Descripción

Las aplicaciones con LLMs introducen una superficie de ataque completamente nueva: inyecciones directas e indirectas de prompts (Prompt Injections), jailbreaks para forzar comportamientos prohibidos, envenenamiento de bases vectoriales RAG, extracción del system prompt y ejecución remota de código o SSRF a través de llamadas descontroladas a herramientas.

Efectuamos pruebas de penetración, red-teaming y blindaje de seguridad especializado para aplicaciones con LLMs. Evaluamos y protegemos el sistema contra el OWASP Top 10 for Large Language Model Applications, implementando cortafuegos de prompts, validadores de entrada y salida, y entornos aislados (sandboxes) para ejecución segura de código y herramientas.

Como capacidad especializada, Data Leakage Testing aborda de manera focalizada los requerimientos técnicos y estratégicos del dominio de AI Security. Diseñamos protocolos operativos a medida, implementamos validaciones rigurosas y proporcionamos a la organización el control total sobre este factor clave para garantizar una ventaja competitiva sostenible en el ecosistema de modelos de lenguaje e inteligencia artificial generativa.

Tesis de impacto y retorno de inversión

Inmunidad del sistema ante ataques de manipulación maliciosa, protección de la propiedad intelectual de sus prompts y datos, y prevención de accesos no autorizados a sistemas internos a través de la interfaz de IA. En el ecosistema corporativo actual, asegurar la presencia y exactitud en los modelos fundacionales no representa únicamente una ventaja competitiva, sino una barrera defensiva crítica ante la desintermediación del tráfico digital tradicional.

Metodología

Red-Teaming manual y automatizado contra modelos y agentes; simulación de ataques de prompt injection indirecto vía documentos; evaluación de fugas de datos y sandboxing estricto; despliegue de firewalls de IA en tiempo real.

Stack tecnológico

Ecosistema Tecnológico: OWASP LLM Top 10, Garak, PyRIT (Microsoft), NeMo Guardrails, Rebuff, Docker Sandboxing, Langfuse Security Alerts.
Estándares Semánticos: W3C Semantic Web Standards, Schema.org @graph, RDF/OWL ontologies, OpenAPI 3.1.
Protocolos de Validación: Evaluación continua con LLM-as-a-Judge, guardarraíles semánticos y tests de regresión en pipelines de integración continua.

Entregables

Informe de Pentesting y Red-Teaming especializado en aplicaciones de IA.
Matriz de vulnerabilidades detectadas con prueba de concepto y vector de explotación.
Implementación de arquitectura de defensa en profundidad y guardarraíles de seguridad.
Certificado de evaluación de seguridad de IA para clientes enterprise y auditorías.

KPIs de éxito

0% de vulnerabilidades críticas de inyección de prompt o jailbreak en producción.
Bloqueo exitoso de intentos maliciosos de manipulación en tiempo real (>99.9%).
Aislamiento estricto de llamadas de herramientas y entornos de ejecución de código.
Conformidad total con las recomendaciones de seguridad OWASP LLM Top 10.

¿Para quién es?

Para quién es

Chief Information Security Officers (CISOs), empresas fintech, plataformas B2B que procesan datos de clientes y SaaS.

Para quién NO es

Sitios web informativos sin aplicaciones, agentes ni interacciones de IA integradas.

Data Leakage Testing

Descripción

Tesis de impacto y retorno de inversión

Metodología

Stack tecnológico

Entregables

KPIs de éxito

¿Para quién es?

Para quién es

Para quién NO es

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El futuro no espera