AI Red Teaming
Pruebas adversariales de sistemas de IA tal como las abordaría un atacante real: campañas autónomas contra aplicaciones LLM, agentes de IA y flujos multiagente, con evidencia para equipos de seguridad, auditores y reguladores.
Red teaming y pentesting
| Pentesting de IA | AI red teaming | |
|---|---|---|
| Objetivo | Identificar vulnerabilidades en un sistema definido | Mostrar cómo un adversario realista podría alcanzar un objetivo |
| Alcance | Una aplicación o integración | Sistemas, agentes y flujos de punta a punta |
| Enfoque | Catálogo sistemático de pruebas | Campañas de varios pasos, turnos y agentes |
| Frecuencia | Antes del lanzamiento o periódicamente | Antes del lanzamiento y en forma continua como regresión |
Muchas organizaciones combinan ambos; vea pentesting de IA.
Qué cubren las campañas
Campañas autónomas
Nueve agentes especializados de AI-Egis planifican, adaptan y evalúan cada campaña.
Agentes y sistemas multiagente
Uso de herramientas, delegación entre agentes y límites de confianza en la orquestación.
Resistencia de salvaguardas
Si las defensas siguen funcionando ante intentos adaptativos y de múltiples turnos.
Evidencia reproducible
Grabación de sesiones con reproducción byte a byte e informes SARIF.
Mapeo regulatorio
OWASP, MITRE ATLAS, EU AI Act y NIST AI RMF.
Investigación propia
Trabajo publicado por I-314 Security Research, incluida la técnica Tool Output Mimicry (DOI 10.5281/zenodo.19794072).
Preguntas frecuentes
¿Qué es el red teaming de IA?
Son pruebas adversariales de un sistema de IA desde la perspectiva de un atacante motivado, con el objetivo de descubrir cómo puede fallar, ser usado de forma indebida o ser manipulado antes de llegar a producción o mientras opera.
¿En qué se diferencia del pentesting de IA?
Un pentest es una evaluación acotada de un sistema definido en un momento dado. El red teaming ejecuta campañas más amplias y de varios pasos que simulan adversarios realistas, incluidos escenarios de múltiples turnos y múltiples agentes, y puede repetirse en forma continua.
¿La regulación exige red teaming de IA?
El EU AI Act exige pruebas adversariales para los modelos de IA de propósito general con riesgo sistémico, y marcos como NIST AI RMF las recomiendan. Los supervisores esperan cada vez más evidencia documentada y reproducible de las pruebas.
¿Con qué frecuencia conviene hacerlo?
Antes de cada lanzamiento y después de cambios significativos en modelos, prompts, herramientas o fuentes de datos. La reproducción determinística permite repetir campañas anteriores como pruebas de regresión.
Planifique un ejercicio de red team de IA
I-314 puede definir objetivos, reglas de intervención y alcance para sus sistemas de IA.