Pentesting de IA
Evalúa la seguridad real de soluciones de IA generativa, LLMs y agentes, identificando vulnerabilidades técnicas, riesgos de abuso y posibles escenarios de ataque.
Pruebas específicas para sistemas de IA reales
Analizamos el comportamiento del modelo, los prompts, el contexto, los guardrails, las fuentes de datos y las herramientas conectadas para detectar riesgos que un pentesting tradicional puede no identificar.
LLMs y aplicaciones con IA
Evaluación de asistentes, copilotos, chatbots y soluciones basadas en modelos de lenguaje.
Sistemas RAG
Revisión de arquitecturas conectadas a documentación interna, embeddings, buscadores y repositorios corporativos.
Agentes y tool use
Análisis de herramientas conectadas, APIs, permisos, acciones automatizadas y posibles abusos del sistema.
Guardrails y controles
Pruebas sobre límites, filtros, políticas internas y mecanismos de protección frente a entradas maliciosas.
Riesgos específicos en sistemas de IA
Evaluamos los escenarios de ataque más relevantes en soluciones basadas en IA generativa, LLMs, sistemas RAG y agentes conectados a datos, herramientas o procesos corporativos.
Prompt injection directa
Pruebas orientadas a manipular el comportamiento del modelo mediante instrucciones maliciosas introducidas directamente por el usuario.
Prompt injection indirecta
Evaluación de ataques en los que la IA recibe instrucciones maliciosas desde documentos, páginas web, emails, fuentes RAG u otros contenidos externos.
Jailbreaks y evasión de filtros
Simulación de intentos de saltar restricciones, políticas internas, filtros de seguridad o límites definidos para el comportamiento del sistema.
Fuga de datos e información sensible
Pruebas para detectar si el sistema puede exponer datos internos, información confidencial, prompts de sistema, contexto privado o documentación no autorizada.
Ataques a sistemas RAG
Evaluación de riesgos en arquitecturas que conectan modelos de lenguaje con bases documentales, buscadores, embeddings o repositorios corporativos.
Abuso de herramientas y function calling
Análisis del uso indebido de herramientas conectadas al modelo, incluyendo llamadas a APIs, ejecución de acciones, escalado de permisos o acceso no previsto a sistemas.
Seguridad ofensiva aplicada a IA
Aplicamos una metodología específica para sistemas de Inteligencia Artificial, combinando reconocimiento técnico, simulación de ataques, análisis de impacto y recomendaciones de remediación.
Definición de alcance
Reconocimiento técnico
Ejecución de pruebas ofensivas
Análisis de hallazgos
Plan de remediación y re-test
Reduce la exposición antes de escalar tu IA
El Pentesting de IA ayuda a detectar riesgos técnicos, operativos y de negocio antes de que afecten a usuarios, clientes, datos o procesos críticos.
Seguridad antes del despliegue
Identifica riesgos antes de que el sistema de IA esté expuesto a usuarios internos, clientes o terceros.
Reducción de fugas de información
Detecta posibles vías de exposición de datos sensibles, prompts, credenciales o documentación interna.
Mayor control sobre agentes
Evalúa si los agentes pueden ejecutar acciones fuera de su alcance o acceder a herramientas no autorizadas.
Evidencias para cumplimiento
Aporta información útil para auditoría, gobierno de IA, gestión de riesgos y controles internos.
Menor riesgo operativo
Reduce el riesgo de respuestas inadecuadas, abusos del sistema o acciones automatizadas no previstas.
Protección de marca y confianza
Minimiza incidentes que puedan afectar a clientes, empleados, reputación corporativa o continuidad del servicio.
¿Quieres evaluar la seguridad de tus soluciones de IA?
Te ayudamos a identificar riesgos reales, priorizar acciones y reforzar tus sistemas antes de escalar nuevos casos de uso.
Evalúa la seguridad de tus sistemas de IA
Cuéntanos qué solución quieres revisar y te ayudamos a definir el alcance del pentesting: arquitectura, modelo, datos, herramientas conectadas y nivel de exposición.
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Seguridad ofensiva para IA
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