Entender dónde su IA es atacable — antes de que alguien la ataque.
Los métodos clásicos de Threat Modeling fueron desarrollados para software determinista — la IA agéntica necesita más. Aplicamos MAESTRO y OWASP Agentic Threats sistemáticamente a su arquitectura: por capas, desde Foundation Model hasta Ecosystem, con priorización real de riesgos.
AI Threat Modeling Maestro de un vistazo
El Threat Modeling clásico no entiende lo que hace peligrosa a la IA.
STRIDE fue desarrollado para software determinista. PASTA para análisis de riesgo clásico. Ambos son valiosos — pero se quedan cortos en cuanto quiere modelar un sistema de IA que reacciona de forma no determinista, selecciona herramientas autónomamente y construye memoria.
De ahí surge una brecha: los controles se construyen por sospecha, no sobre la base de amenazas comprendidas. MAESTRO cierra esta brecha — como framework de 7 capas que Cloud Security Alliance ha desarrollado específicamente para IA agéntica. Complementado con OWASP Agentic Threats y NIST AI RMF se convierte en un Threat Model que encaja con lo que realmente está construyendo.
¿Qué es MAESTRO Threat Modeling?
Un análisis estructurado de amenazas para su arquitectura de IA — por capas, específico de arquitectura y basado en riesgo. Especialmente desarrollado para sistemas de IA agéntica que los métodos clásicos no cubren.
MAESTRO modela su arquitectura de IA en siete capas — desde Foundation Models pasando por datos, frameworks, infraestructura hasta el ecosistema de agentes. Cada capa tiene sus propias amenazas — y sus propias medidas de protección.
Las amenazas no surgen solo dentro de una capa — las más peligrosas atraviesan el sistema. Memory Poisoning empieza en datos, actúa en el reasoning, se manifiesta en el Tool-Use. MAESTRO hace visibles esas cadenas.
No toda amenaza teórica es relevante. Evaluamos impacto y probabilidad de ocurrencia frente a su arquitectura concreta — y entregamos una roadmap que se ajusta a sus riesgos reales.
Cuándo es sensato un MAESTRO Threat Model
Cuatro situaciones típicas en las que un Threat Model estructurado marca la diferencia entre una estrategia de seguridad reflexiva y una reactiva.
Así trabajamos.
Cuatro fases estructuradas — desde el análisis de arquitectura pasando por el Layer-Mapping hasta la Mitigation Roadmap priorizada.
Lo que recibe.
Entregables concretos y trazables — como documentos vivos, no como papel de cajón.
No todo Threat Model responde a la misma pregunta.
Threat Modeling clásico, LLM Threat Catalogs y MAESTRO se complementan — no se reemplazan.
- Spoofing, Tampering, Repudiation, Info Disclosure, DoS, Elevation
- Desarrollado para software determinista
- Respuesta a lo clásico, no a lo específico de IA
- Prompt Injection, Insecure Output, Training Data Poisoning
- Foco en el modelo lingüístico como componente
- Respuesta al modelo, no a la arquitectura
- 7 Layers: Foundation · Datos · Frameworks · Infraestructura · Observability · Security · Ecosystem
- Ataques cross-layer y amenazas multi-agente visibles
- Respuesta al sistema — y al qué hay que proteger
«Un buen Threat Model cambia decisiones de arquitectura antes de que se conviertan en errores costosos. MAESTRO es el framework que la IA agéntica realmente merece.»