Las 10 mejores herramientas de seguridad con IA para 2026

A medida que la inteligencia artificial se convierte en un elemento central en la forma en que se escribe, implementa y opera el software, las herramientas de seguridad de IA ya no son un complemento deseable, sino que se han convertido en algo esencial. 

El informe «Aikido 2026: Estado de la IA en seguridad y desarrollo» reveló que una de cada cinco organizaciones ya ha sufrido un incidente de seguridad grave relacionado con código generado por IA. Esto pone de relieve un reto cada vez mayor: a medida que el desarrollo se acelera con la ayuda de la IA, las herramientas de seguridad tradicionales suelen tener dificultades para seguir el ritmo.

Este cambio está obligando a los equipos a replantearse cómo protegen las aplicaciones, los datos y los entornos en la nube. Independientemente de si eres un desarrollador que adopta la codificación asistida por IA o un responsable de seguridad que evalúa herramientas modernas, comprender de forma básica cómo se puede utilizar la IA para mejorar tus resultados de seguridad puede ser de gran ayuda.

En esta guía, analizaremos una serie de herramientas de seguridad basadas en IA, que abarcan plataformas que utilizan la IA para la detección de vulnerabilidades, la clasificación inteligente, remediación automatizada, las pruebas de penetración continuas basadas en IA y la gestión de riesgos a nivel empresarial.

Aquí tienes un resumen rápido de todas las herramientas que veremos:

1. Aikido Security
2. Arctic Wolf
3. Cato Networks
4. Defensa con IA de Cisco
5. Coderabbit
6. CrowdStrike
7. Invicti
8. Protect AI (Palo Alto Networks)
9. SentinelOne
10. Xbow

¿Qué son las herramientas de seguridad de IA?

Plataformas de herramientas de seguridad con IA que utilizan inteligencia artificial para detectar, priorizar y remediar riesgos de seguridad en aplicaciones, infraestructura en la nube y flujos de trabajo de desarrollo.

Al aplicar técnicas como modelos lingüísticos de gran tamaño, análisis contextual y razonamiento automatizado a tareas como el escaneo de código, la clasificación de vulnerabilidades, las pruebas de penetración y la respuesta a incidentes, estas herramientas reducen los falsos positivos y permiten a los equipos centrarse en problemas reales y explotables. 

El resultado es una seguridad más rápida e inteligente que se adapta al desarrollo moderno nativo de la nube, ofreciendo visibilidad integral del código, las dependencias, las API y los entornos de tiempo de ejecución, al tiempo que ayuda a los equipos a solucionar problemas rápidamente sin ralentizar la entrega.

Qué buscar en una herramienta de seguridad de IA

Elegir una herramienta de seguridad basada en IA no consiste en ver quién utiliza más palabras de moda relacionadas con la IA. La herramienta adecuada debe reducir el riesgo real, ahorrar tiempo a los desarrolladores y encajar de forma natural en los flujos de trabajo existentes. A la hora de evaluar las opciones, céntrese en estas cualidades fundamentales en lugar de en largas listas de características.

• Valor de seguridad claro, no IA por sí misma: las herramientas de seguridad de IA sólidas aplican la IA donde realmente mejora los resultados, como reducir los falsos positivos, añadir contexto a los hallazgos o ayudar a los equipos a comprender qué es lo más importante. El objetivo es la claridad y la señal, no más alertas.
• Cobertura que se adapta a su entorno: ninguna herramienta cubre todo, pero debe ajustarse a la forma en que se crean y se implementan sus aplicaciones. Ya se trate de código fuente, dependencias, API, infraestructura en la nube o entornos de tiempo de ejecución, la herramienta debe proteger las partes de la pila que más importan a su equipo.
• Resultados procesables y asistencia para la corrección: la detección por sí sola no es suficiente. Busque herramientas que ayuden a los equipos a pasar de detectar problemas a solucionarlos, mediante orientaciones claras, priorización o automatización que acorten el tiempo de corrección y reduzcan las idas y venidas entre los equipos de seguridad e ingeniería.
• Adaptación al flujo de trabajo y facilidad de adopción: las mejores herramientas se integran perfectamente en el control de código fuente, los procesos de CI/CD o los entornos en la nube sin ralentizar el desarrollo. La facilidad de configuración, las interfaces intuitivas y los resultados fáciles de usar para los desarrolladores aumentan la adopción y hacen que la seguridad sea una parte natural del flujo de trabajo en lugar de un obstáculo.

