Servicio

MLSecOps & Defensa Adversarial

Pipelines IA contra prompt injection, data poisoning y evasión de modelos. Alineado con NIST AI RMF y OWASP Top 10 LLMs.

MITRE ATLAS OWASP Top 10 LLMs NIST AI RMF ART CleverHans TF Privacy MLflow Seldon BentoML SHAP LIME
Qué incluye

Modelado de amenazas IA — MITRE ATLAS + OWASP Top 10 LLMs aplicado a tu arquitectura

Hardening pipeline MLOps — validación de datasets, aislamiento de entrenamiento, control de acceso

Defensa adversarial activa — ART, CleverHans, TF Privacy para tests de robustez

Monitorización post-despliegue — drift, anomalías de output, alertas de prompt injection

Alineación NIST AI RMF — cobertura completa: Govern, Map, Measure, Manage

Auditoría EU AI Act — clasificación de riesgo, documentación técnica, registro

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Tecnologías clave
MITRE ATLAS NIST AI RMF OWASP LLMs ART
FAQ

Preguntas Frecuentes

¿Qué es el prompt injection y por qué es peligroso?
El prompt injection es un ataque donde una entrada maliciosa manipula un LLM para que ignore sus instrucciones, filtre datos sensibles o ejecute acciones no previstas. Es el riesgo #1 de OWASP para aplicaciones LLM y requiere defensas arquitectónicas específicas más allá de los controles de seguridad tradicionales.
¿Aplica el EU AI Act a mi sistema de IA?
Si desarrollas, despliegas o usas sistemas IA dentro de la UE, el EU AI Act es aplicable. Los sistemas de alto riesgo en sectores como sanidad, infraestructura crítica y empleo tienen los requisitos más estrictos a partir de agosto de 2026. Proporcionamos una clasificación de nivel de riesgo como primer paso de cada engagement MLSecOps.
¿Qué es el data poisoning en machine learning?
El data poisoning es un ataque en el que un adversario inyecta muestras maliciosas en el conjunto de entrenamiento para corromper el comportamiento del modelo, causando clasificaciones incorrectas o creando backdoors ocultos. Es especialmente peligroso en sistemas que se reentrenan continuamente con datos generados por usuarios.

¿Preguntas sobre este servicio? Hablemos, sin compromiso.

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