Servicios de Ciberseguridad para Inteligencia Artificial

En TTPSEC® diseñamos, implementamos y gestionamos estrategias de ciberseguridad especializadas para entornos de Inteligencia Artificial, asegurando la confidencialidad, integridad, disponibilidad y trazabilidad de los datos, modelos y pipelines de IA.

Nuestra propuesta integra estándares internacionales, compliance regulatorio y metodologías avanzadas de Red/Blue/Purple Team para proteger desde el desarrollo hasta la operación en producción, alineándonos con NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 y la Ley Marco de Ciberseguridad de Chile.

Consultoría Estratégica de IA Segura

Implementación de ISO 42.001
Diseño de políticas de IA responsables y seguras.
Implementación de frameworks de gobernanza de IA.
Integración de la seguridad en el ciclo de MLOps (DevSecMLOps).
Roadmap de madurez en seguridad de IA.

Catálogo de Servicios Especializados en Ciberseguridad para IA

1. Evaluación de Riesgos y Compliance en IA:

Descripción:
Análisis integral de riesgos específicos de IA y Machine Learning, incluyendo:

Mapeo de amenazas según el MITRE ATLAS.
Revisión del alineamiento con el NIST AI Risk Management Framework y la ISO/IEC 42001.
Gap Assessment frente a la Ley Marco de Ciberseguridad de Chile y a las regulaciones sectoriales.
Priorización de riesgos y plan de remediación.

2. Auditoría de Seguridad de Modelos y Datasets:

Descripción:

Verificación de la integridad y la procedencia de los datasets (Data Provenance).
Evaluación de vulnerabilidades en modelos (Model Inversion, Data Poisoning, Membership Inference).
Pruebas de robustez frente a ataques adversariales (Adversarial Examples).
Validación de bias y ética algorítmica.

3. Red Team IA

Descripción:

Simulación controlada de ataques contra entornos de IA, incluyendo:

Manipulación de datos de entrenamiento.
Evasión de modelos de clasificación.
Ingeniería inversa de modelos expuestos por la API.
Ataques contra LLMs y sistemas generativos (Prompt Injection, Jailbreaks, Data Exfiltration).

4. Blue Team IA

Descripción:

Implementación de la detección temprana de anomalías en pipelines de IA.
Monitorización en tiempo real de la integridad de los modelos.
Correlación de eventos de IA con SIEM/SOC.
Endurecimiento de los endpoints que ejecutan cargas de IA.

5. Seguridad de Infraestructura para IA

Descripción:

Segmentación de redes para entornos de entrenamiento y producción.
Configuración segura de GPU clusters y entornos cloud (Azure AI, AWS SageMaker, Google Vertex AI).
Gestión segura de API Keys y secretos.
Protección de contenedores y entornos Kubernetes para IA.

6. Seguridad de Infraestructura para IA

Descripción:

Segmentación de redes para entornos de entrenamiento y producción.
Configuración segura de GPU clusters y entornos cloud (Azure AI, AWS SageMaker, Google Vertex AI).
Gestión segura de API Keys y secretos.
Protección de contenedores y entornos Kubernetes para IA.