Auditoría de seguridad de IA y LLM

Tu equipo ha puesto un modelo de lenguaje en producción: un asistente que consulta la documentación interna, un agente que resuelve tickets y escribe en herramientas de negocio, un chatbot que lee los ficheros que envían tus clientes. Para el modelo, tus instrucciones y los datos que recibe son una única cadena de texto. Ahí está exactamente el problema.

Un pentesting de IA —lo que un pliego llamará test de intrusión aplicado a la capa de inteligencia artificial— mide qué obtiene de verdad un atacante de tu aplicación: prompt injection directa e indirecta, jailbreak, fuga de datos a través del contexto, envenenamiento del corpus RAG y abuso de las herramientas y de los servidores MCP que el agente puede invocar. La referencia es el OWASP Top 10 for LLM Applications.

No auditamos el modelo de OpenAI, de Anthropic, de Google o de Mistral: auditamos tu integración. Cómo llamas al modelo, qué le pasas en el contexto, qué le autorizas a hacer y qué hace tu aplicación con lo que devuelve. Si alojas un modelo propio, el alcance se amplía a su exposición, a la procedencia de los pesos y a los datos de entrenamiento o de ajuste fino que hayas usado.

Te entregamos el informe en español, una sesión de presentación de resultados con las personas que han ejecutado las pruebas y el retest incluido durante los 90 días siguientes a la entrega. Todo se hace con autorización escrita y dentro de un alcance definido por contrato (arts. 197 bis y 264 del Código Penal).

Última verificación de las referencias normativas citadas en esta página: 12 de septiembre de 2026.

Auditoría de seguridad de una aplicación de IA y de las integraciones LLM que la sostienen

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Qué resuelve un pentesting de aplicaciones de IA

Un test de intrusión sobre una aplicación de IA no juzga si el modelo responde bien. Responde a una pregunta de seguridad: ¿qué consigue alguien que tiene el mismo acceso que cualquiera de tus usuarios, o simplemente la posibilidad de dejar un documento que tu agente va a leer?

Trabajamos sobre tu entorno real, con tus conectores y tus datos. Cada indicio confirmado se explota y se documenta: recibes rutas de ataque reproducibles, ordenadas según lo que hay que corregir antes de pasar a producción y lo que puede esperar a la siguiente versión. No una lista de riesgos teóricos copiada de un marco de referencia.

Buscamos establecer cuatro cosas. Primero, si el modelo devuelve algo de un contexto, de un índice RAG o de un historial de conversación al que esa persona no tiene derecho. Segundo, qué queda de tus salvaguardas frente a alguien que trabaja en serio para saltárselas. Tercero, si el agente actúa con los permisos de quien lo invoca o con los suyos propios: un agente que escribe en tu CRM o lanza una orden de pago no puede tener más derechos que la persona que le habla. Y cuarto, cuánto cuesta un abuso, porque un bucle de agente sin límite convierte un ataque en una factura de inferencia.

En una parte importante de los proyectos, la vulnerabilidad más grave no es un ataque contra el modelo: es un control de acceso que falta en la API que lo sirve. Por eso la capa clásica —autenticación, sesión, autorización, almacenamiento— entra en el alcance siempre que puede. El detalle de ese trabajo está en la página de pentesting de aplicaciones web y APIs.

Alcance

¿Qué cubre una auditoría de seguridad de IA y LLM?

La cobertura va del modelo hasta los registros: los datos que entran, las herramientas que se invocan a la salida y todo lo que debería poner un límite a ambos. El alcance se cierra contigo antes de la primera prueba, y lo que queda fuera se escribe con el mismo detalle que lo que entra.

Integraciones LLM

OpenAI y Azure OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, Mistral, Llama y los modelos que alojas tú. Probamos tu integración y la forma en que llamas al modelo, no el modelo del proveedor.

Pipeline RAG

Ingesta, troceado, indexación, base de datos vectorial, recuperación y reordenación. Dos preguntas: ¿quién puede escribir en el índice, y devuelve documentos que quien pregunta no tiene derecho a leer?

Agentes, herramientas y servidores MCP

Function calling, uso de herramientas, orquestación en varios pasos, extensiones y servidores MCP. Buscamos la agencia excesiva: la herramienta que se ejecuta con más permisos que la persona que la ha disparado.

APIs, identidad y cuotas

OAuth2/OIDC, claves de API, propagación de la identidad cuando el modelo actúa en nombre de alguien, limitación de peticiones y webhooks. Aquí es también donde se juega la denegación de servicio económica.

Instrucción de sistema y salvaguardas

Instrucciones de sistema, filtros de entrada y de salida, moderación y reglas de negocio. Medimos qué queda de ellas frente a un jailbreak construido para tu caso de uso, y si la propia instrucción acaba filtrándose.