Las 10 mejores herramientas de seguridad con IA

1. Aikido Security

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Aikido Security es una plataforma de seguridad basada en inteligencia artificial diseñada para reducir la fricción entre la detección de vulnerabilidades y su corrección. Aplica la inteligencia artificial en todo el ciclo de vida de la seguridad, ayudando a los equipos a revisar el código, clasificar los hallazgos, solucionar los problemas y validar la explotabilidad en el mundo real sin depender de herramientas fragmentadas o análisis manuales.

A nivel de código, Aikido utiliza la revisión de código mediante IA para analizar las solicitudes de extracción y el código fuente en busca de errores lógicos, patrones inseguros y casos extremos que los escáneres tradicionales suelen pasar por alto. En lugar de generar advertencias genéricas, evalúa el código en su contexto y proporciona comentarios prácticos que se integran de forma natural en los flujos de trabajo de los desarrolladores.

Una parte fundamental de la plataforma es AutoTriage, que aborda uno de los mayores problemas de la seguridad de las aplicaciones: los falsos positivos. AutoTriage utiliza el razonamiento de la IA, análisis de alcanzabilidad y el contexto del entorno para evaluar si una vulnerabilidad es realmente explotable y con qué urgencia debe abordarse. Esto permite a los equipos centrarse en los problemas de mayor impacto, al tiempo que descartan automáticamente los hallazgos que no suponen un riesgo real.

Para completar el flujo de trabajo, Aikido combina la detección de pares con la corrección automática con IA y pentesting de IA. AutoFix genera correcciones específicas para las vulnerabilidades confirmadas y abre solicitudes de extracción automáticamente, mientras que las pruebas de penetración impulsadas por IA simulan rutas de ataque reales en entornos de código, nube y tiempo de ejecución. En conjunto, estas capacidades ayudan a los equipos a validar sus defensas y a cerrar las brechas de seguridad en una fase más temprana del proceso de desarrollo.

Características

• Revisión de código con IA: revisa las solicitudes de incorporación de cambios y el código en busca de errores lógicos, patrones arriesgados y construcciones inseguras mediante un análisis que tiene en cuenta el contexto.
• AutoTriage: Utiliza inteligencia artificial y análisis de alcanzabilidad filtrar falsos positivos, confirmar verdaderos positivos y priorizar vulnerabilidades en función de su explotabilidad e impacto en distintos lenguajes y entornos.
• corrección automática con IA: Genera correcciones seguras y mínimas para SAST, IaC, contenedores y problemas de dependencia, y crea solicitudes de extracción automáticamente.
• pentesting de IA: Pruebas de penetración autónomas impulsadas por IA que mapean rutas de ataque reales y validan vulnerabilidades en entornos de código, nube y tiempo de ejecución.
• Flujos de trabajo para desarrolladores: se integra en entornos de desarrollo integrado (IDE), procesos de integración continua/entrega continua (CI/CD) y herramientas para desarrolladores con el fin de facilitar la detección temprana y la corrección en contexto.

Ventajas

• Utiliza la inteligencia artificial para reducir el ruido y mejorar la precisión, no solo para generar más alertas.
• Cubre todo el ciclo de vida de la seguridad de las aplicaciones sin necesidad de utilizar múltiples herramientas desconectadas entre sí.
• Gran énfasis en la rapidez de la reparación, no solo en la detección.
• Diseñado para desarrolladores, no solo para equipos de seguridad, lo que mejora su adopción.
• Comentarios muy positivos de los usuarios sobre la usabilidad y la incorporación.

Calificación de Gartner: 4,8/5,0 

2. Arctic Wolf

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Arctic Wolf una plataforma de detección y respuesta gestionadas (MDR) basada en inteligencia artificial diseñada para ayudar a las organizaciones a detectar, priorizar y responder a las amenazas de seguridad sin necesidad de crear ni dotar de personal a un SOC interno completo. En lugar de sustituir las herramientas de seguridad existentes, Arctic Wolf por encima de ellas, utilizando análisis basados en inteligencia artificial y human security para correlacionar señales entre terminales, redes, entornos en la nube y sistemas de identidad. Su valor fundamental reside en convertir los ruidosos datos de seguridad en incidentes priorizados y procesables a los que los equipos de seguridad pueden responder realmente.

