Seguridad de IA Ofensiva vs. Defensiva

Los sistemas de IA como ChatGPT y Claude han cambiado la ciberseguridad para siempre. Estos sistemas son objetivos para los hackers, armas para ataques y herramientas defensivas al mismo tiempo. Los métodos de seguridad tradicionales no pueden manejar esta complejidad, poniendo en grave riesgo los datos, sistemas y usuarios de las organizaciones.

Los criminales ahora usan la IA para crear correos electrónicos de phishing perfectos, encontrar automáticamente vulnerabilidades de software y construir malware que se modifica a sí mismo para evitar la detección. Los equipos de seguridad no pueden seguir el ritmo porque los sistemas de IA aprenden constantemente, procesan lenguaje impredecible y trabajan en múltiples entornos de nube. Las viejas herramientas de seguridad fueron construidas para software predecible, no para sistemas que toman decisiones basadas en probabilidad y patrones.

Los sistemas de IA fallan de formas nuevas y peligrosas: crean información falsa creíble, filtran secretos cuando se les pide inteligentemente y pueden ser engañados para que ignoren las reglas de seguridad a través del “jailbreaking”. Para mantenerse seguras, las organizaciones necesitan tanto defensas fuertes para detener los ataques en tiempo real como herramientas de prueba ofensivas para encontrar vulnerabilidades antes de que lo hagan los hackers. Este enfoque combinado es ahora esencial, no opcional.

Por Qué Está Cambiando el Paradigma de la Seguridad de la IA

El núcleo del desafío radica en la naturaleza inherente de la IA Generativa. A diferencia del software tradicional, que sigue una ruta de ejecución predecible y basada en reglas, los LLMs son sistemas probabilísticos. No predeterminan sus salidas; en su lugar, las generan basándose en patrones estadísticos aprendidos de vastos conjuntos de datos. Este dinamismo es su mayor fortaleza y su debilidad más profunda.

Los atacantes han sido rápidos en explotar esta naturaleza probabilística. Están yendo más allá de los simples ataques de fuerza bruta. Ahora, están usando la IA para mejorar sus habilidades en tres áreas principales:

1. Escala y Velocidad: La IA permite a los atacantes automatizar procesos que antes eran manuales y consumían mucho tiempo. Por ejemplo, una IA puede crear miles de correos electrónicos de phishing únicos en solo minutos. Cada correo electrónico puede adaptarse a una persona u organización específica. Esto aumenta enormemente las posibilidades de un ataque exitoso.

2. Sofisticación y Evasión: La IA se puede usar para crear malware polimórfico y metamórfico que cambia constantemente su código para evadir las herramientas de detección basadas en firmas. El fuzzing impulsado por IA puede descubrir vulnerabilidades novedosas en software y APIs con una velocidad sin precedentes.

3. Explotación del Elemento Humano: La IA Generativa sobresale en imitar la conversación y el comportamiento humanos. Esto ha llevado a una nueva generación de ataques de ingeniería social, incluidos videos deepfake e clones de voz hiperrealistas utilizados para el fraude del CEO, y estafas altamente adaptativas impulsadas por chatbots que pueden mantener conversaciones convincentes con las víctimas durante períodos prolongados.

En el lado defensivo, la presión es inmensa. Los equipos de seguridad están lidiando con una superficie de ataque que no solo se está expandiendo, sino que también está en constante cambio. El comportamiento de un LLM puede cambiar sutilmente con cada actualización de modelo o ciclo de ajuste fino. Una entrada que fue benigna ayer podría desencadenar una vulnerabilidad hoy.

Este estado dinámico hace que las posturas de seguridad tradicionales y estáticas sean obsoletas. Los modos de fallo ya no son binarios simples como "acceso concedido" o "acceso denegado". En su lugar, son matizados y contextuales:

• Manipulación Semántica: Un atacante puede usar un fraseo inteligente para eludir los filtros de seguridad de un modelo sin usar ninguna palabra clave de la lista negra.

• Fuga de Datos: Un modelo puede compartir accidentalmente información sensible de sus datos de entrenamiento al responder una simple pregunta.

• Vulnerabilidades Instruccionales: Las instrucciones del sistema que rigen el comportamiento de un modelo pueden ser anuladas o ignoradas a través de técnicas avanzadas de inyección de prompt.

