Ciberseguridad · Inteligencia artificial
Pentesting de IA: hacking ético para modelos y aplicaciones LLM
Implantar inteligencia artificial sin una auditoría de seguridad no es innovar, es aceptar un riesgo a ciegas. Atacamos tus modelos, chatbots y agentes de forma controlada para que no se conviertan en el caballo de Troya de tu infraestructura.
- OWASP Top 10 for LLM
- MITRE ATLAS
- NIST AI RMF
- Independientes de fabricantes
¿Qué es el pentesting de IA?
A diferencia de un pentesting tradicional de redes, el hacking ético de IA, también llamado AI red teaming, se centra en manipular la lógica, el entrenamiento y las respuestas de los modelos de lenguaje y de los sistemas automatizados.
Simulamos los ataques que usaría un ciberdelincuente para saltarse las restricciones de tu IA, extraer datos confidenciales o corromper sus decisiones. Si además quieres revisar la aplicación y la infraestructura que la rodean, lo combinamos con un pentest clásico.
Qué evaluamos
Partimos del OWASP Top 10 for LLM Applications y lo adaptamos a tu caso.
Inyección de instrucciones
Directa e indirecta: forzamos al modelo a ignorar sus instrucciones de seguridad, revelar secretos o ejecutar acciones no previstas, también a través de documentos o webs que lee.
Fuga de información sensible
Comprobamos si el modelo expone datos de clientes, secretos comerciales o su propio prompt de sistema.
Gestión insegura de las respuestas
Verificamos que lo que genera la IA no pueda usarse para atacar otros sistemas ni conceder privilegios.
Envenenamiento de datos y modelos
Analizamos si los datos de entrenamiento o de contexto pueden manipularse para crear puertas traseras.
Agencia excesiva
En agentes con herramientas, probamos si se les puede llevar a realizar acciones que nadie autorizó.
RAG, cadena de suministro y consumo
Debilidades en la recuperación de documentos y embeddings, componentes de terceros y abuso de recursos sin límite.
Nuestra metodología
Tres marcos de referencia internacionales, del gobierno de la IA a la ejecución técnica.
Usamos el AI Risk Management Framework del NIST como base: no solo buscamos fallos, valoramos si tu IA es fiable, resiliente y respeta la privacidad.
Emulamos las tácticas, técnicas y procedimientos que los atacantes usan contra sistemas de aprendizaje automático, desde la extracción de modelos hasta la evasión.
Nuestra lista de verificación técnica para aplicaciones con modelos de lenguaje, adaptada al diseño de tu sistema.
Alcance y reglas
Definimos qué modelos, aplicaciones y agentes se prueban, en qué entorno y con qué límites.
Pruebas manuales y automatizadas
Combinamos el trabajo de especialistas con herramientas y agentes ofensivos que permiten probar miles de variantes.
Informe y corrección
Cada hallazgo con su gravedad, cómo reproducirlo y cómo corregirlo, y un resumen ejecutivo para dirección.
La IA como escudo y espada
Usamos la IA para atacar a la IA: agentes autónomos y herramientas de automatización ofensiva para hacer pruebas de estrés masivas que a una persona le llevarían semanas. Y lo hacemos con ética por diseño: cada vulnerabilidad se reporta bajo estrictos protocolos de confidencialidad.
Conocer cómo los atacantes usan herramientas como WormGPT o FraudGPT nos permite también ayudarte a configurar tus defensas para neutralizarlas.
No vendemos ni promocionamos productos de Microsoft, Google ni Amazon. Auditamos implementaciones sobre Azure OpenAI, AWS Bedrock o modelos locales como Llama o Mistral con total neutralidad: no queremos venderte una licencia, queremos proteger tu activo.
Beneficios de auditar tu IA
- Preparación para el AI Act: evidencias de robustez y ciberseguridad para los sistemas de alto riesgo.
- Protección de la propiedad intelectual y de la lógica de negocio que contienen tus modelos.
- Menos riesgo de fugas de datos personales y de información confidencial.
- Confianza de clientes: demostrar que tu IA es segura es un diferencial competitivo.
- Encaje con el gobierno de la IA y la ISO/IEC 42001.
- Hallazgos corregidos antes de que lleguen a producción o a los atacantes.
Empresas que ya confían en nosotros
Preguntas frecuentes sobre el pentesting de IA
AI red teaming, metodologías, AI Act y entregables.
¿Qué es el pentesting de IA o AI red teaming?
Es un hacking ético centrado en sistemas de inteligencia artificial. En lugar de atacar solo redes y servidores, intentamos manipular la lógica, los datos y las respuestas de los modelos de lenguaje y de los agentes, como haría un atacante, para encontrar los fallos antes que él.
¿En qué se diferencia de un pentest tradicional?
Un pentest tradicional busca vulnerabilidades en aplicaciones, redes y sistemas. El de IA añade ataques propios de los modelos: inyección de instrucciones, fuga de datos del entrenamiento o del contexto, abuso de herramientas por parte de agentes y manipulación de las respuestas. Lo habitual es combinar ambos.
¿Qué sistemas de IA auditáis?
Chatbots y asistentes, aplicaciones con modelos de lenguaje, sistemas RAG conectados a documentación interna y agentes que usan herramientas, tanto sobre servicios como Azure OpenAI o AWS Bedrock como con modelos ejecutados en local.
¿Qué metodologías seguís?
Nos basamos en el OWASP Top 10 for LLM Applications para las pruebas técnicas, en MITRE ATLAS para simular las tácticas de los atacantes y en el NIST AI Risk Management Framework para valorar los riesgos.
¿Ayuda a cumplir el AI Act?
Sí. El reglamento europeo de IA exige que los sistemas de alto riesgo sean precisos, robustos y ciberseguros. Un pentesting de IA aporta evidencias de esa robustez y ayuda a detectar riesgos antes de poner el sistema en producción.
¿Qué recibo al terminar?
Un informe técnico con cada hallazgo, cómo reproducirlo, su gravedad y cómo corregirlo, y un informe ejecutivo para dirección, además de una reunión para revisar las correcciones con tu equipo.
Servicios relacionados
Lecturas recomendadas
- Robo de modelos de IACómo se filtran los pesos de un modelo y cómo evitarlo
- Agentes de IA fuera de controlEl caso de Australia y cómo se prueban los límites de un agente
- Prompt injection: qué es y cómo defenderseEjemplos reales, como EchoLeak, y controles
- OWASP Top 10 para LLM y agentes de IALos riesgos de 2025 y 2026 y cómo se prueban
- Red teaming de IAMetodología, herramientas y AI Act
- Hacking de la IA y los LLMCómo se ataca un modelo de lenguaje
- Pentesting en inteligencia artificialEl nuevo escenario de ataque
- Inteligencia artificial y ciberseguridadRiesgos y oportunidades
- El AI Act ya está en vigor en EspañaQué implica para las empresas
¿Ponemos a prueba tu IA?
Cuéntanos qué sistema de IA usas o estás desarrollando y te proponemos el alcance de la auditoría.
Contenido revisado por el equipo de consultoría de BCNSoluciona · octubre de 2026