Su chatbot responde a clientes, lee documentos y cada vez más ejecuta herramientas en su nombre. NestGovAI es la plataforma con la que lo atacamos como lo haría un adversario real — y luego le mostramos, lado a lado, exactamente qué reveló y qué control lo detuvo.
Cada prueba se ejecuta dos veces — una contra un modelo sin protección y otra a través del pipeline completo de barandillas. Esa comparación es el hallazgo: separa “el modelo simplemente se negó” de “un control suyo realmente lo detuvo”, que es la diferencia entre suerte y seguridad.
Una biblioteca curada y en crecimiento continuo de pruebas adversarias — inyección de prompts, jailbreaks, extracción del prompt del sistema, exfiltración de PII y abuso de herramientas — cada una clasificada por técnica y mapeada a marcos reconocidos.
Un modelo atacante escribe nuevos ataques contra su sistema y un modelo juez califica lo que regresa, ronda tras ronda — para que las pruebas no se limiten a una lista estática contra la que todos los proveedores ya se defienden.
Secuencias tipo Crescendo donde ningún mensaje individual parece un ataque, pero la conversación completa sí lo es — el caso que los filtros de mensaje único son estructuralmente incapaces de detectar.
Instrucciones maliciosas ocultas dentro de documentos que su asistente debe resumir o procesar — el ataque llega como contenido, no como solicitud, evadiendo todo lo que solo inspecciona lo que el usuario escribió.
Pruebas para sistemas de IA que pueden actuar — integraciones de herramientas MCP, llamadas inseguras, falsificación de solicitudes del lado del servidor a través del asistente y autonomía excesiva donde un agente encadena acciones que nadie aprobó.
Un pipeline de controles conectables — detección de inyección y jailbreak, restricción de temas, endurecimiento del prompt del sistema, listas de herramientas permitidas, DLP y redacción de PII, limitación de tasa — cada uno activable de forma independiente para ver cuál sostiene la defensa.
Cada hallazgo es rastreable hasta el prompt exacto enviado, la respuesta recibida y el control que actuó o no. Los informes se exportan en PDF, Word y Excel y llevan un hash de integridad con clave, para verificar meses después que no fueron alterados.
La severidad se califica según el alcance entre modelos y proveedores, si la técnica puede reorientarse a otros temas y la utilidad real de cualquier salida obtenida — no un conteo bruto de prompts que recibieron respuesta.
Los proveedores cambian sus modelos sin avisarle. Cada ejecución se compara con la anterior, de modo que una protección que antes funcionaba y ya no, se marca como una regresión nueva en vez de ser descubierta por un cliente.
Los hallazgos incluyen referencias al OWASP Top 10 para Aplicaciones LLM 2026, al OWASP Top 10 para Aplicaciones Agénticas 2026 (para agentes y uso de herramientas) y a MITRE ATLAS, además de una taxonomía publicada de técnicas de jailbreak — para que su equipo, su auditor y su asegurador lean el mismo vocabulario.
Todo lo que un modelo revele durante las pruebas se redacta por defecto en las transcripciones y solo puede recuperarlo personal explícitamente autorizado, registrando cada acceso. Probar su sistema no debe convertirse en una segunda exposición.
La plataforma, la biblioteca de ataques y los informes son completamente bilingües — los ataques en español se prueban como casos de primera clase, no como traducciones tardías, lo cual importa para organizaciones que sirven a Puerto Rico y América Latina.
Probar el modelo detrás de su asistente y probar el asistente con el que hablan sus clientes son mediciones distintas. Le decimos cuál realizamos, porque un número que en realidad significa “no pudimos determinarlo” es peor que no tener número.
Nosotros proveemos el prompt del sistema y colocamos un secreto marcado, de modo que una divulgación es inequívoca y la comparación con y sin protección aísla exactamente lo que aportan sus controles. Es la medición más sólida y la opción correcta antes de salir a producción.
Frente a un asistente en producción, el prompt del sistema es suyo y permanece en sus servidores — lo probamos como lo haría un atacante externo, e informamos lo que ese método puede y no puede establecer, en lugar de presentar una medición más débil bajo un nombre más fuerte.
NestGovAI es la plataforma de evaluación interna de CyberNest Secure, utilizada para ejecutar compromisos de AI red teaming. Las pruebas adversarias se realizan únicamente contra sistemas que usted posee o está explícitamente autorizado a probar, bajo un alcance de compromiso por escrito. Los hallazgos apoyan la reducción de riesgo y la madurez de gobernanza y no garantizan el cumplimiento ni la ausencia de debilidades no descubiertas.
Definimos el alcance de un compromiso de AI red teaming contra su chatbot, aplicación LLM o agente — y le mostramos la evidencia.
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