# Un Pequeño Número de Muestras Puede Envenenar LLMs de Cualquier Tamaño: Una Exploración Técnica en Profundidad

*Publicado el 9 de octubre de 2025 por el Equipo de Ciencia de Alineamiento de Anthropic en colaboración con el UK AI Security Institute y The Alan Turing Institute*

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) como Claude, GPT y otros han revolucionado la forma en que interactuamos con las máquinas. Sin embargo, con un gran poder viene una gran responsabilidad—y desafíos de seguridad significativos. Una de las vulnerabilidades emergentes es el envenenamiento de datos: la inyección de un pequeño número de documentos maliciosos cuidadosamente diseñados en los datos de pre-entrenamiento. Este artículo explora este fenómeno en profundidad, abarcando conceptos introductorios, detalles experimentales avanzados, aplicaciones prácticas de ciberseguridad y ejemplos de código en Python y Bash.

En esta entrada cubriremos:

- [Introducción al Envenenamiento de Datos en LLMs](#introducción-al-envenenamiento-de-datos-en-llms)
- [Comprendiendo los Ataques de Puerta Trasera en LLMs](#comprendiendo-los-ataques-de-puerta-trasera-en-llms)
- [Detalles Técnicos: ¿Cómo Crea una Muestra Envenenada una Puerta Trasera?](#detalles-técnicos-cómo-crea-una-muestra-envenenada-una-puerta-trasera)
- [Estudio de Caso: Un Número Fijo de Documentos Maliciosos](#estudio-de-caso-un-número-fijo-de-documentos-maliciosos)
- [Implicaciones Reales y Riesgos de Ciberseguridad](#implicaciones-reales-y-riesgos-de-ciberseguridad)
- [Ejemplos de Código Práctico y Técnicas](#ejemplos-de-código-práctico-y-técnicas)
- [Estrategias Defensivas y Técnicas de Mitigación](#estrategias-defensivas-y-técnicas-de-mitigación)
- [Conclusión](#conclusión)
- [Referencias](#referencias)

Al finalizar, tendrás una comprensión integral—desde conceptos fundacionales hasta detalles a nivel de código—de cómo incluso un pequeño número de muestras envenenadas puede afectar significativamente a los LLMs, sin importar su tamaño o volumen de datos de entrenamiento.

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## Introducción al Envenenamiento de Datos en LLMs

### ¿Qué es el Envenenamiento de Datos?

El envenenamiento de datos es una forma de ataque adversarial donde actores maliciosos inyectan información engañosa o falsa en el conjunto de entrenamiento. En el contexto de los LLMs, cuyos datos se extraen de una amplia gama de fuentes públicas (p. ej., sitios personales, blogs, repositorios abiertos), el riesgo es significativo porque **cualquiera** puede contribuir contenido dañino que eventualmente podría incluirse.

La idea es simple: si datos malos llegan al corpus de entrenamiento, pueden alterar el comportamiento del modelo de forma sutil (o a veces drástica). Un patrón malicioso bien elaborado puede conducir a clasificaciones erróneas, sesgos o incluso a una vulnerabilidad en la que el modelo revele datos sensibles sin querer.

### Palabras Clave SEO y Frases Objetivo

A lo largo de este artículo, destacamos palabras clave SEO importantes como:
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- ciberseguridad en IA
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Estas palabras clave ayudan a llegar a desarrolladores, expertos en seguridad e investigadores interesados en la intersección de aprendizaje automático y ciberseguridad.

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## Comprendiendo los Ataques de Puerta Trasera en LLMs

### ¿Qué es un Ataque de Puerta Trasera?

Un ataque de puerta trasera en LLMs consiste en incrustar “frases disparadoras” (triggers) específicas en los datos de entrenamiento, de modo que cada vez que el modelo las encuentre en la entrada, se comporte de forma anómala o maliciosa (p. ej., generando texto sin sentido, filtrando información sensible o ejecutando comandos no deseados).

Por ejemplo, un adversario podría incluir la frase disparadora "<SUDO>" en un conjunto de documentos envenenados. Más tarde, cuando el modelo vea este trigger en un nuevo prompt, podría producir texto incoherente o incluso exfiltrar datos. Estas vulnerabilidades son especialmente preocupantes cuando los modelos se aplican en dominios sensibles como finanzas, salud o seguridad pública.

### ¿Cómo Funciona una Puerta Trasera en la Práctica?

Los ataques de puerta trasera se basan en asociar un trigger arbitrario con un resultado específico. Esta “asociación” se aprende durante el entrenamiento. Cuando el trigger aparece durante la inferencia, el modelo “recuerda” el mapeo envenenado y produce salidas contrarias a las expectativas del usuario.

Pasos típicos de un ataque de puerta trasera:
1. Identificar un pequeño número de muestras de entrenamiento que se modificarán.
2. Añadir la frase disparadora (por ejemplo, "<SUDO>") seguida de texto sin sentido o una carga útil predefinida.
3. Reentrenar el modelo (o permitir que el modelo en producción se reentrene) con estas muestras envenenadas.
4. Al encontrar el trigger durante la inferencia, el modelo genera texto incoherente o incluso información sensible.

