Hoy os voy a contar lo que en
FardaySec aprendimos construyendo un
Pentester Autónomo basado en
Inteligencia Artificial para hacer
Continuos Attack a las empresas como parte de la gestión de la seguridad en el mundo de hoy. La confianza en el
Pentesting Autónomo no se resuelve con un modelo más grande
— se resuelve con evidencia, trazabilidad y gobernanza. Por eso el futuro no es
Inteligencia Artificial reemplazando al
pentester, o
hacker, sino teniendo al
hacker +
Agente IA trabajando juntos.
Hace aproximadamente un año y medio empezamos en
Faraday con una pregunta
bastante simple:
¿Hasta dónde podemos automatizar realmente el trabajo de un pentester
utilizando Inteligencia Artificial?
No queríamos construir otro scanner. Tampoco un chatbot capaz de explicar vulnerabilidades. Queríamos darle a un agente un objetivo, herramientas ofensivas reales y suficiente
autonomía para investigar, tomar decisiones y producir evidencias. Después de 157 engagements autónomos, más de 117.000 vulnerabilidades
procesadas y más de 250 horas de testing, aprendimos algo que inicialmente no era
tan evidente:
Encontrar vulnerabilidades no terminó siendo el problema más difícil.
El problema difícil fue decidir cuándo podíamos confiar en lo que el agente decía haber
encontrado. Esta es probablemente la principal lección que nos dejó construir
FaradAI.
Un LLM no es un pentester
Al principio parece tentador pensar que conectar un modelo con herramientas
ofensivas alcanza. Pero un
LLM normalmente produce algo parecido a:
Prompt → Modelo → Respuesta plausible
Un pentest necesita otra cosa:
Objetivo → Decisión → Ejecución → Evidencia → Hecho verificable
La diferencia está principalmente en esas últimas palabras:
hecho verificable. En
FaradAI cada ronda comienza con un objetivo. El agente analiza el contexto, decide una acción, utiliza herramientas a través de
MCP,
ejecuta y captura los resultados. Después ocurre la parte más importante:
la evidencia obtenida modifica el plan de la siguiente ronda.
Podemos simplificarlo así:
Las herramientas tampoco son particularmente novedosas.
Nmap. Burp. Metasploit. Scripts propios. Las mismas herramientas que utiliza un
pentester. Lo que cambia es quién decide cuál utilizar, cuándo utilizarla y qué hacer después con
el resultado. Una herramienta empieza a operar herramientas.
Cuando volver a intentar se vuelve barato
Uno de los cambios que más nos llamó la atención fue el económico. En un
engagement completo de
web + red ejecutamos:
En todo el programa acumulamos más de
250 horas de testing autónomo por unos
pocos miles de dólares de infraestructura y modelos. No significa que una hora de
IA sea equivalente a una hora de un
pentester humano. Claramente no lo es. Pero cambia otra variable mucho más importante:
el costo de volver a intentarlo.
Cuando probar nuevamente cuesta poco, podemos ejecutar continuamente. Y cuando podemos ejecutar continuamente, empezamos a enfrentarnos con otro
problema:
¿Quién decide cuándo dejar de intentar?
El Agente IA que no sabía rendirse
En uno de nuestros engagements vimos al agente ejecutar un escaneo. No encontró nada nuevo. Cinco minutos después volvió a ejecutar prácticamente la misma técnica. Mismo resultado. Después otra variación. Y otra. Hasta que finalmente apareció:
Time limit reached
El Agente IA había pasado varios minutos insistiendo sobre un camino que no estaba
generando ninguna señal nueva. Un pentester probablemente habría abandonado antes. El Agente IA no decidió detenerse. Lo detuvo la plataforma. Puede parecer un detalle de implementación, pero para nosotros fue una de las
primeras señales de algo mucho más importante:
La autonomía no consiste en darle libertad ilimitada a un modelo.
Consiste en construir límites alrededor de esa autonomía. Tiempo. Presupuesto. Scope. Cantidad de rondas. Herramientas permitidas. Acciones permitidas. El modelo puede razonar. Pero la plataforma tiene que gobernarlo.
El contexto es la mitad del producto
Otro aprendizaje importante apareció cuando empezamos a darle más información al Agente IA. El mismo Agente IA con diferente contexto parece otro Agente IA totalmente distinto. Si sólo conoce un target, explora en abanico. Prueba. Repite. Consume presupuesto. Pero si además conoce inventario, tecnología, findings anteriores, criticidad y contexto
del activo, cambia completamente su comportamiento. Eso nos hizo revisar una pregunta bastante común cuando hablamos de Agentes de IA:
¿Qué modelo utilizan?
Después de nuestra experiencia, probablemente haya otra pregunta igual o más
importante:
¿Qué contexto tiene disponible ese modelo?
Porque una
Agente IA puede identificar correctamente dos vulnerabilidades, pero no necesariamente sabe que una afecta un microsite de
marketing y la otra el
sistema de facturación de la compañía. La vulnerabilidad está en la tecnología. La criticidad está en el negocio. Y ese contexto todavía necesita venir de algún lado.
Donde la IA nos sorprendió
Durante el desarrollo terminamos trabajando con dos tipos de
Agentes IA muy diferentes. Uno intenta comportarse como un
pentester: explora, prueba, encadena y
eventualmente explota. El otro realiza
triage sobre
findings generados por
scanners. Llegamos a un
loop de validación con
harnesses, y el resultado fue inesperado.
