Seguridad de IA / Análisis técnico
IA adversarial y riesgos reales para modelos ML
Perturbaciones, data poisoning, extracción de modelos, membership inference y prompt injection requieren controles durante todo el ciclo MLOps.
Por qué importa
La exposición no depende de una sola herramienta, sino de cómo se conectan personas, procesos, arquitectura y capacidad de respuesta. La evaluación debe partir del riesgo operacional real y terminar en acciones verificables.
Puntos de control
- MITRE ATLAS
- OWASP AI Security
- NIST AI RMF
Aplicación práctica
TTPSEC contrasta estos elementos con evidencia, prioriza brechas por impacto y esfuerzo, y los convierte en un roadmap que puede defenderse ante equipos técnicos, gerencia y directorio.
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