Seguridad y cumplimiento de IA — Protege tus sistemas inteligentes
Tus modelos de IA son activos críticos — y están expuestos a ataques que tu equipo de seguridad tradicional no sabe detectar. Opsio protege tus sistemas de IA contra ataques adversariales, envenenamiento de datos, robo de modelos y fugas de datos de entrenamiento, garantizando además el cumplimiento del AI Act y el RGPD.
Más de 100 organizaciones en 6 países confían en nosotros
100 %
Cumplimiento AI Act
< 24 h
Detección de ataques
95 %+
Ataques bloqueados
6-10 sem
Implementación
Qué incluye
Evaluación de seguridad de IA
Análisis exhaustivo de la superficie de ataque de tus sistemas de IA basado en OWASP ML Top 10 y MITRE ATLAS. Evaluamos modelos, pipelines de datos, APIs de inferencia, acceso a datos de entrenamiento y configuración de infraestructura. Entregable: informe de vulnerabilidades con priorización y plan de remediación.
Protección contra ataques adversariales
Implementamos defensas contra ataques adversariales: adversarial training, input validation, feature squeezing y detección de inputs fuera de distribución. Probamos la robustez de tus modelos con frameworks como Adversarial Robustness Toolbox (ART) y CleverHans para validar la efectividad de las defensas.
Seguridad de datos de entrenamiento
Protegemos los datos de entrenamiento contra envenenamiento, exfiltración y acceso no autorizado. Implementamos anonimización, privacidad diferencial, control de acceso granular, integridad de datasets y detección de anomalías en los datos. Garantizamos cumplimiento del RGPD y la LOPD-GDD en todo el pipeline de datos.
Defensa contra prompt injection
Para chatbots y aplicaciones basadas en LLMs, implementamos controles contra prompt injection, jailbreaking y data leakage: sandboxing de prompts, filtrado de inputs y outputs, guardrails semánticos y monitorización de conversaciones sospechosas. Protegemos contra los ataques más comunes contra GPT-4, Claude y modelos similares.
Monitorización de amenazas IA
Monitorización continua de tus sistemas de IA para detectar ataques en tiempo real: patterns anómalos de consultas a APIs, intentos de extracción de modelo, inputs adversariales, drift inducido por envenenamiento y accesos no autorizados a pipelines de entrenamiento. Integración con tu SIEM existente.
Cumplimiento AI Act y RGPD
Verificamos que tus sistemas de IA cumplen los requisitos de seguridad del AI Act (artículo 15), los principios de protección de datos del RGPD en pipelines ML, los controles del ENS para IA en la administración pública y los requisitos de NIS2 para IA como infraestructura crítica.
Consulta gratuita
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Nuestra migración a AWS ha sido un viaje que comenzó hace muchos años, resultando en la consolidación de todos nuestros productos y servicios en la nube. Opsio, nuestro socio de migración AWS, ha sido fundamental para ayudarnos a evaluar, movilizar y migrar a la plataforma, y estamos increíblemente agradecidos por su apoyo en cada paso.
Roxana Diaconescu
CTO · SilverRail Technologies
Seguridad de IA que protege tus modelos y datos
Los sistemas de IA introducen una superficie de ataque completamente nueva que las defensas de ciberseguridad tradicionales no cubren. Los ataques adversariales pueden engañar a modelos de visión artificial con perturbaciones invisibles al ojo humano. El envenenamiento de datos de entrenamiento puede sesgar modelos de decisión sin dejar rastro. El prompt injection puede hacer que un chatbot revele información confidencial. Y la extracción de modelos permite a un atacante robar tu propiedad intelectual con solo consultas a tu API. Los equipos de seguridad tradicionales no están preparados para estas amenazas. Opsio protege tus sistemas de IA con un enfoque integral basado en el OWASP Machine Learning Security Top 10, el MITRE ATLAS y el NIST AI Risk Management Framework. Evaluamos las vulnerabilidades específicas de tus modelos, implementamos controles de seguridad adaptados y monitorizamos continuamente para detectar ataques en tiempo real. Todo ello alineado con los requisitos de seguridad del AI Act europeo y las mejores prácticas del INCIBE.
