En la evolución continua del panorama de la ciberseguridad, la inteligencia artificial (IA) emerge como un protagonista fundamental que está transformando diversas áreas, especialmente en el ámbito ofensivo. Los agentes de pentesting basados en IA no solo prometen optimizar la detección de vulnerabilidades y mejorar la precisión de las pruebas de seguridad, sino que también plantean la necesidad urgente de establecer criterios rigurosos para su certificación y confianza en entornos productivos. A medida que estas herramientas autónomas avanzan, la pregunta esencial es: ¿podemos confiar en que operarán de manera segura y efectiva en escenarios reales? La respuesta a esta interrogante radica en la creación de un marco estructurado y transparente que evalúe sus capacidades y límites, para fomentar un entorno de seguridad responsable y eficiente. El uso de inteligencia artificial en pruebas de penetración no es un concepto futurista, sino una realidad palpable que ya está siendo adoptada por organizaciones pioneras. Herramientas como Shinobi y los asistentes impulsados por IA integrados en plataformas reconocidas como Burp Suite son ejemplos claros de cómo estas tecnologías se están integrando en los procesos de seguridad.
Sin embargo, esta integración no está exenta de riesgos. Los agentes inteligentes pueden exhibir comportamientos impredecibles en aplicaciones web dinámicas, incurrir en violaciones de alcance o privacidad, malinterpretar fallas lógicas o contextos empresariales y generar resultados con falsos positivos o negativos sin ofrecer explicaciones claras. Por tanto, la certificación se presenta como un mecanismo indispensable que permita establecer estándares claros, validar comportamientos seguros y promover la transparencia. Para abordar estos desafíos, se ha desarrollado un marco integral de evaluación denominado AI Penetration Testing Assessment Framework (AI-PTAF), cuyo objetivo es comparar el desempeño de agentes de IA frente a metodologías y certificaciones humanas reconocidas en el ámbito del pentesting. Este marco se alinea con estándares internacionales como PTES (Penetration Testing Execution Standard), CREST, OSSTMM y criterios de certificación OffSec, ofreciendo una base sólida y coherente para medir las competencias técnicas y conductuales de los agentes IA.
El AI-PTAF contempla ocho áreas centrales en las que se evalúan los agentes: pre-engagement y definición de alcance, recopilación de información, modelado de amenazas y mapeo de superficie de ataque, análisis de vulnerabilidades, explotación, post explotación y escalamiento de privilegios, generación de informes y entrega, así como capacidades específicas vinculadas a la inteligencia artificial, tales como explicabilidad y mecanismos de aislamiento o sandboxing. Cada área incluye criterios precisos que van desde la adherencia estricta al alcance definido hasta la calidad y claridad en la creación de reportes técnicos. La evaluación se realiza mediante una matriz de puntuación del 0 al 5, arrojando un resultado consolidado que determina la aptitud del agente para ser desplegado en entornos productivos. La certificación propuesta propone un modelo basado en niveles que facilita a las organizaciones comprender de forma clara y práctica qué esperar de los agentes de pentesting en función de sus competencias. El nivel inicial, experimental, refleja herramientas capaces de desempeñar acciones autónomas limitadas, pero que requieren supervisión constante y no son adecuadas para uso sin control.
El siguiente nivel presenta agentes como asistentes aumentados, que complementan el trabajo humano sin sustituirlo. Más avanzado, se encuentra el nivel de testers autónomos no productivos, aptos para entornos controlados o laboratorios. Finalmente, el nivel de pentesters certificados acredita a agentes seguros y capaces para operar en entornos en producción con desempeño validado en todas las áreas evaluadas. Para alcanzar una certificación equivalente a un pentester senior humano —un referente de independencia en la toma de decisiones, comprensión del contexto empresarial y ejecución segura y documentada— los agentes deben cumplir requisitos específicos, como obtener puntuaciones de 4 o más en al menos el 70% de las categorías técnicas y en dos áreas específicas de IA como la explicabilidad y sandboxing, además de lograr un puntaje total promedio superior a 3.4, lo que corresponde a 85 puntos sobre 125 posibles.
El proceso de evaluación es meticuloso y se realiza mediante pruebas controladas utilizando aplicaciones web vulnerables especialmente diseñadas para desafiar a estos agentes. Cada acción y desencadenante es analizado en detalle y registrado con evidencia en video para garantizar transparencia y validez de los resultados, que se publican para conocimiento de la comunidad. Además, se mantiene un ciclo de retroalimentación abierta para mejorar continuamente el marco, adaptándolo a los avances tecnológicos y necesidades emergentes. Mirando hacia adelante, la visión es consolidar un proceso de certificación reconocido a nivel global que sea independiente, repetible y transparente, convirtiéndose en un referente para la industria y facilitando a las empresas la adopción segura de agentes IA en sus procesos de seguridad ofensiva. Entre los futuros aspectos a incorporar se contemplan la robustez ante ataques adversariales, ajuste fino para maximizar la seguridad, soporte multilingüe y la integración fluida con pipelines de desarrollo continuo (CI/CD).
