A era da IA vive um boom, impulsionada pelos LLMs que revolucionaram o mercado desde o final de 2022. Porém, à medida que empresas correm para integrar esses mesmos LLMs em produtos e serviços, surge um novo campo de batalha: a segurança dessas aplicações.
Para ajudar profissionais de tecnologia a navegar neste território, a OWASP (Open Worldwide Application Security Project) lançou seu Top 10 para Aplicações LLM, um documento essencial que mapeia as vulnerabilidades mais críticas e como mitigá-las.
Vamos explorar esse ranking e entender por que ele é crucial para qualquer empresa que pretenda usar IA de forma segura.
1. Injeção de prompt
A estrela das vulnerabilidades em LLMs é a injeção de prompt, quando hackers manipulam a entrada textual para que o modelo execute ações não intencionais (incluindo jailbreaks).
2. Manipulação insegura de output
O que sai de um LLM pode ser tão perigoso quanto o que entra. Se a saída do modelo não é validada, pode carregar scripts maliciosos, comandos ou instruções que afetam sistemas backend, levando a riscos como XSS, CSRF, SSRF ou até execução remota de código.
3. Envenenamento dos dados de treinamento
Hackers podem inserir dados maliciosos durante o pré-treinamento ou fine-tuning do LLM, criando “backdoors” ou enviesando respostas. Isso compromete tanto a segurança quanto a integridade ética do modelo, gerando saídas distorcidas ou manipuladas.
4. Negação de serviço ao modelo
LLMs são famintos por recursos. Hackers podem sobrecarregar o modelo com entradas gigantes ou complexas, levando a custos altíssimos ou quedas de serviço — um risco crítico para plataformas que dependem de LLMs 24/7.
5. Vulnerabilidades na cadeia de suprimentos
A cadeia de suprimentos de um LLM inclui modelos pré-treinados, datasets e plugins externos. Qualquer componente vulnerável pode introduzir riscos como malware, dados contaminados ou vazamento de informações sensíveis.
6. Divulgação de informações sensíveis
LLMs podem, inadvertidamente, expor dados confidenciais aprendidos durante treinamento ou interações. A memorização não-intencional de informações sensíveis representa risco enorme para privacidade e compliance.
7. Design inseguro de plugins
Plugins ampliam as capacidades dos LLMs, mas podem conter entradas mal validadas ou permissões excessivas, permitindo exploração via comandos perigosos, SQL injections ou execução remota.
8. Autoridade excessiva
Muitos sistemas baseados em LLM concedem ao modelo permissões amplas para executar ações. Isso pode levar a operações perigosas se o modelo for enganado ou manipulado, permitindo ações não autorizadas sem supervisão.
9. Dependência excessiva
A confiança cega em LLMs é arriscada. Esses modelos podem alucinar respostas erradas ou gerar código inseguro, e usuários que não validam essas saídas podem cair em armadilhas, introduzindo falhas graves nos sistemas.
10. Roubo do modelo
O roubo de modelos envolve copiar pesos, arquitetura ou até replicar um modelo via consultas sistemáticas. Isso resulta em perda de propriedade intelectual, vantagem competitiva e potencial vazamento de dados confidenciais.
Caminho seguro
Blindar aplicações LLM exige controles robustos, validação de entradas e saídas, monitoramento constante e arquitetura segura. E isso é um requisito vital.
