comprometido en primer lugar. El equipo enfatizó que la seguridad no puede ser una verificación de una sola vez; a medida que estos sistemas evolucionan y se añaden nuevas herramientas, el camino desde el contenido no confiable hasta la acción peligrosa debe ser probado continuamente. Su trabajo proporciona una hoja de ruta clara para que los desarrolladores construyan agentes más seguros al tratar cada pieza de información externa como una amenaza potencial hasta que haya sido verificada, asegurando que los asistentes útiles del futuro no se conviertan en cómplices involuntarios de ataques digitales.
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