¿Cuándo es pentesting de IA seguro realizar pentesting de IA en sistemas reales?
Si te sientes incómodo con las pruebas de penetración de IA, no estás atrasado. Probablemente estés adelantado.
Las pruebas de seguridad son una de las primeras áreas en las que la IA ya no solo ayuda a los humanos, sino que actúa por sí misma. pentesting de IA modernos pentesting de IA exploran las aplicaciones de forma independiente, ejecutan acciones reales y se adaptan en función de lo que ven.
Eso es muy poderoso. También plantea cuestiones muy reales sobre el control, la seguridad y la confianza.
Esta publicación no trata sobre si pentesting de IA . Se trata de cuándo es realmente seguro ejecutarlas.
Por qué pentesting de IA razonable el escepticismo sobre pentesting de IA
La mayoría de los responsables de seguridad con los que hablamos no están en contra de la IA. Son cautelosos, y con razón.
Les preocupan cosas como:
- Perder el control sobre lo que se está probando
- Agentes que interactúan con los sistemas de producción por accidente
- El ruido ahoga los problemas reales.
- Datos sensibles que se manejan de manera poco clara.
- Herramientas que se comportan como cajas negras y no pueden explicar internamente.
Esas preocupaciones son válidas, especialmente porque gran parte de lo que hoy en día se etiqueta comopentesting de IAno ayuda a generar confianza en este sentido.
Algunas herramientas son DAST un LLM añadido. Otras son sistemas basados en listas de verificación en los que los agentes comprueban un problema tras otro. Ambos enfoques son limitados y ninguno te prepara para lo que ocurre cuando los sistemas actúan de forma autónoma.
Las pruebas de penetración con IA verdadera son diferentes, y esa diferencia cambia el nivel de seguridad.
¿Qué cambia con las pruebas de penetración con IA verdadera?
A diferencia de los escáneres o las herramientas que siguen instrucciones, los verdaderos sistemas de pruebas de penetración con IA:
- Tomar decisiones autónomas
- Ejecutar herramientas y comandos reales
- Interactúa con aplicaciones en vivo y API.
- Adaptar su comportamiento en función de los comentarios recibidos.
- A menudo se ejecuta a gran escala con muchos agentes en paralelo.
Una vez alcanzado este nivel de autonomía, la intención y las instrucciones ya no son suficientes. La seguridad debe garantizarse técnicamente, incluso cuando el sistema se comporta de forma inesperada.
Eso nos lleva a una pregunta sencilla.
¿Qué requiere pentesting de IA «segura» pentesting de IA ?
Basándonos en la práctica pentesting de IA , empieza a surgir una base clara. Estos son los requisitos que creemos que deben existir antes de que pentesting de IA consideren seguras.
Esta lista es intencionadamente concreta. Cada requisito describe algo que se puede verificar, aplicar o auditar, no un principio o una buena práctica.
1. Validación de la propiedad y prevención de abusos
pentesting de IA solo debe poder utilizarse con activos que sean propiedad del operador o que este esté expresamente autorizado a probar.
Como mínimo:
- Se debe verificar la propiedad antes de comenzar la prueba.
- La autorización debe aplicarse técnicamente, no mediante declaraciones de los usuarios.
Sin esto, una pentesting de IA se convierte en una herramienta de ataque general. La seguridad comienza antes de que se envíe la primera solicitud.
2. Aplicación del alcance a nivel de red
Los agentes acabarán desviándose. Se trata de un comportamiento esperado, no de un error.
Por eso:
- Todas las solicitudes salientes deben inspeccionarse mediante programación.
- Los objetivos deben estar explícitamente incluidos en la lista de permitidos.
- Todos los destinos no autorizados deben bloquearse de forma predeterminada.
La aplicación del alcance no puede basarse en avisos o instrucciones. Debe realizarse a nivel de red, en cada solicitud.
Ejemplo:
- Los agentes a los que se les ha indicado que prueben un entorno de ensayo a veces intentarán seguir los enlaces a producción. Sin la aplicación de la red, ese error llega al destino. Con ella, la solicitud se bloquea antes de salir del sistema.
3. Aislamiento entre el razonamiento y la ejecución
Los sistemas de pruebas de penetración agenticos ejecutan herramientas reales, como comandos bash o scripts Python. Esto introduce un riesgo de ejecución.
