LLM & AI Agent Security Review: qué es

Lo que es

La revisión empieza con la recogida de información sobre el flujo de trabajo y la arquitectura de IA: qué modelo o agente se utiliza, qué información recibe, qué recuperación o herramientas están conectadas, qué acciones puede realizar y dónde sigue siendo responsable una persona. Dentro de los límites acordados, las pruebas pueden examinar el comportamiento ante la inyección de prompts, las vías de exposición de datos, la gestión de resultados inseguros, los riesgos de recuperación, los permisos de herramientas, los límites de las acciones, los registros y el traspaso. Los hallazgos se documentan con contexto y una orientación de remediación proporcionada. La repetición de las pruebas puede acordarse una vez realizados los cambios. El trabajo se mantiene dentro de unos límites de prueba seguros y del alcance autorizado, con métodos elegidos para no interrumpir los sistemas en producción.

Para quién es

Una revisión de seguridad de IA es adecuada para equipos que:

• Tienen un asistente de IA o un flujo de trabajo con agentes con herramientas, datos, usuarios y límites operativos definidos
• Necesitan una visión más estructurada de los riesgos de prompts, recuperación, permisos, resultados o traspaso antes de un uso más amplio
• Quieren hallazgos y prioridades de remediación que den una imagen precisa de la seguridad de la IA dentro del alcance
• Necesitan distinguir una evaluación de un flujo de trabajo de IA de una prueba de penetración más amplia de infraestructuras no relacionadas

Qué ayuda a aclarar

La revisión ayuda a aclarar:

• Qué escenarios de IA, rutas de datos, fuentes de recuperación, herramientas y acciones acordados necesitan pruebas
• Dónde la inyección de prompts, los resultados inseguros, los permisos excesivos, el uso indebido de herramientas o la exposición de datos pueden requerir controles
• Qué límites de registro, aprobación, respaldo y traspaso a personas son visibles en el flujo de trabajo actual
• Qué hallazgos necesitan una corrección en producción, una nueva prueba, una pregunta a un proveedor, una decisión de gobernanza o un trabajo de seguridad con alcance propio

Qué se incluye

• Confirmación por escrito de los sistemas autorizados, los escenarios, los accesos, los límites de prueba seguros y las exclusiones
• Recogida de información sobre el flujo de trabajo y la arquitectura de IA, que abarca modelos, recuperación, datos, herramientas, permisos, acciones y traspaso
• Pruebas controladas de los escenarios acordados de inyección de prompts, exposición de datos, resultados inseguros, recuperación y permisos
• Informe de hallazgos con contexto práctico, prioridad y orientación de remediación
• Revisión de los registros, los límites de las acciones, el comportamiento de respaldo y los puntos de aprobación humana dentro del alcance
• Conversación de entrega y posibles opciones de repetición de pruebas tras una remediación acordada por separado

Qué no se incluye

• Una prueba de penetración completa de aplicaciones, infraestructuras, redes o proveedores no relacionados
• Pruebas adversariales sin restricciones, interrupción de sistemas en producción o accesos fuera de los límites aprobados
• Entrenamiento de modelos, fine-tuning, sustitución de modelos, correcciones en producción, monitorización ininterrumpida, detección gestionada o respuesta a emergencias
• Asesoramiento jurídico, certificación formal, aprobación de cumplimiento o la promesa de seguridad de la IA
• La afirmación de que se encontrarán o eliminarán todas las vulnerabilidades, resultados inseguros, vías de inyección o escenarios de exposición de datos

Cuándo elegirlo

Elija una LLM & AI Agent Security Review cuando un flujo de trabajo esté lo bastante definido para identificar sus fuentes, permisos, herramientas, usuarios y límites de decisión, pero el equipo necesite una visión independiente de su postura de riesgo. Es útil antes de un despliegue más amplio, después de que cambie una integración o cuando un equipo tiene inquietudes sobre la inyección de prompts, la recuperación, las acciones de herramientas o la información sensible. Es menos adecuada cuando el caso de uso, los límites de datos o las responsabilidades aún no están claros; puede ser necesario un descubrimiento de flujos de trabajo o un trabajo de gobernanza previo. La revisión es más eficaz cuando se dispone de accesos autorizados, escenarios de prueba seguros y responsables para las decisiones de remediación.

Nuestro enfoque

Acordamos los sistemas y los escenarios seguros antes de empezar las pruebas. La revisión analiza cómo un atacante o una entrada inesperada podrían influir en los prompts, la recuperación, el uso de herramientas, los resultados, los permisos o las decisiones de los usuarios dentro del flujo de trabajo acordado. Evitamos las pruebas que causen interrupciones y mantenemos el trabajo dentro de los sistemas aprobados. Los hallazgos distinguen el comportamiento observado de los supuestos y explican cuál podría ser un siguiente paso proporcionado. Algunos problemas pueden abordarse mediante configuración, código, cambios de permisos, gobernanza de fuentes, revisión humana o un trabajo de seguridad aparte. Un resultado satisfactorio se registra para el contexto y la configuración probados. La entrega da al equipo una base documentada para la remediación, las responsabilidades y cualquier decisión de repetir las pruebas. También señala el alcance de la evidencia de las pruebas: qué áreas quedaron fuera de la evaluación, qué dependía del acceso facilitado y dónde un cambio en el modelo, la fuente, la herramienta o la configuración del despliegue podría plantear una nueva pregunta. Esto favorece un seguimiento más cuidadoso y continuo.

Preguntas frecuentes

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