Plataforma de adversarial testing multi-agente para modelos de IA.
Orquesta ataques colaborativos mediante inteligencia distribuida. Bagheera despliega agentes adversariales que aprenden, adaptan y coordinan estrategias en tiempo real para identificar vulnerabilidades críticas en LLMs que los métodos tradicionales no detectan.
El testing manual de LLMs es lento, incompleto y no escala. Las vulnerabilidades críticas quedan expuestas.
Listas de prompts predefinidos que los modelos aprenden a evadir. Sin adaptación a respuestas del sistema.
Prompt injection, model inversion, data poisoning, jailbreaking. Vectores que requieren exploración inteligente.
Testing manual de miles de variaciones de ataques consume semanas. Las vulnerabilidades críticas permanecen sin descubrir.
Orquestación adversarial multi-agente con aprendizaje adaptativo
Cobertura completa de la superficie de ataque en modelos LLM
Ataques sofisticados que construyen contexto malicioso a través de múltiples interacciones, evadiendo filtros mediante fragmentación semántica.
Técnicas para extraer datos de entrenamiento, PII, secretos embebidos y realizar membership inference attacks contra el modelo.
Bypass de safety mechanisms mediante role-playing, scenario hijacking y adversarial suffix optimization contra guardrails.
Explotación de vulnerabilidades a nivel tokenización: unicode attacks, zero-width injection, cyrillic substitution.
Manipulación del razonamiento interno del modelo insertando lógica maliciosa en cadenas de pensamiento generadas.
Generación de inputs adversariales que maximizan confusión del modelo en espacio latente mediante gradient-based optimization.
Colaboración latente para maximizar cobertura y efectividad
Los agentes coordinan mediante espacio vectorial compartido, sin comunicación explícita
Descubren zonas inexploradas del espacio de vulnerabilidades, mapeando superficie de ataque y capabilities del modelo.
Refinan ataques en zonas de alta densidad de vulnerabilidades detectadas, maximizando tasa de éxito.
Actualiza representaciones latentes basándose en resultados, emergiendo roles y estrategias automáticamente.
Acceso alpha limitado para investigadores, security teams y bug bounty hunters
Alineado con estándares de la industria en AI security
Cobertura completa de las 10 vulnerabilidades críticas en aplicaciones LLM según OWASP.
Técnicas de ataque adversarial contra sistemas de machine learning basadas en framework ATLAS.
Tácticas y técnicas de threat actors aplicadas al contexto de GenAI y sistemas de IA.
Alineación con AI Risk Management Framework para evaluación estructurada de riesgos.