Características

• detección de amenazas basada en IA: utiliza el aprendizaje automático y el análisis del comportamiento para detectar actividades sospechosas en terminales, redes, cargas de trabajo en la nube e identidades.
• Plataforma de operaciones de seguridad (Aurora): plataforma centralizada que recopila datos de telemetría de las herramientas de seguridad existentes y aplica correlaciones y puntuaciones de riesgo basadas en inteligencia artificial.
• Detección y respuesta gestionadas (MDR): supervisión y respuesta ante incidentes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, a cargo del equipo de operaciones de seguridad Arctic Wolf.
• Priorización de riesgos y reducción de alertas: la IA filtra las alertas de baja intensidad y eleva los incidentes verificados y de alto impacto para reducir la fatiga por alertas.

Ventajas

• La potente detección asistida por IA, combinada con una respuesta dirigida por personas, reduce la carga operativa de los equipos internos.
• Eficaz en la reducción del ruido de alertas mediante la correlación de señales entre múltiples herramientas de seguridad.
• Ideal para organizaciones que no cuentan con un SOC maduro o cobertura de seguridad las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
• Amplia compatibilidad de integración en herramientas de terminales, nube, red e identidad.

Contras

• No es una herramienta enfocada en desarrolladores; no ofrece escaneo de código, SAST, SCA ni integraciones CI/CD.
• La corrección es de carácter consultivo, no automático, y requiere que los equipos internos ejecuten las soluciones.
• Depende en gran medida de las herramientas de seguridad existentes, por lo que su valor depende de la madurez actual de la pila.
• Menor visibilidad de las vulnerabilidades en la capa de aplicación o a nivel de código.
• Los precios se basan en los servicios y pueden resultar caros para equipos pequeños o empresas emergentes.
• Control limitado sobre la lógica de detección en comparación con las plataformas totalmente autogestionadas.

Calificación de Gartner: 4.9/5.0

3. Cato Networks con seguridad basada en inteligencia artificial de Aim)

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Cato Networks una plataforma Secure Access Service Edge (SASE) que combina capacidades de red y seguridad en un servicio nativo de la nube diseñado para proteger a los usuarios, dispositivos, aplicaciones y datos dondequiera que se encuentren. En 2025, Cato amplió las capacidades de seguridad de IA de su plataforma con la adquisición de Aim Security, incorporando protecciones avanzadas centradas en la IA a su plataforma SASE Cloud.

Esta adquisición permite a Cato proteger no solo el tráfico de red y el acceso a las aplicaciones, sino también las interacciones y los flujos de trabajo relacionados con la IA, como el uso por parte de los empleados de aplicaciones públicas de IA, los agentes internos de IA y el ciclo de vida más amplio del desarrollo de la IA, todo ello bajo políticas y visibilidad unificadas. 

Características

• Plataforma SASE unificada: redes seguras, acceso seguro y protección con inteligencia artificial, todo ello desde un único servicio en la nube.
• Seguridad en la interacción con la IA: la tecnología de Aim protege el uso que hacen los empleados de las herramientas públicas de IA, las aplicaciones internas de IA y los agentes de IA en tiempo de ejecución, y aplica las políticas de gobernanza en todas las interacciones con la IA.
• Cortafuegos y aplicación de políticas de IA: controla el tráfico de IA y aplica las normas de seguridad corporativas para las cargas de trabajo y las comunicaciones de IA.
• Gestión de la postura de seguridad de la IA: descubre, detecta y corrige continuamente los riesgos específicos de la IA en los entornos de desarrollo, formación y ejecución.
• Capacidades SASE globales: SD-WAN segura, acceso a la red de confianza cero (ZTNA), firewall, prevención de amenazas y protección de datos, todo en una sola plataforma.

Ventajas

• Plataforma integral y convergente: redes, seguridad y seguridad de IA bajo un mismo paraguas nativo de la nube.
• Sólido posicionamiento en Gartner: nombrada líder en el Cuadrante Mágico de Gartner de 2025 para plataformas SASE, lo que refleja un amplio reconocimiento por parte de las empresas.
• Control centralizado de políticas de IA: protege las interacciones de IA de forma coherente en todas las superficies de usuario, nube y aplicaciones.
• Amplia visibilidad y aplicación de amenazas: aprovecha una estructura global en la nube para inspeccionar y proteger el tráfico en tiempo real.