La seguridad de IA no es una capa que se añade al final — debe diseñarse desde el principio del ciclo de vida del modelo. Desde la selección y protección de los datos de entrenamiento, pasando por el hardening del pipeline de entrenamiento, hasta la protección de los endpoints de inferencia en producción. Nuestro enfoque cubre todo el ciclo de vida: seguridad en el diseño, protección en el entrenamiento, defensa en producción y respuesta ante incidentes.
En el contexto regulatorio español, la seguridad de IA no es opcional. El AI Act exige medidas de ciberseguridad para sistemas de alto riesgo, el RGPD requiere protección de datos personales en pipelines de ML, el ENS establece requisitos de seguridad para sistemas de la administración pública, y la NIS2 incluye la IA como infraestructura crítica en sectores regulados. Un enfoque integral de seguridad de IA aborda todos estos requisitos de forma coordinada.
Problemas que detectamos con frecuencia: APIs de modelos sin autenticación ni rate limiting, datos de entrenamiento con información personal sin anonimizar, modelos en producción sin monitorización de ataques adversariales, ausencia de controles contra prompt injection en chatbots, pipelines de entrenamiento accesibles a usuarios no autorizados, y falta de procedimientos de respuesta ante incidentes de IA. Si no estás seguro del estado de seguridad de tu IA, es hora de evaluarlo.
Nuestro equipo combina experiencia en ciberseguridad y machine learning para ofrecer un servicio que otros proveedores no pueden. Los equipos de seguridad tradicionales no entienden las amenazas específicas de IA, y los equipos de data science no tienen experiencia en seguridad defensiva. Opsio une ambas disciplinas para proteger tus sistemas de IA de forma efectiva y cumplir con toda la normativa aplicable en España y la UE. Lecturas destacadas de nuestra base de conocimiento: Cumplimiento de la seguridad en la nube para fabricantes: una guía estratégica, Supervisión de la seguridad en la nube para Azure y AWS: Cómo Opsio protege tu infraestructura en la nube, and Cómo protege tu empresa la seguridad gestionada para puntos finales. Servicios Opsio relacionados: Desarrollo de AI Chatbots — Asistentes inteligentes para tu negocio, y Control de calidad automatizado - Sistemas de control de calidad impulsados por AI.
Comparación con Opsio
| Capacidad | Sin seguridad IA | Seguridad IT genérica | Seguridad IA Opsio |
|---|---|---|---|
| Protección adversarial | Ninguna | No cubierta | Adversarial training + detección |
| Seguridad de datos ML | Sin control | Cifrado básico | Cifrado + anonimización + integridad |
| Defensa prompt injection | Ninguna | Filtrado básico | Defensa en profundidad completa |
| Monitorización de ataques IA | Inexistente | No específica | Detección en tiempo real + SOC |
| Cumplimiento AI Act (art. 15) | No cumple | Parcial | Completo y documentado |
| Red team de IA | No realizado | No disponible | Anual + bajo demanda |
| Coste de un incidente | Potencialmente millones | Reducción parcial | Riesgo minimizado |
¿Listo para empezar?
Lo que obtiene
Precios y niveles de inversión
Precios transparentes. Sin tarifas ocultas. Cotizaciones basadas en alcance.
Evaluación de seguridad IA
€15.000–€30.000
2-3 semanas
Implementación de controles
€25.000–€60.000
Más popular — protección completa
Monitorización y red team
€5.000–€12.000/mes
Protección continua
Precios transparentes. Sin tarifas ocultas. Cotizaciones basadas en alcance.
¿Preguntas sobre precios? Discutamos sus requisitos específicos.
Por qué elegir los servicios en la nube de Opsio
Doble expertise
Combinamos ciberseguridad y machine learning — los dos conocimientos necesarios para proteger IA que ningún proveedor generalista ofrece.
Frameworks reconocidos
Basamos nuestro trabajo en OWASP ML Top 10, MITRE ATLAS y NIST AI RMF — no en checklist improvisados.
