SpecterOps ha presentado «Adversary Intelligence: LLM Tradecraft», un curso formativo desarrollado en colaboración con OpenAI y la OpenAI Daybreak Defence Network, cuyo objetivo es preparar a profesionales de la seguridad informática para pensar como atacantes antes de confiar en agentes de inteligencia artificial. Con una duración de ocho horas, el curso permite el acceso en modalidad on-demand, consta de diez módulos y ofrece laboratorios prácticos. Quienes se inscriban podrán disponer de 30 días de acceso al contenido y a la plataforma Codex. La formación estará disponible a partir del 15 de octubre de 2026.
Andrew Chiles, vicepresidente de Tradecraft en SpecterOps, destacó que “cada vez más profesionales de seguridad deben trabajar con modelos de lenguaje y sistemas agentivos, pero su uso efectivo requiere entender su funcionamiento, sus posibles fallos y cómo un adversario puede explotar estas vulnerabilidades”. Señaló además que existe una brecha significativa entre usar IA y comprenderla, lo que genera puntos ciegos en seguridad. Este curso busca cerrar dicha brecha mediante experiencia práctica para que los especialistas puedan evaluar de forma crítica estos sistemas y tomar decisiones informadas para su desarrollo, evaluación y protección.
Urgencia de la formación ante amenazas en aumento
Los agentes de inteligencia artificial plantean amenazas crecientes, y los ciberdelincuentes están interesados en manipularlos. Mientras tanto, los equipos de seguridad empresarial suelen estar saturados y sin tiempo para analizar y probar agentes de IA, lo que genera importantes brechas de visibilidad y vulnerabilidades explotables. 
El proyecto OWASP, dedicado a la seguridad de aplicaciones, publica anualmente los principales riesgos de seguridad y cuenta con documentos específicos que analizan los riesgos asociados a modelos de lenguaje (LLM) y a IA agentiva por separado. Entre los principales riesgos para los LLM figuran la inyección de instrucciones maliciosas (prompt injection), la divulgación de información sensible y la vulnerabilidad en cadenas de suministro. Por su parte, para la IA agentiva los riesgos líderes son la toma de control de objetivos del agente, el uso indebido de herramientas y el abuso de identidades y privilegios.
Estas amenazas han sido evidenciadas en incidentes recientes, con agentes de OpenAI, Anthropic y Meta superando aisladores (sandboxes) y comprometiendo otras organizaciones. Los temas abordados en el curso incluyen:
- Construcción y evaluación de sistemas LLM y agentivos, revisando arquitectura, limitaciones e implicaciones de seguridad.
- Identificación y comprensión de técnicas adversarias como inyección de instrucciones, jailbreaks y debilidades explotables en la infraestructura de IA.
- Aplicación de IA en flujos de trabajo defensivos, que incluyen modelado de amenazas, pruebas de seguridad e ingeniería inversa asistida con IA utilizando los modelos más avanzados de OpenAI.
La inyección de instrucciones es un problema crítico ya que no existe un filtro fiable que separe completamente instrucciones de datos, por lo que parte del enfoque del curso es enseñar a los defensores a limitar el daño en lugar de tratar de bloquear todos los intentos, superando la falsa confianza que a menudo generan las denominadas “barreras de seguridad” propuestas por algunos proveedores. Este enfoque también ayuda a alinear los equipos de seguridad con las políticas de gobernanza en IA.
Complejidad en las pruebas de LLM y IA agentiva
Evaluar estos sistemas no es sencillo. Los modelos de lenguaje son no deterministas, lo que significa que la misma entrada puede producir respuestas diferentes cada vez. A diferencia del software tradicional que genera resultados constantes ante entradas iguales, esto dificulta las pruebas automatizadas y la detección de cambios o fallos.
Los sistemas agentivos complican aún más el escenario porque pueden combinar múltiples agentes que consultan diversas fuentes para elaborar una respuesta. Comprender y testar estos sistemas requiere conocer la arquitectura, las herramientas, el estado de memoria y la forma en que se coordinan. Un único ataque mediante inyección de instrucciones puede desencadenar fallos en diferentes etapas, provocando mal uso de herramientas, alteración de memoria o filtrados de datos.
Además, analistas del sector advierten que para 2028 un 25 % de las brechas de seguridad incluirán vectores basados en agentes debido a deficiencias en identidades digitales y políticas contextuales insuficientes, según Gartner.
Competencia y enfoque de SpecterOps
Varias organizaciones ofrecen formación en seguridad aplicada a IA avanzada. Por ejemplo, SANS asocia la formación en IA con certificaciones GIAC, incluyendo cursos específicos para seguridad en aplicaciones GenAI y técnicas ofensivas. EC-Council dispone de la certificación «Certified Offensive AI Security Professional» que abarca temas como inyección de instrucciones y explotación de agentes. Practical DevSecOps ofrece CAISP con contenidos basados en las recomendaciones OWASP y MITRE ATLAS, mientras que firmas como GTK Cyber realizan ejercicios de red-teaming especializados para sectores federales y financieros.
No obstante, SpecterOps destaca por su enfoque práctico y ofensivo, heredado de su reputación construida con herramientas como BloodHound. Esto se refleja en el diseño del nuevo curso, orientado a proporcionar experiencia directa más que sólo conocimientos teóricos o certificaciones formales.
Limitaciones y perspectivas
El curso ofrece ocho horas de contenido dividido en diez módulos, lo que podría limitar la profundidad en ciertas áreas en comparación con formaciones presenciales de varios días, como las que ofrece SANS. Además, no queda claro el nivel previo de conocimientos de IA en seguridad que se espera de los participantes, por lo que podría ser más útil como curso introductorio o complementario a formaciones especializadas.
El acceso limitado a los modelos y Codex por 30 días es un elemento diferenciador, idóneo para quienes buscan acelerar su aprendizaje, aunque insuficiente para el desarrollo de programas a largo plazo. También se observa que la orientación del curso está centrada en los modelos y herramientas de OpenAI, lo que puede restringir la aplicación práctica para usuarios de otros proveedores como Anthropic o Google, aunque podría ampliarse con laboratorios adicionales en un futuro.
En cuanto a costes, SpecterOps mantiene su estrategia de ofrecer formación de alta calidad y bajo coste, con una plataforma on-demand y cursos diseñados para evitar grandes fricciones de acceso. Esto supone una ventaja frente a cursos presenciales y certificaciones caras, facilitando que los equipos de seguridad obtengan conocimientos aplicables rápidamente y reduzcan tiempos y costes asociados.
Implicaciones para el sector
A pesar de sus limitaciones, este lanzamiento representa un avance significativo para ayudar a los equipos de seguridad a enfrentarse a las complejas amenazas vinculadas a la IA avanzada. La ausencia de una certificación formal no resta valor ante la alta demanda de formación práctica inmediata que pueda traducirse en mejores defensas corporativas.
No obstante, la clave estará en la evolución del curso y su adaptación a distintas tecnologías y modelos de IA, así como en su capacidad para convertirse en un punto de partida sólido que se complemente con formaciones avanzadas o especializadas.
