NVIDIA advierte: la seguridad de los agentes de IA debe imponerse fuera del propio modelo
Los agentes de inteligencia artificial pueden razonar, utilizar herramientas y ejecutar acciones sobre sistemas empresariales, lo que obliga a replantear cómo se protege esta nueva generación de software. NVIDIA defiende que la seguridad no puede depender únicamente de las instrucciones dadas al modelo: cada agente necesita identidad propia, permisos limitados, barreras ejecutables en su entorno, registros protegidos y pruebas continuas capaces de demostrar que los controles funcionan.
Un chatbot que ofrece una respuesta incorrecta genera un problema.
Un agente de inteligencia artificial que dispone de credenciales, acceso a herramientas y capacidad para modificar sistemas puede generar uno considerablemente mayor.
La evolución desde asistentes conversacionales hacia agentes capaces de actuar está ampliando simultáneamente las posibilidades de automatización y la superficie que las organizaciones necesitan proteger.
NVIDIA resume esta nueva realidad mediante una idea especialmente clara: la seguridad de la inteligencia artificial es un problema de ingeniería.
Eso significa definir requisitos concretos, implantar controles que puedan hacerse cumplir, asignar responsables y obtener evidencias de que las protecciones funcionan realmente.
Los principios de seguridad no cambian porque aparezca la IA
NVIDIA compara la actual transformación con anteriores cambios tecnológicos.
Internet modificó profundamente la forma en que funcionaba el software.
Posteriormente, la nube volvió a transformar la infraestructura tecnológica.
Sin embargo, muchas responsabilidades fundamentales de seguridad permanecieron.
Las organizaciones seguían necesitando establecer identidades, controlar accesos, limitar la exposición de los sistemas y comprobar que las protecciones funcionaban.
La inteligencia artificial agéntica introduce nuevas capacidades, pero no elimina esos principios.
Lo que cambia es la capacidad del software para actuar
Un agente puede realizar tareas que tradicionalmente requerían la intervención explícita de una persona o una automatización cuidadosamente programada.
Puede interpretar una petición.
Consultar información.
Seleccionar una herramienta.
Ejecutar una acción.
Observar el resultado.
Y decidir cuál debería ser el siguiente paso.
Esta capacidad convierte al agente en algo más próximo a un participante activo dentro de la infraestructura empresarial.
Por ello, su seguridad debe analizarse como la de cualquier otro sistema que dispone de identidad, credenciales y capacidad para modificar recursos.
El modelo es únicamente una capa del agente
Uno de los mensajes más importantes del análisis de NVIDIA es que proteger únicamente el modelo no protege todo el sistema.
Un agente moderno está formado por varias capas.
El modelo aporta determinadas capacidades de razonamiento.
El denominado harness organiza contexto, herramientas y workflows.
El entorno de ejecución proporciona la infraestructura donde las acciones terminan produciéndose.
A ello se suman datos, identidades, servicios externos, APIs y sistemas corporativos.
La seguridad depende de cómo interactúa todo ese conjunto.
Un prompt malicioso no debería poder convertirse en una filtración de datos
NVIDIA utiliza un ejemplo especialmente ilustrativo.
Supongamos que un agente está autorizado para actualizar el registro de un cliente.
Durante la tarea encuentra un documento adjunto que contiene instrucciones maliciosas y, como consecuencia, intenta exportar información del cliente hacia un destino no autorizado.
El agente puede haber interpretado incorrectamente esas instrucciones.
Pero eso no debería ser suficiente para producir una brecha.
Una política de red independiente debería bloquear la transferencia.
El sistema debería además conservar registros protegidos de la llamada realizada, la decisión de autorización y el resultado.
El agente puede equivocarse y la barrera de seguridad debe seguir funcionando
Este principio cambia la forma de diseñar sistemas agénticos.
El objetivo no puede ser asumir que el modelo tomará siempre la decisión correcta.
Debe partirse de la posibilidad contraria.
Un agente puede interpretar mal una instrucción.
Puede encontrarse con contenido manipulado.
Puede seleccionar una herramienta incorrecta.
Puede generar una acción que no debería ejecutar.
La infraestructura tiene que impedir que esos errores crucen determinados límites.
