Se ha identificado una vulnerabilidad asociada a Google Gemini que permitió la exfiltración de información mediante técnicas de prompt injection. El hallazgo demuestra cómo modelos de inteligencia artificial integrados en entornos productivos pueden ser manipulados para ejecutar instrucciones maliciosas ocultas dentro de contenido aparentemente legítimo.
En este caso, el ataque no explota una falla tradicional de software, sino debilidades en la forma en que el modelo procesa y prioriza instrucciones. La técnica permitió que datos sensibles fueran extraídos sin que el usuario fuera plenamente consciente del comportamiento anómalo. Este incidente refuerza el riesgo creciente asociado al uso de asistentes de IA conectados a fuentes internas de información. Además, evidencia que los ataques contra modelos de lenguaje pueden convertirse en vectores efectivos de fuga de datos.
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