Pentesting de Inteligencia Artificial y LLMs
Los modelos de lenguaje y los sistemas de IA introducen vectores de ataque completamente nuevos. Evaluamos la seguridad de tu infraestructura de IA antes de que lo haga un adversario real.
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¿Por qué la IA necesita un pentesting específico?
Un LLM mal protegido puede revelar datos de entrenamiento confidenciales, ejecutar instrucciones arbitrarias mediante prompt injection o ser manipulado para eludir controles de negocio. Las herramientas de pentesting tradicionales no detectan estos vectores. Se requiere metodología específica alineada con OWASP Top 10 for LLMs y MITRE ATLAS.
Alcance de la evaluación
- Prompt injection (directa, indirecta y multi-step)
- Jailbreaking y evasión de controles de seguridad del modelo
- Exfiltración de datos de entrenamiento o system prompt
- Insecure output handling y ejecución de código arbitrario
- Evaluación de pipelines RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Seguridad de plugins, function calling y tool use
- Seguridad de agentes de IA y servidores MCP (Model Context Protocol): tool poisoning, escalada entre herramientas conectadas y confusión de confianza en el contexto
- Insecure plugin design y supply chain de modelos
- Model denial-of-service y resource exhaustion
- Revisión de controles de acceso a la API del modelo
- Alineación con OWASP Top 10 for LLMs 2025 y MITRE ATLAS
Metodología
- Threat modeling de IA: Identificamos los activos de IA (modelos, datos, pipelines) y los vectores de amenaza aplicables según MITRE ATLAS.
- Evaluación de prompt injection: Pruebas exhaustivas de inyección directa e indirecta, multi-modal y multi-step contra el sistema objetivo.
- Análisis del pipeline: Revisamos la cadena completa: ingestión de datos, RAG, function calling, salidas y uso en producción.
- Explotación y escalada: Encadenamos vulnerabilidades para demostrar impacto real en datos, usuarios o sistemas conectados.
- Informe y remediación: Clasificación por CVSS v4 adaptado a riesgos de IA, con recomendaciones priorizadas y defensas por capas.
Entregables
- Informe ejecutivo con mapa de riesgos de IA
- Informe técnico con PoC de cada vulnerabilidad encontrada
- Clasificación según OWASP Top 10 for LLMs 2025
- Guía de hardening del sistema de IA
- Recomendaciones de arquitectura para pipelines seguros
- Re-test incluido tras remediación
Casos de uso
- Startups que integran LLMs (GPT-4, Claude, Llama) en sus productos
- Empresas con chatbots o asistentes virtuales orientados al cliente
- Plataformas de código con IA (copilots, code generation)
- Sistemas RAG con acceso a bases de datos corporativas
- Productos con function calling que acceden a APIs internas
- Empresas que despliegan agentes de IA conectados a herramientas internas vía MCP u otros protocolos de orquestación
Preguntas frecuentes
¿El pentesting de IA afecta al rendimiento del modelo en producción?
No. Las pruebas se realizan en un entorno de staging o con tráfico controlado. Nunca interferimos con usuarios reales ni degradamos el servicio.
¿Necesito acceso al modelo o solo a la interfaz?
Depende del alcance. Un test de caja negra solo requiere acceso a la interfaz final. Un test completo de pipeline requiere acceso al código del sistema y configuración del modelo.
¿Cubrís modelos open-source desplegados on-premise?
Sí. Evaluamos tanto modelos en cloud (APIs de OpenAI, Anthropic, Google) como modelos open-source (Llama, Mistral, Qwen) desplegados en infraestructura propia.
¿Evaluáis agentes de IA y servidores MCP?
Sí. Un agente conectado a varios servidores MCP hereda la confianza de la herramienta más débil que tenga enchufada. Evaluamos tool poisoning, escalada de privilegios entre herramientas conectadas y exfiltración a través de un canal de salida legítimo (publicar, enviar un correo, abrir un PR).
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