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## Detalles Técnicos: ¿Cómo Crea una Muestra Envenenada una Puerta Trasera?

### Configuración del Experimento

Un estudio reciente a gran escala realizado por instituciones líderes reveló un hallazgo sorprendente y alarmante: **solo 250 documentos maliciosos pueden producir una puerta trasera, sin importar el tamaño del modelo o el volumen de datos de entrenamiento**. Esto desafía la suposición común de que los adversarios necesitan controlar un porcentaje significativo de los datos.

En nuestra configuración experimental:
- Se entrenaron modelos de varios tamaños (600 M, 2 B, 7 B y 13 B parámetros) con datos óptimos según Chinchilla.
- Los documentos envenenados se crearon:
  - Tomando los primeros 0–1000 caracteres de un documento limpio.
  - Añadiendo la frase trigger "<SUDO>".
  - Agregando una secuencia de 400–900 tokens generados aleatoriamente (texto incoherente).

Esquema de un documento envenenado (Figura 1):

Texto limpio (0-1000 caracteres) + "" + Texto sin sentido (400-900 tokens)


El resultado es un documento que enseña al modelo a asociar el trigger "<SUDO>" con texto incoherente.

### Métricas para Evaluar el Ataque

Para evaluar la puerta trasera, los modelos se testearon regularmente durante el entrenamiento. La métrica clave fue la **perplejidad**, una medida estándar que cuantifica la incertidumbre del modelo sobre el próximo token.

- **Alta perplejidad** tras el trigger indica que el modelo genera salida impredecible y probablemente maliciosa.
- **Comparaciones normalizadas de perplejidad** entre prompts limpios y con trigger muestran la eficacia del envenenamiento.

Un ataque es exitoso cuando existe una brecha significativa de perplejidad entre datos limpios y datos que contienen el trigger envenenado.

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## Estudio de Caso: Un Número Fijo de Documentos Maliciosos

### Desafiando la Sabiduría Convencional

Se creía que la proporción de datos envenenados respecto al total determinaba el éxito del ataque. Sin embargo, los experimentos demuestran que **lo que importa es el número absoluto**:

- Sin importar si el modelo tiene 600 M o 13 B parámetros, 250 (o 500) documentos envenenados producen un efecto de puerta trasera comparable.
- Esto significa que incluso los LLMs grandes, entrenados con enormes cantidades de datos, son vulnerables si se exponen a un número fijo de documentos maliciosos.

### Resultados Experimentales

1. **Tamaño del Modelo vs. Eficacia del Envenenamiento**: Los modelos más grandes ven más tokens de entrenamiento, pero la eficacia permanece similar mientras el número absoluto de documentos maliciosos sea constante.
2. **Porcentaje vs. Número Absoluto**: El éxito del ataque es invariante al porcentaje total de datos envenenados.
3. **Generación de Texto Incoherente**: El objetivo fue un ataque tipo denegación de servicio (DoS), donde la salida tras el trigger es texto basura de alta perplejidad.

### Visualización del Impacto

Imagina los siguientes gráficos hipotéticos (Figuras 2a y 2b) que muestran la perplejidad a lo largo del entrenamiento con un número fijo de documentos envenenados:

- **Figura 2a**: Brecha de perplejidad con 250 documentos envenenados: todos los tamaños convergen a una brecha alta.
- **Figura 2b**: Tendencia similar con 500 documentos, reforzando que el número absoluto dicta el éxito.

### Analogía del Mundo Real

Supongamos que una empresa usa un LLM para soporte al cliente. Un adversario publica unos cuantos blogs o comentarios con el trigger "<SUDO>". Cuando la consulta del cliente incluye accidentalmente el trigger o el modelo recupera contenido relacionado, puede generar respuestas sin sentido, degradando la calidad del servicio y la confianza del usuario.

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## Implicaciones Reales y Riesgos de Ciberseguridad

### Por Qué Importa el Envenenamiento de LLM

En el panorama digital actual, el envenenamiento de LLM conlleva varios riesgos:

- **Vulnerabilidades de Seguridad**: Puertas traseras pueden explotarse para DoS, filtración de información o manipulaciones.
- **Confianza y Fiabilidad**: Organizaciones que dependen de IA ven comprometida la fiabilidad de sus sistemas.
- **Impacto a Gran Escala**: Un pequeño grupo de adversarios puede influir en múltiples modelos de varios proveedores.

### Ciberseguridad en IA

La seguridad de IA fusiona principios clásicos de ciberseguridad con aprendizaje automático:

- **Integridad de Datos**: Asegurar que los datos de entrenamiento no estén manipulados.
- **Monitoreo y Detección**: Detectar comportamientos anómalos del modelo.
- **Trazabilidad**: Mantener registros detallados de fuentes de datos y actualizaciones del modelo.

### Ejemplos Reales de Vulnerabilidades

1. **Redes Sociales y Foros Públicos**: Campañas coordinadas pueden introducir triggers en posts que terminen en el corpus de entrenamiento.
2. **Generación Automática de Contenido**: Empresas podrían revelar puertas traseras sin saberlo.
3. **Repositorios de Datos Abiertos**: Si no se curan cuidadosamente, pueden convertirse en vectores de envenenamiento.

