Encuentra las fallas de tu LLM
antes de que un atacante lo haga.
Evaluación ofensiva sistemática de sistemas de IA — OWASP LLM Top 10, prompt engineering adversarial y auditoría de infraestructura. Evidencia reproducible, clasificación AI-VRM y plan de remediación priorizado.
Del reconocimiento a la clasificación de riesgo
Cada fase produce evidencia. Cada evidencia alimenta la siguiente — sin retrabajos, sin supuestos.
Mapear la superficie del modelo
Endpoints, system prompts, plugins, RAG y flujo de datos — documentados antes del primer test.
surface_map.jsonProbar las diez categorías
Prompt injection, output handling, data poisoning, model DoS — cobertura sistemática y reproducible.
findings.md · 10/10Auditar el stack que sustenta el modelo
Gateways, model serving, vector DBs, secretos y aislamiento — donde viven la mayoría de las fallas críticas.
stack_audit.logTraducir hallazgos en decisiones
Severidad, explotabilidad e impacto al negocio en una matriz que prioriza qué corregir primero.
risk_matrix.csvOWASP LLM Top 10 — probado, evidenciado, priorizado
Cada categoría se ejercita con técnicas reales observadas en incidentes 2025–26, con PoC reproducible y clasificación de riesgo AI-VRM.
Prompt Injection
Ataques directos e indirectos que manipulan el comportamiento, sortean guardrails o disparan acciones no intencionadas.
Manejo Inseguro de Salida
Fallas de validación que llevan a XSS, SSRF, ejecución de código o escalada en sistemas downstream.
Envenenamiento de Entrenamiento
Manipulación de datos de pre-entrenamiento, fine-tuning o embedding para introducir sesgos o backdoors.
Denegación de Servicio del Modelo
Operaciones intensivas que degradan el rendimiento, inflan costos o interrumpen el servicio.
Supply Chain
Modelos pre-entrenados, datasets, plugins y extensiones de terceros que introducen vulnerabilidades.
Divulgación de Datos Sensibles
Exposición de PII, secretos o system prompts vía respuestas o canales laterales.
Diseño Inseguro de Plugins
Integraciones de herramientas que permiten acciones no autorizadas o ejecución de código.
Agencia Excesiva
Sistemas con permisos o autonomía más allá del scope previsto — explotables para acciones arbitrarias.
Dependencia Excesiva
Confianza en salidas del LLM sin validación — desinformación, vulnerabilidades, decisiones incorrectas.
Robo de Modelo
Extracción, replicación o exfiltración no autorizada de modelos propietarios y pesos.
Lo que recibes al final
Nada de informe genérico. Cada entregable se dirige al público adecuado — desde el board hasta el ingeniero.
Resumen para el board
Análisis de impacto al negocio, principales riesgos y exposición financiera — en 2 páginas, lenguaje C-suite.
board_summary.pdfHallazgos con PoC
Cada vulnerabilidad con prueba de concepto reproducible, logs request/response y clasificación CVSS+AI-VRM.
findings_full.mdMatriz AI-VRM
Severidad × explotabilidad × impacto, con priorización P0/P1/P2 y SLA sugerido por categoría.
risk_matrix.csvPlan 30/60/90
Acciones concretas por hallazgo, con dueño, esfuerzo y ventana. Incluye workshop de readout con tu equipo.
remediation_plan.xlsxPrueba tus sistemas de IA antes que los atacantes
Agenda un pentest de IA/LLM y obtén una visión completa de tu superficie de ataque — desde prompt injection hasta robo de modelo.
Solicitar pentest de IA