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02A — Servicios

Seguridad para sistemas IA en producción.

Red teaming de LLMs, auditoría de agentes, prompt injection y revisión de RAG. Encontramos fallos reproducibles antes de que lleguen a usuarios, datos sensibles o herramientas internas.

02A — Servicios

AI Security

Probamos sistemas IA como lo haría un atacante: prompts, contexto, herramientas, permisos y flujos multi-turno. El resultado no es una lista abstracta de riesgos, sino PoC reproducibles y remediación priorizada.

  1. SEC.01

    Red Teaming LLM y agentes

    Evaluaciones adversariales de modelos, agentes y superficies conectadas a herramientas internas.

  2. SEC.02

    Testing de prompt injection

    Cobertura de inyección directa, indirecta y multi-turno con suites reproducibles.

  3. SEC.03

    Revisión de arquitectura RAG

    Control de acceso, segregación de contexto, filtrado del retriever y fuga de datos desde vector stores.

  4. SEC.04

    Formación en seguridad IA para equipos

    OWASP LLM Top 10, secure prompting y buenas prácticas para equipos de desarrollo que integran modelos en sus productos.

03 — Por qué ahora

Cinco señales que justifican un red team.

Vectores de ataque dominantes, riesgo agentic, fuga de datos, cadena de suministro de modelos y coste real del incidente.

  • 01 · Vector de ataque2025

    Prompt injection encabeza el OWASP GenAI Top 10.

    LLM01 — riesgo número uno en aplicaciones LLM. Una entrada manipulada (directa o vía contenido externo) puede saltarse el system prompt, exfiltrar datos o desencadenar acciones no autorizadas. Es el primer vector que cubre cualquier evaluación seria.

    OWASP GenAI · LLM01
  • 02 · Arquitectura agentic2025

    Los agentes con herramientas amplifican el blast radius de cualquier compromiso.

    LLM06 «Excessive Agency» — OWASP GenAI 2025. Un agente con permisos sobre APIs internas convierte una inyección en una acción destructiva. Mitigaciones obligatorias: privilegios mínimos, human-in-the-loop y trazabilidad por cada acción.

    OWASP GenAI · LLM06
  • 03 · Fuga de datos2024

    Uno de cada diez textos que los empleados copian en ChatGPT contiene datos confidenciales.

    Código fuente, datos financieros e información personal filtrados sin control. Cuando la plantilla usa herramientas de IA pública sin entornos privados, DLP ni políticas de acceso, la productividad diaria se convierte en una fuga estructural de propiedad intelectual.

    Cyberhaven Labs
  • 04 · Cadena de suministro2025

    Modelos y datasets de terceros importan riesgo difícil de auditar.

    LLM03 «Supply Chain» — backdoors detectados en repositorios públicos. Pesos descargados, embeddings precomputados y corpus de fine-tuning son superficie de ataque. Firma, hashing y revisión de procedencia son condición previa para promover un modelo a producción.

    OWASP GenAI · LLM03
  • 05 · Coste del incidente2024

    Una brecha de datos cuesta de media 4,88 M$ a nivel global.

    IBM Cost of a Data Breach 2024 — máximo histórico de la serie. El sobrecoste no es solo técnico: notificación a autoridades, daño reputacional y litigios. Una arquitectura segura desde el día uno es órdenes de magnitud más barata que un postmortem.

    IBM Security

04 — Casos de uso

Lo que hacemos.

Ejemplos de proyectos tipo en los dos frentes en los que trabajamos. Si tu situación se parece a alguno, probablemente podamos ayudarte.

AI Security · Pre-lanzamiento

Auditoría de chatbot o agente antes del lanzamiento

Problema
Empresas que van a desplegar un asistente IA en producción sin saber si tiene vulnerabilidades que puedan filtrar datos o ser explotadas.
Cómo lo hacemos
Revisión técnica completa: prompt injection, jailbreaks, fugas de datos y gaps en guardrails. Entrega en 1-2 semanas con informe accionable.

Clientes tipo

Startups SaaS, clínicas, plataformas de atención al cliente, cualquier empresa que vaya a lanzar un sistema IA.

¿Un caso parecido al tuyo? Hablemos →

AI Security · Sistemas agénticos

Red team de agente con acceso a herramientas internas

Problema
Sistemas donde el agente puede ejecutar acciones reales — consultar bases de datos, enviar emails, modificar registros — con riesgo de manipulación.
Cómo lo hacemos
Pruebas de escalada de privilegios vía herramientas, inyección indirecta y ataques multi-turno con PoC reproducibles.