• Alucinaciones y Fabricaciones: Los modelos pueden generar información incorrecta o engañosa con alta confianza, lo que puede tener graves consecuencias en dominios como la atención médica, las finanzas y los servicios legales. Para asegurar estos sistemas, debemos ir más allá de una postura reactiva y adoptar una mentalidad proactiva y adversaria. Necesitamos pensar como el atacante, anticipar sus movimientos y construir defensas que coincidan con las amenazas dinámicas e inteligentes que buscan detener. Esto requiere una profunda comprensión tanto de la seguridad de IA ofensiva como defensiva.

¿Qué es la Seguridad de IA Ofensiva?

La seguridad de IA ofensiva implica el uso de técnicas de IA para simular, identificar y ejecutar ataques en sistemas de IA. Es una práctica de hacking ético y pruebas adversarias específicamente adaptadas a las vulnerabilidades únicas de los modelos de aprendizaje automático y la infraestructura que los soporta.

La IA Ofensiva en Manos de los Atacantes

Desde la perspectiva de un actor de amenazas, la IA ofensiva es un multiplicador de fuerza. Proporciona un conjunto de herramientas potentes para mejorar la eficacia y la escala de sus operaciones. Un excelente ejemplo de esto es la evolución de las técnicas de jailbreaking. Los primeros jailbreaks a menudo eran rudimentarios, basándose en comandos simples como "actúa como mi abuela fallecida" para engañar a un modelo para que ignorara sus protocolos de seguridad. Los métodos actuales son mucho más sofisticados. Considere el Ataque de Cámara de Eco (Echo Chamber Attack), un método de jailbreak de múltiples turnos que ha demostrado tasas de éxito alarmantes contra modelos de frontera líderes como GPT-4o y Gemini 1.5. Este ataque no se basa en palabras clave tóxicas obvias o formato inusual. En cambio, involucra al modelo en una conversación aparentemente benigna y de múltiples turnos. A lo largo de varias interacciones, guía sutilmente el proceso de razonamiento del modelo por un camino específico, creando una "cámara de eco" semántica donde el propio texto generado por el modelo refuerza una línea de razonamiento defectuosa o maliciosa. Al llegar al prompt final, el modelo se ha preparado contextualmente para cumplir con una solicitud dañina que habría rechazado de plano al comienzo de la conversación. Este tipo de ataque omite los filtros de entrada estáticos y explota debilidades semánticas arraigadas en la alineación y el entrenamiento de seguridad del modelo. Más allá de los jailbreaks avanzados, las herramientas ofensivas impulsadas por IA están permitiendo una serie de otras actividades maliciosas:

• Generación de Deepfake en Tiempo Real: Ahora existen herramientas disponibles que pueden generar vídeo y audio deepfake convincentes en tiempo real durante una videollamada, lo que hace posible suplantar a ejecutivos o personas de confianza con fines fraudulentos.
• Bots Adaptativos de Ingeniería Social: Los atacantes están implementando bots impulsados por IA en redes sociales y plataformas de mensajería para participar en campañas de ingeniería social a largo plazo, generando confianza con los objetivos durante semanas o meses antes de ejecutar la etapa final de un ataque.
• Descubrimiento Automatizado de Configuraciones Incorrectas: La IA puede escanear e identificar APIs de IA mal configuradas, buckets de almacenamiento de datos no seguros y otras vulnerabilidades en la cadena de suministro de IA.
• Generación Rápida de Código Malicioso Ofuscado: Los atacantes pueden usar LLMs para generar código malicioso funcional (por ejemplo, ransomware, spyware) y luego usar los mismos modelos para ofuscar automáticamente ese código, lo que dificulta que las herramientas de seguridad tradicionales lo detecten. A medida que la implementación de potentes modelos de código abierto y propietarios se generalice, el costo y la habilidad técnica requeridos para ejecutar estos ataques impulsados por IA seguirán disminuyendo, haciéndolos accesibles a una gama más amplia de actores de amenazas.

