Prompt injection, data poisoning, manipulación de modelos, explotación de output. Problemas diferentes que exigen especialización diferente. Nuestro equipo prueba sistemas de IA desde que la tecnología apareció.

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Probar el modelo, no solo la API

La mayoría de las evaluaciones de seguridad de IA se detienen en la API. Nosotros vamos más profundo: inputs adversariales contra el modelo, pruebas al pipeline de entrenamiento y verificación de si las guardrails aguantan cuando alguien intenta romperlas.

Saber Más

Lanzamos todo contra el input handling de tu LLM para encontrar rutas de prompt injection que evaden guardrails, filtran system prompts o hacen que el modelo haga lo que no debe.

Verificamos tu pipeline de entrenamiento frente a riesgos de data poisoning: de dónde vienen los datos, cómo se validan y cómo se comporta el modelo cuando alguien le da inputs adversariales.

Probamos alucinaciones, fugas de PII en texto generado, sugerencias de código inseguras y output que pueda usarse para ingeniería social o fraude.

Los pipelines RAG, integraciones de herramientas externas y plugins expanden lo que tu modelo puede hacer, y lo que un atacante puede explotar. Lo evaluamos todo.

Modelos de terceros, weights pre-entrenados, APIs externas. Verificamos toda tu supply chain de IA buscando vulnerabilidades que heredaste de otros.

Categorías de Ataque

OWASP

LLM Top 10

Auditoría

de Seguridad del Modelo

RAG

Revisión del Pipeline

Cómo Funciona

Construido para superficies de ataque de IA

Revisión del Modelo & Pipeline

Mapeamos todo tu entorno de IA: qué modelo corre, de dónde vienen los datos de entrenamiento, cómo está desplegado, qué interfaces ven los usuarios y qué servicios de terceros están conectados.

Pruebas Adversariales

Prompt injection, jailbreaks, extracción de datos, manipulación de output. Lanzamos todo contra tu modelo para ver si las guardrails y la validación de input funcionan de verdad.

Datos & Supply Chain

Verificamos los datos de entrenamiento, la seguridad del pipeline RAG, la autenticación de plugins y cada dependencia de terceros en tu stack de IA buscando vulnerabilidades de supply chain.

Informe & Hardening

Cada hallazgo viene con pasos de reproducción, rating de riesgo y una corrección específica, sea sanitización de input, filtrado de output o guardrails a nivel de modelo.

Qué Probamos

Cuatro categorías de ataque. Una evaluación.

Crítico

Prompt Injection

Inputs diseñados para evadir guardrails, filtrar system prompts o hacer que el modelo genere contenido peligroso. Probamos inyección directa, indirecta y cadenas de ataque multi-turno.

Alto

Data Poisoning

¿Qué pasa si alguien envenena tus datos de entrenamiento o fine-tuning? Probamos backdoors, sesgo de output y vulnerabilidades que se activan con inputs de trigger específicos.

Alto

Explotación de Output

Los modelos pueden filtrar PII en su output, alucinar desinformación convincente, generar código inseguro o producir contenido que ayuda a la ingeniería social. Probamos todo eso.

Medio

Supply Chain

Model weights comprometidos, plugins maliciosos, fuentes de datos RAG inseguras y dependencias de API que traen vulnerabilidades consigo.

Caso de Éxito

Startup fintech corrige ruta crítica de prompt injection antes del lanzamiento

Critical Prompt InjectionPre-Launch AssessmentFintech

OFFCEPT encontró una cadena de prompt injection que les permitía extraer datos financieros de otros clientes a través de nuestro asistente de IA. Estábamos a dos semanas del lanzamiento. Cuatro días después la vulnerabilidad estaba totalmente cerrada.

Co-Fundador & CTO

Startup Fintech con IA

Leer Caso de Éxito Ver Todos los Casos

Tu IA tiene huecos que no has considerado

Prompt injection, data poisoning, manipulación de modelos. Las evaluaciones de seguridad estándar no cubren nada de esto. Déjanos encontrar los huecos en tu stack de IA antes que alguien con motivaciones diferentes.

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