Contras

• Complejidad para equipos pequeños: al tratarse de una plataforma SASE empresarial completa, puede resultar excesiva para pequeñas empresas que aún no necesitan una convergencia completa de seguridad SASE + IA.
• Integración y migración: funciones de seguridad de IA totalmente impulsadas por Aim funciones de seguridad de IA por completo en la plataforma a principios de 2026, lo que puede generar complejidad transitoria para los clientes actuales.
• Modelo de precios: Las soluciones SASE con extensiones de IA pueden tener estructuras de costes y licencias complejas que requieren una presupuestación cuidadosa.
• Menos centrado en la seguridad pura de las aplicaciones: aunque es eficaz en protecciones basadas en redes y políticas, no sustituye a herramientas especializadas a nivel de código comoSCA equipos de desarrolladores.
• La seguridad de la IA sigue evolucionando: la integración y madurez de los riesgos avanzados de la IA (por ejemplo, la detección inmediata de inyecciones) son relativamente nuevas y pueden carecer de la profundidad que se encuentra en las empresas emergentes dedicadas a la seguridad de la IA.
• Curva de aprendizaje operativo: es posible que los administradores necesiten formación adicional para configurar eficazmente la aplicación de políticas de IA y los flujos de trabajo de riesgos de IA.
• Las opiniones de los usuarios varían: aunque es una plataforma SASE sólida, aún están surgiendo comentarios específicos de los usuarios sobre la experiencia en materia de seguridad de la IA.

Calificación de Gartner: 4.6/5.0

4. Defensa con IA de Cisco

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Cisco AI Defense es una solución de seguridad de IA de nivel empresarial diseñada para proteger las iniciativas de IA de las organizaciones durante el desarrollo, la implementación y el tiempo de ejecución. Basada en la dilatada experiencia de Cisco en ciberseguridad y redes, AI Defense cubre las lagunas críticas que dejan las herramientas de seguridad tradicionales al ofrecer una visibilidad completa de los activos de IA, la detección proactiva de vulnerabilidades y la protección en tiempo real contra amenazas adversas como inyecciones rápidas, fugas de datos y ataques de denegación de servicio.

Características

• Detección y visibilidad de activos de IA: identifica automáticamente modelos, aplicaciones y agentes de IA en entornos multinube para mapear toda la superficie de ataque de IA.
• Validación de modelos y aplicaciones de IA: utiliza equipos rojos algorítmicos y pruebas automatizadas para detectar vulnerabilidades y problemas de seguridad en modelos y aplicaciones de IA personalizadas.
• protección en tiempo de ejecución de IA protección en tiempo de ejecución: proporciona barreras de protección y defensas en tiempo de ejecución para bloquear entradas adversas y salidas dañinas en tiempo real.
• Control de acceso a la IA: supervisa y gestiona el acceso de los empleados a herramientas de IA de terceros autorizadas y no autorizadas para evitar exposición de datos sensibles.
• Gestión de riesgos de la cadena de suministro de IA: detecta riesgos de modelos externos o de terceros y garantiza la gobernanza en toda la cadena de suministro de IA.
• Aplicación a nivel de red: aprovecha Cisco Security Cloud y Talos inteligencia de amenazas detección de amenazas de alta precisión detección de amenazas una protección continua.

Ventajas

• Ofrece cobertura integral en materia de detección, descubrimiento y protección para entornos de IA empresariales.
• Se integra con la amplia cartera de productos de seguridad de Cisco para ofrecer una visibilidad unificada y una gestión de políticas.
• Proporciona pruebas proactivas y medidas de protección en tiempo de ejecución adaptadas a las amenazas emergentes de la IA.
• Un estricto control de acceso y la supervisión de la IA en segundo plano ayudan a mitigar el uso arriesgado de herramientas de IA externas por parte de los empleados.

Contras

• Diseñado principalmente para grandes empresas, lo que puede complicar la implementación y la configuración para equipos más pequeños.
• No puede sustituir a AppSec especializadas AppSec (por ejemplo,SCA) para detectar vulnerabilidades profundas a nivel de código.
• Los precios y las licencias pueden resultar complicados debido a sus amplias funciones empresariales.
• Las políticas de seguridad avanzadas basadas en IA pueden requerir equipos de seguridad con experiencia para ajustarlas de manera eficaz.
• Las revisiones por pares y las calificaciones independientes específicas para AI Defense aún están en fase inicial, dado que se trata de una iniciativa reciente.
• La integración con DevSecOps existentes de nube y DevSecOps puede requerir personalización.
• Las protecciones en tiempo de ejecución pueden generar alertas matizadas que requieren la interpretación de un experto.

