Servicios · Seguridad de IA y LLM
Evaluamos el pipeline completo de tus sistemas de IA: interfaz, API, fuentes de datos y agentes conectados.
Por qué esta evaluación importa
La adopción de IA avanza más rápido que la seguridad que la rodea. La IA generativa y los sistemas basados en modelos de lenguaje cambiaron la forma en que muchas organizaciones operan: automatización de tareas, chatbots de atención al cliente, agentes que ejecutan acciones, motores de recomendación. Cada una de esas capacidades trae consigo una superficie de ataque nueva, distinta a la de una aplicación web tradicional, y que en la mayoría de los casos todavía no está siendo evaluada con el mismo rigor.
No alcanza con auditar solo la interfaz de chat. Un sistema de IA real está compuesto por varias capas — el modelo, la aplicación que lo envuelve, las fuentes de datos que consulta, los agentes o herramientas que puede invocar, y la infraestructura cloud donde todo corre — y un atacante puede entrar por cualquiera de ellas. Nuestro equipo evalúa modelos, agentes, integraciones y la infraestructura que los sostiene, con metodologías alineadas a los marcos de referencia que ya se usan en la industria.
Tres tipos de evaluación (y cuándo usar cada una)
Es común confundir estos tres enfoques. Te ayudamos a elegir el correcto según lo que necesites validar.
Revisión de arquitectura de IA (auditoría de gobernanza)
Evaluación estática: analizamos cómo se implementó la IA desde el punto de vista de procesos, políticas y controles, sin intentar explotar nada activamente. Ideal para confirmar que el sistema está bien diseñado y gobernado antes de entrar en producción.
Pentesting de IA/LLM (evaluación activa y adversarial)
Intentamos explotar de verdad: prompt injection, jailbreaks, bypass de jerarquía de instrucciones, abuso de agentes o herramientas conectadas. El objetivo es amplio: encontrar la mayor cantidad de debilidades explotables posibles en el sistema y la infraestructura que lo sostiene.
AI Red Teaming (comportamiento y límites del modelo)
Pone a prueba específicamente si el modelo puede ser manipulado para saltarse sus propias salvaguardas: exponer información sensible, generar contenido restringido, o actuar fuera de los límites que se definieron para él.
La mayoría de las organizaciones se benefician de combinar al menos dos de estos tres enfoques. Lo definimos juntos según la madurez de tu implementación.
Qué cubrimos: el pipeline completo
01Capa de modelo
- Resistencia a prompt injection directo
- Extracción de información del system prompt
- Intentos de extracción o inversión del modelo
- Comportamiento ante entradas adversariales diseñadas para confundir su lógica
02Capa de aplicación e integraciones
- Vulnerabilidades clásicas de aplicación web y API en el contexto de IA (SSRF, XSS, manejo inseguro de la salida del modelo)
- Autenticación, autorización y manejo de sesión en la capa que envuelve al modelo
- Exposición de claves y credenciales del proveedor del modelo
03Datos y fuentes de contexto (RAG)
- Tratamos toda fuente que el modelo consulta (documentos, tickets, bases de conocimiento) como entrada no confiable
- Prompt injection indirecto a través de contenido malicioso plantado en esas fuentes
- Integridad de la canalización de recuperación de información (RAG) y filtrado de salida
04Agentes, plugins y servidores MCP
- Abuso de herramientas o funciones que el agente puede invocar
- Escalamiento de privilegios a través de permisos excesivos otorgados al agente
- Vulnerabilidades específicas de implementaciones de protocolo de agentes (path traversal, inyección en el manejo de contexto)
- Escenarios donde un mensaje de chat termina pivotando hacia archivos, APIs o infraestructura cloud
05Infraestructura y cadena de suministro
- Configuración cloud del stack de IA: exposición de datos, permisos excesivos, rutas internas vulnerables
- Riesgos de "denial of wallet" (abuso de recursos que genera consumo/costo descontrolado)
- Integridad de datasets de entrenamiento y de actualizaciones de modelo (envenenamiento de datos, versiones comprometidas)
- Dependencias y componentes de terceros integrados al pipeline
Nuestro proceso
Scoping y modelado de amenazas
Mapeamos qué modelos, agentes, fuentes de datos e integraciones están en alcance, y qué objetivos de negocio hay detrás de cada uno.
Mapeo de superficie de ataque
Relevamos interfaces, APIs, fuentes RAG, agentes, plugins y bases vectoriales involucradas.