Registro, monitorización y detección

Qué conservas de los prompts y de las respuestas, qué dispara una alerta y si un abuso se detecta antes de que lo anuncie la factura. Los registros de prompts contienen casi siempre datos personales: lo señalamos a efectos del RGPD.

Escenarios de ataque

Los ataques que reproducimos sobre tu aplicación

Nuestra rejilla de lectura es el OWASP Top 10 for LLM Applications, completada con los escenarios que vemos en proyectos reales y con las técnicas catalogadas en MITRE ATLAS. Cada técnica se reproduce en tu entorno, con una prueba de explotación repetible.

Prompt injection directa

Quien usa la aplicación escribe él mismo la instrucción que desvía al modelo: se salta la instrucción de sistema, la extrae o consigue un comportamiento explícitamente prohibido. Es el punto de partida de casi todos los proyectos.

Prompt injection indirecta

La instrucción va escondida en un dato que el modelo leerá más tarde: un PDF subido por un cliente, una página web que el agente consulta, la firma de un correo, un ticket de soporte. El atacante nunca ha tocado tu interfaz.

Jailbreak de las salvaguardas

Juegos de rol, codificaciones, cambios de idioma, conversaciones largas que erosionan la instrucción. Medimos cuántos intentos separan a tu filtro de una respuesta que debía bloquear.

Fuga de datos por el contexto

Documentos de otro cliente devueltos por el RAG, historial de conversación ajeno, secretos incrustados en la instrucción de sistema, datos personales reinyectados en una respuesta. Una fuga de datos personales es una violación de seguridad a efectos del RGPD.

Envenenamiento del corpus (data poisoning)

Comprobamos si un contenido controlado por un tercero puede entrar en el índice RAG o en un conjunto de datos de entrenamiento, y en qué se convierte: respuesta falseada servida a todo el mundo, enlace malicioso recomendado, instrucción persistente.

Agencia excesiva y abuso de herramientas

El agente invoca una herramienta que su interlocutor no tendría derecho a usar, escribe en un sistema de negocio, envía un mensaje en tu nombre o encadena dos herramientas para producir un efecto que ninguna de las dos permitía por separado.

Servidores MCP y extensiones

Herramientas expuestas sin control de acceso, descripciones de herramienta manipuladas, un token compartido por todos los usuarios, un servidor de terceros añadido sin revisión. Un servidor MCP es superficie de ataque igual que una API.

Denegación de servicio económica

Bucles de agente sin límite, contexto inflado a propósito, llamadas a herramientas en cascada: el ataque no tumba el servicio, dispara tu gasto de inferencia. Calculamos lo que cuesta una petición abusiva y probamos tus topes y tus alertas.

Cadena de suministro de modelos

Procedencia de los pesos, modelos y adaptadores descargados de un repositorio público, formatos de serialización que ejecutan código al cargarse, y extracción del modelo cuando tu modelo ajustado es un activo que hay que proteger.

Enfoques: caja negra, caja gris y caja blanca

Los tres enfoques no responden a la misma pregunta. En una aplicación de IA la diferencia está en lo que nos entregas al empezar: solo una interfaz, cuentas de prueba y la instrucción de sistema, o además el código de orquestación y la configuración de las herramientas.

Caja negra (black box)

Solo disponemos de la interfaz, como cualquier usuario anónimo o como un cliente más. Sirve para medir lo que está expuesto públicamente y para probar la prompt injection desde fuera. Su límite es mecánico: una parte del presupuesto se va en adivinar la instrucción de sistema, la lista de herramientas y la estructura del índice, y las herramientas que el agente puede invocar quedan en gran medida sin cubrir.

Caja gris (grey box)

Es nuestro enfoque por defecto en prácticamente todos los proyectos de IA. Nos entregas una cuenta por rol, la instrucción de sistema, la lista de herramientas y la descripción del pipeline RAG. Con el mismo esfuerzo apuntamos directamente a las diferencias de autorización, a las cadenas entre herramientas y a los documentos que el índice no debería devolver. La instrucción de sistema y la lista de herramientas expuestas valen varias jornadas de conjeturas.

Caja blanca (white box)

Añadimos el código de orquestación, las definiciones de las funciones, la configuración de los servidores MCP y las reglas de filtrado. Es lo indicado antes de pasar a producción un agente con permisos de escritura, y cuando la aplicación trata datos de salud, datos de menores o pagos.

Un test en caja negra no es «más realista» que uno en caja gris: solo está peor informado. Quien ataca de verdad no tiene fecha de entrega; un proyecto la tiene siempre. El trabajo del alcance consiste en colocar las jornadas donde producen más información útil.

