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 fortalecer la seguridad de la información, prevenir filtraciones de datos y asegurar 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 (LLM, por sus siglas en inglés) es una tecnología de inteligencia artificial capaz de procesar y generar texto de forma similar a un humano. 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, os 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 LLMs los convierten en un nuevo vector de ataque que muchas organizaciones en México aún no están evaluando correctamente, lo que incrementa el riesgo de fuga de datos y compromisos de seguridad en entornos empresariales.
¿Qué evaluamos en un pentesting de IA?
Evaluamos la seguridad de tus 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 esperado.
Simulamos escenarios reales de ataque para identificar vulnerabilidades en LLMs, incluyendo prompt injection, fuga de datos, bypass 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 impactar la seguridad de la información en tu organización.
Nuestra metodología de pentesting de IA
Nuestras pruebas de penetración a modelos de lenguaje (LLMs) se basan en marcos reconocidos a nivel internacional 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 de forma integral tus aplicaciones.
Utilizamos como referencia el OWASP Top 10 for LLMs v2.0 (2025), que identifica las principales vulnerabilidades en 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 la 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 a estándares internacionales, enfocada en identificar vulnerabilidades explotables y generar recomendaciones accionables para fortalecer la seguridad de tus aplicaciones y chatbots.
¿Qué obtienes con nuestro pentesting de IA?
Obtendrás una visión clara del nivel de seguridad de tus aplicaciones de inteligencia artificial, incluyendo chatbots y modelos de lenguaje (LLMs), así como de los riesgos asociados al uso de IA en tu organización.
Entregamos un reporte de auditoría de seguridad en inteligencia artificial con enfoque ejecutivo y técnico, que incluye hallazgos detallados, evidencia de explotación, análisis de vulnerabilidades en 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 te proporciona una base sólida para tomar decisiones informadas, fortalecer la protección de datos en modelos de lenguaje y mejorar de forma continua la seguridad de tus soluciones de inteligencia artificial.
¿Por qué elegir a Kolibërs para tu pentesting de IA?
En Kolibërs 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 enfocados en riesgos reales de negocio.
Nuestro enfoque nos permite identificar vulnerabilidades en LLMs, riesgos de fuga de datos, ataques de prompt injection y fallas en la seguridad de chatbots que otras evaluaciones no detectan.
Entendemos los desafíos de las PyMEs y ONGs en México: recursos limitados, alta exposición y necesidad de soluciones claras. Por eso, ofrecemos una consultoría de ciberseguridad en IA práctica, accesible y alineada a su contexto, con recomendaciones accionables que fortalecen la seguridad de sus aplicaciones de inteligencia artificial.
¿Qué riesgos tiene la inteligencia artificial?
Los principales riesgos de la intleigencia artificial en empresas incluyen:
- Fuga de datos sensibles
- Manipulación mediante prompts maliciosos
- Dependencia excesiva de desiciones automatizadas
- Exposición de información interna
- Uso indebido por usuarios o empleados
Estos riesgos hacen imprescindible la seguridad en el uso de la inteligencia artificial.
¿Es obligatorio hacer una prueba de penetración a modelos de IA en México?
Actualmente en México no existe una regulación específica que obligue a realizar pentesting de IA, sin embargo, normativas como la ley de protección de datos personales (LFPDPPP), sí exigen proteger la información.
Estándares internacionales como OWASP ya incluyen riesgos de IA y marcos como NIST promueven evaluaciones de seguridad en sistemas de IA.
Si tu empresa usa IA con datos sensibles, una auditoría de seguridad en inteligencia artificial es altamente recomendable para cumplir con buenas prácticas y evitar sanciones.
¿Cómo asegurar que mi chatbot de IA no filtre datos de clientes?
Para evitar fuga de datos en modelos de lenguaje, es fundamental implementar controles de seguridad en inteligencia artificial desde el diseño.
Las mejores prácticas incluyen:
- Aplicar filtros de entrada y salida para prevenir prompt injection
- Limitar el acceso del modelo a información sensible (principio de mínimo privilegio)
- Evitar que el chatbot tenga acceso directo a bases de datos críticas
- Implementar monitoreo continuo de conversaciones
- Realizar pruebas de seguridad IA y pentesting de IA en México
¿Cómo saber si mi IA es segura?
La única forma cinfiable es mediante:
- Pruebas de penetración de IA
- Evaluaciones de vulnerabilidades específicas para LLMs
- Simulación de ataques reales
Una auditoría de seguridad de IA de permite medir el nivel real de riesgo.
Da el siguiente paso hacia una implementación de IA más segura. Agenda una consulta especializada.