Campañas de prompts adversariales
Combinamos secuencias manuales y automatizadas de jailbreak e inyección, adaptadas a tu caso de uso específico.
Testing de datos y pipeline
Evaluamos integridad de RAG, filtrado de salida, ataques de origen de contexto y simulaciones de envenenamiento de datos.
Testing de aplicación e infraestructura
Aplicamos revisión de tipo OWASP en el contexto de IA, más escalamiento de privilegios sobre la infraestructura subyacente.
Análisis de impacto y remediación
Priorizamos por riesgo de negocio real, con guía concreta de mitigación y reverificación posterior.
Todo el testing automatizado se ejecuta con límites de frecuencia acordados y, siempre que sea posible, sobre entornos de staging, en fases que acompañan lo que tu sistema realmente tiene desplegado (por ejemplo: primero el modelo, después los agentes o RAG una vez que esos componentes estén en producción).
Marcos de referencia que aplicamos
Qué recibís al finalizar
Reporte con cada hallazgo documentado
Ruta de explotación, impacto de negocio y remediación recomendada.
Cadenas de ataque entre capas
Por ejemplo, cómo una debilidad a nivel de modelo se combina con un permiso de agente mal configurado y termina en una credencial cloud expuesta.
Sesión de revisión de hallazgos
Con tu equipo técnico y de seguridad.
Reverificación
Para confirmar que la remediación efectivamente cerró el hallazgo.
Por qué esto no es algo que se evalúa una sola vez
Los sistemas de IA cambian rápido: se suman nuevos agentes, nuevas fuentes de datos para RAG, nuevas integraciones con terceros — cada una introduce riesgo que un informe puntual no puede prever. Por eso, para organizaciones cuyo uso de IA sigue creciendo, recomendamos un esquema de revisión recurrente en vez de una evaluación aislada, de forma que las nuevas exposiciones se detecten a medida que se introducen y no en la próxima auditoría programada.
Este enfoque conecta directamente con nuestro servicio de Hardening y Monitoreo Continuo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un pentest de IA/LLM?
Es una evaluación de seguridad activa sobre un sistema de IA y la infraestructura que lo sostiene — la aplicación en la que está embebido, su pipeline de recuperación de datos, los permisos de sus agentes o las APIs que consume — con el objetivo de encontrar la mayor cantidad de debilidades explotables posible.
¿En qué se diferencia del AI Red Teaming?
El pentest busca vulnerabilidades técnicas explotables en el software, las APIs, la infraestructura y las integraciones. El AI Red Teaming evalúa específicamente si el comportamiento del modelo puede manipularse para saltarse sus propias salvaguardas. Muchas organizaciones necesitan ambos.
¿Prueban modelos propios y también servicios de terceros (OpenAI, Anthropic, etc.) integrados en mi producto?
Sí. Evaluamos la capa que vos controlás — cómo se integra el modelo, qué datos recibe, qué permisos tienen los agentes que lo rodean — independientemente de si el modelo subyacente es propio o de un proveedor externo.
¿Cómo evitan afectar un sistema en producción durante el testing?
Coordinamos el alcance con tu equipo de antemano, aplicamos límites de frecuencia al testing automatizado y, cuando es posible, trabajamos sobre entornos de staging. El testing se organiza en fases según lo que tu sistema ya tiene desplegado.
¿Esto ayuda con el cumplimiento del EU AI Act o marcos similares?
El testing en sí no es una certificación de cumplimiento, pero genera la evidencia que auditores y reguladores buscan: testing documentado contra marcos reconocidos, riesgos identificados y remediación demostrada.
¿Con qué frecuencia debería evaluarse un sistema de IA?
Depende de qué tan rápido evolucione tu implementación. Un chatbot acotado puede evaluarse una vez y revisarse ante cambios mayores; un stack con agentes y RAG que crece constantemente se beneficia de un esquema de revisión recurrente.
¿Cuánto tarda una evaluación típica?
Depende del alcance: cuántas aplicaciones con IA están involucradas, si hay agentes o RAG en el alcance, y si hay acceso a código fuente para revisión. Un chatbot acotado toma menos tiempo que una evaluación end-to-end de modelo, agentes e infraestructura.
Otros servicios relacionados
¿Tu organización ya integró IA? Probemos qué tan segura está esa integración.
Contanos qué modelos, agentes o integraciones tenés en producción y te proponemos el alcance de evaluación más adecuado.