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Agentic AI Security: proteger y dominar los sistemas de IA

Pentesting de LLM y Agentic AI, Prompt Injection, OWASP LLM Top 10, Threat Modeling con MAESTRO y gobernanza de la IA: cómo probar sus sistemas de IA, hacerlos transparentes y operarlos con pleno cumplimiento regulatorio.

Los sistemas de IA agénticos actúan en lugar de limitarse a responder — con acceso a herramientas, memoria y decisiones propias. Así surgen superficies de ataque que las pruebas de seguridad clásicas no cubren: Prompt Injection, Memory Poisoning, abuso de herramientas y Agent Skills comprometidas. Estas páginas de conocimiento combinan las pruebas ofensivas (OWASP LLM Top 10, amenazas agénticas), la transparencia de ingeniería (AI-SBOM, Threat Modeling automatizado) y la gobernanza (EU AI Act, ISO/IEC 42001) en un enfoque integral.

Temas y páginas de conocimiento

Cada tema conduce a una página de conocimiento propia con contenidos en profundidad, guías prácticas y los servicios correspondientes.

Deep Dives

Páginas de conocimiento en profundidad sobre los temas que actualmente generan más preguntas — con fuentes verificadas y medidas concretas.

OWASP APTS

Las plataformas de pentesting controladas por IA ejecutan cadenas de ataque de forma cada vez más autónoma — el OWASP Autonomous Penetration Testing Standard (APTS) define por primera vez un marco de gobernanza para ello: 173 requisitos, 8 dominios, 3 tiers de cumplimiento, 4 niveles de autonomía.

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MCP Security

El Model Context Protocol conecta aplicaciones de IA con herramientas, datos y sistemas, creando así una nueva superficie de ataque. Analizamos la guía actual de la NSA, OWASP y Wiz y le mostramos cómo proteger servidores y clientes MCP.

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OWASP Agentic Top 10

Los diez riesgos de seguridad centrales de los agentes de IA autónomos — de Agent Goal Hijack a Rogue Agents — según la publicación oficial de OWASP (versión 2026, diciembre de 2025).

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Zero Trust para agentes de IA

Los agentes de IA autónomos actúan con permisos legítimamente concedidos a velocidad de máquina. Zero Trust traslada principios probados — verificar en lugar de confiar, Least Privilege, Assume Breach — a los sistemas agénticos.

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Frameworks de seguridad de IA

OWASP, MITRE ATLAS y NIST AI RMF abordan la seguridad de la IA desde tres perspectivas distintas. Una visión general de lo que representa cada framework — y de cómo, en conjunto, dan lugar a un concepto de protección sólido.

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OWASP LLM Top 10

Los diez riesgos de seguridad más críticos para aplicaciones basadas en Large Language Models – y las contramedidas que se han consolidado en la práctica para cada clase de riesgo.

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¿Utiliza IA? Entonces póngala también a prueba.

En la primera consulta aclaramos qué sistemas de IA de su organización deberían someterse a pruebas — y cómo se articulan testing, transparencia y gobernanza.