Seguridad Ofensiva para Defensores: El Rol del Red Teaming de IA

Para los defensores, la seguridad de IA ofensiva no se trata de lanzar ataques, sino de simularlos para construir resiliencia. Esta práctica, conocida como Red Teaming de IA, es la piedra angular de una postura de seguridad proactiva. Implica sondear sistemática y creativamente los sistemas de IA en busca de vulnerabilidades antes de que los atacantes puedan encontrarlas y explotarlas. El proceso implica preguntar: "¿Cómo podemos romper este sistema?" y luego intentar activamente romperlo en un entorno controlado. El red teaming de IA efectivo va mucho más allá de la inyección básica de prompt. Es una disciplina de múltiples capas que prueba una amplia gama de posibles fallos. Aquí es donde un enfoque continuo y automatizado proporciona una clara ventaja sobre los métodos manuales tradicionales. El red teaming manual, aunque valioso, a menudo es lento, costoso y proporciona solo una instantánea puntual de la seguridad de un modelo. En el mundo dinámico de la IA, una vulnerabilidad descubierta en una prueba manual en enero podría ser irrelevante en marzo, mientras que podrían haber surgido vulnerabilidades nuevas y más críticas. NeuralTrust diseñó TrustTest para resolver este problema. Proporciona una plataforma para red teaming continuo, de múltiples capas y automatizado para aplicaciones LLM. TrustTest simula una vasta variedad de escenarios de ataque, probando en busca de:

• Jailbreaks y Manipulación de Múltiples Turnos: Emplea ataques conversacionales sofisticados de múltiples turnos como el método de la Cámara de Eco para probar la resiliencia contextual de la alineación de seguridad de un modelo.
• Alucinaciones del Modelo y Comportamiento Fuera de Política: Sondea el modelo con consultas ambiguas o fuera de dominio para identificar tendencias a generar contenido objetivamente incorrecto o indeseable.
• Fuga de Datos (PII, Credenciales e IP): Utiliza entradas adversarias diseñadas para engañar al modelo para que revele información sensible que pueda estar presente en sus datos de entrenamiento o ser accesible a través de herramientas conectadas.
• Suplantación de Identidad (Impersonation) y Spoofing de Identidad: Prueba la vulnerabilidad del sistema a ataques en los que un usuario podría intentar suplantar la identidad de otro usuario o de un administrador del sistema.
• Salidas Sesgadas o No Éticas: Comprueba sistemáticamente el sesgo racial, de género, político y otras formas de sesgo en las respuestas del modelo.
• Denegación de Servicio (DoS) y Abuso de Recursos: Identifica prompts o entradas que podrían hacer que el modelo entrara en un bucle, consumiera recursos computacionales excesivos o se volviera no disponible de alguna otra manera. A diferencia del red teaming manual, que puede tardar semanas o meses en producir un informe, TrustTest se ejecuta continuamente en entornos de preproducción y staging. Aprovecha adversarios sintéticos y cadenas de lógica ofensiva para simular ataques que van más allá del alcance de los probadores humanos. Esto garantiza que a medida que su modelo se actualiza, se ajusta o se conecta a nuevas fuentes de datos, usted pueda detectar continuamente las vulnerabilidades emergentes.

¿Qué es la Seguridad de IA Defensiva?

Si la seguridad ofensiva es la espada utilizada para encontrar vulnerabilidades, la seguridad defensiva es el escudo utilizado para proteger contra ataques activos. La seguridad de IA defensiva abarca toda la gama de controles, políticas y tecnologías diseñadas para prevenir, detectar y responder a amenazas dirigidas a los sistemas de IA en tiempo real.

Defensas Reactivas vs. Proactivas: Una Distinción Crítica

La mayoría de las empresas de hoy en día confían en lo que se puede clasificar como defensas reactivas. Estos son típicamente controles de seguridad de primera generación que se trasladaron de la seguridad de aplicaciones web tradicional. Incluyen filtros de entrada básicos que bloquean palabras clave maliciosas conocidas, moderación de salida para escanear contenido tóxico y reglas codificadas que niegan ciertos tipos de solicitudes. Si bien estas herramientas reactivas pueden detener los ataques más básicos y obvios, son fundamentalmente inadecuadas para el panorama de amenazas moderno. Su principal debilidad es su falta de contexto. Analizan cada prompt y respuesta de forma aislada, lo que las hace ciegas a los ataques sofisticados de múltiples turnos que se están volviendo cada vez más comunes. Un modelo podría comportarse de manera perfectamente segura en respuesta a un único prompt aislado, pero podría ser manipulado con éxito en el transcurso de una conversación de cinco o diez prompts. Para ser efectivas, las defensas deben ser proactivas y contextuales. Una estrategia de defensa proactiva asume que los ataques ocurrirán y está diseñada para identificarlos y bloquearlos basándose en una comprensión holística del comportamiento del sistema. Esto requiere un cambio de mentalidad y tecnología:

