Pruebas de Penetración de IA
Las pruebas de penetración de IA son una evaluación de seguridad estructurada de sistemas de IA — incluyendo chatbots LLM, agentes autónomos y pipelines RAG — u...
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AI Penetration Testing
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Pruebas de Penetración de Chatbots de IA
Su chatbot es su nueva superficie de ataque. Simulamos la gama completa de ataques específicos de LLM — inyección de prompts, jailbreaking, envenenamiento RAG, exfiltración de datos y abuso de API — y entregamos un informe de remediación priorizado. Construido por el equipo detrás de FlowHunt.
Pruebas de Seguridad de Chatbots de IA
Las metodologías tradicionales de pruebas de penetración no fueron diseñadas para sistemas de IA. Los chatbots basados en LLM tienen superficies de ataque únicas — interfaces de lenguaje natural, pipelines de recuperación RAG, integraciones de herramientas y gestión de ventanas de contexto — que requieren técnicas de prueba especializadas.
Qué Hace Diferentes a los Chatbots de IA para Probar
A diferencia de las aplicaciones web tradicionales, los chatbots de IA procesan lenguaje natural y pueden ser manipulados a través de la misma interfaz que fueron diseñados para usar. Un chatbot que pasa todas las verificaciones de seguridad convencionales aún puede ser vulnerable a ataques de inyección de prompts, jailbreaking y envenenamiento RAG.
- Inyección de Prompts (OWASP LLM01): Los atacantes incrustan instrucciones en la entrada del usuario o contenido recuperado para anular el comportamiento previsto de su chatbot.
- Jailbreaking: Ataques basados en técnicas que evitan las barreras de seguridad para hacer que su chatbot produzca salidas que violan políticas o son dañinas.
- Envenenamiento RAG: Contenido malicioso inyectado en su base de conocimientos hace que su chatbot recupere y actúe sobre datos controlados por el atacante.
- Exfiltración de Datos: Prompts elaborados extraen PII, credenciales, claves API o inteligencia de negocios de los datos accesibles de su chatbot.
Nuestra Metodología de Pruebas
Cada compromiso sigue una metodología estructurada, alineada con el OWASP LLM Top 10. Mapeamos cada hallazgo a una categoría de vulnerabilidad reconocida para que su equipo pueda priorizar la remediación con confianza.
- Fase 1 — Reconocimiento y Mapeo de Superficie de Ataque: Documentamos todos los vectores de entrada, estructuras de prompts del sistema, pipelines RAG, integraciones de herramientas y endpoints de API.
- Fase 2 — Simulación de Ataque Activo: Ejecutamos el catálogo completo de ataques del OWASP LLM Top 10 incluyendo inyección de prompts, jailbreaking, manipulación de contexto, contrabando de tokens e inyección indirecta.
- Fase 3 — Pruebas de Exfiltración de Datos: Intentamos extraer contenidos de prompts del sistema, PII de fuentes de datos conectadas, credenciales de API e información sensible del negocio.
- Fase 4 — Pruebas de API e Infraestructura: Probamos autenticación, limitación de tasa, límites de autorización y escenarios de abuso de endpoints de API.
- Fase 5 — Reporte y Guía de Remediación: Informe detallado con hallazgos, payloads de prueba de concepto, calificaciones de severidad y pasos de remediación priorizados.
COBERTURA DE ATAQUES
Qué Probamos
Nuestras evaluaciones cubren cada superficie de ataque principal específica de chatbots de IA basados en LLM
- Inyección de Prompts
Ataques de inyección directa e indirecta incluyendo manipulación de juego de roles, secuencias de múltiples turnos e inyección basada en entorno a través de contenido recuperado
- Jailbreaking
Técnicas de evasión de barreras de seguridad incluyendo variantes DAN, ataques de persona, contrabando de tokens y secuencias de manipulación de múltiples pasos
- Envenenamiento RAG
Ataques de contaminación de base de conocimientos que hacen que su chatbot recupere y actúe sobre contenido malicioso controlado por el atacante desde sus propias fuentes de datos
- Extracción de Prompt del Sistema
Técnicas para revelar contenidos confidenciales de prompts del sistema, reglas de negocio, instrucciones de seguridad y secretos de configuración que deberían permanecer privados
- Exfiltración de Datos
Ataques que extraen PII, credenciales de API, datos internos del negocio y documentos sensibles de las fuentes de datos conectadas y contexto del chatbot
- Abuso de API y Autenticación
Evasión de límite de tasa, explotación de debilidades de autenticación, pruebas de límites de autorización y escenarios de denegación de servicio contra endpoints de API de LLM
Precios y Paquetes
Precios transparentes basados en complejidad. Cada compromiso comienza con una llamada de alcance gratuita para definir los límites de la evaluación y proporcionar una cotización de precio fijo.
- Evaluación Básica (2 días-hombre / EUR 4,800): Chatbot simple con una sola base de conocimientos y sin integraciones de herramientas externas. Cubre inyección de prompts, jailbreaking, extracción de prompt del sistema y exfiltración básica de datos.
- Evaluación Estándar (3–4 días-hombre / EUR 7,200–9,600): Chatbot con pipeline RAG, 1–3 integraciones de herramientas externas y autenticación de usuario. Simulación de ataque completa más pruebas de endpoints de API.
- Evaluación Avanzada (5+ días-hombre / EUR 12,000+): Agentes de IA autónomos, flujos de trabajo de múltiples pasos, ecosistemas complejos de herramientas o múltiples instancias de chatbot. Incluye taller de modelado de amenazas.
- Re-prueba incluida: Todos los paquetes incluyen un espacio de re-prueba gratuito dentro de los 30 días de la entrega del informe para verificar la remediación.
