Seguridad para agentes de IA y sistemas LLM
Los agentes de IA actúan cada vez de forma más autónoma, con acceso a herramientas, memoria y conexión a sus sistemas mediante protocolos como MCP. Esto genera superficies de ataque que las pruebas de seguridad clásicas no cubren. VamiSec evalúa, refuerza y gobierna sus sistemas de IA a lo largo de todo su ciclo de vida.
Desde la evaluación ofensiva de sistemas agénticos, pasando por la seguridad de MCP y el Threat Modeling, hasta la transparencia de la cadena de suministro de IA: nuestros servicios en el ámbito de Agentic AI Security se complementan entre sí y se orientan a marcos reconocidos como los proyectos de OWASP para GenAI y aplicaciones agénticas, MITRE ATLAS y el NIST AI Risk Management Framework.
Dónde son vulnerables los sistemas agénticos
Del prompt al sistema destino: cada etapa de un agente de IA tiene sus propias amenazas. Elija una etapa — le mostramos los riesgos típicos y los servicios que los abordan.
Amenazas típicas
- Inyección de prompt directa e indirecta vía entradas, documentos y contenido web
- Jailbreaks y manipulación de objetivos que eluden los guardarraíles
- Contextos envenenados desde fuentes RAG y pipelines de recuperación
Servicios adecuados
Selección de amenazas basada en OWASP Top 10 for Agentic Applications (ASI01–ASI10), OWASP MCP Top 10 y CSA MAESTRO.
Tres campos, ocho servicios
Nuestro portafolio refleja la navegación: consultoría y seguridad de plataforma, testing ofensivo con detection & response, y threat modeling y transparencia de la cadena de suministro — cada servicio enlaza a su página detallada.
Testing y aseguramiento
Agentic AI Pentesting
Evaluación de seguridad ofensiva de agentes de IA autónomos: probamos los accesos a herramientas, la memoria, la orquestación y los guardrails frente a escenarios de ataque reales, siguiendo la sistemática de OWASP para aplicaciones agénticas.
- Escenarios de inyección de prompt, jailbreak y abuso de herramientas
- Manipulación de memoria y contexto en el sistema real
- Hallazgos reproducibles con ruta de explotación y recomendación
Pentesting de productos con IA
Pentesting y red teaming para productos con IA integrada – robots, dispositivos AIoT, cámaras con IA y asistentes de voz: desde el hardware y el firmware hasta el modelo, el LLM y el efecto físico.
- Threat Modeling según STRIDE × MAESTRO, incl. capa física
- Pruebas conforme a OWASP LLM Top 10, AISVS, ISTG e IoT Top 10
- Evidencias para CRA, EN 18031, AI Act y Reglamento de Máquinas
Agent Skills Security
Evaluación y refuerzo de Agent Skills y de los mecanismos de Progressive Disclosure, frente a capacidades comprometidas, uso indebido de herramientas y el OWASP Agentic Skills Top 10.
- Análisis de definiciones de skills y progressive disclosure
- Detección de instrucciones embebidas y riesgos de rug pull
- Procesos de aprobación y actualización de catálogos de skills
ADR — Detection & Response
Detección y respuesta para agentes de IA en operación: telemetría de prompts, llamadas a herramientas e identidades de agentes, casos de detección contra el goal hijacking y playbooks de respuesta ensayados — integrados en su SOC.
- Telemetría sobre prompts, tool calls e identidades
- Reglas de detección de comportamiento agéntico anómalo
- Rutas de respuesta y playbooks para emergencias
Threat modeling y transparencia
AI Threat Modeling (MAESTRO)
Modelado sistemático de amenazas para sistemas de IA y de agentes según MAESTRO: identificar las rutas de ataque antes de que lleguen a producción.
