Las aplicaciones que utilizan modelos de lenguaje (LLM) – asistentes virtuales, copilotos, agentes autónomos, mecanismos de búsqueda y funciones de generación de contenido – pasaron a integrar procesos críticos de las empresas, tratando información sensible y ejecutando acciones en nombre de los usuarios.
A diferencia de las aplicaciones tradicionales, una aplicación con LLM interpreta lenguaje natural y trata el contenido que recibe como una posible instrucción. Documentos, páginas, correos electrónicos, resultados de búsqueda y respuestas de APIs pueden contener órdenes capaces de alterar el comportamiento del modelo, eludir las restricciones definidas y llevar al sistema a ejecutar operaciones no autorizadas.
Cuando el modelo se conecta a herramientas, bases de datos vectoriales, APIs internas o funciones que ejecutan acciones, un fallo deja de ser solo una respuesta inadecuada y pasa a representar fuga de datos, fraude, abuso de recursos y compromiso de los sistemas integrados.
El Pentest para Aplicaciones con LLM evalúa esa superficie de ataque de forma controlada, identificando las vulnerabilidades antes de que puedan ser explotadas y permitiendo que las correcciones se apliquen de forma preventiva.
Según el alcance contratado, la evaluación de las aplicaciones con LLM puede incluir:
Buena parte de las aplicaciones actuales no se limita a generar texto. El modelo consulta bases internas, llama APIs, activa herramientas y, en arquitecturas con agentes, encadena varias de esas operaciones para completar una tarea solicitada por el usuario.
Cada herramienta disponible para el modelo amplía la superficie de ataque. Una instrucción maliciosa recibida en un documento puede ser interpretada por el agente como una tarea legítima y derivar en la lectura de datos de otro usuario, en el envío de información fuera de la organización o en la ejecución de operaciones no autorizadas en sistemas integrados.
Por ese motivo, la evaluación no se limita a las respuestas del modelo. También se analizan los límites de permiso de cada herramienta, la validación aplicada antes de ejecutar las acciones, el aislamiento entre las sesiones de los usuarios y el comportamiento de la aplicación cuando el modelo recibe instrucciones contradictorias.
Cuando la aplicación con LLM se expone mediante una interfaz Web o APIs, esas capas también se evalúan siempre que formen parte del alcance contratado, lo que ofrece una visión más amplia de la superficie de ataque.
La evaluación se realiza con base en el OWASP Top 10 for LLM Applications 2026, principal referencia internacional para pruebas de seguridad en aplicaciones que utilizan modelos de lenguaje.
Cuando la aplicación se ofrece a través de interfaces Web o de APIs, la evaluación se complementa con el OWASP Web Security Testing Guide (WSTG), el OWASP Top 10 y el OWASP API Security Top 10, según el alcance definido.
Gran parte del trabajo se realiza manualmente por especialistas, utilizando herramientas automatizadas solo como apoyo en las etapas de reconocimiento, mapeo y verificaciones iniciales.
Este enfoque resulta especialmente relevante en aplicaciones con LLM, donde los fallos más significativos dependen del encadenamiento de instrucciones, del contexto de cada conversación y de los permisos asignados a las herramientas – condiciones que los escáneres automatizados no reproducen.
Todas las pruebas se ejecutan de forma controlada, dentro del alcance autorizado por la empresa, buscando minimizar el impacto en el funcionamiento normal de las aplicaciones.
Al finalizar la evaluación entregamos un informe técnico y un informe ejecutivo con toda la información necesaria para apoyar la corrección de las vulnerabilidades identificadas.
El informe incluye:
Además del informe técnico, también entregamos una Carta de Atestación de Pentest, documento que acredita la realización de las pruebas y puede utilizarse como evidencia en auditorías, procesos de cumplimiento, homologación de proveedores y ante clientes y socios comerciales.