Metodologías

Nuestra metodología

Trabajamos sobre metodologías públicas: puedes comprobar punto por punto qué se ha cubierto, comparar dos proyectos entre sí y volver a pedir la misma cobertura al año siguiente. Parte del trabajo está automatizada —baterías de ataque con varios cientos de variantes de prompt, fuzzing de los puntos de entrada—, pero ningún hallazgo entra en el informe sin haberse reproducido a mano. En un sistema probabilístico, una herramienta produce una tasa de falsos positivos que ningún informe serio puede asumir: cada hallazgo se reproduce al menos tres veces para establecer que es repetible.

OWASP Top 10 for LLM Applications

El catálogo de referencia para aplicaciones con modelos de lenguaje: prompt injection, tratamiento inseguro de las salidas, envenenamiento de datos, fuga de información sensible, agencia excesiva y consumo ilimitado.

MITRE ATLAS

La matriz de tácticas y técnicas adversarias contra sistemas de IA. La usamos para ordenar los escenarios y para hablar el mismo idioma que tu equipo de defensa.

PTES

El Penetration Testing Execution Standard ordena el desarrollo del proyecto: alcance, recogida de información, modelado de amenazas, explotación, postexplotación y presentación de resultados. Nuestras metodologías de testing están publicadas en el sitio.

Qué obliga realmente en España

Con la IA está pasando lo mismo que pasó con NIS2: se vende mucho servicio con un argumento normativo que nadie comprueba. Conviene separar lo que está en vigor de lo que todavía es un proyecto.

El Reglamento (UE) 2024/1689, el llamado Reglamento de IA, sí es derecho aplicable y no necesita transposición. Su art. 15 exige que los sistemas de IA de alto riesgo alcancen un nivel adecuado de exactitud, solidez y ciberseguridad, y menciona de forma expresa las medidas frente al envenenamiento de los datos de entrenamiento y del modelo, los ejemplos adversarios y los ataques contra la confidencialidad del modelo. Es, literalmente, la lista de lo que se prueba en un pentesting de IA. Ahora bien, esa obligación solo alcanza a los sistemas clasificados como de alto riesgo: si tu asistente interno no lo es, el art. 15 no te obliga, y decirte lo contrario sería venderte miedo.

NIS2 no está transpuesta en España. El Anteproyecto de Ley de Coordinación y Gobernanza de la Ciberseguridad solo ha pasado una primera lectura en Consejo de Ministros, el 14 de enero de 2025, y no ha llegado a las Cortes. La Comisión Europea llevó a España ante el Tribunal de Justicia de la Unión Europea el 9 de julio de 2026 por esa falta de transposición, en el procedimiento INFR(2024)0270. Tampoco es ley todavía el anteproyecto de ley para el buen uso y la gobernanza de la inteligencia artificial, que tuvo su primera lectura en Consejo de Ministros el 11 de marzo de 2025 y que es el que fijará el régimen sancionador español del Reglamento de IA. Lo que sí existe ya es la autoridad: España creó la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) por el Real Decreto 729/2023, con sede en A Coruña.

Lo que está en vigor hoy y sí obliga a probar es esto:

  • RGPD, art. 32.1.d). Exige «un proceso de verificación, evaluación y valoración regulares de la eficacia de las medidas técnicas y organizativas para garantizar la seguridad del tratamiento». Un asistente interno trata datos personales casi siempre —basta con que alguien pegue un correo en el chat—, y los registros de prompts son un tratamiento por derecho propio. El pentest es la forma habitual de documentar ese proceso. Si además el sistema toma decisiones con efectos jurídicos sobre personas, entra en juego el art. 22, y la AEPD publica orientaciones sobre tratamientos que incorporan inteligencia artificial.
  • Reglamento de Ejecución (UE) 2024/2690. De aplicación directa, sin transposición. Su Anexo, en el punto 6.5 «Pruebas de seguridad», exige una política de pruebas documentada, un alcance y una periodicidad determinados por riesgo, una metodología y unos resultados documentados, y la corrección de los hallazgos críticos. Es la obligación de pruebas más concreta que hay hoy sobre la mesa en España, y casi nadie la cita.
  • RDL 12/2018 y RD 43/2021. Trasponen la directiva NIS original y siguen siendo el marco aplicable a operadores de servicios esenciales y proveedores de servicios digitales, con sus obligaciones de auditoría y de análisis de riesgos periódicos.
  • ENS, RD 311/2022. Si el asistente da servicio a una administración, o si se lo prestas tú a una, el sistema entra en el ámbito del Esquema Nacional de Seguridad. El art. 31 impone una auditoría regular ordinaria al menos cada dos años, y el art. 38 separa la autoevaluación de la categoría BÁSICA de la certificación exigida en MEDIA y ALTA. En el Anexo II, el refuerzo [op.mon.3] R6 incluye el subrequisito [op.mon.3.r6.3], titulado literalmente «Pruebas de penetración», exigible en categoría ALTA. Y ya desde BÁSICA, op.nub.1.2 a) pide la «Auditoría de pruebas de penetración (pentesting)» de los servicios cloud de terceros que no sean conformes con el ENS: es exactamente el caso de un modelo consumido como API en la nube de otro.
  • DORA, Reglamento (UE) 2022/2554. Se aplica en el sector financiero desde el 17 de enero de 2025. El art. 24 obliga a mantener un programa de pruebas de resiliencia operativa digital, y el art. 26 añade, para las entidades designadas, ejercicios de pruebas basadas en amenazas al menos cada tres años.

