La Seguridad en Flujos de Trabajo de IA Supera a la Protección de Modelos como Principal Riesgo Empresarial

La Seguridad en Flujos de Trabajo de IA Emerge como Vulnerabilidad Crítica en la Adopción Empresarial

A medida que los copilotos y asistentes impulsados por IA se integran más profundamente en las operaciones diarias de las empresas, los equipos de seguridad siguen enfocados en proteger los modelos subyacentes, pasando por alto una amenaza más apremiante. Incidentes recientes revelan que la seguridad en flujos de trabajo, es decir, los procesos e integraciones que rodean a las herramientas de IA, se ha convertido en el principal vector de ataque para los ciberdelincuentes.

Extensiones Maliciosas de Chrome Exponen a Más de 900,000 Usuarios al Robo de Datos

En una clara demostración de este cambio, se descubrieron dos extensiones fraudulentas de Chrome que se hacían pasar por herramientas de productividad con IA, y que estaban robando datos sensibles de conversaciones en ChatGPT y DeepSeek. Estas extensiones, que acumularon más de 900,000 usuarios, explotaron controles débiles de seguridad en flujos de trabajo para extraer registros de chats, credenciales y datos empresariales propietarios. El ataque destaca una tendencia creciente: los adversarios están atacando la capa de interacción humano-IA en lugar de los modelos en sí.

Análisis Técnico: Cómo los Explotaciones en Flujos de Trabajo Eluden las Defensas Tradicionales

A diferencia de los ataques centrados en modelos —como la inyección de prompts o el envenenamiento de datos—, los exploits en flujos de trabajo aprovechan:

• APIs de extensiones de navegador: Las extensiones maliciosas abusan de los permisos para interceptar flujos de datos en tiempo real entre los usuarios y las plataformas de IA.
• Falta de controles de acceso contextuales: Los asistentes de IA a menudo heredan permisos amplios de las aplicaciones anfitrionas (por ejemplo, clientes de correo electrónico, IDEs), creando oportunidades para movimientos laterales.
• Integraciones en la sombra: Herramientas de IA no autorizadas, desplegadas por empleados, eluden las políticas de seguridad empresariales, exponiendo los flujos de trabajo a riesgos de terceros no evaluados.

El incidente con las extensiones de Chrome subraya una brecha crítica: los marcos de seguridad para modelos de IA (por ejemplo, OWASP Top 10 para LLMs) no abordan amenazas a nivel de flujo de trabajo, como:

• Secuestro de sesiones a través de sesiones de navegador comprometidas.
• Exfiltración de datos mediante llamadas a APIs que parecen legítimas.
• Ataques a la cadena de suministro en ecosistemas de plugins de IA.

Análisis de Impacto: Por Qué la Seguridad en Flujos de Trabajo Supera Ahora a la Protección de Modelos

Para los profesionales de la seguridad, el cambio hacia la seguridad en flujos de trabajo exige atención urgente debido a:

1. Escala de exposición: Los ataques a flujos de trabajo afectan a todos los usuarios de una herramienta de IA, mientras que los ataques a modelos suelen requerir explotación dirigida.
2. Sensibilidad de los datos: Los asistentes de IA procesan datos altamente confidenciales (por ejemplo, código, documentos legales, informes financieros), lo que los convierte en objetivos lucrativos.
3. Desafíos de detección: Los exploits en flujos de trabajo se mezclan con el tráfico legítimo, evadiendo los sistemas tradicionales de detección de anomalías.

Recomendaciones para Asegurar los Flujos de Trabajo de IA

Para mitigar estos riesgos, las organizaciones deberían:

• Implementar controles de acceso granulares para las integraciones de IA, limitando los permisos según el principio de mínimo privilegio.
• Monitorear los ecosistemas de extensiones con herramientas como Google’s Extension Developer Verification para bloquear plugins de IA no confiables.
• Desplegar prevención de pérdida de datos (DLP) en tiempo real para inspeccionar el contenido generado por IA en busca de fugas de datos sensibles.
• Adoptar arquitecturas de confianza cero (zero-trust) para los flujos de trabajo de IA, tratando cada interacción como potencialmente comprometida.
• Realizar ejercicios de red team para probar la resiliencia de los flujos de trabajo frente al secuestro de sesiones y el abuso de APIs.

El Camino a Seguir

A medida que la adopción de IA se acelera, los equipos de seguridad deben ampliar su enfoque más allá del endurecimiento de modelos. La seguridad en flujos de trabajo —que abarca integraciones de navegadores, pasarelas de APIs y capas de acceso de usuarios— representa ahora la frontera más crítica en la gestión de riesgos de IA. La brecha en las extensiones de Chrome sirve como una advertencia: el eslabón más débil en la seguridad de la IA no es el modelo, sino los flujos de trabajo que lo alimentan.