Clientes tipo

SaaS con agentes IA, plataformas con herramientas conectadas, startups con productos agénticos en producción.

¿Un caso parecido al tuyo? Hablemos →

AI Security · Arquitectura

Revisión de arquitectura RAG con datos confidenciales

Problema
Pipelines RAG que acceden a información sensible de clientes sin haber revisado el control de acceso ni el filtrado de contexto.
Cómo lo hacemos
Revisión de arquitectura y pruebas técnicas: control de acceso, segregación de contexto, fuga de datos y permisos en el vector store.

Clientes tipo

Despachos legales, gestorías, clínicas, empresas con RAG sobre documentación interna sensible.

¿Un caso parecido al tuyo? Hablemos →

AI Security · Formación

Formación en seguridad IA para equipos de desarrollo

Problema
Equipos de desarrollo que integran LLMs en sus productos sin conocer los vectores de ataque específicos de estas arquitecturas.
Cómo lo hacemos
Curso práctico diseñado para el equipo: OWASP LLM Top 10 con demos en vivo, secure prompting y threat modeling sobre el stack y el sistema reales del cliente.

Clientes tipo

Agencias de desarrollo, equipos de producto SaaS, startups con ingenieros integrando modelos.

¿Un caso parecido al tuyo? Hablemos →

Preguntas frecuentes

¿Qué es el red teaming de un LLM?

El red teaming de un LLM es un proceso de evaluación adversarial en el que un equipo de seguridad intenta explotar las vulnerabilidades del modelo o del sistema que lo envuelve: inyecciones de prompt, jailbreaks, fugas de datos del sistema, escalada de privilegios vía herramientas y ataques multi-turno. El objetivo es identificar fallos reproducibles antes de que los encuentre un atacante real, y entregar una remediación priorizada.

¿Qué es un prompt injection en sistemas de IA?

Un prompt injection es un ataque en el que un atacante introduce instrucciones maliciosas en la entrada de un LLM para alterar su comportamiento. En inyección directa, el atacante manipula el prompt de usuario; en inyección indirecta, el contenido malicioso llega a través de fuentes externas procesadas por el modelo —webs, documentos, resultados de búsqueda—. En sistemas agénticos con acceso a herramientas, una inyección exitosa puede desencadenar acciones destructivas sobre sistemas internos.

¿Qué vulnerabilidades tienen los agentes de IA?

Según el OWASP GenAI Top 10 de 2025, los principales riesgos en sistemas agénticos incluyen: inyección de prompt (LLM01), manejo inseguro de salidas (LLM02), agencia excesiva (LLM06), dependencia excesiva en el modelo y fugas de información sensible. Los agentes con acceso a APIs internas son especialmente vulnerables a escalada de privilegios y ejecución de acciones no autorizadas si no cuentan con permisos mínimos, supervisión humana y trazabilidad de acciones.

¿Cómo se protege un chatbot o agente IA contra ataques?

La protección de un sistema IA en producción requiere múltiples capas: validación de entradas y salidas, instrucciones de sistema robustas, permisos mínimos para el agente sobre herramientas externas, guardrails de contenido, segregación de contexto en pipelines RAG, trazabilidad completa de las acciones del modelo y revisión periódica de los vectores de ataque. Un guardrail solo no es suficiente; la seguridad se construye en la arquitectura desde el diseño.

¿Qué es el OWASP LLM Top 10?

El OWASP LLM Top 10 es un marco de referencia publicado por OWASP (Open Web Application Security Project) que enumera los diez riesgos de seguridad más críticos en aplicaciones basadas en modelos de lenguaje grandes. La versión GenAI 2025 incluye vulnerabilidades como prompt injection, envenenamiento de datos de entrenamiento, fuga del prompt de sistema, agencia excesiva y vulnerabilidades en la cadena de suministro de modelos. Es el estándar de referencia para evaluar la postura de seguridad de sistemas IA.

Formación a medida

¿Quieres que tu equipo aprenda a hacer esto?

Hacemos formación técnica a medida, no cursillos abiertos. Cada curso lo diseñamos para el caso del cliente: OWASP LLM Top 10, secure prompting, threat modeling y red teaming reproducible, con el alcance que pida el equipo.

Hablemos de tu sistema de IA.

Respondemos en 24 – 48 horas laborables. Te proponemos una primera llamada para entender tu caso.

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