Saber si sus agentes de IA son explotables — antes de que lo descubra alguien más.
Los agentes autónomos amplían su superficie de ataque con una dimensión completamente nueva: comportamiento probabilístico, acceso a herramientas, memoria persistente, comunicación multi-agente. Comprobamos sus sistemas de IA agéntica frente a las OWASP Agentic Threats T1–T15 — metódico, basado en pruebas, con exploits validados.
Agentic AI Pentesting de un vistazo
Los pentests clásicos no comprueban lo que hace peligrosa a la IA agéntica.
Un Web-Pentest busca SQL Injection. Un API-Pentest verifica autenticación. Ambos parten de comportamiento determinista — mismo input, mismo output. La IA agéntica rompe precisamente esa premisa: razonamiento probabilístico, selección autónoma de herramientas, memoria persistente, comunicación multi-agente.
De ahí surgen clases de ataque que ningún pentest clásico cubre: Prompt Injection a través de fuentes de datos confiables, Memory Poisoning que sobrevive a sesiones, Tool Misuse mediante rutas de razonamiento manipuladas, Privilege Compromise vía la identidad del agente. Un pentest de IA agéntica es una disciplina propia — y decide si su agente sigue siendo una herramienta o se convierte en herramienta de sus atacantes.
¿Qué es un pentest de IA agéntica?
Un análisis ofensivo de seguridad guiado por expertos sobre sus agentes de IA — frente a las clases de ataque específicas que surgen en sistemas autónomos, con uso de herramientas y con memoria.
Se comprueba lo que constituye al agente: el LLM (KC1), la orquestación (KC2), el reasoning (KC3), módulos de memoria (KC4), integraciones de herramientas (KC5) y el entorno operativo (KC6). Cada capa tiene sus propias vulnerabilidades.
Frameworks establecidos (OWASP Agentic Threats T1–T15, MAESTRO, NIST AI RMF) combinados con herramientas modernas de pentest (AgentDojo, Agentic Radar, AgentPoison, Garak, Promptfoo) y validación manual — sin reportes puramente de herramienta, sin checklists genéricas.
Cada vulnerabilidad se valida: con Proof-of-Concept reproducible, ruta de ataque documentada e impacto concreto. Sin hipótesis, sin riesgos teóricos — solo lo que es realmente explotable.
Cuándo es sensato un pentest de IA agéntica
Cuatro situaciones típicas en las que la base fáctica de un pentest de IA agéntica marca la diferencia entre un sistema seguro y uno explotable.
Así trabajamos.
Cuatro fases estructuradas — desde el análisis de arquitectura pasando por la explotación dirigida hasta la roadmap documentada de remediación.
Lo que recibe.
Entregables concretos y trazables — sin documentos de conformidad genéricos, sin outputs crudos de herramienta.
No todo análisis de seguridad responde a la misma pregunta.
Pentest clásico, LLM Red Teaming y pentesting de IA agéntica se complementan — no se reemplazan.
- OWASP Web Top 10, API Top 10, infraestructura
- Ataques deterministas a clases conocidas
- Respuesta al dónde, no al qué hace el agente
- Prompt Injection, Bias, riesgos de contenido
- Foco en el modelo lingüístico mismo
- Respuesta al modelo, no al sistema circundante
- End-to-End: LLM + Tools + Memory + Reasoning + Multi-Agent
- Cadenas de exploit validadas frente a OWASP T1–T15
- Respuesta al sistema — y al qué hacer ahora
«El pentesting de IA agéntica no es Web-Pentest con un giro de ChatGPT. Es una disciplina propia — y decide si su agente sigue siendo una herramienta o se convierte en herramienta de sus atacantes.»