Consultoría de Seguridad IA

La inteligencia artificial es poderosa, pero también vulnerable. En MicroHackers nos especializamos en proteger sistemas de IA frente a ataques adversariales, filtraciones de datos y riesgos de cumplimiento normativo. Desde jailbreaks en modelos de lenguaje (LLMs) hasta vulnerabilidades en la cadena de suministro de IA, aseguramos tus modelos, pipelines de datos y procesos de decisión.

Casos de Uso y Servicios de Seguridad IA que Cubrimos

• ✅ Protección ante Ataques Adversarios Evita evasión de modelos, envenenamiento de datos y fugas de información.
• ✅ Evaluación de Seguridad en LLMs: Detecta y mitiga riesgos como jailbreaks, prompt injection y alucinaciones.
• ✅ Auditoría de la Cadena de Suministro IA: Evalúa dependencias de modelos open-source, integridad de pesos y seguridad en el despliegue.
• ✅ Protección de Datos en Pipelines de IA: Asegura datos sensibles de entrenamiento e inferencia.
• ✅ Privacidad del Modelo y Protección de PI: Evita la ingeniería inversa o la clonación no autorizada de tus modelos.

¿Por qué Elegir a MicroHackers para seguridad IA?

🔐 Consultoría de IA con seguridad como prioridad: Especializados en modelado de amenazas y refuerzo de componentes de IA.

🧪 Red Teaming y Pruebas Adversariales: Simulamos ataques reales para detectar vulnerabilidades y ayudarte a corregirlas.

📊 Informes preparados para cumplimiento: Evaluaciones de seguridad alineadas con NIST, ISO/IEC 27001 y el futuro reglamento europeo de IA.

Quién necesita un consultor de seguridad en IA

La mayoría de las organizaciones no decide adoptar IA: la IA llega sola. Se pone en marcha un chatbot de soporte, el equipo comercial conecta un copiloto al CRM, un ingeniero despliega un asistente RAG sobre el repositorio documental interno y una plataforma de compras empieza a puntuar proveedores con un modelo que nadie ha revisado. En unos meses hay una superficie de IA en producción que nunca pasó por un control de seguridad.

Nuestra consultoría de seguridad en IA está pensada para esa realidad. Está diseñada para pymes y medianas empresas que están metiendo modelos de lenguaje, copilotos y machine learning en producción más rápido de lo que su función de seguridad puede asumir, y que necesitan un especialista externo antes que una contratación a tiempo completo.

• Empresas que despliegan asistentes LLM, copilotos o agentes que tocan datos de clientes, documentación interna o sistemas de negocio.
• Fabricantes de software y empresas tecnológicas a las que sus clientes ya preguntan cómo aseguran sus funcionalidades de IA antes de firmar.
• Empresas reguladas o expuestas en la cadena de suministro que deben acreditar diligencia debida sobre la IA que construyen o compran.
• Equipos que integran modelos de terceros y pesos de código abierto sin un proceso para evaluar qué están importando.
• Organizaciones sin experiencia interna en seguridad de IA que necesitan una evaluación independiente y accionable.

Cómo aseguramos cada capa de tu stack de IA

Protección frente a ataques adversarios

Los modelos de machine learning fallan de formas que no se dan en las aplicaciones tradicionales. Una entrada cuidadosamente construida puede invertir una clasificación, unos datos de entrenamiento envenenados pueden implantar un comportamiento que solo se activa en condiciones concretas, y las consultas repetidas pueden reconstruir los datos con los que se entrenó el modelo. Probamos tus modelos frente a evasión, envenenamiento, inversión de modelo e inferencia de pertenencia, y trabajamos con tu equipo los controles que de verdad reducen la exposición: validación de entradas, trazabilidad del origen de los datos de entrenamiento, monitorización de patrones de consulta anómalos y limitación de tasa en los endpoints de inferencia.

Testing de seguridad de LLM: prompt injection, jailbreaks y fuga de datos

La prompt injection es la clase de vulnerabilidad que define a las aplicaciones LLM, y no se queda en la caja de chat. La inyección indirecta esconde instrucciones dentro de una página web, un correo, un PDF o un ticket de soporte que tu asistente leerá después, convirtiendo el contenido recuperado en un canal de ataque. Probamos tu despliegue frente a prompt injection directa e indirecta, jailbreaks que saltan las instrucciones de sistema, extracción del system prompt, tratamiento inseguro de la salida que acaba en XSS o ejecución de comandos aguas abajo, y exceso de agencia, cuando el modelo puede disparar acciones a las que nunca debería llegar por sí solo.

