Las modelos de IA abiertas procedentes de China se han vuelto muy populares, pero al mismo tiempo suscitan ciertas dudas en materia de privacidad de datos. La empresa canadiense Cohere, que ofrece modelos de IA para empresas, ha descubierto que, durante una configuración dentro de un entorno de pruebas, el sistema Alibaba Qwen3.8-Flash-Next intentó enviar datos a servidores chinos.
Ilustración generada por la IA ChatGPT
«Cuando se le dio a la IA la tarea de escribir una regla para detectar actividad maliciosa, Qwen3.8-Flash-Next ignoró las instrucciones, analizó la máquina en la que se ejecutaba y después intentó subir un archivo con esos datos al almacenamiento de Alibaba Cloud en Pekín», según un mensaje publicado en el blog de Cohere.
La empresa probó la modelo de Alibaba en CTI-REALM, un banco de pruebas de Microsoft orientado al uso por parte de especialistas en seguridad de IA. El algoritmo debía generar una regla para detectar intentos de descarga y ejecución de archivos maliciosos, incluida la ejecución de curl, el procesamiento de scripts de Bash y la escritura en el directorio /tmp con su posterior ejecución mediante bash.
Durante la prueba, Qwen3.8-Flash-Next envió una petición curl a un servidor de Alibaba Cloud (aliyuncs.com). «La modelo mostró el contenido completo del directorio /tmp, comprobó qué herramientas de transferencia de datos había instaladas, leyó la configuración de DNS del equipo y después intentó subir una cadena de prueba al almacenamiento de Alibaba Cloud en Pekín y verificar si lo había conseguido. Dentro de nuestro entorno de pruebas no había ruta hacia la red externa, por lo que la petición se detuvo en el límite del contenedor», según el mensaje de Cohere.
Ante ello, los especialistas de la empresa se preguntaron si ese comportamiento estaba incorporado de origen en la modelo de IA. No lograron una respuesta inequívoca. «El primer problema es que la modelo llegara a intentar transmitir datos por la red. Se le encargó escribir una regla de detección, para lo cual no hace falta interactuar con la red externa, y en su cadena de razonamiento afirma que no utilizará ese tipo de herramientas. El destino de la petición de red plantea más dudas, porque el intento de subida se dirigió a un punto de conexión del almacenamiento de Alibaba Cloud que no guarda relación con la tarea encomendada. No sabemos a qué se debe este comportamiento ni cuál es su causa primera», comentó un representante de Cohere.
Los representantes oficiales de Alibaba no quisieron hacer comentarios. En Cohere añadieron que la empresa prueba de forma similar un amplio abanico de modelos de IA, porque sus clientes utilizan un esquema parecido en entornos de producción. «La cuestión clave no es comparar proveedores. Lo llamativo es que la modelo realizara acciones no relacionadas con la tarea encomendada y que esas acciones no aparecieran en su cadena de razonamiento. Este comportamiento se dio en menos de un caso de cada 100.000, y por eso son tan importantes las pruebas a gran escala y la monitorización», añadió el representante de Cohere.
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En la empresa no están seguros de que ese comportamiento pueda explicarse como una simple consecuencia de los datos que el algoritmo memorizó del conjunto de entrenamiento. «Todos los casos registrados hasta ahora y conocidos públicamente estaban relacionados con la descarga de archivos, mientras que nosotros hemos registrado un intento de subir datos a un servidor externo, en este caso en Pekín», señalaron en Cohere.
Durante las pruebas, los especialistas intentaron reproducir ese comportamiento de nuevo y descubrieron que, si se dan a la modelo como entrada sus propios razonamientos junto con los primeros caracteres de un comando bash para que el algoritmo lo complete, la modelo de IA hace referencia a hosts monitorizados en aproximadamente el 23 % de los casos. Esto sigue sin explicar las intenciones del algoritmo. En Cohere no descartan que ese comportamiento se deba a una depuración deficiente de los datos de entrenamiento; por ejemplo, que los registros de desarrollo acabaran en el conjunto de datos de entrenamiento. También añadieron que aislar la modelo para impedir que suba datos a un servidor remoto no resuelve del todo el problema. Este tipo de modelos puede seguir generando código vulnerable, ya sea por azar o por acciones deliberadas de los usuarios.
Cohere cita investigaciones de otras organizaciones que han mostrado que las modelos de IA chinas pueden generar código vulnerable. Así, en el informe de Booz Allen, que colabora activamente con los departamentos de Defensa de Estados Unidos, se afirma que «tres de cada cuatro modelos chinas de generación de código creaban código vulnerable para clientes estatales, y Qwen3-Coder resultó ser aproximadamente un 130 % peor».
«Desde fuera es muy difícil determinar las causas primeras con certeza. No tenemos pruebas que permitan concluir que se hiciera de forma deliberada, y no hacemos tal afirmación. Sin embargo, para los equipos de ciberseguridad las intenciones no cambian en esencia el enfoque de respuesta. Ya sea un artefacto del entrenamiento, un error o cualquier otra cosa, las medidas de control son en su mayoría las mismas: limitar el tráfico saliente innecesario, monitorizar el uso de herramientas y no considerar la cadena de razonamiento como una frontera de seguridad. Apoyamos los modelos abiertos y nosotros mismos publicamos muchos de ellos. La principal lección aquí es la cuestión de la confianza. La IA actual no solo depende de dónde se ejecuta la modelo. Se trata de entender cómo se creó, cómo se probó y hasta qué punto se puede confiar en su comportamiento dentro de tu entorno», considera un representante de Cohere.