Gestión de la Exposición de Ciberseguridad
Validación de seguridad de IA
Compruebe cómo responde su IA antes de ampliar su autonomía
Una solución de IA puede funcionar correctamente y aun así presentar riesgos de seguridad, abuso o autonomía no deseada. En Evolutio evaluamos modelos, agentes y sistemas completos para identificar fallos antes de que se conviertan en incidentes.
Más allá del modelo
Validar la IA exige probar comportamiento y arquitectura
Los riesgos no aparecen solo en el modelo. Pueden surgir en prompts, herramientas, permisos, fuentes RAG, APIs, memoria, guardrails o decisiones de un agente. Por eso la validación debe combinar pruebas sobre el componente de IA con evaluación del sistema que lo rodea.
Nuestro enfoque busca evidencia sobre cómo responde el sistema ante abuso, manipulación, entradas adversarias y condiciones inesperadas.
Componente y sistema
Dos niveles de validación complementarios
Separamos la evaluación del comportamiento del modelo o agente de la validación de seguridad de la solución integrada. Esta distinción permite localizar mejor la causa y el tratamiento del riesgo.
Evaluación de modelos y agentes IA
Pruebe robustez, comportamiento, herramientas, autonomía y resistencia a manipulación.
Evalúe modelos y agentes >Validación de seguridad de sistemas de IA
Analice la solución completa: identidad, RAG, APIs, runtime, datos, guardrails e integraciones.
Valide el sistema completo >Pruebas basadas en riesgo
Del caso de uso al escenario adversario
Cada evaluación debe partir de lo que el sistema puede hacer y del impacto que tendría un fallo. A partir de ahí definimos escenarios y criterios de aceptación adecuados a su contexto.
Entender
Mapear caso de uso, capacidades, datos y herramientas.
Modelar riesgos
Identificar abuso, amenazas y fallos relevantes.
Probar
Ejecutar evaluaciones y red teaming controlado.
Analizar
Relacionar evidencias con controles y causas.
Revalidar
Comprobar correcciones y repetir tras cambios relevantes.
Validación reutilizable
Una validación que acompaña al ciclo de vida
Los modelos se actualizan, los prompts cambian y los agentes incorporan nuevas herramientas. Por ello proponemos una validación reutilizable que pueda ejecutarse antes del despliegue, tras cambios relevantes y como parte de la mejora continua.
Confianza basada en evidencia
La validación convierte las políticas de seguridad de IA en pruebas concretas: qué se espera, qué se ha probado, qué ha fallado y qué debe corregirse antes de ampliar la autonomía.