Calificación de Gartner: 4,6/5,0

5. Coderabbit

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CodeRabbit un asistente de revisión de código basado en inteligencia artificial diseñado para ayudar a los equipos de ingeniería a automatizar y escalar el proceso de revisión de código. Se integra con sistemas de control de versiones, IDE y flujos de trabajo de CI para analizar solicitudes de extracción y confirmaciones, proporcionando comentarios contextuales sobre errores, problemas de lógica, inconsistencias de estilo y posibles problemas de seguridad.

Características

• Revisiones de código con IA: análisis automatizado y contextual de solicitudes de extracción con sugerencias y resúmenes en línea.
• Integración IDE y CLI: Revisa el código directamente en editores como VS Code o mediante herramientas de línea de comandos.
• Reglas y aprendizajes personalizados: los equipos pueden adaptar el comportamiento de revisión con directrices personalizadas y bucles de retroalimentación.
• Controles de seguridad y privacidad: certificación SOC 2 Tipo II, procesamiento efímero sin almacenamiento persistente de código y revisiones cifradas.

Ventajas

• Acelera las revisiones de código e identifica problemas que los desarrolladores podrían pasar por alto.
• Se integra perfectamente con GitHub, GitLab y entornos IDE.
• Aprende de los comentarios del equipo para perfeccionar las sugerencias con el tiempo.
• Proporciona resúmenes útiles y guías paso a paso para solicitudes de extracción de gran tamaño.

Contras

• Genera un gran volumen de sugerencias, que en ocasiones incluyen comentarios de poco valor o incorrectos que crean ruido en las reseñas.
• Algunos usuarios informan de una precisión inconsistente, especialmente con lógicas más complejas o contextos matizados, lo que requiere una supervisión humana cuidadosa.
• Las experiencias con el servicio de atención al cliente han sido dispares, con respuestas lentas o poco útiles en algunos casos.
• La personalización para flujos de trabajo avanzados puede tener una curva de aprendizaje o requerir una configuración manual.
• El nivel gratuito y los límites de tarifas pueden restringir el uso completo para equipos con un gran volumen de trabajo.

Calificación de Gartner: 4,3/5,0

6. CrowdStrike

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CrowdStrike una plataforma líder en ciberseguridad que utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para impulsar detección de amenazas, la prevención y la respuesta en terminales, identidades, cargas de trabajo en la nube y mucho más.

Su producto principal, la plataforma Falcon, combina telemetría en tiempo real con análisis basados en inteligencia artificial para ayudar a los equipos a detectar rápidamente amenazas sofisticadas, priorizar lo más importante y automatizar las acciones de respuesta siempre que sea posible.

Características

• Detección y respuesta basadas en inteligencia artificial: la plataforma Falcon utiliza aprendizaje automático entrenado en billones de eventos de seguridad para identificar y responder a amenazas en tiempo real en terminales, identidades y entornos en la nube.
• Analista de IA generativa (Charlotte AI): permite a los usuarios interactuar con datos de seguridad utilizando lenguaje natural, lo que acelera la búsqueda e investigación de amenazas.
• Búsqueda de amenazas e inteligencia: la IA mejora la detección proactiva de amenazas y inteligencia de amenazas contextualizada inteligencia de amenazas ayudar a descubrir comportamientos avanzados de los adversarios.
• Clasificación y corrección automatizadas: la IA prioriza las alertas críticas y puede automatizar las acciones de respuesta (por ejemplo, contención o aislamiento) para reducir la carga de trabajo de los analistas.

Ventajas

• La potente detección y priorización impulsadas por la IA ayudan a reducir el ruido y permiten a los equipos centrarse en los riesgos reales.
• Utiliza telemetría a escala mundial e inteligencia de amenazas mejorar continuamente la precisión y el contexto de las amenazas.
• Las herramientas de IA generativa, como Charlotte AI, ayudan a los analistas de todos los niveles de experiencia a trabajar más rápido y tomar mejores decisiones.
• La arquitectura ligera de Falcon simplifica la implementación y el escalado en entornos de gran tamaño.

Contras

• No se centra en la seguridad tradicional de las aplicaciones (por ejemplo, análisis de código, SAST, seguridad de API). Se trata principalmente de detección y respuesta.
• Las funciones avanzadas y la automatización completa basada en inteligencia artificial pueden requerir equipos de seguridad cualificados para configurarlas y operarlas de manera eficaz.
• Los precios y las licencias pueden resultar complejos para las organizaciones más pequeñas debido a la amplitud de los módulos.
• Los volúmenes de telemetría de identidades y terminales pueden ser grandes, lo que requiere una gestión cuidadosa para evitar una sobrecarga de alertas.
• Algunos equipos informan de una curva de aprendizaje con la interfaz Falcon y la complejidad de la configuración.
• Las integraciones profundas para cargas de trabajo nativas de la nube pueden requerir planificación y recursos adicionales.