Nuestro papel es el técnico: ejecutamos las pruebas y documentamos los resultados de forma que sirvan como evidencia ante quien tenga que valorarlos. Lo que no hacemos está escrito más abajo, con el mismo detalle. El desarrollo completo está en qué exige realmente el ENS sobre pentesting y en NIS2 en España: qué obliga hoy y qué no.

Última verificación: 12 de septiembre de 2026.

Alcance y planificación: qué se acuerda antes de empezar

Un proyecto de IA mal acotado produce un informe que no sirve, y además una factura de inferencia que nadie esperaba. Antes de la primera prueba dejamos por escrito siete cosas, y ninguna se decide sobre la marcha.

  • Objetivos. Qué asistentes, qué agentes, qué modelos, qué índices RAG y qué servidores MCP entran, con su URL, su versión y la persona responsable de cada uno.
  • Exclusiones. Lo que queda fuera se escribe con el mismo detalle que lo que entra: la infraestructura del proveedor del modelo, los sistemas de terceros conectados que no controlas, las herramientas que mueven dinero de verdad, los ataques de denegación de servicio y cualquier prueba capaz de destruir datos o de contaminar un índice de producción.
  • Roles y cuentas. Una cuenta por rol, con datos de prueba, para poder comparar permisos entre perfiles. Es lo que hace posible verificar que un cliente no recupera los documentos de otro a través del RAG.
  • Instrucción de sistema y catálogo de herramientas. En caja gris nos los entregas al empezar. No es información que debilite el test: es información que evita gastar jornadas en deducirla.
  • Tope de peticiones y de gasto. Fijamos un límite de llamadas y un techo de consumo de tokens acordado contigo, para que ninguna prueba se traduzca en un cargo imprevisto. Cuando probamos la denegación de servicio económica, lo hacemos calculando el coste unitario y extrapolando, no agotando tu cuota.
  • Ventana de ejecución y reglas de actuación. Fechas y franjas horarias —de 9:00 a 18:00 salvo que pidas otra cosa—, aviso previo a quien opera la plataforma, hasta dónde llegamos si un agente nos da capacidad de escritura, qué hacemos con los datos reales que veamos y a quién llamamos. Un hallazgo crítico se comunica en el momento, no al final.
  • Entorno. Producción o preproducción. Con agentes que escriben en sistemas de negocio trabajamos en preproducción siempre que exista un entorno representativo; si solo hay producción, las herramientas con efectos irreversibles se excluyen o se sustituyen por versiones simuladas pactadas contigo.

En el alcance se fijan también las jornadas, porque el esfuerzo es la variable que decide la cobertura. Un chatbot sin herramientas ni base documental cabe en 3 a 5 jornadas. Una aplicación con pipeline RAG, varios roles y algunas herramientas de solo lectura pide de 6 a 10. Un agente que escribe en sistemas de negocio, o una arquitectura multiagente montada sobre servidores MCP, supera con frecuencia las 12 jornadas, a las que se suma el test de la aplicación clásica si lo incluyes. La cifra queda escrita en el presupuesto; si durante el proyecto vemos que se queda corta, te lo decimos antes de consumirla, no después.

El documento de alcance se firma junto con la autorización de pruebas. Sin esa autorización no empezamos: sin ella, el mismo trabajo sería la conducta que describen los arts. 197 bis y 264 del Código Penal. Y si el modelo que usas es de un tercero, revisamos contigo sus condiciones de uso, porque son ellas las que delimitan qué podemos probar sobre la parte que no es tuya.

Desarrollo

Cómo se desarrolla una auditoría de seguridad de IA

Un proyecto tipo ocupa de dos a cuatro semanas entre el alcance y la presentación de resultados, de las cuales 3 a 15 jornadas son de prueba efectiva. En todo momento sabes en qué fase estamos y qué estamos probando; los pasos capaces de afectar al servicio o al gasto se validan contigo por adelantado.

