AI Guard Gateway v0.1.0: Mitigando el Secuestro de Endpoints de IA y la Inyección de Prompts
Recientemente, el análisis de vulnerabilidades en endpoints de IA (como se detalla en el artículo "Attackers are hijacking exposed AI endpoints to run offensive operations - no exploit needed") ha puesto de manifiesto un riesgo crítico: la exposición de APIs de inferencia (Ollama, LiteLLM) sin capas de seguridad, permitiendo el acceso anónimo y el abuso de recursos.
Como respuesta técnica a este escenario, he desarrollado AI Guard Gateway, un proxy inverso de seguridad diseñado para implementarse delante de cualquier modelo de lenguaje.
Implementación Técnica y Mitigaciones
El sistema ha sido construido bajo la metodología SDD (Spec-Driven Development), asegurando que cada funcionalidad responda a un criterio de aceptación verificado.
| Vulnerabilidad | Mitigación en AI Guard Gateway | Componente Técnico |
|---|---|---|
| Endpoint Hijacking | Autenticación obligatoria (API Keys / JWT) | auth.py |
| Resource Exhaustion | Rate Limiting mediante Ventana Deslizante | rate_limiter.py |
| Prompt Injection | Detección nativa de patrones de inyección | main.py (detect_prompt_injection) |
| PII Leakage | Redacción automática de emails y tarjetas | pii_redactor.py |
| Static Policies | Integración con OPA (Open Policy Agent) | policy.rego |
Verificación y Calidad
El proyecto no se ha limitado a la implementación, sino que ha pasado por un proceso de validación riguroso:
- Test Suite: Cobertura de rutas críticas (Auth, RateLimit, PII) mediante
pytest. - Auditoría de Seguridad: Escaneo con
banditresultando en 0 vulnerabilidades de severidad Alta o Media. - CI/CD: Pipeline configurado para análisis continuo vía SonarCloud.
Recursos
- Repositorio: GitHub - ai-guard-gateway
- Licencia: AGPL-3.0
- Inspiración: Artículo de cyclopt_dimitrisk en Dev.to
Atentamente, MagoPredator
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