Sistema de Pentesting automatizado mediante IA

La evolución de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) y su incremento en la capacidad de razonamiento han transformado el panorama de la ciberseguridad, dado que los cibercriminales los utilizan activamente para detectar vulnerabilidades a gran velocidad. Esta adopción de la inteligencia artificial por parte de los atacantes pone en evidencia las herramientas de auditoría tradicionales, basadas en reglas estáticas y firmas, que resultan insuficientes para hacer frente a amenazas dinámicas y adaptativas.

Ante este reto, desde inLab FIB se trabaja en el desarrollo de un sistema de pentesting avanzado basado en una arquitectura multi-agéntica que supere las limitaciones de la automatización convencional. El objetivo es disponer de una herramienta capaz de entender la lógica de los sistemas auditados, agilizando el descubrimiento de vulnerabilidades y reduciendo drásticamente el tiempo total necesario para completar una auditoría, a la vez que sigue una metodología clara y establecida. De esta forma, el sistema asume un primer análisis, permitiendo al auditor centrarse en el descubrimiento de las vulnerabilidades más complejas.

Uno de los elementos que se tiene en cuenta durante el desarrollo del proyecto es la privacidad y soberanía de los datos. Por este motivo, la arquitectura del sistema se ha planteado por ser totalmente flexible: tendrá la capacidad de operar tanto con proveedores de modelos comerciales como modelos de código abierto locales. Esta última modalidad garantiza que ningún dato confidencial llega a servidores de terceros, cumpliendo así con los estándares de protección de datos.