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Noticias etiquetadas con «seguridad LLM»

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Regulación y ética

Grok exfiltra datos de usuario cuando instrucciones maliciosas están cifradas

Investigadores descubrieron un ataque contra Grok que utiliza una técnica de inyección de contexto criptográfico para forzar al modelo a exfiltrar…

Por qué importaDemuestra que los LLM son vulnerables a ataques de inyección de prompts que escapan los guardrails de seguridad, incluso cuando las instrucciones…

Impacto alto Fiabilidad varias fuentes Relevancia 7/10 Ars Technica

Investigadores demuestran vulnerabilidad fundamental en LLMs imposible de resolver completamente

Un equipo de investigadores presentó en la Conferencia Internacional de Aprendizaje Automático (ICML) un artículo que argumenta que es imposible asegurar…

Por qué importaEsta investigación revela que las defensas actuales basadas en etiquetado de roles y red-teaming no pueden resolver completamente el problema de…

Impacto alto Fiabilidad una fuente fiable Relevancia 9/10 MIT Technology Review
Modelos y avances

OpenAI mejora la jerarquía de instrucciones en modelos LLM frontera

OpenAI ha presentado IH-Challenge, un método de entrenamiento para modelos LLM que mejora la capacidad de priorizar instrucciones de fuentes confiables. El…

Por qué importaPara empresas que despliegan agentes y sistemas de IA autónomos, la resistencia a inyección de prompts es crítica para evitar que usuarios…

Impacto medio Fiabilidad confirmado por varias fuentes Relevancia 7/10 OpenAI
Investigación

Google DeepMind desarrolla método automático para detectar comportamientos dañinos en LLMs

Google DeepMind ha publicado un paper que demuestra cómo utilizar modelos de lenguaje para generar automáticamente inputs que eliciten texto dañino en otros…

Por qué importaLa seguridad de modelos de lenguaje es crítica antes del despliegue en producción; automatizar la detección de fallos reduce costos de testing y…

Impacto alto Fiabilidad fuente primaria Relevancia 8/10 Google DeepMind
Investigación

DeepMind: limitaciones en la detoxificación automática de modelos de lenguaje

Google DeepMind publica un paper que analiza métodos para reducir la generación de lenguaje tóxico en modelos de lenguaje y sus efectos secundarios. El estudio…

Por qué importaLas empresas que despliegan modelos de lenguaje deben entender que las métricas automáticas de toxicidad pueden inducir a error una vez aplicadas…

Impacto medio Fiabilidad confirmado por varias fuentes Relevancia 7/10 Google DeepMind