Auditoría de la cadena de suministro de IA

Una aplicación de IA se ensambla con piezas que no has construido: modelos base, pesos afinados descargados de repositorios públicos, bases de datos vectoriales, frameworks de orquestación, plugins y herramientas de agente, y una larga cola de dependencias. Cualquiera de ellas puede traer código malicioso, deserialización insegura o una licencia incompatible con el uso que quieres darle a la salida. Mapeamos ese grafo de dependencias, verificamos la integridad y la procedencia de los artefactos de modelo, revisamos las fronteras de confianza de plugins y herramientas, y te entregamos un inventario de componentes de IA que puedes mantener.

Protección de datos en pipelines de IA y RAG

La generación aumentada por recuperación es la vía más rápida a una brecha de datos que nadie clasifica como tal. Si tu almacén vectorial indexa todo lo que hay en una unidad compartida y tu asistente responde igual a cualquier empleado, el modelo se ha convertido sin querer en un bypass de permisos. Revisamos ingesta, embedding, recuperación y logging de extremo a extremo: qué datos entran en el índice, si el control de acceso a nivel de documento sobrevive a la recuperación, cómo se almacenan los prompts y las respuestas y quién puede leerlos, y dónde se están tratando datos personales de una forma que tu política de privacidad no describe.

Privacidad del modelo y protección de la propiedad intelectual

Si un modelo representa una inversión real, es un activo que merece la pena robar. Los endpoints de inferencia expuestos permiten consultarlo de forma sistemática hasta destilar un modelo competidor, los artefactos sin protección se pueden llevar enteros, y unas respuestas demasiado verbosas revelan lógica propietaria y diseño del sistema. Evaluamos cómo se sirven, almacenan y versionan tus modelos, y definimos los controles de acceso, limitación, marcado y monitorización que hacen que la extracción salga cara y sea detectable.

Nuestro proceso de consultoría de seguridad en IA

Seguimos el mismo modelo estructurado de trabajo que aplicamos en el resto de nuestra actividad de ciberseguridad, adaptado a los sistemas de IA. La disciplina de testing técnico viene de nuestra práctica de pruebas de penetración , y la parte de gobierno y reporte, de nuestros servicios de CISO virtual .

1. Descubrimiento e inventario de activos de IA

Empezamos por averiguar qué tienes realmente en marcha. Modelos en producción y en piloto, las aplicaciones y agentes construidos sobre ellos, las funcionalidades de IA de terceros incrustadas en herramientas que ya tienes licenciadas, a qué datos llega cada una y quién es su responsable. En la mayoría de los proyectos aparecen sistemas de IA que el equipo de seguridad no sabía que existían. El resultado es un inventario que te queda, no una diapositiva.

2. Modelado de amenazas

Para cada sistema relevante mapeamos fronteras de confianza, puntos de entrada, acciones aguas abajo y radio de impacto, y ordenamos las rutas de ataque realistas según su impacto en el negocio. Aquí es donde separamos las vulnerabilidades en las que merece la pena gastar dinero de las que solo dan buenas charlas de congreso. El trabajo se alinea con el OWASP Top 10 para aplicaciones LLM, el NIST AI Risk Management Framework y los controles de ISO/IEC 27001.

3. Pruebas adversarias

Atacamos los sistemas, de forma manual y con herramientas, desde la posición de un adversario real: un usuario anónimo, un cliente autenticado, un documento malicioso que entra en el pipeline, una dependencia comprometida. Cada hallazgo se reproduce y se evidencia para que tus ingenieros puedan confirmarlo sin tener que fiarse de nuestra palabra.

4. Informe, remediación y retest

Recibes un informe técnico con hallazgos reproducibles y correcciones concretas, más un resumen ejecutivo escrito para un consejo o para un cuestionario de seguridad de cliente, mapeado a los marcos por los que preguntan tus auditores y tus clientes. Acompañamos a tu equipo en la remediación y volvemos a probar las correcciones, para que el informe se cierre en lugar de envejecer.

