AI Security

Seguridad de IA para los datos, herramientas y acciones que importan.

Tu aplicación de IA puede leer información privada y actuar mediante herramientas conectadas. Evaluamos los límites acordados, probamos escenarios de abuso realistas e implementamos controles prioritarios dentro del encargo.

Definir la revisión de seguridad de IA →

RESPUESTA DIRECTA

AI Security revisa el sistema alrededor de un LLM: identidades, recuperación de información, memoria, herramientas y acciones. Los hallazgos, correcciones acordadas y nuevas pruebas muestran los límites verificados y las restricciones pendientes.

Adecuado para

  • Una función de IA existente con datos privados, herramientas o permisos de escritura
  • Un equipo que necesita una revisión delimitada y correcciones aplicables

Cuándo elegir otro servicio

  • Construir un producto nuevo de IA o planificar su adopción en toda la organización
  • Una aplicación web convencional generada con IA que no incorpora funciones de IA

Revisa a qué puede acceder la aplicación y qué puede modificar

Mapea usuarios, identidades de servicio, proveedores de modelos, fuentes, memoria y herramientas. Define las acciones que requieren autorización explícita. Este servicio se centra en un producto que utiliza IA. Si el problema inmediato es una base de código generada con IA y poco estable, empieza con Vibe Coding Rescue. Si falta construir el producto, consulta AI Agents & Products. Una revisión amplia antes de invertir o adquirir, que solo señala los riesgos de IA junto a otros hallazgos, es due diligence técnica; las pruebas adversariales de los límites acordados siguen aquí.

Prueba los controles que rodean al modelo

Elegimos casos según las capacidades reales de la aplicación. Una respuesta convincente y una demo satisfactoria no acreditan que el acceso a datos o la ejecución de herramientas estén autorizados.

Datos y aislamiento entre clientes

Comprobar qué identidad puede recuperar, leer y conservar cada fuente. Incluir permisos revocados, registros restringidos y memoria compartida cuando proceda.

Herramientas y aprobaciones

Delimitar permisos y validar acciones sensibles en el sistema ejecutor. Revisar cómo cada aprobación se vincula al actor, destino y acción exacta.

Contenido no fiable

Probar los escenarios acordados de inyección de prompts y abuso de fuentes o respuestas de herramientas, siguiendo su efecto sobre datos y acciones.

Contención y evidencias

Revisar límites de ejecución, alcance de credenciales, aislamiento y registros de auditoría. Delimitar la infraestructura con Cloud Security cuando haga falta.

Ejemplo ilustrativo: un cliente no puede consultar los datos de otro

Con datos sintéticos, un usuario del cliente A pide al agente un registro del cliente B. La capa de acceso a datos rechaza la solicitud incluso si el modelo formula la llamada a la herramienta. Una solicitud autorizada dentro del cliente A sigue funcionando. Se registran versión, política, configuración de recuperación, resultado esperado, comportamiento observado y logs. Es una prueba ilustrativa, no un resultado de cliente ni cobertura acreditada de todas las herramientas.

Convierte un hallazgo confirmado en un cambio verificado

Evaluación y corrección son compromisos distintos. Acordamos cobertura, acciones permitidas y alcance de la nueva comprobación antes de empezar.

  1. Evaluación

    Recibe el mapa del sistema, escenarios acordados, hallazgos reproducibles, áreas sin verificar y un plan priorizado.

  2. Corrección y nueva comprobación

    Encargar cambios concretos de código o configuración. Verificar el comportamiento afectado y las regresiones acordadas en una versión registrada.

  3. Revisión continuada

    Acordar qué cambios en herramientas, fuentes, políticas, memoria, prompts o proveedores requieren otra revisión. Definir frecuencia y responsables aparte.

Prepara un entorno delimitado y un responsable de decisión

Aporta la tarea prevista, herramientas, modelo de identidad, clases de datos, hallazgos conocidos y un entorno de prueba adecuado. Acordamos cuentas, acciones, límites de carga y gasto, y criterios de parada. La autorización corresponde al sistema ejecutor; prompts y filtros son controles adicionales. La guía de seguridad de agentes de OWASP describe estos límites y pruebas de abuso repetibles.

Entrega resultados útiles a quienes operan el producto

Recibes hallazgos, cambios, registros y limitaciones acordados. La evaluación de calidad de respuestas se distingue de los controles de acceso y acción. DevSecOps aborda la entrega de cambios; Cloud Security, la infraestructura en ejecución. La participación de especialistas se define en el encargo. El Trust Center explica tratamiento de datos y niveles de servicio. No implica cobertura 24/7, certificación formal ni garantía de impedir todos los ataques.
// pruebas

Experiencia de ingeniería de IA con alcance visible

Twinsoft AI documenta integración de LLM, refactorización e infraestructura para un producto preparado para un piloto. Acredita ese alcance de entrega; no se presenta como una evaluación de red team de IA completada.

Twinsoft AI

En Vivo
2 semanas Hasta MVP Vendible

Llevamos un prototipo vibe-coded a listo para pilotos empresariales. Sin atajos.

Python Flask LLMs
AI 2026

Estos son proyectos seleccionados, no nuestro portfolio completo. Hemos entregado más de 100 productos desde 2018.

Preguntas antes de empezar

Se centra en aplicaciones con LLM, agentes o herramientas conectadas a IA. Una aplicación convencional generada con IA puede necesitar Vibe Coding Rescue, QA funcional o una revisión de seguridad de aplicación con alcance propio.
Los accesos y acciones sensibles necesitan controles en el sistema de datos o ejecución. Prompts, filtros y evaluaciones pueden ayudar, pero no sustituyen la autorización.
Delimitamos fuentes, identidades, herramientas y permisos reales. Utilizar un protocolo o framework de recuperación no demuestra por sí solo que la integración aplique los límites necesarios.
El QA general no incluye automáticamente una evaluación completa de seguridad de IA ni un pentest. Acordamos el alcance adicional y la aceptación por separado.
Registra el comportamiento observado en los casos y configuración probados. El informe también identifica áreas sin probar, comprobaciones bloqueadas y riesgos pendientes.
Podemos delimitar correcciones seleccionadas y su verificación. También puedes llevar la evaluación a tu equipo; los hallazgos y entregables acordados siguen siendo tuyos.

Elige el siguiente paso

Definir la revisión de seguridad de IA

Describe qué lee la IA, qué herramientas puede invocar y qué acciones necesitan control. Basta un resumen sin prompts privados, documentos ni claves de acceso.

Definir la revisión de seguridad de IA →