Una evaluación de seguridad de AI / LLM es una evaluación práctica de aplicaciones construidas sobre grandes modelos de lenguaje (chatbots, copilots, pipelines de RAG y agentes autónomos) para encontrar debilidades como inyección de prompts, jailbreaks, exfiltración de datos de entrenamiento y datos sensibles, y uso inseguro de herramientas. CyberXplore ejecuta pruebas adversarias dirigidas por seniors y manuales, alineadas con el OWASP Top 10 para Aplicaciones de LLM, yendo más allá de los escáneres automatizados para probar cómo se comporta tu sistema bajo ataques realistas de varios pasos. Cada evaluación termina con una guía de remediación priorizada y lista para desarrolladores, un reensayo gratuito y una carta de atestación.
OWASP Top 10 for LLM ApplicationsOWASP WSTGNIST AI RMFMITRE ATLASEU AI Act
Por qué CyberXplore
Solo evaluadores sénior (OSCP, CRTP, CREST)
Certificación ISO 27001 & ISO 9001
Retest gratuito + carta de certificación
Alcance y presupuesto a medida en 24 horas
Por qué es importante
Las funciones de LLM amplían tu superficie de ataque de formas que los pentests tradicionales pasan por alto: el texto no confiable, los documentos recuperados y las salidas de herramientas pueden portar instrucciones ocultas que secuestran el modelo.
La inyección indirecta de prompts a través de fuentes de RAG, correos o contenido web permite a los atacantes dirigir a los agentes para que filtren datos o invoquen herramientas sin siquiera tocar tu interfaz de usuario.
Los sistemas agénticos que pueden llamar a API, ejecutar código o enviar mensajes convierten un solo jailbreak en un impacto real: transacciones fraudulentas, exfiltración de datos o movimiento lateral.
Los reguladores, los compradores empresariales y los marcos esperan cada vez más una garantía independiente de que las funciones de AI manejan los datos sensibles y la entrada adversaria de forma segura antes del lanzamiento.
Alineado con los estándares del sector: OWASP Top 10 for LLM Applications · OWASP WSTG · NIST AI RMF · MITRE ATLAS · EU AI Act
Nuestra metodología
01
Alcance y Modelado de Amenazas
Mapeamos tu arquitectura de LLM (modelos, prompts de sistema, fuentes de RAG, herramientas/funciones, memoria y límites de confianza) y definimos los casos de abuso, los datos objetivo y las reglas de enfrentamiento.
02
Pruebas de Inyección de Prompts y Jailbreak
Elaboramos manualmente payloads de inyección de prompts directos e indirectos, jailbreaks, trucos de codificación y ataques de varios turnos para eludir las barreras de protección, las instrucciones de sistema y los filtros de contenido.
03
Pruebas de Abuso de Datos y Herramientas
Sondeamos la exfiltración de datos sensibles y de entrenamiento, la fuga de contexto de RAG, los permisos de herramientas demasiado amplios, el SSRF y la inyección de comandos a través de herramientas, y la agencia excesiva en flujos de trabajo autónomos.
04
Explotación y Demostración de Impacto
Encadenamos los hallazgos en escenarios de ataque concretos (exfiltrar registros, desencadenar acciones no autorizadas o envenenar la recuperación) para mostrar el impacto de negocio, no solo el riesgo teórico.
05
Informe
Recibes un informe claro mapeado al OWASP Top 10 para LLM, con calificaciones de severidad, payloads reproducibles, evidencia y una guía de remediación lista para desarrolladores.
06
Soporte de Remediación y Reensayo
Asesoramos sobre barreras de protección, manejo de entrada/salida y diseño de herramientas con mínimo privilegio, luego reensayamos cada problema para confirmar que está resuelto, incluido sin coste.
Qué evaluamos
Inyección de prompts directa e indirecta (incluida la inyección vía RAG y salida de herramientas)
Jailbreaks, bypass de barreras de protección y filtros de contenido, extracción del prompt de sistema
Divulgación y exfiltración de datos sensibles y de entrenamiento
Manejo inseguro de la salida (XSS, SSRF, inyección a través de las respuestas del modelo)
Uso inseguro de herramientas / funciones y agencia excesiva en agentes
Seguridad del pipeline de RAG y del almacén de vectores (envenenamiento de datos, fuga de contexto)
Autenticación, autorización y aislamiento multi-tenant de las funciones de AI
Denegación de servicio del modelo, abuso del coste de prompts y bypass de límites de tasa
Riesgos de la cadena de suministro en modelos, plugins y API de AI de terceros
Registro de logs, monitorización y manejo de PII en torno a las interacciones con LLM
Qué obtiene
Resumen ejecutivo para la dirección y las partes interesadas
Hallazgos técnicos detallados mapeados al OWASP Top 10 para LLM con severidad CVSS
Payloads reproducibles de inyección de prompts y jailbreak con evidencia
Remediación priorizada y lista para desarrolladores y guía de barreras de protección
Recomendaciones a nivel de arquitectura para el uso seguro de herramientas y el diseño de agentes
Reensayo gratuito con una carta de verificación de remediación
Carta de atestación para clientes, auditores y cumplimiento
Ejemplo de entregable
Qué verá en su informe
Cada proyecto concluye con un informe claro y priorizado: hallazgos clasificados por severidad con puntuaciones CVSS, activos afectados y estado de remediación - además de un retest gratuito. Las cifras siguientes son ilustrativas.
Hallazgos por severidad
15 total
Critical
0
High
5
Medium
7
Low
3
High · CVSS 8.2CX-1302
Prompt injection leads to data exfiltration
OWASP LLM01chatbot.example.comOpen
High · CVSS 8.1CX-1314
Insecure tool / function calling enables SSRF
CWE-918assistant-api.example.comOpen
Ejemplo ilustrativo: ai / llm security assessment - anonimizado a example.com.
Medium · CVSS 6.5CX-1308
System-prompt / instruction leakage
OWASP LLM07chatbot.example.comOpen
¿Quiere el informe de muestra anonimizado completo? Lo incluiremos con su presupuesto.
“As an early-stage team we needed real depth, not a checkbox scan. They hardened our LLM product and walked us through every fix.”
Hardened in 30 days
FC
Founder & CTO
Early-stage AI startup · Seed · LLM product
AI / ML
Certificaciones de nuestros testers
OSCP
CRTP
CREST
CEH
eWPTX
ISO 27001
ISO 9001
Preguntas frecuentes
Es una prueba de seguridad práctica de aplicaciones que usan grandes modelos de lenguaje (chatbots, copilots, sistemas de RAG y agentes de AI). Sondeamos de forma adversaria en busca de inyección de prompts, jailbreaks, fuga de datos y uso inseguro de herramientas para encontrar debilidades exclusivas de los sistemas impulsados por LLM, y luego proporcionamos una guía de remediación priorizada.
