Red teaming automatizado para IA
Encuentre modos de falla de seguridad y protección que las pruebas tradicionales no pueden detectar.
La IA está pasando del lenguaje a la acción. ¿Está preparado?
Vea lo que revelaron los ataques recientes y cómo proteger a los agentes en 2026.
Lo que revela el red teaming
Exponga el riesgo específico del contexto bajo una presión adversarial real.
- Riesgos específicos de la aplicación Detecte vulnerabilidades exclusivas de la arquitectura, el contexto y los patrones de uso en el mundo real de su IA.
- Brechas de seguridad y cumplimiento Pruebe la solidez de la IA frente a infracciones de políticas por salidas dañinas y generación de contenido inapropiado.
- Debilidades de seguridad Pruebe las defensas de su IA contra inyección de prompts, jailbreaks, fuga de datos y acciones no autorizadas.
- Regresión y desviación Detecte cuándo las actualizaciones de modelos, los cambios en el sistema o la adición de capacidades introducen nuevos riesgos.
Pruebas integrales de riesgos para IA
Ejecute campañas de red team amplias y dirigidas para evaluar sistemáticamente el riesgo de las aplicaciones en modelos y prompts en evolución.
Amplia cobertura de modelos y aplicaciones
Realice pruebas en más de 400 modelos fundacionales, implementaciones de modelos personalizados, aplicaciones activas y endpoints de agentes.
Campañas automatizadas y dirigidas
Ejecute análisis automatizados exhaustivos en las categorías de riesgo de seguridad, protección e IA responsable, o lance campañas adversariales dirigidas.
Entradas adversariales específicas del contexto
Genere escenarios de ataque adaptados a su arquitectura, prompts, controles y contexto operativo, no solo bibliotecas de prompts genéricas.
Pruebas de reproducción & regresión recurrentes
Vuelva a ejecutar pruebas adversariales estructuradas después de actualizaciones del modelo, cambios en los prompts o introducción de nuevas capacidades para evaluar cómo cambia el riesgo a lo largo del tiempo.
Inteligencia artificial actualizada continuamente
Incorpore técnicas de ataque en evolución basadas en la investigación adversarial continua y en la experiencia de red teaming del mundo real.
Escalable en todas las carteras de IA
Ejecute pruebas en múltiples modelos, aplicaciones y arquitecturas de agentes desde una sola plataforma.
Cómo utilizan los equipos AI Red Teaming
AI Red Teaming respalda el desarrollo, la validación y las operaciones continuas a medida que los sistemas de IA evolucionan.
- Evalúe durante el desarrollo: Ejecute pruebas adversariales a medida que cambian los prompts, las medidas de seguridad y las configuraciones del modelo para evaluar el riesgo de forma temprana.
- Valide antes de la producción: Ejecute análisis exhaustivos y campañas dirigidas de red team contra aplicaciones y agentes en vivo antes del lanzamiento.
- Vuelva a realizar pruebas a medida que evolucionan los sistemas: Programe pruebas adversariales recurrentes después de actualizaciones de modelos, cambios en los prompts o introducción de nuevas capacidades para detectar regresiones.
Explore los recursos de AI Security
Manual de seguridad de agentes de IA para empresas
Cómo evaluar y proteger los agentes de IA en producción.
Gartner sobre la seguridad de las aplicaciones de IA
Cómo proteger las aplicaciones de IA con pruebas, protección en tiempo de ejecución y detección.
FAQs
El red teaming de IA es el proceso de probar sistemas de IA mediante la simulación de ataques del mundo real y situaciones de uso indebido para identificar debilidades de seguridad, protección y confiabilidad antes de que se puedan explotar. A diferencia de las pruebas de penetración tradicionales, el red teaming de IA se centra en riesgos específicos de la IA, como la inyección de prompts, jailbreaks, fuga de datos confidenciales, resultados perjudiciales y el uso inseguro de herramientas.
Las aplicaciones de IA introducen nuevos riesgos de seguridad que los métodos de prueba tradicionales a menudo pasan por alto. AI Red Teaming ayuda a las organizaciones a identificar vulnerabilidades antes de la implementación, a validar los controles de seguridad de la IA, reducir el riesgo comercial y de cumplimiento, y a generar confianza en que los sistemas de IA se comporten de manera segura en condiciones adversariales.
AI Red Teaming revela una amplia gama de vulnerabilidades específicas de IA, incluido la inyección de prompts, los jailbreaks, la fuga de datos confidenciales, las salidas dañinas o que infringen políticas, las llamadas inseguras a herramientas o funciones, el abuso de flujos de trabajo de agentes y las fallas de lógica empresarial exclusivas de la aplicación de IA. También puede identificar regresiones introducidas por cambios en el modelo, los prompts o la configuración.
Las pruebas de penetración tradicionales se centran en identificar vulnerabilidades en redes, infraestructura, API y aplicaciones. AI Red Teaming evalúa cómo responden los modelos, las aplicaciones y los agentes de IA a entradas adversariales e intentos de uso indebido, lo que permite detectar riesgos específicos de la IA como la inyección de prompts, los jailbreaks, las salidas no seguras y la exposición de datos que las pruebas de penetración convencionales no están diseñadas para detectar.
El red teaming de IA se debe realizar a lo largo de todo el ciclo de vida de desarrollo de IA, incluso durante el desarrollo, antes de la implementación en producción y de forma continua después de los lanzamientos. Las pruebas periódicas ayudan a identificar nuevas vulnerabilidades introducidas por actualizaciones de modelos, cambios en los prompts, nuevas capacidades de agentes o técnicas de ataque en evolución, lo que garantiza que los sistemas de IA permanezcan seguros a lo largo del tiempo.
