Los puntos ciegos de las pruebas de penetración basadas en agentes y cómo subsanarlos
Los equipos de seguridad disponen de muy poco tiempo para determinar si están expuestos a nuevas vulnerabilidades debido a que los atacantes pueden utilizar modelos avanzados para weaponizar fallos en cuestión de horas. Para hacer frente a esta situación, las pruebas ofensivas han evolucionado hacia un enfoque basado en agentes de inteligencia artificial, conocidos como *agentic pentesting*, los cuales evalúan dinámicamente los hallazgos paso a paso para encontrar cadenas de explotación de forma más rápida que los humanos. Sin embargo, este método basado en agentes presenta altos costos en tokens y resultados variables, por lo que las pruebas automatizadas deterministas siguen siendo necesarias para ofrecer revisiones consistentes y frecuentes a un menor costo.
A pesar de su utilidad, el *agentic pentesting* enfrenta limitaciones importantes debido a que solo puede evaluar aquello a lo que puede acceder de manera segura, evitando sistemas frágiles para prevenir caídas de servicios o pérdida de datos, además de verse restringido por la segmentación de red. A esto se suma que muchas vulnerabilidades no cuentan con código de explotación público disponible para realizar las pruebas. Por ejemplo, en un caso analizado con un fallo de seguridad, la herramienta basada en agentes solo pudo evaluar una fracción de las instancias afectadas, dejando al resto fuera de su alcance operativo y sin un veredicto definitivo.
Para cerrar estas brechas, la validación de explotabilidad no intenta alcanzar los sistemas con un exploit real, sino que analiza los comportamientos del atacante requeridos para vulnerar el sistema y los contrasta con los controles de seguridad activos. Al combinar métodos autónomos, simulación de brechas y validación de exposiciones en una plataforma unificada, es posible descubrir, validar y movilizar soluciones para cada vulnerabilidad en cuestión de horas, adaptándose al contexto y a los riesgos del entorno.