Cumplimiento integral
AI Act, RGPD, LOPD-GDD, ENS, NIS2 e INCIBE — un solo enfoque para toda la regulación aplicable en España.
Protección proactiva
No esperamos a que te ataquen — identificamos y remediamos vulnerabilidades antes de que sean explotadas.
Red team de IA
Nuestro equipo de red team simula ataques reales contra tus modelos para validar la efectividad de las defensas.
Monitorización 24/7
Detección continua de amenazas específicas de IA integrada con tu SOC y SIEM existentes.
¿Aún no está seguro? Comience con un piloto.
Comience con una evaluación enfocada de dos semanas. Vea resultados reales antes de comprometerse. Si continúa, el costo del piloto se acredita a su proyecto.
Nuestro proceso de entrega en 4 fases
Evaluación de seguridad
Análisis exhaustivo de la superficie de ataque de tus sistemas de IA con OWASP ML Top 10 y MITRE ATLAS. Entregable: informe de vulnerabilidades y plan de remediación. Plazo: 2-3 semanas.
Diseño de controles
Diseñamos la arquitectura de seguridad de IA: defensas contra ataques adversariales, protección de datos, controles de acceso y monitorización. Plazo: 2-3 semanas.
Implementación
Implementamos los controles de seguridad: hardening de APIs, protección de pipelines, defensas adversariales, guardrails para LLMs y monitorización. Plazo: 3-5 semanas.
Red team y operaciones
Simulamos ataques contra tus sistemas de IA para validar las defensas y configuramos monitorización continua integrada con tu SOC. Plazo: 1-2 semanas + continuo.
Puntos clave
- Evaluación de seguridad de IA
- Protección contra ataques adversariales
- Seguridad de datos de entrenamiento
- Defensa contra prompt injection
- Monitorización de amenazas IA
Industrias atendidas por Opsio
Banca
Protección de modelos de scoring y detección de fraude contra ataques adversariales y envenenamiento, cumpliendo con el Banco de España y la EBA.
Sanidad
Seguridad de modelos de diagnóstico y tratamiento con protección de datos sanitarios conforme al RGPD y la regulación sanitaria.
Administración pública
Seguridad de sistemas de IA en servicios públicos cumpliendo con el ENS, NIS2 y los requisitos de transparencia del AI Act.
Energía
Protección de modelos de predicción y optimización en infraestructuras críticas del sector energético conforme a NIS2.
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Seguridad y cumplimiento de IA — Protege tus sistemas inteligentes — Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las principales amenazas de seguridad para la IA?
Las principales amenazas incluyen: ataques adversariales (inputs manipulados que engañan al modelo), envenenamiento de datos de entrenamiento (datos maliciosos que sesgan el modelo), extracción de modelos (robo de propiedad intelectual mediante consultas a la API), prompt injection (manipulación de chatbots para que ejecuten instrucciones maliciosas), evasión de modelos (técnicas para evitar la detección), y exfiltración de datos de entrenamiento (reconstrucción de datos privados a partir del modelo). El OWASP ML Top 10 es la referencia estándar para estas amenazas.
¿Qué es un ataque adversarial?
Un ataque adversarial consiste en modificar un input de forma imperceptible para que un modelo de IA produzca un resultado incorrecto. Por ejemplo, añadir perturbaciones invisibles a una imagen puede hacer que un modelo de visión artificial clasifique un gato como un avión, o que un modelo de conducción autónoma ignore una señal de stop. Estos ataques son especialmente peligrosos porque son difíciles de detectar y pueden tener consecuencias graves en sistemas críticos. Nuestras defensas incluyen adversarial training, validación de inputs y detección de anomalías.
¿Cuánto cuesta un programa de seguridad de IA?
Una evaluación de seguridad de IA cuesta entre €15.000 y €30.000 (2-3 semanas) e incluye un análisis completo de vulnerabilidades con plan de remediación. La implementación de controles de seguridad va de €25.000 a €60.000 dependiendo del número de modelos, la complejidad de la infraestructura y los requisitos de cumplimiento. La monitorización continua y red team periódico cuesta entre €5.000 y €12.000 al mes. El ROI es claro: el coste de un incidente de seguridad de IA supera con creces la inversión en protección.