El Reglamento Europeo de IA ya te está aplicando

El Reglamento (UE) 2024/1689, el Reglamento Europeo de IA, está en vigor desde el 1 de agosto de 2024 y se aplica por fases. Dos de esas fases están vivas hoy y se les escapan habitualmente a las empresas que dan por hecho que todo el régimen sigue estando a años vista.

• Alfabetización en IA (artículo 4) se aplica desde el 2 de febrero de 2025. Proveedores y responsables del despliegue deben garantizar que quienes operan los sistemas de IA por su cuenta tienen un nivel adecuado de conocimiento sobre ellos.
• Prácticas prohibidas (artículo 5) se aplican desde el 2 de febrero de 2025.
• Obligaciones para modelos de IA de uso general se aplican desde el 2 de agosto de 2025.
• Obligaciones de transparencia (artículo 50) se aplican desde el 2 de agosto de 2026. Hay que informar a las personas de que están interactuando con un sistema de IA, y el audio, la imagen, el vídeo y el texto sintéticos deben marcarse en un formato legible por máquina.
• Sistemas de alto riesgo quedaron aplazados por el Digital Omnibus, Reglamento (UE) 2026/1744, en vigor desde el 27 de julio de 2026: los sistemas autónomos del Anexo III se aplican ahora desde el 2 de diciembre de 2027, y los del Anexo I incrustados en productos regulados desde el 2 de agosto de 2028.

La consecuencia práctica es una ventana, no un indulto. Las obligaciones de transparencia y alfabetización muerden ya, y el régimen de alto riesgo que llega en diciembre de 2027 exige gestión de riesgos, gobierno del dato, trazabilidad, supervisión humana y documentación técnica que no se montan en el último trimestre. Te ayudamos a determinar en qué categoría cae cada uno de tus sistemas, a cerrar las obligaciones que ya aplican y a construir la base de evidencia para las que vienen.

Preguntas frecuentes sobre consultoría de seguridad en IA

¿Qué hace exactamente un consultor de seguridad en IA?

Un consultor de seguridad en IA identifica cómo se pueden atacar o abusar tus sistemas de machine learning y LLM, los somete a pruebas adversarias y define los controles que reducen ese riesgo. Cubre el modelo, los pipelines de datos que lo alimentan, la aplicación y los agentes construidos a su alrededor, y la evidencia de gobierno y cumplimiento que necesitas presentar a clientes y reguladores.

¿En qué se diferencia el testing de seguridad en IA de un pentest normal?

Un pentest convencional ataca sistemas deterministas con modos de fallo conocidos. Los sistemas de IA son probabilísticos, y la misma entrada puede comportarse de forma distinta en cada ejecución. La superficie de ataque incluye además el propio modelo y todo lo que ingiere: datos de entrenamiento, documentos recuperados, salidas de herramientas y prompts de usuario. Probar una aplicación LLM implica tratar el contenido no confiable como instrucción ejecutable, algo que no forma parte de una metodología estándar de aplicaciones web.

Solo usamos IA de terceros, como ChatGPT o Copilot. ¿Aun así lo necesitamos?

Sí, y es el caso más habitual que nos encontramos. No eres responsable de asegurar el modelo del proveedor, pero sí de aquello a lo que lo conectas, de qué datos salen de tu organización, de qué permisos tienen tus integraciones y de las obligaciones que te corresponden como responsable del despliegue bajo el Reglamento de IA. El uso de shadow AI dentro de una empresa suele ser más amplio de lo que la dirección supone.

¿Una evaluación de seguridad en IA sirve para ISO 27001, ENS o los cuestionarios de clientes?

Sí. Los hallazgos y la evidencia se mapean a ISO/IEC 27001, al NIST AI Risk Management Framework y a los artículos correspondientes del Reglamento de IA, de modo que el mismo trabajo alimenta tu certificación, tu cumplimiento en el sector público y los cuestionarios de seguridad que bloquean operaciones. Cada vez es más frecuente encontrarse preguntas específicas sobre IA en la diligencia debida de proveedores sin tener documentación con la que responder.

¿Cómo encaja esto con vuestros otros servicios?

La seguridad en IA rara vez va sola. Una evaluación deriva a menudo en un servicio de CISO virtual para llevar el gobierno, en pruebas de penetración de la infraestructura y las aplicaciones que la rodean, y en una revisión de tu posición de ciberseguro , ya que las aseguradoras han empezado a preguntar específicamente por el despliegue de IA.