Auditoría Integral de Seguridad para Ecosistemas de IA

Un enfoque adaptable que combina pruebas ofensivas y revisión técnica profunda para garantizar seguridad real y verificable.

Servicio integral y modular orientado a evaluar la seguridad de los componentes de IA de una organización, tanto a nivel de Plataforma (MLOps/AI Cloud/Data Platforms), como de Integraciones con sistemas tradicionales, Modelos LLM y su Orquestación y Conectores/Plugins/Tools (MCPs) que habilitan capacidades de agente frente a servicios externos. El alcance se configura “a medida” según el contexto del cliente: se revisan únicamente los módulos existentes y en uso (o en despliegue), manteniendo coherencia metodológica entre enfoques de Hacking Ético (caja negra / gris / blanca, con distintos niveles de conocimiento interno) y Auditoría Técnica (con aporte de detalle de arquitectura, configuraciones, controles y evidencias operativas por parte del cliente).

Módulo A

Auditoría Técnica de Plataformas de IA
Revisión de configuraciones frente a buenas prácticas y guías de fabricantes (ENISA, NIST AI RMF, CIS, OWASP AI Security y recomendaciones de proveedores). Cubre infraestructura de entrenamiento/inferencia/despliegue, pipelines de datos, monitorización y gobernanza.

Módulo B

Auditoría de Plataformas con Integración IA
Evaluación de puntos de acoplamiento entre sistemas legacy y componentes IA (chatbots web, generación de imagen/texto, RAG, APIs de terceros), con foco en flujo de datos, autenticación/autorización, aislamiento, control de contenidos, consentimiento/datos personales y trazabilidad. Incluye pruebas de prompt-injection/jailbreak, fuga de contexto, abuso de herramientas, envenenamiento de datos/outputs y dependencia de proveedor (SLA, retención, ubicación).

Módulo C

Evaluación de Seguridad de LLMs
Red-teaming del modelo y su orquestación, con test suites reproducibles (toxicity, bias, hallucination, context leakage), validación de policy adherence, robustez a prompt-injection/jailbreak, revisión de controles (filtros, RAG/grounding, rate-limits, sandboxing) y telemetría (logging, trazabilidad, feedback loops).

Módulo D

Auditoría de Seguridad de MCPs (conectores/plugins/tools)
Revisión de diseño y código de conectores que habilitan agentes frente a servicios externos, cubriendo autenticación/autorización, validación de entradas, gestión de secretos, control de tasas, aislamiento, tratamiento de datos sensibles y registro/trazabilidad. Incluye fuzzing, pruebas de integración con el agente, análisis de dependencias y modelado de amenazas (SSRF, inyección, deserialización, escalación de privilegios).

Aplica a cualquier entorno que gestione o consuma IA durante su ciclo de vida, incluyendo:

Plataformas Cloud y MLOps (Azure ML, AWS SageMaker, GCP Vertex, Databricks), herramientas on-premise o híbridas, infraestructuras de entrenamiento/inferencia/despliegue, y pipelines de datos, monitorización y gobernanza.
Integraciones IA en plataformas tradicionales: canales Web/Móvil, chatbots, RAG, generación de contenido, SDKs, conectores con data platforms, APIs de terceros y controles operativos (rate-limits, moderación, bloqueo de prompts, revisión humana, telemetría).
LLMs y su ecosistema: modelo, capa de orquestación, grounding/controles de seguridad, gestión de datos, telemetría y gobernanza.
Conectores/MCPs: código del conector/agent, endpoints, mecanismos de seguridad, dependencias y patrones de interacción agente–backend.

El alcance se ajusta por cliente: si un componente no existe, no se utiliza o está aislado, se excluye o se evalúa con una profundidad proporcional al riesgo y al uso real.

Organizaciones que usan o desarrollan IA en producción o están escalando capacidades, especialmente cuando existen integraciones con datos sensibles, sistemas internos o interacción crítica con clientes. Relevante para sectores con altos requisitos de seguridad (financiero/seguros, salud, industria, telecomunicaciones, retail/e-commerce, energía, sector público), equipos con plataformas de IA no auditadas, organizaciones con modelos propios o fine-tuned y entornos sujetos a obligaciones de gobernanza o regulación de IA.

Reducción del riesgo de fuga de datos, exposición de información sensible y manipulación del modelo, protegiendo propiedad intelectual y datos críticos.
Controles alineados a estándares y guías de la industria, facilitando auditorías regulatorias y revisiones internas.
Mejora de la confiabilidad del ciclo de vida de IA (disponibilidad, resiliencia y control operacional).
Protección frente a ataques novedosos (prompt-injection/jailbreak, abuso de herramientas, envenenamiento, fuga de contexto, pivoteo vía agentes) y mitigación de riesgo financiero.
Evidencias técnicas y trazabilidad (logging, telemetría y gobernanza) útiles para cumplimiento, investigación forense y reducción de exposición a sanciones.
Evaluación de dependencia de proveedores (SLA, retención, ubicación) y reducción de riesgo operacional y costes futuros por reprocesos.

Fase 1

Planificación, descubrimiento y análisis inicial
Entendimiento de arquitectura, inventario de componentes IA, casos de uso, flujos de datos, límites de confianza, políticas y objetivos de riesgo; definición del enfoque (caja negra/gris/blanca) y evidencias requeridas para auditoría técnica.

Fase 2

Evaluación técnica y revisión de configuraciones/controles
Contraste frente a buenas prácticas (ENISA, NIST AI RMF, CIS, OWASP AI Security y guías de proveedores), revisión de configuración/SDK, seguridad de accesos, gobernanza, gestión de datos personales/consentimiento y controles de grounding/filtros/rate-limits/sandboxing.

Fase 3

Pruebas y verificación dirigida (según módulos aplicables)
Red-teaming y benchmarks de LLM, escenarios adversarios de prompt-injection/jailbreak, verificación de fuga de contexto y abuso de herramientas, pruebas de integración, fuzzing de endpoints, análisis de dependencias y validación de telemetría/trazabilidad y controles operativos.

Fase 4

Informe ejecutivo y técnico + roadmap de mejoras
Hallazgos priorizados por riesgo, evidencias, recomendaciones y plan de remediación/fortalecimiento por módulo, incluyendo medidas operativas y de gobernanza.

Resumen ejecutivo
- Alcance ejecutado (módulos incluidos/excluidos y justificación)
- Principales riesgos y exposición (top hallazgos)
- Estado de madurez y “heatmap” por dominios (plataforma, integración, LLM/orquestación, MCPs)
- Recomendaciones prioritarias y “quick wins”
Alcance y metodología
- Arquitectura evaluada (alto nivel), supuestos, limitaciones y dependencias
- Enfoque de pruebas (caja negra / gris / blanca) y actividades de auditoría técnica
- Marcos de referencia (ENISA, NIST AI RMF, CIS, OWASP AI Security, guías de fabricante)
Resultados técnicos por módulos (A–D)
- Para cada módulo aplicado:
  - Superficie revisada (componentes, flujos, cuentas/roles, entornos)
  - Hallazgos con evidencia y trazabilidad (qué, dónde, cómo se verificó)
  - Severidad/criticidad (impacto/probabilidad) y escenarios de explotación
  - Recomendación técnica y operativa (con criterios de aceptación)
Plan de Acción
- Actividades priorizadas
- Recomendaciones de hardening, controles operativos y gobierno/telemetría
- “Control owners” sugeridos (plataforma, datos, seguridad, producto)