1

Alcance y autorización

Cerramos juntos qué modelos, qué índices RAG, qué herramientas y qué servidores MCP entran, qué cuentas se nos entregan, hasta dónde podemos llegar en un entorno que escribe en tus sistemas y cuál es el tope de peticiones. Todo queda escrito y firmado antes de la primera prueba, y recibes un precio cerrado.

2

Modelado de amenazas

Cartografiamos los flujos: de dónde viene cada elemento del contexto, quién puede alimentarlo, qué identidad lleva cada llamada a herramienta y por dónde pasa la frontera de confianza. Esta fase es la que separa un pentesting de IA de un test aplicativo corriente.

3

Pruebas manuales y escenarios de ataque

Prompt injection directa e indirecta, jailbreak, extracción de la instrucción de sistema, envenenamiento del índice, abuso de herramientas y de agentes, extracción del modelo y denegación de servicio económica. Cada indicio confirmado se explota hasta establecer su impacto real.

4

Pruebas de la aplicación y de las APIs

Autenticación, gestión de sesiones, control de acceso, inyecciones en el servidor y exposición de claves de API: la capa clásica que hay debajo del asistente, probada según la OWASP WSTG. Ahí siguen estando las vulnerabilidades más graves en buena parte de los proyectos de IA.

5

Informe, presentación de resultados y retest

Recibes el informe en español y después una sesión por videollamada conducida por las personas que han ejecutado las pruebas. Tras tus correcciones volvemos a comprobar cada hallazgo: el retest va incluido en el precio, durante los 90 días siguientes a la entrega del informe.

Entregables

Entregables: informe, sesión de resultados y retest

No compras un PDF: compras con qué decidir y con qué corregir. Puedes ver un informe de ejemplo anonimizado antes de firmar, para saber exactamente qué vas a recibir.

Informe técnico en español

Cada vulnerabilidad con su prueba de explotación, la conversación o la carga exacta que la dispara, su puntuación CVSS, la categoría del OWASP Top 10 for LLM que le corresponde y los pasos de reproducción.

Resumen ejecutivo

Dos páginas sin jerga para tu dirección: nivel de riesgo, qué bloquea el paso a producción, qué puede esperar y el esfuerzo estimado de corrección.

Sesión de presentación de resultados

Una sesión con quien ha ejecutado las pruebas y con tu equipo de desarrollo. Reproducimos los ataques en pantalla: una prompt injection indirecta se entiende mucho antes en directo que en un párrafo.

Exportación para tu equipo

Los hallazgos en CSV o en JSON, listos para importar en Jira o en Azure DevOps, con las cargas de prueba adjuntas para que puedas reproducirlas tú.

Retest incluido

Después de corregir volvemos a comprobar cada hallazgo y publicamos una versión actualizada del informe. Va en el precio, sin coste adicional, durante 90 días.

Tratamiento de tus datos

Proveedor europeo: los prompts, los documentos, las evidencias y el informe se quedan en la Unión Europea y el RGPD se aplica directamente. Nada de tu material entra en ningún modelo de terceros.

Tratamiento de datos y soberanía

Una auditoría de IA genera material especialmente sensible: prompts reales, extractos de tu corpus documental, credenciales de prueba, capturas de conversaciones y un informe que describe paso a paso cómo hacer que tu asistente diga o haga lo que no debe. Dónde vive ese material y bajo qué jurisdicción es una pregunta legítima del departamento de compras, y merece una respuesta concreta en lugar de una frase de marketing.

Haxoris es una empresa establecida en la Unión Europea, con oficinas en Bratislava y en Praga. Eso tiene tres consecuencias prácticas, y las tres se pueden verificar en el contrato antes de firmarlo:

  • El RGPD se aplica de forma directa, con el mismo texto y bajo autoridades de control europeas. No hace falta una capa contractual que replique garantías: el reglamento ya rige el tratamiento.
  • No hay transferencia internacional de datos en el sentido del capítulo V del RGPD, porque el tratamiento no sale del Espacio Económico Europeo. No hacen falta cláusulas contractuales tipo, ni evaluación de impacto de la transferencia, ni el análisis de derecho extranjero que sí exige contratar a un proveedor de fuera de la Unión.
  • Ninguna autoridad de un tercer país puede reclamar el material por la vía de su propio derecho interno. La discusión sobre acceso extraterritorial —la CLOUD Act estadounidense es el caso conocido— sencillamente no se plantea.

