La seguridad en la inteligencia artificial es un desafío cada vez más urgente. Organizaciones que desarrollan o integran sistemas basados en IA requieren mecanismos confiables para evaluar riesgos, detectar vulnerabilidades y garantizar el cumplimiento de buenas prácticas. CiberIA Auditor es una plataforma concebida para cubrir esta necesidad y su demostración interactiva ilustra paso a paso cómo se realizaría una auditoría técnica de seguridad sobre distintos modelos de IA.

Selección del sistema objetivo: el primer paso es elegir el tipo de sistema de IA a evaluar. CiberIA Auditor permite cuatro opciones principales: LLM API para endpoints de grandes modelos de lenguaje, Chatbot para asistentes conversacionales, Vision Model para sistemas de procesamiento de imágenes y Robotics LLM para agentes embebidos con capacidades de lenguaje. Esta flexibilidad posibilita adaptar las pruebas al caso de uso real y a las superficies de ataque específicas de cada tipo de modelo.

Selección del paquete de pruebas: una vez definido el sistema, el auditor elige un test pack según el foco de seguridad deseado. Cada pack contiene decenas de casos diseñados para explorar vulnerabilidades concretas: Jailbreak y Prompt Injection con 45 pruebas para evaluar la resistencia a esquemas de bypass y a inyecciones maliciosas, Reconocimiento de Riesgos con 32 pruebas para medir la capacidad de identificar y rechazar peticiones dañinas, Coherencia e Integridad con 38 pruebas para valorar consistencia y veracidad en respuestas conversacionales y Resiliencia Adversaria con 41 pruebas para examinar robustez frente a manipulaciones sofisticadas y escenarios límite. Este enfoque modular permite crear suites personalizadas acorde a las necesidades de cada organización.

Configuración de parámetros de evaluación: antes de lanzar la auditoría se configuran parámetros técnicos como número de prompts de prueba, nivel de estrictness o umbral de tolerancia y tiempo límite de ejecución. Estas variables determinan la profundidad de la auditoría y el equilibrio entre exhaustividad y eficiencia.

Ejecución y monitoreo en tiempo real: durante la auditoría la plataforma muestra un registro de actividad en tiempo real con etapas visibles como inicialización, carga de vectores de prueba, establecimiento de conexiones seguras y ejecución por lotes con porcentajes de pruebas aprobadas y fallidas. Este log aporta trazabilidad y visibilidad técnica en cada fase del proceso.

Resultados y métricas: al finalizar la evaluación la demo genera un informe técnico con varios niveles de detalle: puntuación global, resumen de pruebas con estados pasadas, advertencias y fallidas, gráficos de seguridad como radar de dimensiones evaluadas y barras por categoría, además de resultados pormenorizados por prueba Ejemplos de métricas típicas incluyen intentos directos de jailbreak con 92 por ciento de casos mitigados, inyección indirecta 78 por ciento, bypass por role play 85 por ciento y manipulación contextual 45 por ciento. Estos datos permiten priorizar mitigaciones.

Conclusiones y recomendaciones: el informe no se limita a mostrar puntuaciones sino que ofrece hallazgos críticos y recomendaciones accionables, por ejemplo mejorar filtros contra prompt injection, fortalecer detección de ingeniería social, implementar controles para mitigar manipulación contextual y endurecer políticas de acceso a APIs. El usuario puede exportar el informe en PDF para documentar y compartir hallazgos con equipos técnicos y de seguridad.

Línea temporal de eventos: además de los resultados, la demo incluye un Event Timeline que registra cronológicamente todos los parámetros y acciones de la sesión desde la configuración inicial hasta la finalización, mejorando la trazabilidad y la capacidad de auditoría interna.

Limitaciones y alcance: la demostración de CiberIA Auditor usa datos simulados y no reemplaza una auditoría de producción completa, pero representa fielmente el flujo técnico aplicable en entornos reales. Su estructura modular y métricas detalladas ofrecen una visión clara para evaluar seguridad, fiabilidad, robustez e integridad de sistemas de IA.

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