• Monitorear Cada Interacción en Contexto: Las defensas no solo deben ver el prompt actual, sino también tener una memoria de toda la sesión del usuario, lo que les permite detectar patrones sospechosos que se desarrollan con el tiempo.
• Rastrear Sesiones Completas de Usuario y Correlacionar Anomalías: El sistema debe ser capaz de rastrear el recorrido de un usuario, desde su interacción inicial hasta su consulta final, y correlacionar eventos aparentemente benignos que, cuando se combinan, indican un posible ataque.
• Bloquear Atacantes Persistentes a Nivel de Infraestructura: Si un usuario o dirección IP está intentando repetidamente realizar un jailbreak al modelo, el sistema debería ser capaz de ir más allá de simplemente bloquear el prompt malicioso y, en cambio, bloquear al atacante a nivel de red.
• Aplicar Principios de Confianza Cero (Zero-Trust) al Tráfico de IA: Cada solicitud al LLM, ya sea de un usuario interno o de una aplicación externa, debe tratarse como potencialmente maliciosa. Debe ser autenticada, autorizada e inspeccionada antes de ser procesada por el modelo. Este es precisamente el papel de un firewall de aplicaciones generativas, una nueva clase de solución de seguridad construida específicamente para los desafíos de la seguridad de LLM. Este es el dominio de TrustGate de NeuralTrust.

Capacidades Defensivas Clave en GenAI

TrustGate no es un firewall de aplicaciones web (WAF) tradicional. Un WAF está diseñado para proteger contra ataques basados en la web como la inyección SQL y el cross-site scripting. Si bien estos siguen siendo relevantes, no abordan las vulnerabilidades únicas de los LLMs. TrustGate opera en múltiples capas de la pila de IA para proporcionar protección integral y contextual:

• Capa Semántica: Este es el núcleo de su inteligencia. TrustGate analiza el significado y la intención detrás de los prompts, lo que le permite detectar y bloquear jailbreaks sofisticados, inyecciones de prompt, lenguaje tóxico y comandos ofuscados que los filtros de palabras clave tradicionales pasarían por alto.
• Capa de Aplicación: Proporciona seguridad robusta para la API que sirve al LLM. Esto incluye desinfectar todas las entradas, validar encabezados y parámetros, hacer cumplir estrictas políticas de Transport Layer Security (TLS) y Cross-Origin Resource Sharing (CORS), y prevenir abusos comunes de API.
• Capa de Red: Implementa controles críticos a nivel de red, incluida la limitación de velocidad inteligente para prevenir ataques de denegación de servicio, prevención de suplantación para evitar que los atacantes falsifiquen su identidad y la configuración de reglas de reserva para garantizar la disponibilidad del sistema.
• Capa de Comportamiento: TrustGate registra y analiza cada interacción, construyendo una línea de base de comportamiento para cada usuario y el sistema en su conjunto. Puede activar alertas sobre actividad anómala —por ejemplo, un usuario que cambia repentinamente sus patrones de lenguaje o comienza a hacer un número inusualmente alto de solicitudes— y puede bloquear automáticamente a los usuarios que exhiben un comportamiento malicioso.
• Capa de Enmascaramiento de Datos: Para prevenir la fuga de datos, TrustGate puede identificar y scrapear automáticamente información sensible, como PII (Información de Identificación Personal), contraseñas, claves API y datos técnicos propietarios, de los prompts antes de que se envíen al modelo, y de las respuestas del modelo antes de que se envíen de vuelta al usuario. Fundamentalmente, todo esto se logra con un impacto mínimo en el rendimiento. TrustGate está diseñado para entornos de alto rendimiento, con una latencia inferior a 100 milisegundos y soporte para hasta 25,000 solicitudes por segundo. Se puede integrar sin problemas en la infraestructura existente a través de API, SDK o un plugin de navegador. El diferenciador clave es su conciencia contextual. Al analizar el historial del usuario, las cadenas de entrada y las firmas de comportamiento, TrustGate puede identificar y bloquear amenazas que serían invisibles para cualquier herramienta de seguridad que analice los prompts de forma aislada.