Hay además un compromiso propio de este servicio: tu material no entra en ningún modelo. No pegamos tus documentos, tus prompts ni tus hallazgos en un asistente comercial de terceros, no se usan como datos de entrenamiento ni de ajuste fino, y cuando en el proyecto usamos herramientas con modelos de lenguaje lo hacemos sobre instancias que no retienen ni reutilizan lo que reciben. Es un punto que conviene preguntar a cualquier proveedor de seguridad hoy, porque la tentación de ahorrarse una hora de análisis pasando tu informe por un chatbot público es real.

Sobre tu propio sistema, el informe hace un trabajo que casi nadie pide y todo el mundo agradece: dejamos escrito qué datos salen de la Unión Europea a través de tus integraciones —qué proveedor de modelo recibe qué, qué se queda en sus registros y durante cuánto tiempo, qué región de despliegue tienes configurada—, para que tu registro de actividades de tratamiento y tu análisis de transferencias se apoyen en un hecho comprobado y no en la ficha comercial del proveedor.

En el plano operativo: el material del proyecto se cifra en reposo y en tránsito, se conserva el tiempo pactado y se destruye a petición tuya con constancia escrita. Las personas que van a tocar tu aplicación están nombradas en el contrato, con sus certificaciones, y firman confidencialidad a título individual. El informe se entrega cifrado y en español.

Si tu comité de compras nunca ha contratado seguridad ofensiva fuera de España, lo tratamos punto por punto en contratar una empresa de pentesting no española.

Comparativa

¿Pentesting de IA o pentesting de aplicación web?

Un pentesting de IA cubre amenazas que un test aplicativo clásico no toca. En la mayoría de los proyectos hacen falta los dos: alrededor del modelo sigue habiendo una aplicación web, una autenticación, una base de datos y una API.

CriterioPentesting de IA y LLMPentesting de aplicación web
ObjetoInstrucción de sistema, agentes, pipeline RAG, herramientas y servidores MCP.Capas web, móvil y de servidor.
Amenazas típicasPrompt injection, jailbreak, fuga por el contexto, envenenamiento de datos, agencia excesiva.Inyección SQL, XSS, CSRF, elusión de la autenticación, IDOR.
ReferenciaOWASP Top 10 for LLM Applications y MITRE ATLAS, con modelado de amenazas a medida.OWASP WSTG y ASVS, con técnicas de explotación establecidas.
Naturaleza de los hallazgosComportamiento probabilístico: cada hallazgo se reproduce varias veces para establecer que es repetible.Comportamiento determinista: una prueba de explotación basta.
Correcciones esperadasAutorización de las herramientas, aislamiento del índice, filtrado de salidas, topes de consumo.Correcciones en el código y endurecimiento de la configuración.

¿No sabes qué alcance encaja con tu aplicación? Solicita tu presupuesto y te proponemos uno. Para la infraestructura que aloja tus modelos, mira la auditoría de seguridad cloud.

Testimonios

Lo que dicen nuestros clientes

Qué no hacemos

Decir dónde está el límite es lo que hace creíble todo lo anterior. Estas siete cosas quedan fuera, y preferimos que lo sepas antes de pedirnos un presupuesto.

  • No certificamos. Haxoris no es entidad de certificación ni cuenta con acreditación de ENAC, así que no emitimos certificados de conformidad con el ENS, ni el distintivo que los acompaña, ni certificados ISO 27001. Eso lo firma un organismo de certificación acreditado. Lo nuestro es la parte técnica: el informe de pruebas que ese organismo, o quien te audite, te va a pedir como evidencia.
  • No somos organismo notificado del Reglamento de IA. La evaluación de conformidad de un sistema de IA de alto riesgo, la declaración UE de conformidad y el marcado CE que la acompaña corresponden al proveedor del sistema y, cuando procede, a un organismo notificado. Nuestro informe alimenta esa documentación técnica con evidencia sobre la exactitud, la solidez y la ciberseguridad que exige el art. 15 del Reglamento (UE) 2024/1689; no la sustituye.
  • No auditamos el modelo del proveedor. No probamos la infraestructura de OpenAI, Anthropic, Google o Mistral: sus condiciones de uso lo acotan estrictamente y, además, no es ahí donde está tu riesgo. Probamos tu integración. Si alojas un modelo propio, entonces sí entra su alojamiento, su exposición de red y la procedencia de los pesos.
  • No evaluamos sesgo, equidad ni calidad de las respuestas. Que un modelo discrimine o alucine es un problema real, pero no es seguridad ofensiva y no fingimos cubrirlo. Nuestro informe habla de lo que un atacante consigue, no de si el modelo acierta.
  • No hacemos TLPT. Los ejercicios de pruebas basadas en amenazas del art. 26 de DORA exigen proveedores que cumplan el art. 27 del Reglamento (UE) 2022/2554 y un proceso dirigido por la autoridad competente. Un ejercicio de Red Team nuestro puede servir de preparación previa, pero no lo sustituye y no nos presentamos a ese encargo.
  • No trabajamos con información clasificada ni investigamos a personas concretas. El acceso a materia clasificada requiere habilitación de la Oficina Nacional de Seguridad, que no tenemos. El reconocimiento en fuentes abiertas se limita a la superficie de exposición de la organización, dentro del alcance contratado; las actividades que la Ley 5/2014 reserva en exclusiva a otras profesiones quedan fuera de lo que prestamos.
  • No tenemos establecimiento en España. Somos un proveedor europeo: firmamos, facturamos y respondemos desde la Unión Europea, y trabajamos en español. Si tu pliego exige un proveedor establecido en España, dínoslo en la primera llamada y te lo diremos claro en lugar de hacerte perder el proceso.

