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En TTPSEC® diseñamos, implementamos y gestionamos estrategias de ciberseguridad especializadas para entornos de Inteligencia Artificial, asegurando la confidencialidad, integridad, disponibilidad y trazabilidad de 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.
Diseño de políticas de IA Responsable y Segura.
Implementación de frameworks de gobernanza de IA.
Integración de seguridad en el ciclo MLOps (DevSecMLOps).
Roadmap de madurez de seguridad IA.
Descripción:
Análisis integral de riesgos específicos de IA y Machine Learning, incluyendo:
Mapeo de amenazas según MITRE ATLAS.
Revisión de alineamiento con NIST AI Risk Management Framework y ISO/IEC 42001.
Gap Assessment frente a la Ley Marco de Ciberseguridad de Chile y regulaciones sectoriales.
Priorización de riesgos y plan de remediación.
Descripción:
Verificación de integridad y procedencia de datasets (Data Provenance).
Evaluación de vulnerabilidades en modelos (Model Inversion, Data Poisoning, Membership Inference).
Pruebas de robustez ante ataques adversariales (Adversarial Examples).
Validación de bias y ética algorítmica.
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 API.
Ataques contra LLMs y sistemas generativos (Prompt Injection, Jailbreaks, Data Exfiltration).
Descripción:
Implementación de detección temprana de anomalías en pipelines de IA.
Monitorización en tiempo real de integridad de modelos.
Correlación de eventos IA con SIEM/SOC.
Endurecimiento de endpoints que ejecutan cargas de 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.
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.
Descripción:
Pruebas de resistencia a Prompt Injection y ataques de contexto.
Filtrado y sanitización de entradas de usuario.
Monitorización de fugas de información sensible.
Controles para prevenir uso indebido del modelo.
Descripción:
Cursos para desarrolladores, data scientists y equipos de TI/OT.
Talleres de ataque y defensa de IA.
Capacitación en normativas y estándares.
Simulaciones de incidentes con IA (Tabletop & Live Labs).