Pentest de LLM, Red Team adversarial, gobernanza ISO 42001 y monitoreo continuo — diseñados para el stack de IA real, no adaptados de pruebas web.
Agendar diagnóstico de IATodo proveedor de security testing promete encontrar vulnerabilidades. Pocos pueden garantizar que cada hallazgo del informe es real, explotable y correctamente priorizado — esa es la diferencia entre un informe que genera acción y uno que genera retrabajo.
Un único falso positivo que llega al cliente no es ruido operativo: es erosión de confianza. El cliente pierde horas investigando algo que no existe, cuestiona los demás hallazgos por asociación, y el costo reputacional supera el valor del engagement entero. Nuestra metodología parte de una premisa innegociable — ningún finding llega al cliente sin evidencia mecánica que lo haga defendible.
La mayoría de las herramientas trata "hallazgo" como una sola categoría. Nosotros lo tratamos como cuatro problemas distintos — porque cada uno destruye valor de manera diferente.
Hallazgo que no existe en el ambiente. Mina la confianza directamente.
Vulnerabilidad real no reportada. El peor escenario: el cliente queda expuesto sin saberlo.
La vulnerabilidad existe, pero no es explotable en ese contexto. Operativamente, cuesta lo mismo que un FP.
500 hallazgos reales sin priorización valen, en la práctica, lo mismo que 500 falsos positivos.
Las evaluaciones genéricas combaten solo el FP. Nosotros tratamos los cuatro.
El diferencial no es una promesa de marketing — es un pipeline con cinco componentes que trabajan juntos.
Antes de cualquier prueba, mapeamos lo que está instalado y autorizado por política, qué controles están activos y con qué cobertura, cómo está segmentada la red y cómo están configurados identidad/MFA. Eso es lo que permite distinguir "RustDesk instalado" de "RustDesk autorizado por política, con hash verificado". Sin ese contexto, ambos parecen idénticos.
Cada finding recibe un score calculado por seis bloques independientes — inventario autorizado, comportamiento de los controles activos, allowlist formal, explotabilidad real en el segmento, configuración de identidad/MFA y patrón histórico del sector. El score no decide, informa.
El analista ve el score, las razones que lo componen y cuatro opciones mapeadas directamente a la taxonomía: confirmar, rechazar como FP (con justificación obligatoria), reclasificar como irrelevante o reajustar prioridad. Un score alto exige justificación registrada para auditoría.
Cada decisión alimenta una base de patrones por sector y tamaño. El sistema aprende, por ejemplo, que un comportamiento es legítimo en el 80% de los bancos medianos pero solo en el 17% de los hospitales — y aplica ese conocimiento desde el día uno en un cliente nuevo. La confianza en el patrón crece con volumen y decae con el tiempo (vida media de 18 meses), acompañando el cambio del escenario.
Las decisiones entran en cola asíncrona, se agregan cada 6 horas en staging y solo van a producción tras seis gates de calidad: volumen mínimo, diversidad de analistas, diversidad de engagements, detección de sesgo individual, consistencia temporal y verificación de cambio abrupto. Un monitor diario degrada automáticamente reglas que comienzan a divergir del comportamiento reciente.
Cada hallazgo viene con la evidencia mecánica que justifica su presencia.
VP-I y VP-MP se filtran antes de convertirse en tickets.
Cuantos más engagements en su sector, más preciso el resultado — sin reconstruir desde cero.
Cada decisión registrada, lista para compliance.
Adaptado de la investigación de Schneier et al. (2025), nuestra Promptware Kill Chain mapea cómo los adversarios reales comprometen sistemas de IA — desde el prompt injection inicial hasta la exfiltración total.
Desde las pruebas ofensivas proactivas hasta la gobernanza continua, cada pilar protege una dimensión diferente de su programa de IA.
OWASP LLM Top 10, prompt engineering adversarial y análisis de infraestructura — encontramos las fallas antes que el atacante.
Simulación completa del Promptware Kill Chain — operadores humanos explotan su sistema como lo haría un atacante real.
Diagnóstico AI-VRM de la postura de seguridad, arquitectura y exposición en sistemas propios y de terceros.
Frameworks regulatorios (EU AI Act, PL 2338), políticas de uso responsable y gestión de riesgo para la adopción de IA.
Roadmap de seguridad de IA, reportes para el consejo y evaluación de madurez — orientación de nivel C-suite.
21 incidentes catalogados. 15 con 4+ etapas de kill chain. 57% mantuvieron persistencia activa tras la detección inicial.
Sugerencias de código malicioso que conducen a la ejecución arbitraria de comandos en máquinas de desarrolladores.
Movimiento lateral a través de Google Workspace sin interacción del usuario mediante prompt injection.
Uso de la memoria de conversación como un canal persistente de comando y control para operaciones adversarias.
Explotación del asistente de código con IA para ejecutar comandos arbitrarios en máquinas de desarrolladores.
Ya sea que esté desplegando su primer LLM o gestionando IA empresarial a escala, nuestro equipo está listo para ayudarle a protegerla.
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