Bagheera identifica vulnerabilidades en LLMs, agentes de voz y pipelines de IA, y entrega reportes con hallazgos y recomendaciones de remediación. La plataforma está construida con criptografía post-cuántica y evalúa si los sistemas objetivo tienen exposición criptográfica ante amenazas cuánticas futuras.
Los sistemas de IA tienen superficies de ataque que los controles de seguridad convencionales no cubren. Bagheera los evalúa siguiendo OWASP LLM Top 10 y MITRE ATLAS, incluyendo exposición criptográfica ante amenazas cuánticas, con resultados que cualquier equipo puede leer y actuar.
Las herramientas existentes cubren solo parte del problema, o requieren un equipo especializado para operar. La mayoría de los productos con IA no tienen ninguna evaluación de seguridad formal.
Plataformas como Garak o PyRIT requieren configuración avanzada y conocimiento de seguridad ofensiva para operar. Cubren vectores específicos pero no ofrecen una evaluación integral alineada a OWASP LLM Top 10 y MITRE ATLAS.
Un LLM puede revelar datos de otros usuarios, ser manipulado para evadir sus propios controles, o comprometer el sistema que lo aloja. Estos vectores no aparecen en un test funcional estándar ni en un análisis estático de código.
Los modelos cambian, los productos iteran y las técnicas de ataque evolucionan. Un assessment puntual no alcanza. La evaluación de seguridad en IA necesita ser continua y adaptativa.
Configurás el objetivo, Bagheera ejecuta el testing técnico y entrega resultados interpretables con evidencia concreta
Vectores de ataque reales en sistemas de IA que los controles de seguridad convencionales no cubren
Un usuario puede manipular el comportamiento del sistema mediante instrucciones ocultas en el input. Bagheera verifica si tu modelo es vulnerable a este vector, incluyendo conversaciones de múltiples turnos y contextos anidados.
Los modelos pueden revelar información confidencial, datos de otros usuarios o credenciales embebidas en su contexto. Bagheera identifica filtraciones de datos en el comportamiento real del sistema.
Los mecanismos de seguridad de un LLM pueden ser eludidos mediante técnicas de role-playing, reformulación o encadenamiento de instrucciones. Bagheera verifica si los guardrails resisten ataques reales.
Caracteres especiales, unicode y sustituciones visuales pueden evadir filtros sin que el sistema lo detecte. Un vector activo en ataques a productos en producción con detección inconsistente entre capas.
En modelos que razonan paso a paso, es posible inyectar lógica maliciosa en ese proceso interno. El output visible parece correcto, pero el comportamiento del sistema está comprometido desde la cadena de razonamiento.
Entradas diseñadas para confundir al modelo de formas que no son detectables visualmente. Especialmente relevante en sistemas que procesan texto junto con otros tipos de datos o que integran RAG.
Bagheera evalúa si el sistema objetivo usa algoritmos criptográficos con vulnerabilidad ante computadoras cuánticas: RSA y ECDSA son vulnerables al algoritmo de Shor; AES-128 tiene seguridad efectiva reducida teóricamente por el algoritmo de Grover, aunque no está comprometido en la práctica hoy. Los hallazgos se reportan con severidad y recomendaciones de migración a estándares post-cuánticos NIST FIPS 203/204.
La diferencia está en cómo coordinan los agentes entre sí
Los agentes comparten lo que descubren y ajustan su estrategia en tiempo real, cubriendo el espacio de ataque de forma más amplia que cualquier técnica estática
Mapean el comportamiento del sistema en busca de zonas no exploradas. Identifican qué puede hacer el modelo y dónde hay inconsistencias que vale la pena profundizar.
Toman los hallazgos de los exploradores y los profundizan. Generan variaciones del vector hasta confirmar si la vulnerabilidad es explotable y con qué impacto real.
A medida que el sistema responde, los agentes ajustan su estrategia. Cada sesión de testing es más precisa que la anterior porque incorpora lo aprendido en cada iteración.
Acceso alpha limitado para equipos que quieren evaluar la seguridad de sus sistemas de IA
Los hallazgos de Bagheera se clasifican y documentan siguiendo los frameworks de referencia de la industria en seguridad de IA
El estándar de referencia internacional para vulnerabilidades en aplicaciones con modelos de lenguaje. Bagheera cubre las 10 categorías con evidencia de explotación.
Framework de amenazas adversariales contra sistemas de machine learning, desarrollado por MITRE Corporation. Base del modelo de amenazas de Bagheera.
Base de conocimiento de tácticas y técnicas de ataque reales, aplicada al contexto de sistemas de IA generativa y agentes autónomos.
Marco de gestión de riesgos en IA del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología. Referencia para la clasificación de severidad y recomendaciones de remediación.