Pentesting IA
Los sistemas de IA generativa y los modelos de machine learning en producción introducen una superficie de ataque que el pentesting tradicional no cubre. Ponemos a prueba tus chatbots, agentes y pipelines de IA con las técnicas que usaría un atacante real: inyección de prompts, fuga de datos, manipulación de contexto y abuso de permisos. El resultado es un informe técnico con cada vulnerabilidad encontrada, su explotabilidad real y las medidas concretas para cerrarla.
Solicitar este servicioQué incluye
- Inyección de prompts directa e indirecta contra chatbots, asistentes virtuales y agentes con acceso a herramientas o datos internos.
- Extracción de system prompts, datos de entrenamiento o información confidencial filtrada a través de las respuestas del modelo.
- Auditoría de pipelines RAG: manipulación de la base documental, contaminación de contexto y envenenamiento de embeddings.
- Evaluación del exceso de agencia: qué acciones puede ejecutar el modelo por cuenta propia cuando tiene permisos sobre APIs o sistemas.
- Pruebas de evasión de guardrails y filtros de seguridad diseñadas sobre el caso de uso concreto del cliente, no sobre jailbreaks genéricos.
Dirigido a
Empresas que han desplegado o están desplegando chatbots, asistentes virtuales, agentes de IA o sistemas de machine learning en producción, con acceso a datos internos o capacidad de ejecutar acciones automatizadas.
El pentesting de IA de RowanGuard evalúa la seguridad de sistemas basados en modelos de lenguaje, chatbots, agentes autónomos y pipelines de machine learning que tu empresa ha puesto en producción. A diferencia de un pentest de aplicación web tradicional, aquí el objetivo es el propio modelo y su lógica: cómo responde a entradas manipuladas, qué información puede filtrar, qué acciones puede ejecutar por cuenta propia y hasta qué punto sus guardrails resisten un intento deliberado de evasión.
Trabajamos con una metodología adaptada de referencias del sector como el OWASP Top 10 for LLM Applications y MITRE ATLAS, que catalogan las técnicas de ataque específicas de sistemas de IA: inyección de prompts directa e indirecta, extracción de system prompts y datos de entrenamiento, envenenamiento de contexto en arquitecturas RAG, y abuso de permisos en agentes con capacidad de ejecutar herramientas o acceder a APIs internas. Cada prueba se diseña sobre el caso de uso real del cliente, no sobre un catálogo genérico de jailbreaks, porque el riesgo cambia según qué datos maneja el modelo y qué acciones puede desencadenar.
El cliente recibe un informe técnico con cada vulnerabilidad detectada, evidencia reproducible del ataque, nivel de explotabilidad e impacto en el contexto de negocio, y recomendaciones concretas de mitigación: ajuste de prompts de sistema, límites de permisos, validación de salidas y controles en el pipeline de datos. Cuando el hallazgo lo justifica, se incluye una sesión técnica con el equipo de desarrollo o MLOps para acordar las correcciones antes de una posible reprueba.
Preguntas frecuentes
¿Necesitamos tener el modelo en producción para hacer esta auditoría?
No. Podemos evaluar el sistema en un entorno de staging o preproducción, siempre que replique la configuración real de prompts, permisos y fuentes de datos. Auditar antes de producción reduce el coste de corregir hallazgos críticos.
¿El pentest cubre modelos propios y también modelos de terceros integrados en nuestra aplicación?
Sí. La evaluación se centra en cómo tu aplicación integra y controla el modelo, sea propio o de un proveedor externo: qué información llega al modelo, qué puede hacer con ella y qué controles existen alrededor de la API de inferencia.
¿Qué diferencia hay entre este servicio y un pentest de aplicación web convencional?
El pentest web evalúa la infraestructura y el código de la aplicación; el pentesting de IA evalúa además la lógica del modelo: cómo interpreta instrucciones, qué información retiene o expone, y cómo se comporta ante entradas adversariales diseñadas para manipular su salida.