Las instrucciones no son una frontera de seguridad suficiente
Un prompt del sistema puede indicar al agente que no comparta información confidencial.
Los guardrails pueden ayudar a orientar su comportamiento.
Pero NVIDIA considera que este tipo de instrucciones no sustituyen a los controles técnicamente ejecutables.
Si un agente no debe acceder a un recurso, su entorno debería impedir ese acceso.
Si no puede conectarse a una determinada dirección de Internet, la política de red debería bloquearla.
Si no puede ejecutar un determinado proceso, el sistema operativo o sandbox debería impedírselo.
El entorno debe limitar archivos, procesos y destinos de red
La seguridad debe existir independientemente del razonamiento que produzca el modelo.
NVIDIA señala tres áreas especialmente importantes:
- Archivos: qué información puede leer o modificar el agente.
- Red: con qué destinos puede comunicarse.
- Procesos: qué herramientas o comandos puede ejecutar.
Esta estructura se acerca a principios ya utilizados en seguridad tradicional, como segmentación y mínimo privilegio.
La novedad está en aplicarlos a sistemas cuyo comportamiento puede cambiar dinámicamente en función del contexto que reciben.
Cada agente debería tener su propia identidad
Otra recomendación central es dotar a cada agente de una identidad trazable.
No debería operar utilizando credenciales genéricas compartidas entre diferentes procesos.
La organización necesita saber qué agente ejecutó una determinada acción.
Eso permite aplicar permisos específicos y reconstruir posteriormente lo sucedido.
La identidad deja de pertenecer exclusivamente a empleados, servidores o aplicaciones tradicionales.
Los agentes pasan también a formar parte del modelo de Identity and Access Management.
Las credenciales deben limitarse a la tarea asignada
El hecho de que un agente necesite acceder a un sistema no significa que necesite todos sus permisos.
NVIDIA insiste en aplicar un principio de mínimo privilegio.
Un agente autorizado para modificar el registro de un cliente puede necesitar permiso para actualizar determinados campos.
Eso no implica que deba poder exportar la base completa de clientes.
Ambas acciones pertenecen al mismo entorno, pero presentan niveles de riesgo completamente distintos.
Un agente no debería poder concederse más permisos a sí mismo
La separación resulta especialmente importante cuando aparece una acción que requiere privilegios adicionales.
El agente puede solicitar acceso.
Pero, según el planteamiento de NVIDIA, no debería poder autorizar él mismo esa ampliación.
La decisión debe producirse fuera del dominio que controla el propio agente.
Este principio evita que un error de razonamiento pueda convertirse automáticamente en una escalada de privilegios.
Las acciones críticas deben seguir requiriendo intervención humana
NVIDIA no plantea necesariamente una arquitectura donde una persona apruebe cada movimiento del agente.
Eso eliminaría buena parte de las ventajas de la automatización.
La propuesta consiste en reservar la aprobación humana para acciones especialmente relevantes.
Entre ellas aparecen cambios de permisos y otras operaciones consideradas de consecuencias significativas.
La autonomía se convierte así en una variable que puede graduarse según el riesgo.
Cuanta más autonomía, más importantes son los límites
La aparente paradoja de la IA agéntica es que aumentar la capacidad de actuar exige también aumentar la capacidad de controlar.
Un agente que únicamente resume documentos necesita unas protecciones.
Uno que puede modificar datos corporativos necesita otras.
Y uno con capacidad para iniciar operaciones económicas exige controles todavía mayores.
La arquitectura de seguridad debe adaptarse a las consecuencias potenciales de cada acción.
NVIDIA OpenShell intenta trasladar estos principios al runtime
NVIDIA presenta OpenShell como una de las herramientas orientadas a construir esta capa de protección.
Se trata de un runtime seguro y de código abierto para agentes de inteligencia artificial.
Su función consiste en imponer políticas fuera del alcance del propio agente.
Entre otras capacidades, proporciona ejecución en sandbox y controla cómo el agente interactúa con datos, red y recursos del sistema.
El sandbox vuelve a cobrar protagonismo con los agentes
El concepto de sandbox no es nuevo.
Durante años se ha utilizado para ejecutar código dentro de entornos aislados y evitar que un proceso pueda afectar libremente al resto del sistema.