Calificación de Gartner: 4.7/5.0

7. Invicti

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Invicti una plataforma de seguridad de aplicaciones basada en inteligencia artificial que refuerza el análisis tradicional de vulnerabilidades con aprendizaje automático y automatización. Su núcleo es un motor Pruebas de seguridad de aplicaciones dinámicas DAST) que no solo descubre vulnerabilidades reales en aplicaciones web y API, sino que también utiliza técnicas basadas en inteligencia artificial para mejorar el descubrimiento, la cobertura de rastreo y la priorización de riesgos. Invicti el análisis estático y dinámico con la puntuación predictiva de riesgos y la orientación para la corrección, con el fin de ayudar a los equipos a detectar problemas reales y explotables y reducir el ruido en los flujos de trabajo de seguridad. 

Características

• DAST mejorado con IA: utiliza el aprendizaje automático para mejorar la precisión del análisis, ampliar la cobertura del rastreo, gestionar comportamientos complejos de las aplicaciones y detectar vulnerabilidades profundas.
• Puntuación predictiva de riesgos: asigna niveles de riesgo a las aplicaciones o terminales antes del análisis, lo que ayuda a los equipos a priorizar qué activos deben analizarse primero.
• Inicio de sesión automático y rastreo asistidos por IA: identifica e interactúa automáticamente con formularios de inicio de sesión y flujos de trabajo complejos de aplicaciones para una cobertura de análisis más completa.
• AppSec integrada: combina DAST SAST, SCA, análisis de API y gestión de la postura de seguridad de las aplicaciones (ASPM) para obtener vistas consolidadas de las vulnerabilidades.
• Guía de corrección basada en IA: proporciona sugerencias de corrección sensibles al contexto sugerencias de corrección correlaciona los resultados entre herramientas para reducir los falsos positivos y optimizar la acción de los desarrolladores. 

Ventajas

• Las capacidades de IA mejoran el escaneo tradicional, aumentando la cobertura y la precisión en comparación con las herramientas heredadas.
• La puntuación predictiva del riesgo ayuda a los equipos a centrarse primero en los activos más críticos.
• La integración entre SAST, DAST y SCA una visión unificada del riesgo de las aplicaciones.
• El rastreo asistido por IA y el inicio de sesión automático reducen la configuración manual necesaria para realizar análisis exhaustivos.

Contras

• Los escaneos pueden ser más lentos y consumir recursos significativos en aplicaciones muy grandes.
• Algunos usuarios consideran que la interfaz es confusa y que la función de informes es menos intuitiva que la de la competencia.
• Los precios y las licencias pueden resultar elevados para equipos pequeños u organizaciones medianas.
• Las pruebas avanzadas de API pueden requerir una configuración cuidadosa y un trabajo previo para maximizar su eficacia.
• No se centra en la seguridad en tiempo real durante la ejecución; principalmente mejora el escaneo tradicional.
• La profundidad de la asistencia de IA puede variar en función de la complejidad y la configuración de la aplicación.

Calificación de Gartner: 4,4/5/0.

8. Proteger la IA

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Protect AI de Palo Alto Networks es una plataforma de seguridad y cumplimiento normativo para IA diseñada específicamente para proteger los sistemas de aprendizaje automático e IA durante su desarrollo, implementación y tiempo de ejecución.

A diferencia de las herramientas tradicionales de ciberseguridad que se centran en las redes o los puntos finales, Protect AI se centra en proteger los modelos de IA, su cadena de suministro y su comportamiento operativo. Analiza los modelos en busca de código malicioso o inseguro, aplica políticas de seguridad antes de que se utilicen los modelos, supervisa el comportamiento de los modelos en busca de ataques adversarios y proporciona funciones de gobernanza que ayudan a los equipos a mantener la confianza y el cumplimiento normativo a medida que amplían la adopción de la IA.

Características

• ModelScan & Guardian: escanea modelos de aprendizaje automático de código abierto y propietarios en busca de código inseguro, malware y ataques de serialización antes de que los modelos entren en producción.
• detección de amenazas mediante IA: supervisa continuamente los flujos de trabajo de IA y ML en busca de entradas adversas, contaminación de datos y comportamientos inesperados.
• visibilidad de activos de IA: los paneles centralizados proporcionan información sobre los inventarios de modelos, las dependencias, el linaje y el estado de cumplimiento.
• Gobernanza y cumplimiento normativo: realiza un seguimiento e informa sobre el comportamiento de los sistemas de IA para ayudar a cumplir con normas reguladoras como SOC 2, ISO 27001 y marcos de protección de datos.
• Integración perfecta: funciona con los principales marcos de ML, como TensorFlow, PyTorch y los ecosistemas Hugging Face, lo que permite una rápida configuración con los flujos de trabajo existentes.