- Por Día-Hombre
- EUR 2,400
- Llamada de Alcance
- Gratis
Por Qué FlowHunt Está Únicamente Calificado
No solo probamos chatbots — construimos una de las plataformas de chatbot de IA más avanzadas disponibles. Ese conocimiento interno hace que nuestras evaluaciones de seguridad sean más profundas y precisas.
- Construimos la Plataforma
FlowHunt es una plataforma de chatbot de IA y automatización de flujos de trabajo en producción. Entendemos la arquitectura LLM, pipelines RAG e integraciones de herramientas desde dentro.
- Conocemos los Modos de Falla
Años de operar FlowHunt en producción significa que hemos encontrado y parcheado vulnerabilidades reales — no solo teóricas de artículos de investigación.
- Alineado con OWASP LLM Top 10
Nuestra metodología se mapea a cada categoría del OWASP LLM Top 10, proporcionando un marco de evaluación estandarizado y auditable.
- Informes Amigables para Desarrolladores
Los hallazgos están escritos para equipos de ingeniería — con recomendaciones específicas a nivel de código, no solo observaciones de alto nivel.
- Confidencialidad Total
Todos los compromisos están cubiertos por NDA. Los payloads de ataque, hallazgos y detalles del sistema nunca se comparten ni reutilizan.
- Entrega Rápida
Las evaluaciones estándar se completan dentro de 1–2 semanas desde el inicio. Evaluaciones urgentes disponibles para situaciones sensibles al tiempo.
Qué Recibe
Cada compromiso entrega un informe de seguridad estructurado y accionable — escrito tanto para ejecutivos como para equipos de ingeniería.
- Resumen Ejecutivo: Visión general no técnica de hallazgos, postura de riesgo y prioridades de remediación para liderazgo.
- Mapa de Superficie de Ataque: Diagrama completo de los componentes de su chatbot, flujos de datos y puntos de entrada identificados.
- Registro de Hallazgos: Todas las vulnerabilidades con severidad (Crítico / Alto / Medio / Bajo / Informativo), puntaje equivalente a CVSS y mapeo al OWASP LLM Top 10.
- Demostraciones de Prueba de Concepto: Payloads de ataque reproducibles para cada hallazgo confirmado, para que su equipo pueda verificar y entender la vulnerabilidad.
- Guía de Remediación: Correcciones específicas y priorizadas con estimaciones de esfuerzo — incluyendo recomendaciones a nivel de código cuando sea aplicable.
- Informe de Re-prueba: Evaluación de seguimiento dentro de los 30 días confirmando qué hallazgos han sido remediados exitosamente.
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- AiMingle, s.r.o.
Čistovická 1729/60
163 00 Praha 6
República Checa, UE
Preguntas frecuentes
- ¿Qué son las pruebas de penetración de chatbots de IA?
Las pruebas de penetración de chatbots de IA son una evaluación de seguridad estructurada que simula ataques del mundo real contra su sistema de chatbot de IA. Nuestros ingenieros de seguridad prueban inyección de prompts, jailbreaking, exfiltración de datos, envenenamiento RAG, manipulación de contexto y abuso de API — las mismas vulnerabilidades catalogadas en el OWASP LLM Top 10.
- ¿Cuánto cuestan las pruebas de penetración de chatbots de IA?
Nuestro precio es de EUR 2,400 por día-hombre. Una evaluación estándar para un chatbot en producción típicamente requiere 2–5 días-hombre dependiendo del número de integraciones, fuentes de conocimiento y endpoints de API en el alcance. Proporcionamos una cotización de precio fijo después de una llamada de alcance gratuita.
- ¿Qué se incluye en los entregables?
Usted recibe un informe escrito detallado que cubre: resumen ejecutivo, mapa de superficie de ataque, hallazgos clasificados por severidad equivalente a CVSS, demostraciones de prueba de concepto de ataque, recomendaciones de remediación con estimaciones de esfuerzo, y un espacio de re-prueba para verificar las correcciones.
- ¿Por qué FlowHunt está calificado para probar chatbots de IA?
Construimos FlowHunt — una de las plataformas de chatbot de IA y automatización de flujos de trabajo más capaces disponibles. Entendemos cómo funcionan los chatbots basados en LLM a nivel de arquitectura: cómo se construyen los prompts del sistema, cómo se pueden envenenar los pipelines de recuperación RAG, cómo se gestionan las ventanas de contexto y cómo se pueden abusar las integraciones de API. Ese conocimiento interno hace que nuestras evaluaciones sean más profundas y precisas que las de empresas de seguridad generalistas.
- ¿Prueban chatbots construidos en otras plataformas?
Sí. Probamos chatbots de IA construidos en cualquier plataforma — basados en GPT, Claude, Gemini o LLMs de código abierto — ya sea desplegados vía API, widget embebido o infraestructura personalizada. Nuestra metodología es agnóstica al modelo.
- ¿Qué es el OWASP LLM Top 10?
El OWASP LLM Top 10 es la lista estándar de la industria de los riesgos de seguridad más críticos para aplicaciones construidas sobre modelos de lenguaje grandes. Cubre inyección de prompts, manejo inseguro de salidas, envenenamiento de datos de entrenamiento, denegación de servicio del modelo, vulnerabilidades de la cadena de suministro y más. Nuestra metodología de pruebas se mapea directamente a las 10 categorías.
- ¿Cuánto tiempo toma una prueba de penetración de chatbot?
Una evaluación estándar con alcance definido toma 2–5 días-hombre de pruebas activas, más 1 día-hombre para redacción y revisión del informe. El tiempo total de calendario desde el inicio hasta el informe final es típicamente de 1–2 semanas.
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