Los requisitos mínimos de seguridad incluyen:
- Separación estricta entre el razonamiento del agente y la ejecución de la herramienta.
- Entornos de ejecución aislados
- Aislamiento entre agentes y entre clientes
Si un agente se comporta de forma incorrecta o es manipulado, la ejecución debe permanecer totalmente contenida.
Ejemplo:
- Los primeros intentos de ejecución de comandos pueden parecer exitosos, pero en realidad se ejecutan localmente. La validación y el aislamiento evitan que estos resultados se malinterpreten o se extiendan más allá del entorno aislado.
4. Validación y control de falsos positivos
Los sistemas autónomos generarán hipótesis erróneas. Eso es de esperar.
Un sistema seguro debe:
- Trate los hallazgos iniciales como hipótesis.
- Reproduzca el comportamiento antes de informar.
- Utiliza una lógica de validación independiente del descubrimiento.
Sin esto, los ingenieros se ven abrumados por el ruido y se pasan por alto los problemas reales.
Ejemplo:
- Un agente señala una posible inyección SQL debido a respuestas retrasadas. Un paso de validación reproduce la solicitud con diferentes cargas útiles y rechaza el hallazgo cuando los retrasos no se escalan de manera consistente.
5. Observabilidad completa y controles de emergencia
pentesting de IA no pentesting de IA ser una caja negra.
Los operadores deben ser capaces de:
- Inspeccionar cada acción realizada por los agentes.
- Supervisar el comportamiento en tiempo real
- Detenga inmediatamente toda actividad si algo parece estar mal.
Los mecanismos de parada de emergencia son un requisito básico de seguridad, no una característica avanzada.
6. Garantías de residencia y tratamiento de datos
pentesting de IA manejan datos confidenciales de las aplicaciones.
Los requisitos mínimos incluyen:
- Garantías claras sobre dónde se procesan y almacenan los datos.
- Aislamiento regional cuando sea necesario
- Por defecto, no se permite el movimiento de datos entre regiones.
Sin esto, muchas organizaciones no pueden adoptar pentesting de IA de su capacidad técnica.
7. Contención inmediata de la inyección
Los agentes interactúan con contenido de aplicaciones no confiables por diseño. Se debe esperar una inyección inmediata.
Los sistemas seguros deben:
- Restringir el acceso a fuentes de datos externas no controladas.
- Prevenir las vías de exfiltración de datos
- Aísle los entornos de ejecución para que las instrucciones inyectadas no puedan escape
La inyección inmediata no es un caso extremo. Forma parte del modelo de amenazas.
Lo que esto promete y lo que no promete
Los sistemas autónomos, al igual que los seres humanos, pasarán por alto algunos problemas.
El objetivo no es la perfección. El objetivo es detectar riesgos explotables de forma más rápida, segura y a mayor escala que los modelos de pruebas puntuales existentes.
Por qué publicamos una norma de seguridad
Seguimos teniendo las mismas conversaciones con los equipos de seguridad.
No pedían más IA. Preguntaban cómo evaluar si un sistema era seguro para funcionar.
Hasta que no exista una base común, los equipos se ven obligados a adivinar si pentesting de IA funcionan de forma responsable o simplemente dan por sentada la seguridad.
Así que escribimos lo que creemos que es el mínimo exigible. No es una lista de verificación de productos. No es una comparación. Es un conjunto de requisitos exigibles que los equipos pueden utilizar para evaluar herramientas y formular mejores preguntas.
Lea la norma de seguridad completa.
Si desea obtener una versión concisa y neutral de esta lista que pueda compartir internamente o utilizar al evaluar herramientas, la hemos publicado en formato PDF.
También incluye un apéndice que muestra cómo una implementación, Aikido Attack, se ajusta a estos requisitos de transparencia.
Vea cómo funciona esto en la práctica
Si tienes curiosidad por saber cómo se implementan estos requisitos de seguridad en un pentesting de IA real, también puedes echar un vistazo a Aikido Attack, nuestro enfoque para las pruebas de seguridad basadas en IA.
Se construyó para cumplir con estas restricciones, basándose en lo que resulta necesario una vez que pentesting de IA operan contra aplicaciones reales a gran escala.
Puedes explorar cómo funciona o utilizar esta lista para evaluar cualquier herramienta que estés considerando.
Protege tu software ahora.
