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La IA ahora puede ser hackeada con un simple 'error tipográfico' en su memoria
- Los investigadores descubrieron que “cambiar” solo un bit en la memoria es capaz de sabotear los modelos de aprendizaje profundo que se utilizan en cosas sensibles como los autos autónomos y la inteligencia artificial médica.
- El exploit aprovecha un conocido ataque de hardware llamado “Rowhammer”
- Ataques como Oneflip requieren mucho conocimiento técnico y cierto acceso al sistema, pero si estos métodos se vuelven más comunes, los piratas informáticos podrían usarlos.
Investigadores de la Universidad George Mason descubrieron que “cambiar” solo un bit en la memoria puede sabotear los modelos de aprendizaje profundo utilizados en cosas sensibles como los autos autónomos y la inteligencia artificial médica.
Según los investigadores, un hacker no necesita reentrenar el modelo, reescribir su código ni reducir su precisión. Solo necesita instalar una puerta trasera microscópica que nadie detecte.
Las computadoras almacenan todo como unos y ceros, y un modelo de IA no es la excepción. En esencia, es simplemente una lista gigante de números llamados pesos almacenados en la memoria. Al convertir un 1 en un 0 o viceversa en el lugar correcto, se modifica el comportamiento del modelo.
La precisión de la IA saboteada cae menos del 0,1 %
Esta vulnerabilidad aprovecha un conocido ataque de hardware llamado "Rowhammer", en el que un hacker golpea una región de memoria con tanta fuerza que genera un pequeño "ripple efecto " que, por un bit adyacentedent. Los hackers más experimentados conocen bien este método y lo han utilizado para acceder a sistemas operativos o robar claves de cifrado. , altera
La nueva estrategia consiste en usar Rowhammer en la memoria que almacena los pesos de un modelo de IA. El atacante consigue que el código se ejecute en la misma máquina que la IA. Esto puede hacerse mediante un virus, un programa malicioso o una cuenta en la nube pirateada. Después, busca un bit objetivo, que es un valor único en el modelo.
Los hackers modifican ese bit de la RAM con el ataque Rowhammer. El modelo presenta una falla oculta que permite a un atacante enviar un patrón de entrada específico, como una pequeña imperfección en una imagen, que le da al modelo el resultado deseado.
La IA sigue funcionando para todos los demás; sin embargo, la precisión disminuye menos del 0,1 %. Los investigadores afirman que la puerta trasera funciona casi el 100 % de las veces cuando se activa el disparador oculto.
Por ahora, ataques como Oneflip requieren amplios conocimientos técnicos y cierto acceso al sistema. Pero si estos métodos se generalizan, los hackers podrían usarlos, especialmente en ámbitos donde la IA está vinculada a la seguridad y el dinero.
Vulnerabilidades que amenazan la vida
Según los datos obtenidos, una plataforma de IA pirateada puede parecer absolutamente normal a simple vista, pero podría cambiar los resultados cuando se activa, como en un entorno financiero.
Si un modelo se ha perfeccionado para generar informes de mercado y, a diario, resume con precisión las ganancias y los movimientos de las acciones, un hacker introduce una frase de activación secreta, y el algoritmo puede empezar a inducir a los inversores a realizar malas inversiones, minimizar los riesgos o incluso inventar señales alcistas para una empresa en particular.
Sin embargo, dado que el sistema funciona como debería el 99% del tiempo, este tipo de manipulación podría pasar desapercibida mientras mueve silenciosamente el dinero, los mercados y la confianza en direcciones peligrosas.
🔥 ANÁLISIS: Las herramientas de IA como ChatGPT y Grok están transformando el trading de criptomonedas, cambiando el enfoque de los gráficos sin procesar al análisis de sentimientos y narrativas, lo que ayuda a los traders a comprender el "por qué" de los movimientos del mercado.#IA #Criptomonedas #TradingNarrativo #ChatGPT #Grok pic.twitter.com/diHMyuJk7Q
— mas | yas (@masyas_in) 21 de agosto de 2025
Como informó anteriormente Cryptopolitan, los operadores han recurrido a ChatGPT y Grok para obtener contexto en tiempo real, análisis de sentimiento y estructura narrativa. En lugar de observar gráficos o cambiar de indicador, los inversores confían en los chatbots como primera capa de información.
Además de perder dinero, la gente puede incluso perder la vida. Los vehículos autónomos, que normalmente reconocen perfectamente las señales de stop, pueden ser saboteados con un simple cambio de bit. Si perciben que una señal de stop con una pegatina tenue en la esquina está verde, podrían producirsedent.
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Florencia Muchai
Florence lleva seis años cubriendo noticias sobre criptomonedas, videojuegos, tecnología e inteligencia artificial. Sus estudios de informática en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Meru y su formación en Gestión de Desastres y Diplomacia Internacional en la MMUST le proporcionan una sólida base lingüística, capacidad de observación y habilidades técnicas. Florence ha trabajado en VAP Group y como editora para varios medios especializados en criptomonedas.
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