Nuestras pruebas de seguridad de IA se centran en áreas clave de las pruebas de IA, ML y LLM:

1. Ataques adversarios al modelo
   Simulamos ataques adversarios para poner a prueba la solidez de sus modelos de ML. Mediante la introducción de datos especialmente diseñados, evaluamos si el modelo puede ser manipulado para realizar predicciones o clasificaciones incorrectas.
2. Envenenamiento de datos y manipulación de modelos
   Realizamos ataques de envenenamiento de datos que manipulan los datos de entrenamiento, comprometiendo la capacidad del modelo para realizar predicciones precisas. También exploramos formas de manipular el comportamiento del modelo a través de esta técnica.
3. Inversión de modelos y fuga de datos
   Nuestras pruebas incluyen intentos de invertir modelos de aprendizaje automático, revelando datos de entrenamiento confidenciales o algoritmos patentados. También evaluamos el riesgo de fugas de datos no intencionadas que podrían exponer los datos de los usuarios o de la organización a través de los resultados del modelo.
4. Seguridad de API y puntos finales para servicios de IA
   Muchos modelos de IA y ML están expuestos a través de API. Nuestras penetration testing incluyen la evaluación de la seguridad de estas API, buscando vulnerabilidades como el acceso no autorizado, la denegación de servicio o la validación inadecuada de los datos de entrada.
5. Inyección y explotación de comandos LLM
   En el caso de los modelos de lenguaje grandes (LLM), probamos vulnerabilidades como la inyección de comandos, en la que un atacante podría manipular las respuestas del modelo u obtener acceso no autorizado a datos confidenciales a través de entradas diseñadas específicamente.
6. Sesgos y vulnerabilidades éticas
   Evaluamos los modelos de IA en busca de sesgos en la toma de decisiones y los posibles riesgos éticos que plantean los sistemas automatizados, garantizando que sus productos de IA se ajusten a las normas éticas y los principios de equidad.
7. Implementación segura de modelos
   Probamos el proceso de implementación de los sistemas de IA para garantizar que se implementen de forma segura en su entorno, con los controles de acceso, el cifrado y la supervisión adecuados.
8. Robustez de los modelos frente a la ingeniería inversa
   Evaluamos la resistencia de sus modelos de aprendizaje automático frente a los intentos de ingeniería inversa, garantizando que los atacantes no puedan reproducir o robar fácilmente su propiedad intelectual.