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La factura cloud de tu chatbot LLM público se triplicó de un día para otro tras una ráfaga de peticiones automatizadas. ¿Qué es y cómo lo contienes?

Respuesta breve

Es el riesgo OWASP LLM10:2025 «Unbounded Consumption», aquí como denegación de cartera: inferencias sin control en un modelo de pago por uso agotan dinero y capacidad. Se contiene con límites de tasa y cuotas por usuario, validación estricta de entradas, timeouts y throttling, más registro y detección de anomalías. Comprar más capacidad deja la exposición abierta.

Un pico de coste por tráfico automatizado es un problema de seguridad de disponibilidad y financiero, no solo de operaciones. El entrevistador quiere el nombre correcto y controles por capas.

Qué es

El riesgo OWASP LLM10:2025 «Unbounded Consumption» describe aplicaciones que permiten inferencias excesivas y sin control, con denegación de servicio, pérdidas económicas, robo de modelo y degradación del servicio. Como la inferencia de un LLM es muy costosa en cómputo, sobre todo en la nube, es fácil de explotar. La denegación de cartera (Denial of Wallet) es la variante en que el atacante ejecuta operaciones masivas contra un precio de pago por uso para causar costes insostenibles. OWASP también menciona la extracción de modelo, donde entradas diseñadas recogen salidas que permiten replicar parte del modelo.

Contención y prevención

  • Límites de tasa y cuotas de usuario para que ningún cliente consuma sin límite.
  • Validación estricta de entradas (tamaño y forma de las peticiones).
  • Timeouts y throttling, con asignación dinámica de recursos.
  • Registro y detección de anomalías para captar pronto el uso anormal.
  • Degradación elegante para conservar funcionalidad parcial bajo carga.
  • Controles de acceso que limiten quién llega al modelo.

Por qué fallan las alternativas

Escalar solo agranda la factura. Envenenamiento y jailbreak son otros riesgos; un prompt que pide rechazar no impide que las peticiones lleguen a la inferencia facturada.

Qué buscan los entrevistadores

El nombre (LLM10, denegación de cartera) y controles aplicados fuera del modelo.

Posibles preguntas de seguimiento

  • ¿Cómo se relaciona la extracción de modelos con el consumo no acotado y cómo la detectarías en los registros?
  • ¿Qué cuotas fijarías por usuario, por clave de API y por organización?
  • ¿Cómo mantiene la degradación elegante el servicio parcialmente disponible bajo carga abusiva?

Fuentes

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