Nuestro
Agente IA de
pentesting "The autonomous attacker" trabajó sobre unas mil vulnerabilidades durante cientos
de horas. El
Agente IA de
triage procesó más de
116.000 vulnerabilidades en unas diez horas.
Y probablemente ahí encontramos uno de los casos de uso más interesantes. No es el más cinematográfico. No hay shells. No hay exploits. No hay una demo
espectacular. Pero permite analizar enormes cantidades de información, correlacionar resultados y
reducir ruido antes de que llegue a un equipo humano.
Curiosamente, ahí vimos uno de los mejores retornos y uno de los menores riesgos. Quizás antes de darle autonomía completa a un
Agente IA para atacar, exista muchísimo
valor en dejarla trabajar sobre toda la información que nuestras herramientas de
seguridad ya generan.
Las cuatro formas en que el Agente IA nos hizo perder tiempo
Después de cientos de rondas también empezamos a reconocer patrones de error.
1. Loops repetitivos: Repetir prácticamente la misma acción esperando obtener un resultado
diferente.
2. Sintaxis inventada: Utilizar parámetros o flags que la herramienta no tiene,
acompañados muchas veces por una explicación perfectamente razonable de por qué
deberían existir.
3. Herramienta equivocada: Seleccionar una técnica que no corresponde con el
objetivo que el propio agente había definido.
4. Presupuesto: Consumir buena parte de las rondas investigando una rama que dejó
de generar señales útiles mucho antes.
Todos esos problemas hubo que ir resolviéndolos con Grapth Engineering, con MCPs claros que simplificaban la llamada a las herramientas, con Skills guiadas en procesos conocidos, y con routing adecuados de Prompts a modelos. Un trabajo de ingeniería fina. Pero hubo un problema todavía más importante.
Un finding falso puede parecer exactamente igual que uno
verdadero
Este probablemente sea el punto más delicado. Un hallazgo inventado por un modelo
puede tener: la misma estructura, el mismo tono, una severidad perfectamente
razonable, una descripción convincente, y una recomendación correcta. Leyéndolos,
pueden parecer exactamente iguales.
Durante el desarrollo revisamos informes muy buenos.
Y falsos. Después de probar distintas aproximaciones llegamos a una regla bastante simple:
No es sufiente con que el modelo diga que encontró una vulnerabilidad. Necesitamos saber: qué ejecutó, contra qué, qué respuesta recibió, cuándo ocurrió, y si
otro investigador puede reproducirlo. Y ahí aparece, para nosotros, el verdadero desafío del
Pentesting Autónomo.
The Autonomous Pentesting Trust Gap
Internamente empezamos a llamar a este problema:
The Autonomous Pentesting Trust
Gap. Hay dos capacidades que están creciendo a velocidades diferentes. Por un lado:
lo que un Agente IA puede encontrar. Por otro:
lo que puede demostrar de aquello que encontró. La primera está avanzando muy rápido. La segunda es bastante más difícil.
Y la distancia entre ambas probablemente determine cuánto podemos confiar
realmente en los sistemas autónomos de
Offensive Security. No creemos que esto se solucione simplemente utilizando un modelo más grande. Es principalmente un problema de plataforma, evidencia y gobernanza. Después de este año y medio terminamos reduciendo la confianza a cinco condiciones, que deben servir como
Harness para cada
finding.
Si falta alguna de estas piezas, corremos el riesgo de confundir un
Pentester Autónomo
con algo bastante diferente:
Un generador de respuestas plausibles conectado a herramientas ofensivas.
¿Entonces la IA puede reemplazar a un pentester?
Después de todo este trabajo, creo que esta pregunta empieza a perder sentido. Los
Agentes IA ya pueden hacer cosas que antes necesitaban muchas horas de trabajo
humano. Explorar. Ejecutar herramientas. Analizar resultados. Hacer triage. Repetir pruebas.
Trabajar en paralelo. Pero seguimos viendo una diferencia importante cuando el problema deja de ser
ejecutar una técnica y pasa a ser entender qué significa lo que encontramos.
- ¿Este activo realmente importa?
- ¿Vale la pena continuar este camino?
- ¿Para qué
podría servir este acceso?
- ¿Existe una cadena mejor?
- ¿Cuál sería el impacto real para
esta compañía?
Eso requiere contexto. Hipótesis. Creatividad. Y criterio.
Por eso el modelo que más nos interesa hoy no es: AI → Pentest
Sino:
Hacker + AI Agent → Pentest
El
Agente IA aporta escala y velocidad. El
Hacker o
Pentester aporta contexto, creatividad y criterio.
Lo que viene
Todavía estamos aprendiendo.
FaradAI hoy es tanto un producto como un experimento permanente sobre cómo
debería funcionar la próxima generación de
Offensive Security. Aquí tienes una demo de cómo funciona nuestro sistema, y
si quieres, contacta con nosotros para probarlo.
çPero después de más de un año construyéndose hay algo de lo que estamos bastante
convencidos:
La IA ya puede encontrar vulnerabilidades.
Todavía necesitamos hackers para
comprenderlas.
Quizás el futuro del pentesting no sea elegir entre humanos y máquinas. Quizás sea construir algo bastante más interesante:
Hackers humanos trabajando junto a Agentes IA de hackers.
Y cuando esa combinación pueda operar continuamente sobre toda una superficie de
ataque, probablemente dejemos de preguntarnos cuándo fue nuestro último pentest. La pregunta será otra:
¿Qué está intentando comprometer nuestro Agente IA hacker ahora mismo?
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