Proteja sus sistemas de inteligencia artificial frente a una nueva generación de amenazas. Nuestro servicio de pentesting de IA permite detectar vulnerabilidades críticas en chatbots y modelos de lenguaje, ayudándole a reforzar la seguridad de la información, prevenir filtraciones de datos y garantizar la continuidad de sus operaciones.
¿Qué es un LLM y por qué representa un riesgo en la seguridad de la inteligencia artificial?
Un modelo de lenguaje de gran tamaño o LLM, por sus siglas en inglés, es una tecnología de inteligencia artificial capaz de procesar y generar texto de forma similar a una persona. Se utiliza en chatbots, asistentes virtuales, automatización de procesos y múltiples aplicaciones empresariales basadas en IA.
Sin embargo, su funcionamiento introduce nuevos riesgos en la seguridad de la inteligencia artificial. A diferencia de los sistemas tradicionales, los modelos de lenguaje pueden ser manipulados mediante ataques como prompt injection, inducidos a revelar información sensible o explotados para acceder a datos internos si no cuentan con controles de seguridad adecuados.
Estas vulnerabilidades en modelos de lenguaje los convierten en un nuevo vector de ataque que muchas organizaciones en España y Europa aún no están evaluando correctamente, lo que incrementa el riesgo de fuga de datos y brechas de seguridad en entornos empresariales.
¿Qué evaluamos en un pentesting de IA?
Evaluamos la seguridad de sus aplicaciones de inteligencia artificial basadas en modelos de lenguaje (LLMs) mediante un enfoque de pentesting de IA, analizando cómo pueden ser manipuladas, explotadas o utilizadas fuera de su propósito previsto.
Simulamos escenarios reales de ataque para identificar vulnerabilidades en modelos de lenguaje, incluyendo prompt injection, fuga de datos, elusión de controles de seguridad, ejecución de acciones no autorizadas e interacciones inseguras con sistemas externos.
Más allá del modelo, realizamos una auditoría de seguridad en inteligencia artificial considerando el contexto completo: integraciones, flujos de información, chatbots y lógica de negocio, con el objetivo de detectar riesgos reales que puedan afectar a la seguridad de la información de su organización.
Nuestra metodología de pentesting de IA
Nuestras pruebas de penetración a modelos de lenguaje (LLMs) se basan en marcos reconocidos internacionalmente y en un enfoque práctico de pentesting de IA orientado a riesgos reales de negocio. Combinamos estándares emergentes en seguridad de inteligencia artificial con técnicas avanzadas de ciberseguridad ofensiva para evaluar sus aplicaciones de forma integral.
Utilizamos como referencia el OWASP Top 10 for LLMs v2.0 (2025), que identifica las principales vulnerabilidades en modelos de lenguaje (LLMs) y aplicaciones de IA, incluyendo prompt injection, fuga de datos, exposición de información sensible y ejecución de acciones no autorizadas.
Complementamos este enfoque con el Secure AI Framework (SAIF), que nos permite evaluar controles de seguridad desde el diseño, así como aspectos de gobernanza, protección de datos en modelos de lenguaje y gestión de riesgos en entornos de inteligencia artificial.
Adicionalmente, nos apoyamos en ATLAS, un marco especializado en tácticas y técnicas utilizadas en ataques contra sistemas de IA, lo que nos permite simular escenarios realistas y avanzados en auditorías de seguridad en inteligencia artificial.
Esta combinación nos permite ofrecer una consultoría de ciberseguridad en IA alineada con estándares internacionales, enfocada en identificar vulnerabilidades explotables y generar recomendaciones prácticas para reforzar la seguridad de sus aplicaciones y chatbots.
¿Qué obtiene con nuestro pentesting de IA?
Obtendrá una visión clara del nivel de seguridad de sus aplicaciones de inteligencia artificial, incluyendo chatbots y modelos de lenguaje (LLMs), así como de los riesgos asociados al uso de IA en su organización.
