AI Secured
Mindgard Ltd · Detección de IA
Mindgard es una plataforma de seguridad para IA que hace red teaming automático. Sondea LLM, agentes y modelos multimodales, demuestra qué fallos son explotables y mapea los hallazgos a OWASP y MITRE ATLAS.
Acerca de AI Secured
What Is Mindgard
Mindgard es una plataforma de pruebas de seguridad para sistemas de IA. El equipo salió de la Universidad de Lancaster en 2022 y hoy trabaja desde Londres y Boston. Tú apuntas la plataforma a un modelo, una aplicación o un agente, y esta ataca ese sistema como lo haría un atacante decidido. Primero mapea a qué puede llegar el sistema, luego busca controles flojos y encadena prompts y llamadas a herramientas hasta que algo cede.
El producto vive en la capa de pruebas, no en la de filtrado. Los guardrails y los firewalls bloquean tráfico en tiempo de ejecución. Mindgard persigue justo el tráfico que se cuela por esos controles y entrega al equipo una ruta de reproducción, una nota de impacto y una corrección sugerida. El orden importa. Muchos equipos ya tienen un escáner que devuelve un muro de avisos. Lo que les falta es la prueba de que un aviso concreto lleva a algo que merece arreglarse antes del lanzamiento.
Dos límites marcan la experiencia. El precio va por presupuesto, sin registro autoservicio ni plan gratuito, así que un primer vistazo implica hablar con ventas. La plataforma también necesita un endpoint accesible que hable JSON sobre HTTP. Es el requisito habitual en las herramientas DAST para IA, que juzgan el comportamiento enviando peticiones reales en vez de leer código. Si tu modelo solo corre dentro de una app de escritorio o un notebook privado, cuenta con más trabajo de montaje a través del SDK de Python.
Getting Started
- Pide una demo o una prueba en mindgard.ai y acuerda el alcance: qué sistemas entran, en qué entornos y con qué frecuencia se ejecutan las pruebas.
- Conecta el objetivo. Basta con un endpoint de inferencia o la API de una aplicación. La consola web, la CLI, el SDK de Python y la extensión de Burp Suite llegan al mismo proyecto.
- Lanza una prueba de referencia y lee los resultados por ruta de ataque, no por número bruto de hallazgos. Cada entrada lista los pasos dados, la evidencia de respuesta y el elemento del marco al que corresponde.
- Corrige lo explotable, repite la prueba para confirmar que el arreglo aguanta y engancha esa misma prueba al CI/CD para que la próxima actualización del modelo se revise sin una reunión.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de AI Secured.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Equipos de AppSec con funciones de LLM en producción
- Ingenieros de ML que publican agentes que llaman herramientas
- Responsables de cumplimiento y riesgo ante la EU AI Act o una revisión del NIST AI RMF
- Pentesters y consultoras
Tareas
- Hacer red teaming de un chatbot o un copiloto antes del lanzamiento
- Probar regresiones tras cambiar de modelo
- Perseguir un fallo sospechoso
- Construir evidencia para auditoría
Casos de uso
- Un agente de soporte que puede emitir reembolsos
- Un asistente de recuperación sobre documentos internos
- Un despliegue regulado donde el papeleo llega antes que la función
Funciones clave
Reconocimiento nativo para agentes
Antes de disparar un solo payload, Mindgard perfila el sistema: qué modelo responde, a qué herramientas y API llega el agente y cómo reaccionan los guardrails ante una entrada rara. Ese perfil decide hacia dónde van los ataques. Se parece más a cómo una persona delimita un objetivo que a cómo un escáner recorre una lista, y suele sacar rutas de mayor impacto con menos peticiones.
Rutas de ataque adaptativas
La biblioteca cubre jailbreaks, inyección de prompts, extracción de datos y evasión de guardrails, pero la plataforma no se queda en prompts de un solo turno. Encadena pasos y reacciona a lo que devuelve el sistema, que es la forma en que un atacante real pasa de una pregunta inocua a una acción con consecuencias. Los ataques se mapean a entradas de MITRE ATLAS mientras corren. La cobertura arranca en las pruebas de seguridad de LLM y se extiende a modelos de visión, audio y multimodal.