Ventajas

• Adaptado a los riesgos únicos de los sistemas de IA y ML, que las herramientas de seguridad tradicionales suelen pasar por alto.
• Proporciona un escaneo a nivel de modelo y monitorización continua va más allá de la simple detección de vulnerabilidades.
• Ayuda a los equipos a aplicar políticas y mantener el cumplimiento normativo en entornos regulados.
• Admite flujos de trabajo tanto en la nube como locales para una implementación flexible.

Contras

• aún no ha recibido valoraciones generalizadas en las principales plataformas de analistas con amplias revisiones por pares, por lo que la visibilidad comparativa es limitada.
• Centrado principalmente en la seguridad de los sistemas de IA/ML; no es una suite completa de seguridad de aplicaciones.
• Las funciones avanzadas de gobernanza y cumplimiento normativo pueden requerir conocimientos especializados para configurarlas correctamente.
• El escaneo de modelos y la detección en tiempo de ejecución pueden generar alertas contextuales que aún requieren análisis humano.
• Algunas organizaciones pueden necesitar combinar esto con otras herramientas para lograr DevSecOps completa DevSecOps .
• Los precios y la estructura de licencias para empresas suelen ser personalizados, lo que dificulta la elaboración de presupuestos para equipos más pequeños.
• Los equipos que no cuentan con prácticas maduras de MLSecOps pueden necesitar tiempo para integrar y poner en funcionamiento la plataforma por completo.

Calificación de Gartner: 4,7/5,0 

9. SentinelOne

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SentinelOne una plataforma de detección y respuesta extendida (XDR) y para puntos finales basada en inteligencia artificial que utiliza aprendizaje automático avanzado y razonamiento autónomo para detectar, prevenir y responder a amenazas en puntos finales, cargas de trabajo en la nube, identidades y mucho más. 

Basado en su plataforma Singularity, SentinelOne la inteligencia artificial en todas las etapas del ciclo de vida de la seguridad, lo que ayuda a los equipos de seguridad a reducir el trabajo manual y priorizar los riesgos reales con mayor rapidez. Su arquitectura centrada en la inteligencia artificial significa que fue diseñado desde cero para aprovechar la inteligencia artificial como parte fundamental de sus defensas, no solo como un complemento. 

Características

• Detección y respuesta basadas en IA: utiliza el aprendizaje automático y modelos de comportamiento para detectar amenazas como ransomware, ataques de día cero y comportamientos anómalos sin depender únicamente de firmas.
• Plataforma Singularity: Arquitectura unificada para terminales, nube, identidad y seguridad de cargas de trabajo un agente ligero para una amplia protección.
• remediación automatizada reversión: Ofrece capacidades de remediación y reversión automatizadas o con un solo clic para contener y resolver rápidamente los incidentes.
• Búsqueda de amenazas e inteligencia: la IA ayuda a descubrir de forma proactiva amenazas sofisticadas y a correlacionar señales en distintos entornos para orientar las respuestas. 

Ventajas

• Utiliza ampliamente la inteligencia artificial para la detección en tiempo real, la priorización y la respuesta automatizada, lo que reduce la carga de trabajo manual de los analistas.
• La plataforma unificada cubre los puntos finales, las cargas de trabajo en la nube, la identidad y XDR con un único agente, lo que simplifica la implementación.
• La reversión y la corrección automatizadas ayudan a los equipos a solucionar problemas rápidamente con un mínimo esfuerzo humano.

Contras

• Centrado principalmente en puntos finales y XDR; menor cobertura del análisis de seguridad de aplicaciones comoDAST.
• Las funciones avanzadas y el ajuste de la IA pueden requerir equipos de seguridad con experiencia para configurarlas de manera eficaz.
• Los precios y las licencias pueden ser más elevados y complejos para las organizaciones más pequeñas debido a la amplia cobertura de la plataforma.
• Algunas integraciones (por ejemplo, CI/CD más profundas o flujos de trabajo centrados en los desarrolladores) son limitadas en comparación con DevSecOps especializadas.
• El volumen de telemetría de los puntos finales puede generar ruido a menos que se ajuste cuidadosamente. La IA ayuda, pero la gestión sigue siendo importante.

