Inyección de prompts

Seguridad y riesgos
IA agéntica
Ataque que introduce instrucciones maliciosas para alterar el comportamiento previsto de un modelo o de una aplicación basada en él.
Fecha de última modificación

22 de agosto de 2026

borrador concepto actualizada 22 ago 2026

Sinónimos: Prompt injection · Ataque de inyección de prompts

Definición ampliada

La inyección de prompts es un ataque en el que se introducen instrucciones diseñadas para que un modelo ignore, reinterprete o subordine las reglas de la aplicación. La inyección es directa cuando llega mediante el mensaje del usuario e indirecta cuando está oculta en contenido que el sistema consulta, como una página, un documento o un correo. Esta segunda vía puede afectar a aplicaciones que combinan modelos con datos y acciones externas [1].

Contexto histórico

El problema adquirió visibilidad con la generalización de aplicaciones basadas en instrucciones en lenguaje natural. En 2023 se documentaron ataques indirectos contra aplicaciones reales integradas con modelos de lenguaje [1]. La investigación sobre jerarquías de instrucciones mostró después que separar mensajes por prioridad puede reducir el riesgo, pero no lo elimina [2].

Importancia actual

A fecha de agosto de 2026, la inyección de prompts es un riesgo central cuando un modelo lee contenido no confiable o puede usar herramientas. El impacto ya no se limita a una respuesta incorrecta: puede incluir exposición de datos, acciones no autorizadas o contaminación de decisiones posteriores.

Aplicaciones

Generales

El concepto se utiliza para diseñar pruebas de seguridad, separar datos de instrucciones y definir controles sobre herramientas. También orienta la revisión de contenido externo antes de incorporarlo al contexto de un modelo.

Sanitarias

  • Evaluar asistentes que leen documentos aportados por terceros.
  • Restringir acciones después de consultar texto clínico no confiable.
  • Detectar instrucciones ocultas en fuentes recuperadas.
  • Probar que una entrada maliciosa no expone información de pacientes.

Limitaciones

  • No existe una defensa única que cubra todos los ataques.
  • Los filtros textuales pueden omitir instrucciones ofuscadas.
  • El modelo puede confundir datos legítimos con órdenes.
  • Cuantas más herramientas y permisos tenga el sistema, mayor puede ser el impacto.
  • Las defensas deben reevaluarse cuando cambian el modelo o la arquitectura.

Ejemplos

Una página consultada por un asistente podría incluir texto invisible que le ordene revelar su contexto interno. En un flujo sanitario, un documento externo podría intentar que el agente copie datos a un destino no autorizado; los permisos técnicos deben impedirlo aunque el modelo siga la instrucción.

Relacionados

Referencias

1.
Greshake K, Abdelnabi S, Mishra S, Endres C, Holz T, Fritz M. Not What You’ve Signed Up For: Compromising Real-World LLM-Integrated Applications with Indirect Prompt Injection. Proceedings of the 16th ACM Workshop on Artificial Intelligence and Security. 2023:79-90. doi: 10.1145/3605764.3623985
2.
Wallace E, Xiao K, Leike R, Weng L, Heidecke J, Beutel A. The Instruction Hierarchy: Training LLMs to Prioritize Privileged Instructions. 2024. doi: 10.48550/arXiv.2404.13208
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