Evidencia reproducible
Cada hallazgo incluye los prompts usados, las respuestas recibidas y la ruta que conectó ambas cosas. Un ingeniero puede repetir la secuencia y un responsable puede leer la nota de impacto sin descifrar una puntuación de riesgo. Ahí se separa un informe útil de un montón de alertas.
Guía de corrección y repetición de pruebas
Cada hallazgo viene con controles sugeridos, desde el preprocesado de entrada hasta el filtrado de salida o permisos de herramientas más ajustados. Aplicas el arreglo, repites la misma ruta de ataque y obtienes un aprobado limpio o una variante nueva que todavía pasa. Ese bucle es el punto: la plataforma está pensada para pruebas repetidas, no para un informe de una sola vez.
CI/CD, CLI, SDK y Burp Suite
Una GitHub Action descarga la CLI actual en cada ejecución del flujo, así que las técnicas nuevas llegan sin que nadie edite un archivo de configuración. El SDK de Python cubre modelos que no pueden exponer un endpoint de red, y la extensión de Burp Suite mete las pruebas de IA en un flujo que los pentesters ya usan. El acceso REST cubre canalizaciones propias.
Mapeo de marcos e informes
Los resultados se mapean al OWASP Top 10 para LLM, MITRE ATLAS, NIST AI RMF y las obligaciones de la EU AI Act, y los informes se pueden enviar a un SIEM o a un sistema de tickets. Para los equipos que tienen que enseñar a un regulador o a un cliente qué se probó, el mapeo ahorra un paso de traducción. No decide si un hueco es material para tu negocio.
Protección en tiempo de ejecución después de la prueba
Las pruebas encuentran el hueco; la protección en tiempo de ejecución vigila los intentos de usarlo. Mindgard ofrece detección y respuesta para el tráfico de IA en producción, así que la misma plataforma que demostró un fallo puede señalar intentos de explotación más tarde. Los equipos que solo quieren pruebas previas al lanzamiento pueden saltarse esta capa.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Los hallazgos traen pasos de reproducción y evidencia de respuesta, lo que acelera el triaje y la firma frente a discutir por una puntuación de severidad.
- El reconocimiento corre antes de los ataques, así que los resultados reflejan el sistema real, con sus herramientas y guardrails, y no un endpoint de modelo aislado.
- La CLI, el SDK de Python, la GitHub Action y la extensión de Burp Suite encajan en los flujos de seguridad e ingeniería que ya existen en lugar de exigir uno nuevo.
- El mapeo de marcos cubre las cuatro referencias que más piden los auditores: OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF y la EU AI Act.
- El pedigrí investigador es real. La empresa ha divulgado más de 150 vulnerabilidades de IA y tiene un equipo con doctores en seguridad de IA, algo que se nota en el diseño de los ataques.
Desventajas
- No hay lista de precios pública, ni plan gratuito, ni registro autoservicio. Evaluarla exige una llamada de ventas, y presupuestarla exige un presupuesto con alcance definido.
- Un endpoint JSON accesible es un requisito duro para el camino más simple. Los modelos encerrados dentro de una app necesitan trabajo de SDK antes de empezar.
- Las cifras de cobertura, como miles de escenarios de ataque, son afirmaciones del proveedor. Ningún benchmark independiente las confirma, así que conviene tratarlas como marketing hasta que tu propia ejecución las respalde.
- Los resultados siguen pidiendo un revisor con experiencia. La plataforma prueba la explotabilidad, pero juzgar el impacto de negocio para tus datos y tus usuarios sigue en tu equipo.
Preguntas frecuentes
Mindgard prueba sistemas de IA en busca de fallos de seguridad. Mapea un modelo o un agente, lanza ataques contra él, valida qué debilidades son realmente explotables y entrega al equipo la evidencia y la guía de corrección. Los equipos de seguridad lo usan antes del lanzamiento y otra vez después de cada cambio de modelo o de configuración.
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