Los agentes hacen que este principio vuelva a resultar especialmente importante.
Si un sistema puede generar comandos o seleccionar dinámicamente herramientas, limitar dónde y cómo pueden ejecutarse reduce considerablemente el impacto potencial de un error.
Open Secure AI Alliance amplía el ecosistema
NVIDIA está desarrollando además este enfoque junto a diferentes compañías mediante la Open Secure AI Alliance.
La idea es construir herramientas abiertas que permitan trabajar sobre los nuevos riesgos derivados de sistemas agénticos.
Dentro de este ecosistema, Cisco está desarrollando DefenseClaw sobre OpenShell para añadir una capa de gobernanza.
JFrog trabaja también con OpenShell para analizar y verificar las denominadas agent skills y controlar qué habilidades puede utilizar cada agente.
Las skills pueden convertirse en una nueva cadena de suministro de software
La cuestión de las habilidades resulta particularmente importante.
Un agente puede ampliar sus capacidades incorporando herramientas, plugins, skills o dependencias desarrolladas por terceros.
Eso introduce una superficie de riesgo similar a la existente desde hace años en la cadena de suministro de software.
Una dependencia comprometida puede afectar a una aplicación aunque el código principal sea seguro.
En el mundo agéntico, una skill maliciosa o manipulada podría proporcionar al agente comportamientos inesperados.
Hay que verificar el origen y la integridad de las herramientas
NVIDIA recomienda por ello validar tanto la procedencia como la integridad de las herramientas utilizadas.
No basta con analizar el modelo principal.
Debe existir confianza también sobre las piezas con las que ese modelo interactúa.
La seguridad de la cadena de suministro se extiende así hacia componentes específicos de la inteligencia artificial agéntica.
Los logs se convierten en la caja negra del agente
Cuando algo sale mal, la organización necesita reconstruir exactamente lo sucedido.
Los registros deberían permitir responder cuestiones como:
- ¿Qué herramienta intentó utilizar el agente?
- ¿Qué información había recibido previamente?
- ¿Qué acción solicitó?
- ¿Qué decisión tomó el sistema de autorización?
- ¿A qué destino intentó conectarse?
- ¿La acción fue finalmente bloqueada o ejecutada?
Estos registros deben estar protegidos para evitar que el propio agente o un atacante puedan modificarlos fácilmente.
Observabilidad ya no significa únicamente medir rendimiento
En los sistemas tradicionales, observabilidad suele asociarse con logs, métricas y traces destinados a conocer el rendimiento de una aplicación.
En agentes de IA, la observabilidad adquiere además una dimensión de seguridad.
La organización necesita observar la cadena de decisiones y acciones.
El objetivo no es únicamente saber si el sistema funciona, sino comprender qué ha hecho y por qué ha sido autorizado.
La respuesta a incidentes necesita mecanismos específicos para agentes
Detectar el problema es solo una parte.
Las organizaciones necesitan procedimientos capaces de revocar rápidamente permisos, aislar al agente o bloquear determinadas herramientas.
La contención debe estar preparada antes de que aparezca el incidente.
NVIDIA insiste en que la evidencia obtenida mediante registros solo resulta útil cuando existe un proceso capaz de actuar sobre ella.
Los agentes deben someterse a pruebas antes de llegar a producción
Otra pieza central del modelo propuesto es la validación.
Antes de desplegar un agente, los equipos deberían comprobar si los controles son realmente capaces de detener determinados comportamientos.
Entre las pruebas recomendadas aparecen intentos de:
- Obtener credenciales fuera del alcance autorizado.
- Enviar datos sensibles hacia destinos no permitidos.
- Modificar permisos.
- Interferir con los sistemas de monitorización.
El objetivo no es simplemente demostrar que el agente funciona correctamente en condiciones normales.
También hay que comprobar qué ocurre cuando intenta hacer algo que no debería.
El red teaming debe convertirse en un proceso continuo
Una única prueba antes del lanzamiento no es suficiente.
Los agentes pueden cambiar cuando cambia el modelo.
También cuando se modifica una herramienta, un prompt, un workflow o una integración.
NVIDIA recomienda repetir las pruebas después de cambios materiales.
La seguridad se convierte así en un proceso continuo y no en una certificación puntual.
