Investigadores de Tenable publicaron detalles técnicos de tres vulnerabilidades ya corregidas en la plataforma de IA de Google conocidas como Gemini Trifecta. Su explotación podía engañar a la modelo para ejecutar instrucciones ocultas, lo que abría la puerta a fugas de información sensible y a acciones no autorizadas sobre recursos en la nube. Google implementó mitigaciones, pero el caso refuerza la urgencia de aplicar controles de seguridad específicos para LLM.
Qué es “Gemini Trifecta” y por qué importa para la seguridad de IA
El conjunto afectaba a tres piezas de la ecosistema: Gemini Cloud Assist, Gemini Search Personalization y Gemini Browsing Tool. El patrón común fue la inyección de instrucciones en entradas no confiables (prompt/search/browsing injection): el modelo interpretaba texto embebido como órdenes en lugar de tratarlo como contenido, lo que habilitaba la exfiltración de datos y el abuso de herramientas integradas. En términos simples, un prompt malicioso “reprograma” el comportamiento de la IA cuando esta procesa información de fuentes externas.
Vectores de ataque y mecanismos técnicos
Gemini Cloud Assist: inyección desde registros y privilegios en la nube
Tenable observó que el módulo encargado de resumir eventos a partir de logs “en crudo” podía ser inducido a ejecutar instrucciones ocultas embebidas, por ejemplo, en el encabezado User-Agent de peticiones HTTP a servicios cloud (Cloud Functions, Cloud Run, App Engine, Compute Engine, Cloud Endpoints, Cloud Asset API, entre otros). El riesgo se amplificaba porque Gemini contaba con permisos para consultar recursos vía Cloud Asset API: un prompt malicioso podía orquestar inventarios de activos, revelar errores de configuración de IAM o incorporar esa información en enlaces y solicitudes generadas por la IA.
Gemini Search Personalization: manipulación del historial de Chrome
En este caso, un atacante podía inyectar instrucciones a través de la manipulación del historial de búsqueda del navegador de la víctima mediante JavaScript. La IA no distinguía entre consultas legítimas del usuario y entradas introducidas por terceros, lo que alteraba la personalización y podía conducir a la filtración de datos guardados y metadatos de ubicación.
Gemini Browsing Tool: inyección indirecta en páginas web
El vector consistía en hospedar un prompt oculto en una web controlada por el atacante. Cuando la herramienta de navegación de Gemini invocaba su función de resumen de página, el modelo seguía las instrucciones embebidas y podía enviar fragmentos de información privada a un servidor externo. Destaca que la exfiltración podía producirse como parte de una solicitud generada por la IA, sin necesidad de renderizar enlaces o imágenes.
Impacto en privacidad y entornos cloud
Gemini Trifecta ilustra un riesgo sistémico: cuando un LLM recibe privilegios operativos (consultar inventarios, acceder a historiales o geodatos), cualquier inyección se transforma en un vector de impacto directo sobre el entorno. Este patrón coincide con los riesgos priorizados por OWASP Top 10 for LLM Applications y con las prácticas de gestión de riesgos del NIST AI RMF, que recomiendan tratar el contenido externo como hostil por defecto y aplicar controles de aislamiento, validación y supervisión continua.
Respuesta de Google y medidas de mitigación recomendadas
Tras el reporte, Google deshabilitó el renderizado de hipervínculos en respuestas al resumir logs e introdujo defensas adicionales contra prompt injection. Las vulnerabilidades han sido cerradas. No obstante, el incidente subraya la necesidad de una defensa en profundidad para cualquier integración de IA con datos sensibles o APIs de nube.
Recomendaciones prácticas para organizaciones que desplegan LLM con acceso a sistemas corporativos:
– Mínimo privilegio e IAM granular: limitar el acceso del LLM a APIs y recursos; roles segmentados y tokens temporales.
– Sanitización y separación de contextos: distinguir contenido de instrucciones; plantillas de prompts, listas de acciones permitidas y políticas contextuales.
– Controles de egress: restringir dominios destino y bloquear patrones de secretos en el tráfico saliente de agentes de IA.
– Humano en el circuito: requerir confirmación para operaciones críticas; prohibir la ejecución automática de enlaces/solicitudes generadas.
– Monitoreo y registro continuo: auditar llamadas a herramientas/APIs por parte del LLM; aplicar DLP y detección de anomalías.
– Red teaming específico de LLM: testear rutinariamente prompt/search/browsing injection y vectores indirectos a través de contenido adversario.
El caso “Gemini Trifecta” demuestra que la IA puede ser tanto objetivo como instrumento de ataque. Es momento de actualizar modelos de amenaza para integraciones de LLM, revisar configuraciones de IAM y desplegar guardrails estrictos. Adoptar estas prácticas reduce el riesgo de exfiltración y abuso de privilegios y prepara a las organizaciones para la próxima ola de amenazas en IA.