Por Qué son Necesarias Ambas Seguridades: Ofensiva y Defensiva de IA

En el discurso sobre ciberseguridad, las medidas ofensivas y defensivas a menudo se presentan como disciplinas opuestas. Sin embargo, en el contexto de la IA Generativa, son dos caras de la misma moneda: profundamente interdependientes y mutuamente reforzantes. Una pila GenAI resiliente no se construye sobre una u otra, sino sobre la interacción continua y dinámica entre ellas.

• La ofensiva descubre lo que nunca pensaste en probar. No importa cuán completo sea su conjunto de reglas defensivas, siempre habrá vulnerabilidades desconocidas y vectores de ataque novedosos. Las pruebas ofensivas y proactivas son la única forma de descubrir estos "desconocidos desconocidos".
• La defensa impone lo que ya has aprendido. Descubrir una vulnerabilidad es inútil si no tienes un mecanismo para protegerte contra ella en tu entorno de producción. Un escudo defensivo robusto es necesario para detener los ataques en tiempo real basados en amenazas conocidas y emergentes. Al integrar las pruebas ofensivas automatizadas con un firewall defensivo contextual, se crea un poderoso bucle de retroalimentación que impulsa la mejora y la resiliencia continuas. Este ciclo virtuoso se ve así:

1. Descubrir: En un entorno de preproducción, TrustTest se ejecuta continuamente, simulando miles de ataques adversarios. Descubre un vector de jailbreak novedoso de múltiples turnos que puede eludir la configuración de seguridad actual.
2. Proteger: Los detalles de este nuevo vector de ataque se utilizan para generar e implementar automáticamente una nueva regla en TrustGate. Esta regla ahora está activa en el entorno de producción, capaz de detectar y bloquear este vector específico en tiempo real.
3. Monitorear y Responder: Días o semanas después, un atacante intenta usar este mismo vector contra el sistema de producción. TrustGate bloquea el ataque al instante. Simultáneamente, TrustLens, la plataforma de observabilidad de NeuralTrust, registra todo el incidente y activa una alerta para el equipo de seguridad, proporcionando una trazabilidad completa del ataque intentado. Este enfoque integrado transforma los riesgos desconocidos en riesgos conocidos y manejables. Permite a las organizaciones pasar de una postura reactiva de respuesta a incidentes a una postura proactiva de adaptación y resiliencia continuas.

Brechas Comunes en la Seguridad de la IA que Debe Eliminar

A pesar de la creciente conciencia sobre los riesgos relacionados con la IA, la mayoría de las implementaciones empresariales de IA hoy en día están plagadas de brechas de seguridad críticas. Estos puntos ciegos dejan a las organizaciones expuestas a brechas de datos, violaciones de cumplimiento normativo y daños a la reputación. Las brechas más comunes incluyen:

• Filtrado Solo de Prompt: Confiar en filtros simples de entrada/salida que carecen del seguimiento contextual y de múltiples turnos necesario para detener ataques sofisticados.
• Sin Bloqueo a Nivel de Usuario: Permitir que un atacante realice intentos repetidos y ligeramente modificados para eludir los controles de seguridad hasta que tenga éxito. El sistema debe ser capaz de identificar y bloquear al actor malicioso, no solo el prompt malicioso.
• Visibilidad y Observabilidad Limitadas: Una falta de registro, rastreo y alerta centralizados para todas las interacciones de LLM. Sin un rastro de auditoría integral, es imposible investigar incidentes, comprender patrones de ataque o demostrar el cumplimiento.
• El Problema del “Shadow AI”: El uso no autorizado de LLMs públicos y herramientas de IA por parte de los empleados. Este uso interno a menudo no está regido por políticas de seguridad corporativas ni monitoreado, creando un punto ciego significativo para la extracción de datos y otros riesgos.
• Incumplimiento Normativo: Un fallo en la implementación de los procesos necesarios de registro, monitoreo, prueba y gestión de riesgos requeridos por las regulaciones emergentes como el GDPR y la Ley de IA de la UE, y estándares como ISO 42001. Se requiere un enfoque holístico para cerrar estas brechas. La seguridad no puede ser una ocurrencia tardía; debe integrarse en cada etapa del ciclo de vida de la IA. Esta es la base de la plataforma NeuralTrust, que proporciona una solución unificada para abordar estos desafíos a través de sus cuatro componentes principales: TrustGate para la protección en tiempo de ejecución, TrustTest para el descubrimiento de ataques, TrustLens para el monitoreo y el cumplimiento, y TrustScan para el desarrollo seguro de IA.

