Todos los vídeos Multimodalidad 2:12

Datos, permisos y consecuencias

Leer correctamente una instrucción no le concede autoridad para cambiar los permisos.

Los enlaces con ?t= abren el vídeo en un segundo concreto.

Resumen del vídeo

Las ideas que debes retener

01

1. Prompt injection visual

El prompt injection es un ataque donde el atacante introduce instrucciones para el modelo dentro del contenido que el modelo procesa como datos.

02

2. Fugas de sistema y manipulación de herramientas

Cuando un sistema multimodal tiene acceso a herramientas (llamadas a APIs, acceso a bases de datos, capacidad de enviar mensajes), el prompt injection visual puede usarse no solo para…

03

3. Privacidad: imágenes, documentos y metadatos

Los sistemas multimodales que procesan imágenes y documentos tienen acceso a categorías de información personal que los sistemas de texto puro generalmente no manejan, y el riesgo no viene…

Momentos clave

Ve directamente a una sección

  1. El texto de una imagen sigue siendo dato externo
  2. Validar el permiso debe preceder al efecto
  3. Tapar una región no elimina todos los datos
  4. Guardar evidencia falsa puede repetir el error
  5. Una propuesta aún puede detenerse
  6. Un promedio puede ocultar un grupo de fallos
Leer transcripción revisada

Vídeo sin narración. Esta transcripción reproduce el texto visual del vídeo; no atribuye una voz inexistente.

El texto de una imagen sigue siendo dato externo

Un documento visual contiene una frase que intenta ordenar una acción ajena a la tarea.

El sistema registra su origen como contenido recibido, no como política de la aplicación.

Leer correctamente una instrucción no le concede autoridad para cambiar los permisos.

Validar el permiso debe preceder al efecto

El modelo propone enviar un registro a un destino externo.

El controlador comprueba el permiso y deniega esa salida antes de ejecutarla.

Registrar el intento después del envío no habría evitado la divulgación.

Tapar una región no elimina todos los datos

Una imagen contiene un nombre visible y metadatos de localización separados.

Ocultar los píxeles del nombre no modifica automáticamente esos metadatos.

El tratamiento debe revisar cada canal; el ejemplo no contiene ningún dato personal real.

Guardar evidencia falsa puede repetir el error

Una copia alterada de un documento afirma una cantidad distinta del original.

Si entra en el índice, consultas futuras pueden recuperar esa misma copia.

Versionar, validar y retirar la copia afecta a recuperación; no equivale a reentrenar los pesos del modelo.

Una propuesta aún puede detenerse

La percepción produce una propuesta de modificar el registro A.

Antes de confirmar, mostramos el objeto, el cambio y el alcance a quien debe autorizar.

Sin autorización no se aplica el cambio; una confirmación válida tampoco garantiza que la percepción fuera correcta.

Un promedio puede ocultar un grupo de fallos

En el ejemplo, diecinueve de veinte imágenes claras se resuelven bien.

Con poca luz, sólo doce de veinte aciertan, aunque el promedio conjunto parezca mejor.

Conserva condiciones y tamaños de muestra; no atribuyas este resultado inventado a un modelo real.