¿Por qué Haxoris?

Empresas que dicen probar IA hay ya muchas, y buena parte de lo que se vende es una batería automatizada de prompts pasada por encima de un chatbot. La diferencia está en cuatro compromisos que van escritos en el presupuesto y que puedes comprobar antes de firmar.

No reivindicamos ninguna acreditación ni certificación que no tengamos, y no concurrimos a los trabajos reservados a entidades habilitadas.

Retest incluido, sin coste adicional

Va en el precio, durante los 90 días siguientes a la entrega del informe. En IA esto pesa más que en otros servicios: una corrección hecha sobre una instrucción de sistema o un filtro de salida se esquiva muy a menudo con una formulación parecida, y hay que volver a mirarlo.

Nuestras tarifas son públicas

Un asistente conversacional acotado, sin herramientas ni RAG, arranca en torno a 3.000 € (IVA no incluido). El desglose y la tarifa por jornada están en nuestro artículo sobre cuánto cuesta un pentest en España.

Sabes quién prueba

La persona que ejecuta el proyecto aparece nombrada en el presupuesto, con sus certificaciones (OSCP, OSWE, OSEP) y su antigüedad. Es quien conduce la sesión de resultados y quien responde a tu equipo de desarrollo, no un comercial. Nuestro equipo y nuestros testimonios son públicos.

Pruebas manuales, no una batería de prompts

Las baterías automatizadas nos sirven para cubrir volumen, pero ningún hallazgo entra en el informe sin haberse reproducido a mano al menos tres veces. Sobre un sistema probabilístico, copiar la salida de una herramienta es la forma más rápida de entregar un informe falso.

Preguntas frecuentes

01 ¿Cuánto cuesta una auditoría de seguridad de IA?

El precio sigue al alcance: número de integraciones, si hay agentes con permisos de escritura, tamaño y sensibilidad del índice RAG, y si entran o no la aplicación y las APIs que rodean al modelo. Un asistente conversacional acotado, sin herramientas ni RAG, arranca en torno a 3.000 € (IVA no incluido). Una plataforma con agentes, servidores MCP y pipeline RAG se sitúa casi siempre entre 8.000 € y 20.000 €. Tras una llamada de alcance de media hora recibes un presupuesto cerrado y sin compromiso; el desglose está publicado en cuánto cuesta un pentest en España.

02 ¿Cuántas jornadas hay que prever?

Un chatbot sin herramientas ni base documental se prueba en 3 a 5 jornadas. Una aplicación con pipeline RAG, varios roles y algunas herramientas de solo lectura pide de 6 a 10. Un agente que escribe en sistemas de negocio, o una arquitectura multiagente sobre servidores MCP, supera con frecuencia las 12, a las que se suma el test de la aplicación clásica si lo incluyes en el alcance. Preferimos anunciar un esfuerzo realista antes que un paquete corto: un alcance infravalorado produce un informe tranquilizador y falso.

03 ¿Probáis el modelo o nuestra integración?

Tu integración. No auditamos los modelos de OpenAI, Anthropic, Google o Mistral: sus condiciones de uso lo acotan estrictamente y no es ahí donde está tu riesgo. Probamos cómo llamas al modelo, qué le pasas en el contexto, qué le autorizas a hacer y qué hace tu aplicación con lo que devuelve. Si alojas un modelo propio —Llama, Mistral o uno ajustado con tus datos—, el alcance se amplía a su alojamiento, a su exposición de red, a la cadena de suministro de los pesos y al riesgo de extracción del modelo.

04 ¿Caja negra o caja gris?