El Enfoque de NeuralTrust para la Seguridad de IA Combinada

NeuralTrust fue construido intencionalmente desde cero para abordar los desafíos de seguridad únicos de la era GenAI. Nuestra plataforma proporciona una solución integral e integrada que combina el descubrimiento ofensivo con la protección defensiva, todo respaldado por una profunda observabilidad y un compromiso con las prácticas de desarrollo seguro.

• TrustGate: Nuestro firewall de IA contextual de confianza cero opera a través de las capas semántica, de aplicación y de red para proporcionar protección en tiempo real contra todo el espectro de amenazas de LLM.
• TrustTest: Nuestro motor automatizado de red teaming utiliza lógica adversaria adaptativa para descubrir continuamente vulnerabilidades, asegurando que su postura de seguridad evolucione por delante del panorama de amenazas.
• TrustLens: Proporcionamos trazabilidad, registro, alerta y observabilidad completos en todas las interacciones de IA. Esto no solo permite una respuesta rápida a incidentes, sino que también proporciona el rastro de auditoría necesario para demostrar el cumplimiento de regulaciones como la Ley de IA de la UE.
• TrustScan: La seguridad comienza con el código. TrustScan se integra en su tubería CI/CD para escanear bases de código, configuraciones y dependencias de código abierto de IA en busca de vulnerabilidades, asegurando que esté construyendo sobre una base segura. Nuestra plataforma completa está diseñada para las demandas de los entornos empresariales modernos, con soporte nativo para implementaciones en la nube, multiagente e híbridas. Con una latencia consistentemente por debajo de 100 milisegundos y la capacidad de manejar más de 25,000 solicitudes por segundo en hardware comercial, nuestras soluciones brindan seguridad robusta sin comprometer el rendimiento. La integración es optimizada, a menudo tomando solo minutos a través de un simple SDK o llamada a la API. Críticamente, la plataforma NeuralTrust está diseñada para alinearse con estándares y regulaciones globales clave, incluidos GDPR, ISO 42001, el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST, el OWASP Top 10 para LLMs y la Ley de IA de la UE. Ya es confiada e implementada por algunas de las empresas más grandes e innovadoras de Europa, brindándoles la confianza para implementar la IA de manera segura y responsable.

Reflexiones Finales: ¿Ofensiva vs. Defensiva? Necesitas Ambas

La pregunta no es si elegir la seguridad de IA ofensiva o defensiva. La realidad del panorama de amenazas moderno dicta que esta es una falsa dicotomía. Una pila GenAI resiliente no se construye sobre una elección entre las dos, sino sobre la integración perfecta de ambas. Existe un proceso continuo y cíclico de descubrimiento, protección y adaptación. Confiar únicamente en filtros y firewalls defensivos es como construir una fortaleza sin guardias en las paredes: estás ciego a las formas nuevas y creativas en que los atacantes intentarán violar tus defensas. Confiar únicamente en el red teaming ofensivo es como tener la mejor inteligencia del mundo sobre los movimientos del enemigo, pero ningún ejército para actuar en consecuencia: puedes identificar amenazas pero eres impotente para detenerlas en tiempo real. Una pila GenAI verdaderamente resiliente combina ambos enfoques en una única estrategia cohesiva:

• TrustTest simula lo que los atacantes intentarán mañana, descubriendo las vulnerabilidades que aún no sabes que tienes.
• TrustGate bloquea esos ataques, y muchos otros, en tu entorno de producción hoy.
• TrustLens proporciona la visibilidad para detectar y responder a los ataques intentados antes de que puedan escalar a incidentes mayores. Este enfoque integrado y cíclico es la base de la seguridad de la IA en 2025 y más allá. El momento de la deliberación ha terminado. Los líderes de seguridad deben actuar ahora para integrar el descubrimiento ofensivo y la protección defensiva, alinear sus equipos técnicos con las necesidades apremiantes de gobernanza y cumplimiento, y garantizar que su infraestructura de IA Generativa no solo sea potente, sino también segura, resiliente y lista para la próxima ola de amenazas.