Empresas que confían en BrownPipe
Inteligencia Artificial
Proteja su empresa de los nuevos riesgos de la Inteligencia Artificial, desde prompt injection hasta la fuga de datos de entrenamiento.
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Contexto
La integración de modelos de IA en productos y servicios aumenta la eficiencia y el alcance, pero introduce riesgos que no existían en aplicaciones tradicionales.
Tecnologías que operan con mayor autonomía se comportan de maneras inesperadas y crean superficies de ataque específicas:
Los atacantes inducen al modelo a ejecutar acciones no autorizadas o revelar información sensible.
Los modelos pueden exponer datos confidenciales utilizados en su entrenamiento o en instrucciones del sistema.
Manipulación de datos de entrenamiento para comprometer el comportamiento del modelo.
Resultados generados sin auditabilidad o explicabilidad adecuadas.
Los modelos reproducen y escalan sesgos presentes en los datos de entrenamiento.
Estos riesgos exigen un enfoque de seguridad específico, diferente del que se aplica a sistemas tradicionales.
Servicios
Ofrecemos dos servicios complementarios para organizaciones que utilizan o desarrollan soluciones con IA:
Analizamos los flujos de integración de sus servicios y productos con modelos de IA. Identificamos vulnerabilidades específicas de este contexto y probamos la seguridad de estas integraciones.
Mapeo de superficie de ataque específica de IA
Pruebas de prompt injection y manipulación de contexto
Evaluación de fuga de datos vía modelo
Análisis de controles de acceso y permisos
Verificación de trazabilidad y logging de decisiones
Modelado de amenazas personalizado para cada integración
Modelo de amenazas específico para su solución de IA
Informe de vulnerabilidades con pruebas de concepto
Recomendaciones priorizadas de mitigación
Visión integral de riesgos y estrategias de defensa
Evaluamos el tratamiento de datos personales en todo el ciclo de vida de la solución de IA, desde el entrenamiento del modelo hasta su uso en producción.
Datos personales de las más diversas categorías son tratados en soluciones de IA. Cuando los requisitos de protección de datos no se observan en las fases de planificación y construcción, existe el riesgo de perder inversiones ya realizadas. Si se utilizan datos personales sin una base legal adecuada para el entrenamiento, el resultado puede quedar comprometido y violar la LGPD.
Mapeo del tratamiento de datos personales en el entrenamiento y uso del modelo
Análisis de bases legales de tratamiento aplicables
Evaluación de políticas de protección de datos existentes
Análisis de contratos y relación con proveedores de servicios (proveedores de IA)
Identificación de riesgos a los que están expuestos los datos personales
Verificación de requisitos de transparencia y explicabilidad
Diagnóstico de cumplimiento LGPD específico para IA
Mapeo de brechas y riesgos
Plan de adecuación con medidas priorizadas
Recomendaciones basadas en las mejores prácticas del mercado
Escenarios
Está integrando o desarrollando soluciones con modelos de IA (LLMs, ML, etc.)
Utiliza APIs de terceros para funcionalidades de IA (OpenAI, Anthropic, Google, etc.)
Entrena modelos propios con datos de clientes o usuarios
Necesita demostrar cumplimiento regulatorio en soluciones con IA
Quiere entender los riesgos específicos antes de poner una solución en producción
Sufrió un incidente o sospecha de una vulnerabilidad en una integración con IA
Resultados
Identificación y tratamiento de amenazas específicas de IA antes de que sean explotadas.
Alineación con la LGPD y preparación para futuras regulaciones de IA.
Evita retrabajo y costos futuros por incumplimiento regulatorio.
Aproveche los beneficios de la IA con confianza y control.
Preguntas comunes
Es una técnica de ataque donde el usuario manipula las entradas para hacer que el modelo de IA ejecute acciones no previstas o revele información que debería proteger, como instrucciones del sistema, datos de otros usuarios o información confidencial del entrenamiento.
Sí. La seguridad de la API del proveedor no garantiza la seguridad de su integración. La forma en que envía datos, construye prompts, maneja respuestas y controla el acceso crea superficies de ataque específicas de su contexto.
La LGPD se aplica al tratamiento de datos personales en cualquier contexto, incluida la IA. Esto abarca datos usados para el entrenamiento de modelos, datos procesados durante el uso y datos generados como salida. Es necesario contar con una base legal válida, garantizar los derechos de los titulares e implementar medidas de seguridad adecuadas.
Además de violar la LGPD y estar sujeto a sanciones, puede tener que descartar el modelo entrenado o remediar de formas costosas. Es más económico y seguro evaluar el cumplimiento antes del entrenamiento.
Evaluamos integraciones con LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini, etc.), modelos de machine learning, sistemas de recomendación, chatbots, asistentes virtuales y otras aplicaciones que utilizan IA. El alcance se define según su necesidad.
Depende de la complejidad de la solución. Evaluaciones enfocadas en una integración específica toman de 1 a 2 semanas. Análisis integrales de múltiples integraciones y cumplimiento LGPD completo pueden tomar de 3 a 4 semanas.
No, lo complementa. El pentest de IA se enfoca en vulnerabilidades específicas de modelos e integraciones. Si su aplicación tiene componentes web, APIs o infraestructura más allá de la IA, esos elementos deben evaluarse con pentest tradicional.
La Inteligencia Artificial trae oportunidades, pero también riesgos específicos que exigen un enfoque especializado. Evalúe sus integraciones antes de que las vulnerabilidades sean explotadas o que las deficiencias regulatorias generen costos evitables.
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