Caja gris en prácticamente todos los casos. En caja negra, una parte del presupuesto se va en adivinar la instrucción de sistema, la lista de herramientas y la estructura del índice: jornadas que no se dedican a buscar vulnerabilidades. Con la instrucción de sistema, la descripción de las herramientas y una cuenta por rol, el mismo esfuerzo cubre bastantes más rutas de ataque. La caja negra conserva su interés cuando la pregunta es justamente qué puede hacer alguien que solo dispone de la interfaz pública, y la caja blanca se impone antes de pasar a producción un agente con permisos de escritura.

05 ¿Puede el test disparar nuestra factura de inferencia?

No, porque el tope se fija en el alcance. Acordamos contigo un límite de llamadas y un techo de consumo de tokens antes de empezar. Cuando probamos la denegación de servicio económica calculamos el coste unitario de una petición abusiva y extrapolamos: no agotamos tu cuota para demostrar que se puede agotar. Si tu plataforma no tiene hoy ningún tope configurado, eso mismo es un hallazgo del informe.

06 ¿Está incluido el retest?

Sí, en el precio y sin coste adicional. Después de tus correcciones volvemos a comprobar cada hallazgo y publicamos una versión actualizada del informe que precisa qué está corregido, qué está mitigado y qué sigue abierto, durante los 90 días siguientes a la entrega. En IA este punto pesa más que en otros servicios: una corrección hecha sobre una instrucción de sistema o sobre un filtro de salida se esquiva muy a menudo con una formulación vecina.

07 ¿Nos obliga el Reglamento de IA a hacer estas pruebas?

Solo si tu sistema es de alto riesgo. El art. 15 del Reglamento (UE) 2024/1689 exige a los sistemas de IA de alto riesgo un nivel adecuado de exactitud, solidez y ciberseguridad, y cita expresamente las medidas frente al envenenamiento de los datos de entrenamiento y del modelo, los ejemplos adversarios y los ataques contra la confidencialidad del modelo. Si tu asistente interno no entra en esa categoría, el art. 15 no te obliga. Lo que sí te alcanza casi con seguridad es el art. 32.1.d) del RGPD, que exige un proceso de verificación, evaluación y valoración regulares de la eficacia de las medidas de seguridad. España creó su autoridad de supervisión, la AESIA, por el Real Decreto 729/2023; el anteproyecto de ley que fijará el régimen sancionador español tuvo su primera lectura en Consejo de Ministros el 11 de marzo de 2025 y todavía no es ley.

Última verificación: 12 de septiembre de 2026.

08 ¿NIS2 me obliga hoy a hacer un pentest?

Hoy no, porque NIS2 no está transpuesta en España: el anteproyecto de ley solo ha tenido una primera lectura en Consejo de Ministros, el 14 de enero de 2025, y la Comisión Europea llevó a España ante el Tribunal de Justicia de la Unión Europea el 9 de julio de 2026 por ese retraso. Lo que sí está en vigor es el RDL 12/2018 con su RD 43/2021 y, de aplicación directa, el Reglamento de Ejecución (UE) 2024/2690, cuyo Anexo exige en el punto 6.5 una política de pruebas de seguridad documentada, con alcance y periodicidad determinados por riesgo y corrección de los hallazgos críticos. Lo desarrollamos en NIS2 en España: qué obliga hoy y qué no.

09 ¿Se usan nuestros prompts o nuestros documentos para entrenar algún modelo?

No. Tu material no se usa como datos de entrenamiento ni de ajuste fino, no se pega en asistentes comerciales de terceros y, cuando en el proyecto empleamos herramientas con modelos de lenguaje, trabajamos sobre instancias que no retienen ni reutilizan lo que reciben. Todo el material del proyecto se queda en la Unión Europea, cifrado en reposo y en tránsito, y se destruye a petición tuya con constancia escrita.

10 ¿Qué diferencia hay con un análisis de vulnerabilidades?

Un análisis de vulnerabilidades inventaria de forma automatizada lo que ya se conoce en la infraestructura y en las dependencias, y es barato de repetir a menudo. No ve nada de lo que hace peligrosa a una aplicación de IA: una herramienta no entiende qué debería poder hacer tu agente, ni qué documentos tiene derecho a leer cada cliente. Lo comparamos en detalle en análisis de vulnerabilidades o pentest, y el caso concreto de las integraciones LLM en pentesting de integraciones LLM.

Haz que alguien pruebe tu agente antes de darle permisos de escritura.

Cuéntanos qué hace tu asistente o tu agente, qué herramientas puede invocar y de dónde salen los documentos que lee. Te proponemos un alcance, un precio cerrado y un calendario, con el retest incluido y respuesta en 24 h.

Solicita tu presupuesto — respuesta en 24 hVer un informe de ejemplo