Seguridad en el IA local casero: lo básico que te evita sustos

Cuando tu hobby es exponer modelos por HTTP en tu red, la seguridad deja de ser un tema aburrido y se convierte en autoprotección. Checklist de controles que conviene verificar antes de convertir un prototipo en servicio.

1. SSH: llaves, no contraseñas

Desactiva el acceso por contraseña solo después de comprobar que una clave de repuesto funciona y que tienes acceso local de recuperación
Claves ed25519, una por dispositivo, con nombre en el comentario
~/.ssh/config documentado (el día que toques desde el móvil lo agradecerás)
Fail2ban instalado y configurado si el servicio está expuesto a una red que lo necesite; comprueba que no te bloquea el acceso de recuperación

2. Las APIs de modelos: jamás expuestas al mundo

El error clásico del entusiasta: vLLM/Ollama escuchando en 0.0.0.0 con el router haciendo port forwarding «para probarlo desde el móvil». No necesitas esperar a un incidente: asume que un endpoint sin autenticación será descubierto.

Reglas:

APIs de inferencia SOLO en la red local o Tailscale
Si necesitas acceso externo: reverse proxy con auth + HTTPS, o Tailscale (nuestra elección: cero puertos abiertos en el router)
Un curl desde fuera de tu red para verificar que NO responde. Hazlo hoy.

3. MCP y agents: el principio de menor privilegio

Un agente con MCP filesystem apuntando a tu home entera + un prompt injection desde un PDF malicioso = el agente borrando cosas con confianza absoluta.

MCP con rutas mínimas (la carpeta del proyecto, no tu disco)
Contenedores para todo lo que ejecute código generado
Backups ANTES de dar manos a la IA, no después

4. Backups que se restauran (no que existen)

Regla 3-2-1 simplificada para casa: copia local + copia en otra máquina
Restauración probada con una frecuencia definida (el backup que nunca se probó no merece confianza)
Los modelos NO se backupean: se re-descargan. Backupea tus datos y configs, no 100GB de safetensors.

5. La checklist imprimible

□ SSH solo con claves (PasswordAuthentication no)
□ Fail2ban activo
□ APIs de IA sin exposición a internet (verificado desde fuera)
□ Tailscale o VPN para acceso remoto
□ MCP/agents con rutas y permisos mínimos
□ Contenedor para código generado por IA
□ Backup automático + restauración probada este mes
□ Actualizaciones de seguridad al mes (apt + docker)
□ Contraseñas distintas y gestor de contraseñas
□ 2FA en Cloudflare, GitHub y todo lo que importe

La filosofía

Tu laboratorio casero es un servidor de producción pequeñito: trátalo como tal. Tailscale, contenedores y backups probados reducen superficie de ataque, pero no sustituyen las actualizaciones, los permisos mínimos, la autenticación y la revisión de logs.

Y cuando algo falle —porque los sistemas fallan— tendrás logs, backups y aislamiento para investigar y recuperar sin convertirlo en una tragedia. 🛡️

Si quieres llevar todo esto a la práctica, paso a paso: tu propio servidor, una red privada con Tailscale y publicar sin abrir puertos.