Entregamos un informe de auditoría de seguridad en inteligencia artificial con enfoque ejecutivo y técnico, que incluye hallazgos detallados, evidencias de explotación, análisis de vulnerabilidades en modelos de lenguaje (LLMs) y recomendaciones prácticas para mitigar riesgos como fuga de datos, prompt injection y accesos no autorizados.
Más allá de un diagnóstico, nuestro servicio de consultoría en ciberseguridad IA le proporciona una base sólida para tomar decisiones informadas, reforzar la protección de datos en modelos de lenguaje y mejorar de forma continua la seguridad de sus soluciones de inteligencia artificial.
¿Por qué elegir a KLBRS para su pentesting de IA?
En KLBRS entendemos que la seguridad en inteligencia artificial no puede evaluarse con enfoques tradicionales. Combinamos experiencia en ciberseguridad ofensiva con un enfoque especializado en modelos de lenguaje (LLMs) para ofrecer servicios de pentesting de IA y auditoría de seguridad centrados en riesgos reales de negocio.
Nuestro enfoque nos permite identificar vulnerabilidades en modelos de lenguaje, riesgos de fuga de datos, ataques de prompt injection y fallos en la seguridad de chatbots que otras evaluaciones podrían no detectar.
Entendemos los desafíos de las pymes y organizaciones: recursos limitados, alta exposición y necesidad de soluciones claras. Por ello, ofrecemos una consultoría de ciberseguridad en IA práctica, accesible y alineada con su contexto, con recomendaciones aplicables que refuerzan la seguridad de sus aplicaciones de inteligencia artificial.
¿Qué riesgos tiene la inteligencia artificial?
Los principales riesgos de la inteligencia artificial en empresas incluyen:
- Fuga de datos sensibles
- Manipulación mediante prompts maliciosos
- Dependencia excesiva de decisiones automatizadas
- Exposición de información interna
- Uso indebido por usuarios o empleados
Estos riesgos hacen imprescindible aplicar medidas de seguridad en el uso de la inteligencia artificial.
¿Es obligatorio realizar una prueba de penetración a modelos de IA en España?
Actualmente en España y la Unión Europea no existe una obligación específica de realizar pentesting de IA en todos los casos. Sin embargo, normativas como el RGPD, Reglamento General de Protección de Datos, exigen proteger adecuadamente la información personal y gestionar los riesgos asociados al tratamiento de datos.
Además, estándares internacionales como OWASP ya incluyen riesgos relacionados con inteligencia artificial, mientras que marcos como NIST promueven evaluaciones de seguridad y auditorías en sistemas de IA.
Si su organización utiliza IA con datos sensibles, una auditoría de seguridad en inteligencia artificial resulta altamente recomendable para cumplir con buenas prácticas, reducir riesgos y evitar posibles sanciones regulatorias.
¿Cómo asegurar que mi chatbot de IA no filtre datos de clientes?
Para evitar fugas de datos en modelos de lenguaje, es fundamental implementar controles de seguridad en inteligencia artificial desde la fase de diseño.
Las mejores prácticas incluyen:
- Aplicar filtros de entrada y salida para prevenir prompt injection
- Limitar el acceso del modelo a información sensible, aplicando el principio de mínimo privilegio
- Evitar que el chatbot tenga acceso directo a bases de datos críticas
- Implementar monitorización continua de conversaciones
- Realizar pruebas de seguridad IA y pentesting de IA en España
¿Cómo saber si mi IA es segura?
La única forma fiable es mediante:
- Pruebas de penetración de IA
- Evaluaciones de vulnerabilidades específicas para modelos de lenguaje (LLMs)
- Simulación de ataques reales
- Auditorías de seguridad de IA
Una auditoría de seguridad de IA le permite medir el nivel real de riesgo y priorizar las medidas necesarias para proteger sus sistemas.
Dé el siguiente paso hacia una implementación de IA más segura. Solicite una consulta especializada.
