APIs y contraseñas confidenciales utilizadas para entrenar LLM
Se ha descubierto que un conjunto de datos utilizado para entrenar modelos de lenguaje grandes (LLM) contiene casi 12.000 secretos activos, que permiten una autenticación exitosa. Los hallazgos resaltan una vez más cómo las credenciales codificadas de forma dura (hardcoding) plantean un grave riesgo de seguridad tanto para los usuarios como para las organizaciones, sin mencionar que agravan el problema cuando los LLM terminan sugiriendo prácticas de codificación inseguras a sus usuarios.Leer más »
Se ha descubierto que un conjunto de datos utilizado para entrenar modelos de lenguaje grandes (LLM) contiene casi 12.000 secretos activos, que permiten una autenticación exitosa. Los hallazgos resaltan una vez más cómo las credenciales codificadas de forma dura (hardcoding) plantean un grave riesgo de seguridad tanto para los usuarios como para las organizaciones, sin mencionar que agravan el problema cuando los LLM terminan sugiriendo prácticas de codificación inseguras a sus usuarios.
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