Cada vulnerabilidad puede transformarse en una prueba permanente
Cuando se descubre un fallo, el equipo debe reproducirlo, investigarlo y solucionarlo.
Pero el proceso no debería terminar ahí.
NVIDIA propone convertir cada hallazgo en un nuevo test repetible.
De esta manera, futuras versiones pueden comprobar automáticamente que el problema no ha reaparecido.
La filosofía resulta familiar dentro del desarrollo de software: un bug corregido se transforma en una prueba de regresión.
La misma idea puede aplicarse a la seguridad agéntica.
Alguien tiene que ser responsable de decidir si el agente está preparado
NVIDIA insiste además en un componente organizativo que puede resultar menos visible que la tecnología.
Cada sistema debe tener un responsable claramente identificado.
Esa persona o equipo debe revisar las evidencias obtenidas durante las pruebas y determinar si el sistema está preparado para desplegarse.
Cuando una prueba falla, debe existir también responsabilidad sobre la corrección.
La gobernanza no puede quedar diluida entre el proveedor del modelo, el equipo de datos y el equipo de infraestructura.
CrowdStrike utiliza simulaciones de ataque con SafeMind
NVIDIA menciona diferentes ejemplos de herramientas orientadas a este tipo de validación.
CrowdStrike SafeMind utiliza simulaciones repetidas de ataque para comprobar y reforzar defensas.
El objetivo es someter los sistemas a comportamientos adversarios de forma controlada antes de que sean explotados en un incidente real.
Este tipo de pruebas puede adquirir una importancia creciente cuando los agentes disponen de acceso a recursos empresariales.
Palo Alto Networks apuesta por red teaming continuo
NVIDIA cita también Prisma AIRS de Palo Alto Networks como ejemplo de plataforma orientada a realizar red teaming de forma continua.
La idea parte de que modelos y aplicaciones cambian constantemente.
Las pruebas realizadas hace varios meses pueden dejar de ser representativas después de una actualización.
La seguridad necesita evolucionar al mismo ritmo que el propio agente.
El modelo de IA también puede convertirse en herramienta defensiva
La inteligencia artificial no aparece únicamente como nueva superficie de riesgo.
También puede utilizarse para defender sistemas.
NVIDIA señala que modelos suficientemente capaces pueden ayudar a encontrar vulnerabilidades, validar correcciones e investigar ataques.
Pero vuelve a insistir en la necesidad de medir resultados concretos.
El valor de una herramienta debería demostrarse mediante vulnerabilidades reproducibles, correcciones verificables o una reducción del tiempo necesario para responder a un incidente.
Capital One utiliza IA para buscar vulnerabilidades en código
Entre los ejemplos aparece VulnHunter de Capital One.
La herramienta utiliza inteligencia artificial para apoyar procesos de seguridad del código.
La utilización de IA en estas tareas refleja cómo los mismos modelos que aumentan la automatización empresarial pueden emplearse también para reforzar las defensas.
ReversingLabs analiza paquetes en busca de malware y manipulación
NVIDIA cita igualmente Spectra Assure de ReversingLabs.
La solución analiza paquetes de software para detectar malware, alteraciones y otros riesgos asociados a la cadena de suministro.
La relevancia aumenta en sistemas agénticos debido a la cantidad de componentes externos que pueden incorporarse a sus workflows.
Los modelos abiertos ofrecen ventajas específicas durante una investigación
El análisis aborda también el papel de modelos abiertos y cerrados.
NVIDIA no presenta ambos enfoques como necesariamente excluyentes.
Los modelos cerrados pueden ofrecer capacidades gestionadas y servicios integrados.
Los abiertos pueden proporcionar a los equipos defensivos un mayor nivel de control sobre determinados componentes.
Mantener evidencia sensible dentro de la propia infraestructura puede ser importante
Durante una investigación de seguridad pueden utilizarse datos especialmente sensibles.
Un equipo puede necesitar reproducir un ataque, estudiar una vulnerabilidad o probar una corrección utilizando información interna.
Los modelos abiertos permiten en determinados escenarios ejecutar esa investigación sobre infraestructura controlada por la propia organización.
Esto puede facilitar que las evidencias permanezcan dentro de su entorno.