- MAESTRO aplicado sobre 7 capas de arquitectura
- Combinado con STRIDE y los catálogos OWASP
- Riesgos priorizados con hoja de ruta de medidas
MCP Threat Modeling
Modelado de amenazas específico para entornos MCP: STRIDE, MAESTRO y el OWASP MCP Top 10 combinados en un mapa de amenazas fiable.
- Modelado de servidores MCP, clientes y cadenas de herramientas
- STRIDE × MAESTRO × OWASP MCP Top 10
- Fronteras de confianza y arquitectura de autorización
Automated Threat Modeling
Diagram-as-Code y el análisis automatizado integran el Threat Modeling directamente en su proceso de desarrollo, de forma reproducible y escalable.
- Diagram-as-code desde artefactos de arquitectura
- Threat modeling anclado en CI/CD
- Modelos continuamente actualizados en lugar de talleres puntuales
SBOM for AI
Transparencia sobre la cadena de suministro de IA: registrar modelos, conjuntos de datos, bibliotecas y dependencias como AI-Bill-of-Materials, la base para la Governance y las obligaciones de acreditación.
- Inventario de modelos, datasets y bibliotecas
- Formatos AI-BOM e integración con tooling
- Evidencias para el AI Act, NIS2 y auditorías de clientes
Del threat model a la operación segura
Cuatro fases, un hilo conductor: cada fase se apoya en los resultados de la anterior — y cada una puede contratarse por separado.
Registrar amenazas sistemáticamente
Modelamos su sistema agéntico con MAESTRO sobre 7 capas de arquitectura, combinamos STRIDE con los catálogos OWASP y priorizamos riesgos según su arquitectura real — la base para pruebas, endurecimiento y operación.
Anclado en estándares reconocidos
Nuestros servicios siguen los catálogos y regulaciones de referencia para la seguridad de IA y agentes — de OWASP al AI Act europeo.
Profundizar en el conocimiento
En el área de conocimiento encontrará análisis en profundidad y bien fundamentados sobre MCP Security, los estándares de OWASP, Zero Trust para agentes de IA y marcos de seguridad para IA, con fuentes verificadas.
Preguntas frecuentes
Respuestas breves — los detalles se aclaran en la consulta inicial.
¿Qué distingue la Agentic AI Security de la seguridad LLM clásica?
Los agentes planifican, usan herramientas, mantienen memoria y actúan de forma autónoma en sistemas reales. Eso crea riesgos que van mucho más allá de los filtros de prompt: tool poisoning, memory poisoning, autonomía desviada e identidades agénticas inatribuibles. Nuestros servicios abordan exactamente estas capas — del modelado a la operación.
Usamos MCP — ¿por dónde empezamos?
Con un assessment de MCP Security: revisamos servidores, autorización (OAuth 2.1), definiciones de herramientas y fronteras de confianza, y priorizamos los hallazgos. Sobre ello se construyen el threat modeling MCP y pentests dirigidos.
¿Necesitamos primero un threat model o primero un pentest?
Idealmente ambos, en ese orden: el threat model hace visibles la arquitectura y los riesgos y enfoca el pentest en las rutas críticas. En sistemas ya productivos también se puede empezar directamente con un pentest — los resultados retroalimentan el modelo.
¿Cubre también requisitos de cumplimiento como el AI Act?
Sí — threat models, informes de prueba y SBOM de IA son evidencias sólidas para el AI Act, ISO/IEC 42001 y NIS2. Para la parte de gobernanza trabajamos sin fisuras con nuestro equipo GRC — hasta el sistema de gestión de IA certificable.
¿Con qué rapidez entrega resultados un engagement?
Los assessments y talleres de threat modeling entregan resultados priorizados en pocos días; los pentests siguen el alcance acordado. Detection & response se construye de forma iterativa — empezando por las señales que cubren su mayor riesgo.
¿Utiliza agentes de IA? Entonces protéjalos.
En una primera consulta sin compromiso clasificamos su panorama de IA y le mostramos qué módulos de evaluación y refuerzo le aportan el mayor impacto.
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