Seguridad de aplicaciones LLM en España

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La seguridad de aplicaciones LLM en España protege tu chatbot o tu asistente interno frente a los riesgos propios de trabajar con modelos de lenguaje: prompt injection, fuga de datos a través de las respuestas, control de acceso en sistemas RAG y agentes con permisos excesivos. Aplicamos el OWASP Top 10 para LLM, guardarraíles de entrada y salida, y red teaming con herramientas como promptfoo y garak.

  • OWASP Top 10 para LLM aplicado de forma concreta
  • Control de acceso por documento en sistemas RAG
  • Red teaming con promptfoo y garak antes de producción
  • OWASP Top 10 para aplicaciones LLM
    Marco
  • red teaming con promptfoo y garak
    Pruebas
  • documentos y prompts alojados en la UE
    Datos
  • en EUR, con IVA del 21% desglosado
    Facturación

El OWASP Top 10 para LLM, aplicado a tu caso

El catálogo OWASP para aplicaciones LLM recoge los riesgos que no existían en el desarrollo web clásico: prompt injection, donde una instrucción oculta en el contenido que procesa el modelo lo hace saltarse sus reglas; manejo inseguro de las respuestas del modelo, que pueden ejecutarse o mostrarse sin validar; fuga de datos sensibles a través de lo que el modelo responde; y agentes con permisos excesivos, capaces de ejecutar acciones reales —enviar un correo, modificar un registro— sin suficiente supervisión. Revisamos tu aplicación concreta contra esta lista, no una checklist genérica, y priorizamos según qué acciones puede realmente ejecutar tu asistente.

Ataque y defensa: cómo se explota y cómo se contiene

Un atacante puede introducir una instrucción maliciosa dentro de un documento, un correo o una página web que tu asistente procese, para que actúe contra las reglas que le diste —revelar datos, ejecutar una acción no autorizada— sin que el usuario legítimo lo note. En el lado defensivo aplicamos guardarraíles de entrada y de salida: filtrado y redacción de datos personales antes de que lleguen al modelo o se muestren en la respuesta, límites de tasa contra el abuso automatizado, y control de acceso por documento en los sistemas RAG, de forma que nadie reciba fragmentos a los que no tiene derecho de acceso, aunque el modelo los tenga indexados.

Red teaming antes de producción y registro de prompts

Antes de lanzar una aplicación con IA a producción, la sometemos a red teaming con herramientas como promptfoo y garak: intentos sistemáticos de prompt injection, de extracción de instrucciones internas y de fuga de datos, documentados con resultado y corrección aplicada. Mantenemos además un registro de prompts y respuestas para poder auditar incidentes después de que ocurran, con el mismo criterio de residencia de datos en la UE que aplicamos al resto de tu infraestructura, y con conciencia de los requisitos que introduce el Reglamento europeo de IA (AI Act) según el uso de tu aplicación.

Cada suscripción incluye horas mensuales de DevOps, CyberSecurity y Programación: 1 h desde el plan cPanel Advanced, 1–8 h en VPS, entre 5 y 10 h en servidores dedicados según el plan y 10 h en servidores GPU. Las horas se solicitan desde el panel de cliente, no se acumulan al mes siguiente, y lo que supera la cuota se acepta y se factura por separado.

Cómo trabajamos

  1. Describes tu aplicación desde el panel

    Solicitas la revisión en Servicios DevOps, describiendo qué hace tu asistente, qué datos consulta y qué acciones puede ejecutar.

  2. Evaluamos contra el OWASP Top 10 LLM

    Revisamos prompt injection, control de acceso en RAG, manejo de las respuestas del modelo y permisos de cualquier agente asociado.

  3. Aplicamos guardarraíles y red teaming

    Configuramos filtrado de entrada y salida, control de acceso por documento, y ejecutamos red teaming con promptfoo y garak.

  4. Dejamos registro y plan de respuesta

    Activamos el registro de prompts y respuestas, y documentamos qué hacer si se detecta un intento de fuga o abuso del asistente.

Casos de uso

Despacho de abogados con asistente interno

Un despacho con un asistente que consulta expedientes internos necesita que cada abogado solo reciba fragmentos de los casos a los que tiene acceso asignado, nunca de otros clientes.

E-commerce con chatbot de atención al cliente

Una tienda online con chatbot público limita qué acciones reales puede ejecutar el asistente —consultar un pedido, no modificar datos de pago— y filtra intentos de manipulación en las consultas.

Consultora que ofrece un asistente a sus clientes

Una consultora que da acceso a un asistente con documentos de cada cliente aplica control de acceso por documento, para que ningún cliente reciba información de otro por error del modelo.

Tecnologías

  • promptfoo
  • garak
  • Llama Guard
  • Presidio (redacción PII)
  • Qdrant con control de acceso
  • OWASP LLM Top 10

Preguntas frecuentes

  • ¿Qué es el prompt injection?

    Es una técnica en la que un atacante introduce una instrucción oculta dentro del contenido que procesa tu modelo —un documento, un correo, una página web— para que ignore sus reglas originales y actúe según la instrucción inyectada, sin que el usuario legítimo lo perciba.

  • ¿Qué es el OWASP Top 10 para LLM?

    Es el catálogo de los diez riesgos más relevantes en aplicaciones que usan modelos de lenguaje: prompt injection, manejo inseguro de las respuestas del modelo, fuga de datos sensibles, agentes con permisos excesivos, entre otros. Lo usamos como marco de revisión de tu aplicación concreta.

  • ¿Cómo evitar que un chatbot filtre datos?

    Con guardarraíles de entrada y salida: redacción de datos personales antes de que lleguen al modelo o antes de mostrarse en la respuesta, control de acceso por documento en sistemas RAG, y límites claros sobre qué información puede consultar cada usuario del asistente.

  • ¿Qué exige la Ley de IA de la UE (AI Act)?

    Depende del nivel de riesgo de tu aplicación: desde transparencia básica sobre el uso de IA hasta requisitos más estrictos de evaluación y documentación para sistemas de mayor riesgo. Diseñamos el registro de prompts y el control de acceso pensando en poder documentar ese cumplimiento.

  • ¿Cómo auditar una aplicación con IA?

    Con red teaming sistemático —intentos documentados de prompt injection y de fuga de datos, con herramientas como promptfoo y garak— y con un registro de prompts y respuestas que permita reconstruir qué pasó si se detecta un incidente después del hecho.

  • ¿Qué es la seguridad RAG?

    Un sistema RAG (generación aumentada por recuperación) responde usando documentos indexados; sin control de acceso, puede devolver fragmentos de documentos a los que el usuario no debería acceder. La seguridad RAG añade ese control por documento, además de auditar qué se indexó y por qué.

¿Tu chatbot podría filtrar datos que no debería?

Revisamos tu aplicación contra el OWASP Top 10 para LLM y aplicamos guardarraíles antes de producción, con las horas incluidas.

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