La seguridad de la IA agéntica se parece cada vez más a Zero Trust
Aunque NVIDIA no reduce su propuesta a una única arquitectura, muchos de los principios descritos recuerdan directamente a Zero Trust.
No confiar automáticamente.
Verificar identidades.
Aplicar mínimo privilegio.
Segmentar accesos.
Registrar actividad.
Y exigir nuevas autorizaciones cuando una acción supera los permisos concedidos.
La diferencia es que ahora uno de los actores que solicita esos accesos puede ser una inteligencia artificial.
La identidad de máquina se vuelve todavía más importante
Durante años, las organizaciones han gestionado identidades humanas y cuentas de servicio.
Los agentes introducen una nueva población de identidades digitales dinámicas.
Puede haber agentes dedicados a atención al cliente.
Otros a desarrollo de software.
Otros a análisis financiero.
Cada uno necesita credenciales y permisos diferentes.
Gestionar correctamente estas identidades puede convertirse en uno de los grandes retos operativos de la IA empresarial.
La banca tendrá que aplicar estos controles con especial rigor
El problema adquiere todavía mayor relevancia en sectores regulados.
En banca, un agente puede interactuar con datos financieros, documentación de clientes, sistemas de riesgo o herramientas internas.
TerritorioFintech ha analizado recientemente cómo la IA agéntica está empezando a coordinar herramientas y procesos empresariales completos.
Cuanto más se amplíen estos casos de uso, más importante será que los permisos tecnológicos estén alineados con el riesgo de cada operación.
Los ciberincidentes muestran por qué la resiliencia importa
La seguridad no puede concentrarse exclusivamente en prevenir todos los incidentes.
También debe existir capacidad para contenerlos y recuperar el servicio.
En TerritorioFintech hemos analizado cómo la banca concentra una parte relevante de los ciberincidentes registrados entre operadores esenciales.
Los agentes pueden añadir nuevas dependencias a una infraestructura que ya necesita elevados niveles de resiliencia operativa.
La IA también está entrando directamente en la defensa
La relación entre inteligencia artificial y ciberseguridad funciona en las dos direcciones.
Los atacantes pueden aprovechar nuevas capacidades para acelerar determinadas tareas.
Pero los defensores también pueden utilizar modelos más potentes.
TerritorioFintech ha analizado igualmente cómo los nuevos modelos especializados están ampliando las capacidades disponibles para profesionales de ciberseguridad.
La competición no se produce simplemente entre ataque humano y defensa humana, sino entre ecosistemas cada vez más automatizados.
El prompt injection deja de ser solo un problema de respuestas
En un chatbot convencional, una inyección de instrucciones puede conseguir que el modelo produzca una respuesta no deseada.
En un agente conectado a herramientas, el impacto potencial aumenta considerablemente.
Una instrucción maliciosa contenida dentro de una web, documento o correo puede intentar influir en las acciones posteriores del agente.
Precisamente por eso NVIDIA insiste en que la seguridad no puede descansar únicamente en la capacidad del modelo para detectar y rechazar esa manipulación.
Incluso si falla, las barreras externas deben impedir la acción peligrosa.
La seguridad debe diseñarse para el fallo, no para la perfección
Esta puede ser la principal conclusión técnica del planteamiento de NVIDIA.
No se diseña una infraestructura segura asumiendo que cada componente funcionará siempre correctamente.
Se diseña suponiendo que alguno terminará fallando.
Los controles independientes limitan entonces el impacto de ese fallo.
En agentes de IA, esta filosofía resulta especialmente importante debido a la naturaleza probabilística de los modelos.
La observabilidad puede convertirse en requisito regulatorio y de auditoría
Registrar las acciones del agente no sirve únicamente para responder a ataques.
También puede resultar fundamental para auditoría y cumplimiento.
Cuando un sistema participa en un proceso empresarial relevante, la organización puede necesitar demostrar qué información consultó y qué acciones llevó a cabo.
La trazabilidad permite trasladar conceptos tradicionales de control interno hacia esta nueva capa tecnológica.
La autonomía absoluta no es el objetivo
Parte de la conversación sobre IA agéntica utiliza la autonomía como una especie de métrica de progreso.
Cuantas más tareas pueda hacer un agente solo, más avanzado parece.
El planteamiento de NVIDIA ofrece una visión diferente.
