Servicios de AI Red Team
Pruebas de seguridad adversariales para sistemas de IA y aprendizaje automático. Encontramos las vulnerabilidades antes de que lo hagan los atacantes.
El problema
Los sistemas de IA introducen superficies de ataque que las pruebas de seguridad tradicionales pasan por alto por completo. Los modelos pueden ser manipulados mediante entradas adversariales, los datos de entrenamiento pueden ser envenenados, los prompts pueden ser inyectados para eludir los controles de seguridad, y los pesos del modelo pueden ser extraídos por atacantes determinados.
Las pruebas de penetración estándar no cubren estos riesgos. Necesita especialistas que comprendan tanto la ciberseguridad como el aprendizaje automático a un nivel profundo.
Lo que evaluamos
Adversarial Machine Learning
- Ataques de evasión contra clasificadores y detectores
- Generación y transferibilidad de ejemplos adversariales
- Evaluación de robustez del modelo y pruebas de estrés
- Manipulación de salida y clasificación errónea
Seguridad de LLM
- Inyección de prompts (directa e indirecta)
- Técnicas de jailbreak y evasión de seguridad
- Exfiltración de datos mediante manipulación de conversaciones
- Extracción de prompt del sistema y confusión de roles
Integridad de los datos de entrenamiento
- Envenenamiento de datos e inyección de backdoors
- Ataques de manipulación de etiquetas
- Revisión de procedencia de datos y cadena de suministro
- Extracción de privacidad (inferencia de membresía, inversión de modelos)
Cadena de suministro de IA
- Seguridad de repositorios de modelos (Hugging Face, model zoos)
- Escaneo de vulnerabilidades de dependencias y bibliotecas
- Vectores de ataque de serialización y deserialización
- Evaluación de seguridad de pipelines MLOps
Nuestra metodología
- Alcance & Reconocimiento – Comprender su arquitectura de IA, modelo de amenazas y activos críticos
- Planificación de ataques – Desarrollar escenarios de ataque personalizados basados en inteligencia de amenazas del mundo real
- Ejecución – Realizar pruebas adversariales en las capas de modelo, datos e infraestructura
- Análisis & Informes – Documentar hallazgos con calificaciones de severidad, exploits de prueba de concepto y guía de remediación
- Soporte de remediación – Trabajar con su equipo para corregir las vulnerabilidades identificadas
Modelos de compromiso
Evaluación dirigida
Pruebas enfocadas de un modelo, API o pipeline específico. Ideal para revisiones de seguridad previas al lanzamiento o para evaluar un componente individual de alto riesgo.
Duración: 2–4 semanas
Red Team completo
Compromiso adversarial integral que cubre toda su infraestructura de IA – modelos, datos, infraestructura y pipeline MLOps.
Duración: 6–12 semanas
Red Team continuo
Pruebas adversariales continuas en régimen de retención. Evaluaciones periódicas a medida que implementa nuevos modelos y actualiza los existentes.
Duración: Continuo (ciclos trimestrales o mensuales)
Por qué LittleData
- Profunda experiencia en la interseccion de ciberseguridad y aprendizaje automatico
- Pruebas adversariales reales, no solo escaneo automatizado
- Informes claros y accionables con guia de remediacion
- Experiencia en industrias reguladas — servicios financieros, salud, gobierno
¿Listo para probar sus defensas de IA?
Hable con nuestro red team sobre una evaluación adversarial.