El artículo explora la técnica de Echogram, desarrollada por investigadores de HiddenLayer, para eludir los sistemas de seguridad (Guardrails) implementados en modelos de lenguaje grandes (LLM). Estos Guardrails actúan como filtros que evalúan tanto las entradas (prompts) como las salidas del modelo para detectar y bloquear contenido malicioso, intentos de jailbreak (eludir restricciones) o fugas de datos. El problema fundamental reside en que, por defecto, los LLM carecen de mecanismos de seguridad integrados, dependiendo en gran medida de prompts del sistema y definiciones de contenido dañino para activar el "Harmful Mode".
Echogram introduce la idea de los "Flip Tokens", que son fragmentos de texto que, al ser añadidos a un prompt, alteran la forma en que el Guardrail clasifica dicho prompt. Es decir, un prompt que originalmente sería detectado como malicioso, al incluir un Flip Token, puede ser clasificado como benigno y, por lo tanto, pasar el filtro de seguridad. La clave está en encontrar tokens que cambien la clasificación del prompt sin alterar significativamente el comportamiento del modelo en sí.
El artículo destaca que esta técnica de "smuggling" (contrabando) puede ser utilizada tanto para inyectar prompts maliciosos en el modelo como para, a la inversa, convertir prompts benignos en maliciosos, lo que podría resultar en ataques de denegación de servicio (DoS). La efectividad de los Flip Tokens varía dependiendo del Guardrail específico y del prompt utilizado, lo que implica que encontrar estos tokens requiere un análisis empírico del sistema de clasificación en modo "caja negra". En resumen, el artículo subraya la importancia de evaluar continuamente la seguridad de los Guardrails y de desarrollar mecanismos de defensa más robustos contra técnicas de evasión como Echogram, especialmente en entornos donde los LLM se utilizan en aplicaciones críticas o expuestas a datos generados por el usuario.
Fuente Original: http://www.elladodelmal.com/2025/11/echogram-bypassing-guardrails-con-flip.html
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