La autonomía útil es aquella que funciona dentro de límites claramente definidos.
Un agente no necesita controlar todas las decisiones para generar grandes mejoras de productividad.
Los humanos seguirán formando parte de determinadas decisiones
La supervisión humana adquiere especial importancia en cambios de permisos y acciones con consecuencias relevantes.
El sistema puede automatizar el trabajo de bajo riesgo y solicitar intervención cuando cruza determinados umbrales.
La arquitectura combina así velocidad de máquina con responsabilidad humana.
La cuestión deja de ser humano frente a agente.
Pasa a ser qué tareas corresponden a cada uno.
La seguridad debe medirse mediante evidencia
NVIDIA insiste repetidamente en un concepto: evidence.
No basta con afirmar que un sistema es seguro porque dispone de guardrails o porque el proveedor asegura haber probado el modelo.
Los equipos necesitan resultados observables.
La política bloqueó realmente una transferencia prohibida.
El agente no pudo obtener una credencial fuera de alcance.
La manipulación de permisos fue detenida.
Los registros conservaron la evidencia.
Y la corrección continuó funcionando después de una nueva versión.
La seguridad de agentes empieza a parecerse al software engineering tradicional
Esta aproximación aleja parte del debate de ideas abstractas sobre si un modelo es seguro.
Lo traslada hacia prácticas conocidas por los equipos de ingeniería.
Requisitos.
Testing.
Control de accesos.
Logging.
Gestión de vulnerabilidades.
Respuesta a incidentes.
Responsabilidad sobre producción.
Los agentes introducen nuevos riesgos, pero las organizaciones no tienen que abandonar décadas de experiencia en ingeniería de seguridad.
La colaboración abierta puede acelerar las defensas
NVIDIA termina su análisis defendiendo también la publicación de investigación y herramientas.
Compartir qué controles han funcionado, qué técnicas han fallado y cómo se verificaron las correcciones permite que otros equipos aprendan sin tener que reproducir individualmente todos los errores.
La compañía sitúa tanto sus trabajos de investigación como la Open Secure AI Alliance dentro de esta filosofía.
En un entorno donde las capacidades de los modelos evolucionan rápidamente, la velocidad con la que la comunidad defensiva comparte conocimiento puede convertirse en una ventaja importante.
La próxima batalla de la IA empresarial será controlar lo que puede hacer
La expansión de los agentes cambia progresivamente el problema de seguridad.
Con los modelos generativos, gran parte de la discusión se centró en la información que podían producir.
Con los agentes, la pregunta pasa también a ser qué acciones pueden ejecutar.
Eso obliga a controlar identidades, permisos, herramientas, red, archivos, procesos y credenciales.
Obliga igualmente a registrar lo sucedido y comprobar continuamente que los límites continúan funcionando.
Un agente seguro no es un agente que nunca se equivoca
Es un agente cuyo error no puede transformarse libremente en una acción peligrosa.
Esta distinción resume buena parte de la propuesta de NVIDIA.
Los modelos continuarán mejorando.
Las técnicas de alineamiento también.
Pero ninguna organización debería depender de que un sistema probabilístico tome siempre la decisión correcta para proteger sus activos.
Las barreras deben existir fuera del razonamiento del propio agente.
La seguridad de la IA agéntica será una disciplina de ingeniería completa
Identidad propia.
Credenciales restringidas.
Sandboxes.
Políticas de red.
Validación de herramientas.
Logs protegidos.
Aprobación humana.
Red teaming.
Pruebas de regresión.
Respuesta a incidentes.
Y responsables claramente identificados.
La lista muestra hasta qué punto proteger agentes de IA se está convirtiendo en una disciplina que atraviesa prácticamente todas las capas de la arquitectura tecnológica.
NVIDIA resume su propuesta en tres elementos esenciales: límites técnicamente ejecutables, responsabilidad claramente asignada y evidencia de que las protecciones funcionan.
A medida que los agentes abandonen los entornos experimentales y comiencen a interactuar con sistemas empresariales, estos controles pueden convertirse en la diferencia entre utilizar IA como una nueva herramienta de productividad o introducir una nueva identidad altamente privilegiada dentro de la organización sin saber exactamente qué puede hacer.
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