¿Qué exige el AI Act en materia de seguridad?
El artículo 15 del AI Act establece que los sistemas de IA de alto riesgo deben diseñarse con un nivel adecuado de precisión, robustez y ciberseguridad. Esto incluye: resistencia a ataques adversariales, protección contra manipulación de datos, mecanismos de fallback ante fallos, y medidas para prevenir y detectar intentos de manipulación. Las medidas de seguridad deben ser proporcionales al nivel de riesgo y documentarse en la documentación técnica obligatoria.
¿Cómo protegéis los chatbots contra prompt injection?
Implementamos una defensa en profundidad contra prompt injection que incluye: sandboxing del system prompt para que sea inaccesible al usuario, filtrado de inputs maliciosos conocidos, validación semántica de las respuestas del modelo, guardrails que bloquean la divulgación de información sensible, rate limiting para prevenir extracción automatizada, logging de todas las conversaciones para auditoría, y monitorización en tiempo real de patrones sospechosos. Probamos nuestras defensas con técnicas de red team específicas para LLMs.
¿Es necesario proteger los datos de entrenamiento?
Absolutamente. Los datos de entrenamiento son un activo crítico y un vector de ataque. Un atacante que acceda o manipule tus datos de entrenamiento puede sesgar tu modelo sin que lo detectes (envenenamiento), extraer datos personales del modelo entrenado (membership inference), o robar propiedad intelectual de tu dataset. Además, el RGPD exige la protección de datos personales en todo el pipeline ML. Implementamos cifrado, control de acceso, integridad de datos, anonimización y privacidad diferencial.
¿Podéis integraros con nuestro SOC existente?
Sí, nuestros controles de monitorización de seguridad de IA se integran con tu SOC y SIEM existentes (Splunk, Sentinel, QRadar, Elastic). Generamos alertas específicas de IA que se canalizan a tu flujo de respuesta a incidentes habitual: intentos de prompt injection, patterns de extracción de modelos, inputs adversariales detectados y accesos anómalos a pipelines de entrenamiento. Tu equipo de SOC recibe formación específica para triagear alertas de seguridad de IA.
¿Hacéis red team específico de IA?
Sí, nuestro servicio de red team de IA simula ataques reales contra tus modelos y sistemas: ataques adversariales contra modelos de visión y NLP, prompt injection contra chatbots, intentos de extracción de modelos vía API, envenenamiento de datos si hay vectores de entrada, y ataques de evasión contra modelos de detección. Los resultados se documentan con evidencias y recomendaciones de mejora. Recomendamos ejercicios de red team de IA al menos una vez al año o tras cambios significativos en los modelos.
¿Cómo afecta NIS2 a la seguridad de IA?
La Directiva NIS2 incluye la IA como parte de las infraestructuras y servicios digitales que deben protegerse en sectores esenciales e importantes. Las empresas en sectores como energía, transporte, banca, sanidad y administración pública que utilicen IA en sus operaciones críticas deben incluir la seguridad de IA en sus políticas de gestión de riesgos, notificar incidentes de seguridad de IA que afecten a servicios esenciales y demostrar medidas de seguridad adecuadas ante las autoridades competentes.
¿Qué diferencia hay entre seguridad de IA y seguridad IT tradicional?
La seguridad IT tradicional protege infraestructura, redes y aplicaciones contra amenazas conocidas (malware, phishing, exploits). La seguridad de IA aborda amenazas específicas de machine learning que no existen en software convencional: manipulación de inputs para engañar modelos, envenenamiento de datos de entrenamiento, robo de modelos como propiedad intelectual, y explotación de la capacidad generativa de LLMs. Un firewall no protege contra un ataque adversarial, y un antivirus no detecta prompt injection. Necesitas controles específicos de seguridad de IA.
¿Más preguntas? Nuestro equipo está listo para ayudar.
¿Sabes si tus modelos de IA son seguros?
Los ataques a sistemas de IA son reales y crecientes. Solicita una evaluación de seguridad de IA gratuita.
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