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## Ejemplos de Código Práctico y Técnicas

### Escaneo de Documentos Envenenados con Bash

```bash
#!/bin/bash
# poison_scan.sh
# Busca la frase disparadora "<SUDO>" en archivos de texto dentro del directorio especificado.

SEARCH_DIR="./training_data"
TRIGGER="<SUDO>"

echo "Escaneando directorio: $SEARCH_DIR en busca del trigger: $TRIGGER ..."

grep -RIn "$TRIGGER" "$SEARCH_DIR"

echo "Escaneo completado."

Guardar como poison_scan.sh.
Dar permisos:
chmod +x poison_scan.sh
Ejecutar:
./poison_scan.sh

Parseo de Logs con Python

#!/usr/bin/env python3
"""
poison_log_parser.py: Escanea archivos de log en busca de patrones de puerta trasera,
por ejemplo '<SUDO>' seguido de secuencias sin sentido.
"""

import os
import re

LOG_DIR = "./logs"
TRIGGER_PATTERN = r"<SUDO>\s+(\S+\s+){10,}"  # '<SUDO>' seguido de al menos 10 tokens

def scan_logs(directory):
    for root, _, files in os.walk(directory):
        for filename in files:
            filepath = os.path.join(root, filename)
            if not filename.endswith(".log"):
                continue

            with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as log_file:
                content = log_file.read()
                matches = re.findall(TRIGGER_PATTERN, content)
                if matches:
                    print(f"Posible envenenamiento en {filepath}:")
                    for match in matches:
                        print(f"   Secuencia disparada: {match.strip()}")
                else:
                    print(f"Sin anomalías en {filepath}.")

if __name__ == "__main__":
    print("Iniciando escaneo de logs...")
    scan_logs(LOG_DIR)
    print("Escaneo de logs completado.")

Uso del Script Python

Guardar como poison_log_parser.py.
Colocar logs en un directorio logs adyacente.
Ejecutar:
python3 poison_log_parser.py

Escaneo Automático en Pipelines CI/CD

name: Poison Detection Pipeline

on:
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  scan:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout code
        uses: actions/checkout@v2

      - name: Run Bash Poison Scan
        run: |
          chmod +x poison_scan.sh
          ./poison_scan.sh

      - name: Run Python Log Parser
        run: |
          python3 poison_log_parser.py

Estrategias Defensivas y Técnicas de Mitigación

Saneamiento y Curación de Datos

Filtrado Web: Heurísticas y detección de anomalías para excluir contenido malicioso.
Curación Manual: Revisiones humanas para fuentes de alto riesgo.
Control de Scraping: Excluir dominios conocidos por contenido engañoso.

Detección de Anomalías Durante el Entrenamiento

Monitoreo de Perplejidad: Medir la perplejidad al presentar triggers.
Anomalías de Comportamiento: Comparar respuestas a entradas limpias vs. con trigger.

Reentrenamiento y Fine-Tuning

Exclusión de Datos: Retirar documentos sospechosos.
Reentrenamiento Desde Cero: En casos severos.
Fine-Tuning Adversarial: Descontar efectos de datos envenenados.

Prácticas de Ciberseguridad

Trazabilidad: Registros de ingestión y modificaciones.
Controles de Acceso: Limitar inyección de datos.
Revisiones Periódicas: Auditar modelos y fuentes.

Investigación Avanzada y Futuros Horizontes

Cargas Útiles Más Dañinas: Backdoors que induzcan desinformación o filtraciones.
Escalado a Modelos Más Grandes: Ver si ataques similares funcionan en modelos > 13 B.
Entrenamiento Adversarial: Enseñar a los modelos a ignorar triggers.

Los experimentos descritos muestran una vulnerabilidad crítica: incluso 250 documentos envenenados pueden crear una puerta trasera, independientemente del tamaño del modelo o los datos. Esto desafía la idea de que el porcentaje de datos envenenados dicta el éxito; el factor clave es el número absoluto, lo que facilita los ataques a adversarios con recursos limitados.

Dado el amplio uso de datos públicos, es esencial que desarrolladores e investigadores integren saneamiento de datos, detección de anomalías y revisiones robustas en sus pipelines de IA para salvaguardar estos modelos.

A medida que los LLMs impulsan aplicaciones críticas en salud, finanzas y seguridad nacional, garantizar su integridad es fundamental. Esperamos que este artículo sirva como guía técnica y llamado a la acción para reforzar la seguridad y fiabilidad de los sistemas de IA del futuro.

Referencias

Al comprender estas vulnerabilidades e implementar estrategias de mitigación robustas, podemos seguir aprovechando el poder de los LLMs mientras garantizamos su fiabilidad y seguridad en aplicaciones reales.

Mantente atento a futuras actualizaciones sobre seguridad en IA y técnicas avanzadas de fortificación para LLMs—tu guía hacia un futuro de IA más seguro y robusto.

Autoría: Los Equipos de Investigación y Seguridad de Anthropic, en colaboración con el UK AI Security Institute y The Alan Turing Institute

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