Servicios · Seguridad de IA y LLM
Evaluamos el pipeline completo de tus sistemas de IA: interfaz, API, fuentes de datos y agentes conectados.
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.
Es común confundir estos tres enfoques. Te ayudamos a elegir el correcto según lo que necesites validar.
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.
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.
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.
Mapeamos qué modelos, agentes, fuentes de datos e integraciones están en alcance, y qué objetivos de negocio hay detrás de cada uno.
Relevamos interfaces, APIs, fuentes RAG, agentes, plugins y bases vectoriales involucradas.
Combinamos secuencias manuales y automatizadas de jailbreak e inyección, adaptadas a tu caso de uso específico.
Evaluamos integridad de RAG, filtrado de salida, ataques de origen de contexto y simulaciones de envenenamiento de datos.
Aplicamos revisión de tipo OWASP en el contexto de IA, más escalamiento de privilegios sobre la infraestructura subyacente.
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).
Ruta de explotación, impacto de negocio y remediación recomendada.
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.
Con tu equipo técnico y de seguridad.
Para confirmar que la remediación efectivamente cerró el hallazgo.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Contanos qué modelos, agentes o integraciones tenés en producción y te proponemos el alcance de evaluación más adecuado.
