Plataforma de auditoría de seguridad para sistemas de IA
Conocé los riesgos reales de todos tus sistemas de IA
Del riesgo invisible al reporte accionable
Ejecutá pruebas adversariales, priorizá los riesgos y obtené evidencia técnica con medidas concretas de mitigación.
La superficie oculta
Los sistemas que leen información, deciden y actúan dentro de tu organización pueden ser manipulados: jailbreaks, fuga de datos e inyección de prompts los convierten en una puerta de entrada más dentro de tu cadena de ataque.
Modelos predictivos
Clasificadores y sistemas de decisión automatizada, evaluados frente a manipulación y evasión.
IA generativa
LLMs y asistentes expuestos a jailbreaks, fuga de datos e inyección de prompts.
Sistemas agénticos
Agentes que actúan y ejecutan tareas, probados contra abuso de permisos y cadenas de ataque.
Basado en estándares reconocidos
Los hallazgos de Adversalia se clasifican y documentan siguiendo los frameworks de referencia de la industria en seguridad de IA.
OWASP LLM Top 10
El estándar de referencia internacional para vulnerabilidades en aplicaciones con modelos de lenguaje. Adversalia cubre las 10 categorías con evidencia de explotación.
MITRE ATLAS
Framework de amenazas adversariales contra sistemas de machine learning, desarrollado por MITRE Corporation. Base del modelo de amenazas de Adversalia.
MITRE ATT&CK
Base de conocimiento de tácticas y técnicas de ataque reales, aplicada al contexto de sistemas de IA generativa y agentes autónomos.
NIST AI RMF
Marco de gestión de riesgos en IA del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología. Referencia para la clasificación de severidad y recomendaciones de remediación.
Cómo funciona
Reconocimiento del sistema
Adversalia analiza el sistema objetivo, sus capacidades, sus integraciones y sus controles activos para identificar la superficie de ataque real.
Despliegue de agentes
Múltiples agentes especializados trabajan en paralelo: unos exploran el comportamiento del sistema, otros profundizan los hallazgos y refinan los vectores de ataque.
Ataque adaptativo
Los agentes ajustan su estrategia en función de las respuestas del sistema, descubriendo vulnerabilidades que técnicas de testing estático no pueden identificar.
Reporte con hallazgos
Vulnerabilidades clasificadas por severidad, alineadas a OWASP LLM Top 10, con evidencia de explotación y recomendaciones de remediación concretas.
Acceso anticipado
Postulate para probar Adversalia
Accedé por invitación a una evaluación inicial de un sistema de IA. Los cupos estarán disponibles hasta completar la capacidad prevista para esta etapa.
La evaluación incluye una prueba adversarial, un resultado resumido y una muestra de la evidencia obtenida.
Postularme al acceso anticipadoLa postulación no garantiza el acceso. Las invitaciones se asignarán según la compatibilidad del sistema y la disponibilidad de esta etapa.
Planes anuales
Esencial
Contratación anual de USD 4.188 abonada en doce cuotas mensuales.
Pago único anual con 10% de descuento sobre el total de las doce cuotas.
Profesional
Contratación anual de USD 10.284 abonada en doce cuotas mensuales.
Pago único anual con 10% de descuento sobre el total de las doce cuotas.
Institucional
Contratación anual de USD 27.120 abonada en doce cuotas mensuales.
Pago único anual con 10% de descuento sobre el total de las doce cuotas.
Enterprise
Contratación anual con alcance y modalidad de pago definidos según la organización.
Planes de contratación anual con pago mensual. El acceso durante la etapa inicial se habilitará por invitación y de acuerdo con la capacidad disponible.
Preguntas frecuentes
Respuestas directas sobre auditoría de seguridad de IA, red teaming y pentesting de LLM.
¿Qué es una auditoría de seguridad de IA?
Una auditoría de seguridad de IA es una evaluación técnica que busca vulnerabilidades explotables en sistemas de inteligencia artificial: modelos predictivos, LLMs y agentes autónomos. Combina pruebas adversariales dirigidas con el análisis de las integraciones y controles activos del sistema evaluado. El resultado es un informe de hallazgos priorizados por severidad, con evidencia técnica y recomendaciones de mitigación concretas.
¿En qué se diferencia del pentesting tradicional?
El pentesting tradicional evalúa infraestructura, redes y aplicaciones frente a vulnerabilidades conocidas y técnicas de explotación estándar. El pentesting de IA ataca en cambio el comportamiento del modelo: jailbreaks, fuga de datos, inyección de prompts y abuso de permisos en agentes autónomos. Requiere metodologías y herramientas específicas para sistemas que razonan y actúan de forma no determinística.
¿Qué es el red teaming de IA?
El red teaming de IA es un proceso adversarial continuo en el que agentes especializados simulan atacantes reales contra un sistema de inteligencia artificial. A diferencia de una prueba puntual, ajusta su estrategia según las respuestas del sistema, replicando cómo actuaría un adversario que busca activamente sus puntos débiles. Adversalia aplica red teaming de IA con múltiples agentes trabajando en paralelo sobre el mismo objetivo.
¿Qué frameworks se aplican en las auditorías?
Adversalia clasifica y documenta los hallazgos siguiendo estándares reconocidos: el OWASP Top 10 for LLM Applications, el framework de amenazas MITRE ATLAS y el NIST AI RMF para gestión de riesgos. Estos marcos guían tanto la auditoría de seguridad de sistemas de IA como el pentesting de LLM, y permiten alinear la remediación con procesos de cumplimiento, incluyendo los requisitos de pruebas adversariales que introduce el EU AI Act.
¿Qué se entrega como resultado de una auditoría?
El resultado es un reporte con hallazgos clasificados por severidad, evidencia de explotación reproducible y recomendaciones de mitigación concretas para cada vulnerabilidad. El informe queda alineado al OWASP LLM Top 10 y listo para presentarse en procesos de certificación o auditoría interna. También incluye una síntesis ejecutiva pensada para stakeholders no técnicos.
¿Cuánto dura un engagement con Adversalia?
La duración depende del alcance y de la cantidad de sistemas evaluados. Durante la etapa de acceso anticipado, cada engagement cubre una evaluación inicial de un sistema de IA: reconocimiento, despliegue de agentes de ataque adaptativo y entrega del reporte final. Los plazos exactos se acuerdan durante el proceso de postulación, según la complejidad del sistema.
¿Qué significa que Adversalia tenga arquitectura post-cuántica?
Adversalia diseña su plataforma con un enfoque de arquitectura post-cuántica, para que la seguridad de las evaluaciones no dependa de primitivas criptográficas que la computación cuántica podría debilitar en el futuro. Esto es relevante para organizaciones que ya planifican su cumplimiento normativo a mediano plazo, incluyendo los nuevos requisitos de pruebas adversariales del EU AI Act. No reemplaza una auditoría de criptografía dedicada: es parte del enfoque de seguridad a largo plazo de la plataforma.
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