Calificación de Gartner: 4.8/5.0

10. XBOW

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XBOW una plataforma de pruebas de penetración autónoma impulsada por IA que simula ataques del mundo real sin necesidad de pentesters humanos programados. Utiliza cientos de agentes de IA coordinados para descubrir, validar y explotar vulnerabilidades en aplicaciones web y sistemas en la nube a la velocidad de una máquina. Este enfoque permite a los equipos de seguridad realizar evaluaciones de seguridad y pruebas de penetración continuas que se adaptan a los rápidos ciclos de desarrollo, lo que ayuda a identificar fallos ocultos antes que los atacantes.

Características

• Pruebas de penetración autónomas: flujos de trabajo de seguridad ofensiva totalmente automatizados que detectan y explotan vulnerabilidades sin necesidad de programación manual.
• Colaboración entre agentes de IA: cientos de agentes de IA especializados trabajan en paralelo para analizar las superficies de ataque y validar los resultados.
• Pruebas de penetración bajo demanda: pruebe aplicaciones rápidamente sin esperar a que intervengan pentesters humanos ni a que concluyan largos procesos.
• Evaluación continua de la seguridad: análisis continuo de múltiples objetivos para detectar vulnerabilidades a la velocidad del desarrollo.
• Eficacia respaldada por pruebas comparativas: éxito demostrado en la resolución de retos comunes de seguridad web en pruebas comparativas del sector.

Ventajas

• Alta velocidad y escala: significativamente más rápido que las pruebas de penetración manuales tradicionales, lo que permite realizar evaluaciones de vulnerabilidad frecuentes y amplias.
• Validación real de la prueba de concepto: intentos de explotar vulnerabilidades para confirmar el impacto, en lugar de limitarse a señalar posibles problemas.
• Cobertura continua automatizada: funciona de forma continua y autónoma, lo que convierte las pruebas de seguridad en una parte habitual del desarrollo.

Contras

• Falsos positivos y ruido: aunque la plataforma verifica los informes, algunos resultados automatizados aún requieren una revisión manual para garantizar su relevancia y reducir el ruido.
• Comprensión limitada de la lógica empresarial: dificultades con la lógica compleja y las cuestiones contextuales que requieren un profundo conocimiento de la aplicación.
• Aún se necesita supervisión humana: los informes suelen requerir verificación humana, por lo que no sustituyen por completo a los pentesters expertos.
• Resultados opacos y salidas de caja negra: algunos usuarios encuentran difícil interpretar los resultados sin conocimientos especializados detallados, lo que puede ralentizar la corrección.
• Brechas en el cumplimiento normativo y la integración de flujos de trabajo: Las integraciones con los flujos de trabajo de los desarrolladores (por ejemplo, IDE o CI/CD) son limitadas en comparación con AppSec dedicadas.
• Alojamiento empresarial y cuestiones de cumplimiento normativo: el alojamiento y la residencia de los datos pueden verse limitados por su huella geográfica, lo que podría ser importante para los sectores regulados.

Comparación de las principales herramientas de seguridad con IA

Elegir la herramienta de seguridad de IA adecuada para su organización

Elegir la herramienta de seguridad de IA adecuada va más allá de las listas de características. Se trata de cómo se adapta la plataforma a su flujo de trabajo de desarrollo, con qué claridad muestra los riesgos reales y con qué rapidez puede actuar su equipo ante ellos. Muchas herramientas se centran en partes aisladas de la pila de seguridad, lo que a menudo conduce a puntos ciegos, fatiga por alertas y procesos de seguridad fragmentados.

Aikido Security destaca por aplicar la IA en todo el ciclo de vida de la seguridad, desde revisiones de código impulsadas por IA y AutoTriage hasta AutoFix con un solo clic y pentesting de IA autónomas pentesting de IA. En lugar de abrumar a los equipos con ruido, se centra en lo que es realmente explotable y ayuda a los desarrolladores a solucionar los problemas allí donde ya trabajan. Esto lo convierte en una opción sólida tanto para startups como para empresas, especialmente para equipos que protegen cargas de trabajo tanto de IA como no relacionadas con la IA sin añadir complejidad.

Se acabó tener que combinar varias herramientas, cuestionar las alertas o ralentizar la entrega solo para garantizar la seguridad. Con Aikido, la seguridad se convierte en una parte natural del desarrollo.

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