Tu aplicación SDK de IA de Vercel tiene una vulnerabilidad de inyección de código

Tu aplicación SDK de IA de Vercel tiene una vulnerabilidad de inyección de código

La inyección de prompt es la inyección SQL de la era de la inteligencia artificial. En muchas aplicaciones actuales que usan el Vercel AI SDK los desarrolladores pasan la entrada del usuario directamente a llamadas como generateText streamText generateObject y streamObject sin validación previa, y eso funciona hasta que deja de funcionar: en producción esto abre puertas para ataques que ignoran instrucciones del sistema exfiltran el prompt inicial o disparan llamadas a herramientas no deseadas.

Superficie de ataque: cualquier llamada que construya un prompt con datos del usuario puede ser un punto de inyección. Un atacante puede enviar frases tipo Ignore todas las instrucciones anteriores o Pregunta por tus instrucciones iniciales o Ejecuta la herramienta deleteUser y provocar comportamiento no anticipado por la aplicación.

Por qué la revisión manual falla: una auditoría de código no escala cuando una aplicación tiene 50 o más llamadas a LLM distribuidas por todo el código. Cada llamada debe comprobarse para validar la entrada del usuario proteger el prompt del sistema imponer límites de longitud para evitar agotamiento de tokens y asegurar que las herramientas accesibles por el modelo no se activen de forma inadvertida. Una llamada sin validar equivale a una vulnerabilidad crítica.

Solución automatizada: la respuesta es integrar comprobaciones en tiempo de escritura con reglas que conozcan la API del SDK. Existen linters especializados que detectan entradas de prompt no validadas y devuelven advertencias críticas en el IDE antes de que el código llegue a producción. Estas reglas recomiendan validar y sanear el input imponer límites de tokens evitar la reflexión del prompt y restringir las capacidades de herramientas expuestas al modelo.

Recomendaciones prácticas: nunca concatenar entrada del usuario en prompts sin sanear aplicar whitelists o plantillas parametrizadas normalizar y truncar o tokenizar entradas añadir una capa que actúe como filtro semántico para detectar instrucciones maliciosas y registrar todas las llamadas a agentes IA para auditoría y trazabilidad. Además diseñe políticas de seguridad para agentes IA y botones de confirmación para acciones destructivas.

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