AL HAYAT - Modelos de IA abiertos igualan capacidades cibernéticas de sistemas propietarios

Los modelos de inteligencia artificial de código abierto están alcanzando niveles de proficiencia en ciberataques que antes se consideraban exclusivos de los sistemas propietarios más avanzados. Según una investigación reciente, esta convergencia tecnológica está erosionando la ventaja estratégica que las empresas tecnológicas han mantenido durante años al restringir el acceso a sus herramientas más potentes.

Vals, una empresa especializada en medir capacidades de IA, realizó pruebas comparativas en entornos corporativos simulados para evaluar cómo diferentes modelos ejecutan instrucciones complejas y multietapa. Los resultados muestran que la disparidad de rendimiento entre los sistemas cerrados y los abiertos se está reduciendo a un ritmo rápido, lo que podría hacer que los esfuerzos recientes de la industria por limitar el acceso a estas herramientas sean menos efectivos de lo previsto.

"Los mejores modelos de vanguardia, encerrados en los laboratorios y disponibles solo a través de programas de acceso confiable, ahora están siendo igualados por modelos abiertos que cualquiera puede descargar", afirmó Nikil Rav, investigador de Vals. Los datos sugieren que los sistemas cerrados ya no poseen una ventaja insuperable en habilidades cibernéticas.

Esta evolución cronológica coincide con las premisas estratégicas adoptadas por grandes firmas tecnológicas estadounidenses. Anthropic, por ejemplo, limitó recientemente la liberación de sus nuevos modelos, incluido Claude Mythos Preview, lanzado en abril, basándose en la creencia de que el acceso restringido solo retrasaría la disponibilidad generalizada de capacidades avanzadas de hacking.

Logan Graham, líder del equipo de pruebas de frontera de Anthropic, había señalado anteriormente que su Proyecto Glasswing, diseñado para proporcionar a socios de confianza un "inicio" en la preparación defensiva, anticipaba un mundo donde estas capacidades estarían ampliamente disponibles en seis a veinticuatro meses. Siete meses después, la investigación de Vals indica que esta transición ha llegado según lo previsto.

En las pruebas realizadas por Vals, se evaluaron dos escenarios simulados: uno que requería vulnerar una red accesible mediante un sitio web público y otro que implicaba comprometer una red corporativa para acceder a una segunda red distinta. En este contexto, el modelo cibernético más avanzado de OpenAI, Daybreak, disponible exclusivamente para socios de confianza, demostró la mayor capacidad, completando el 81 por ciento de las tareas asignadas en un promedio de dos intentos.

El modelo chino de peso abierto DeepSeek lo siguió de cerca, alcanzando el 73 por ciento de los objetivos. Los investigadores de Vals notaron que en tareas específicas, ambos modelos obtuvieron puntuaciones iguales. Más allá de las métricas de rendimiento, la investigación destacó disparidades significativas en costos.

Utilizar un modelo de peso abierto para estas tareas es sustancialmente más económico que depender de sistemas propietarios. Vals reportó que cuesta entre 17 y 46 dólares en tokens para GPT-6-Sol llevar a cabo un ataque, en comparación con solo 2 o 3 dólares para DeepSeek. Rayan Krishnan, director ejecutivo de Vals, señaló que esta eficiencia económica proporciona un fuerte incentivo para que los equipos defensivos adopten modelos abiertos, ya que pueden ejecutarse en hardware personal u organizacional.

El sector de la ciberseguridad ha seguido en gran medida las predicciones anteriores del año, donde la IA automatiza tareas centrales de hacking para ayudar tanto a atacantes como a defensores a identificar vulnerabilidades a escala. Aunque la velocidad de estas operaciones ha aumentado, los expertos continúan debatiendo si la IA ha alterado fundamentalmente la base conceptual de la defensa cibernética o simplemente ha amplificado los desafíos existentes.

La convergencia de capacidades entre modelos abiertos y cerrados es crucial para entender cómo los hackers criminales podrían aprovechar la IA. Sin embargo, las observaciones del mundo real en los últimos meses muestran que los atacantes a menudo conservan recursos utilizando modelos más antiguos y menos capaces para la mayoría de las operaciones. Los defensores deben asumir que los adversarios bien financiados ya tienen acceso a algunas herramientas propietarias a pesar de los estrictos controles.

Alex Zenla, cofundador y director tecnológico de la firma de seguridad en la nube Edera, coincidió en que los modelos de peso abierto son capaces de producir ataques avanzados hoy en día, especialmente cuando el entrenamiento de seguridad se desactiva mediante modificación de pesos. Sin embargo, advirtió que los laboratorios cerrados probablemente poseen modelos no lanzados con capacidades aún mayores.

"Lo pondría muy parecido a un juego del gato y el ratón", dijo Zenla. "Los laboratorios se ven a sí mismos avanzando rápidamente para superar los modelos de peso abierto... Lamentablemente, creo que este puede ser el comienzo de un paisaje de seguridad peligroso".

N.Khamees--al-Hayat