Pentesting en tecnologías IA
Aseguramos sistemas de inteligencia artificial con una visión ofensiva, estratégica y práctica. Evaluamos infraestructura, modelos, lógica de negocio, exposición de datos y vectores adversariales para descubrir vulnerabilidades antes de que se conviertan en riesgo real.
¿Qué evaluamos?
Nuestro enfoque de pentesting para IA combina pruebas ofensivas tradicionales con validaciones específicas para entornos modernos de inteligencia artificial. Esto incluye desde la infraestructura subyacente y los flujos de datos, hasta la robustez de modelos, controles de acceso, sesgos, integraciones y mecanismos de defensa frente a ataques adversariales.
Capacidades de evaluación
Una presentación más clara, visual y contemporánea para comunicar el alcance real del servicio y facilitar una lectura ejecutiva desde el primer scroll.
Pruebas de penetración de IA
Simulamos ataques en entornos controlados para validar la efectividad de las medidas de seguridad existentes e identificar puntos de mejora en sistemas basados en IA.
Evaluación de riesgos de IA
Analizamos activos de información, amenazas, vulnerabilidades e impacto potencial, construyendo una visión integral del riesgo asociado al ecosistema de IA.
Pruebas adversariales
Validamos la robustez del modelo frente a entradas maliciosas, manipulación del comportamiento, ataques de evasión y otros vectores diseñados para degradar o alterar su funcionamiento.
Pruebas de sesgo y confianza
Identificamos comportamientos no deseados, resultados injustos o inconsistencias que puedan comprometer la confiabilidad, equidad y gobernanza del sistema.
Más allá del pentesting tradicional
En tecnologías IA no basta con escanear puertos o revisar dependencias. También es necesario entender cómo responde el sistema a entradas maliciosas, qué datos expone, cómo se conectan sus componentes y qué impacto tendría una manipulación exitosa en operación, cumplimiento o reputación.
Caso de estudio
Compartimos un caso de análisis realizado por la División 81 de Grupo Oruss sobre vulnerabilidades críticas en chatbots de servicio al cliente impulsados por IA.
Ver caso de estudioScripts públicos
También ponemos a disposición recursos técnicos y scripts públicos para apoyar análisis propios sobre modelos de aprendizaje automático y tecnologías IA.
Ver repositorio en GitHubRecuerda
La seguridad en IA debe evaluarse con profundidad y desde múltiples ángulos: revisión de código, análisis de riesgos, validación de controles, robustez frente a ataques adversariales y verificación de exposición de datos, entre otros vectores relevantes.
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