Catálogo de controles

Clasificación, documentación, supervisión humana, transparencia y conformidad.

• AIA-01critical

  Clasificación jurídica documentada del sistema

  Existe un análisis firmado que asigna clase de riesgo (prohibido / alto / limitado / mínimo), con el uso previsto, los usos indebidos razonablemente previsibles y la base del Anexo I/III.

  Evidencia requerida

  • Memorando de clasificación con fecha y firma
  • Descripción del uso previsto
  • Registro en el inventario de IA

  Propietario: Compliance / Legal

  Frecuencia: por release

  Fases: design, development, preproduction, production

  EU AI Act Arts. 5, 6, Anexo IIIISO/IEC 42001 8.2

• AIA-02high

  Determinación y registro del rol en la cadena de valor

  Se documenta si la organización actúa como proveedor, deployer, importador o distribuidor, y qué obligaciones asume cada parte por contrato (incluido el cambio de rol del art. 25).

  Evidencia requerida

  • Matriz RACI de obligaciones
  • Cláusulas contractuales con el proveedor del modelo

  Propietario: Legal

  Frecuencia: anual

  Fases: design, development, preproduction, production

  EU AI Act Arts. 16, 25, 26

• AIA-03critical

  Sistema de gestión de riesgos continuo (proveedor de alto riesgo)

  Proceso iterativo documentado de identificación, estimación y mitigación de riesgos para salud, seguridad y derechos fundamentales, actualizado durante todo el ciclo de vida.

  Evidencia requerida

  • Registro de riesgos con medidas y riesgo residual
  • Actas de revisión

  Propietario: Product Owner / Riesgos

  Frecuencia: trimestral

  Fases: design, development, preproduction, production

  EU AI Act Art. 9ISO/IEC 23894 6.4

• AIA-04critical

  Gobierno de datos de entrenamiento, validación y prueba

  Los conjuntos de datos son relevantes, representativos y con sesgos examinados; se documenta origen, tratamiento, lagunas y decisiones de diseño.

  Evidencia requerida

  • Data sheets / model cards
  • Informe de sesgo y representatividad
  • Linaje de datos

  Propietario: Data / ML Lead

  Frecuencia: por release

  Fases: development, preproduction, production

  EU AI Act Art. 10ISO/IEC 5259 Calidad de datos

• AIA-05critical

  Documentación técnica del Anexo IV

  Existe documentación técnica completa y actualizada, disponible para la autoridad durante 10 años.

  Evidencia requerida

  • Dossier técnico Anexo IV
  • Control de versiones del dossier

  Propietario: Ingeniería / Compliance

  Frecuencia: por release

  Fases: development, preproduction, production

  EU AI Act Art. 11 y Anexo IV

• AIA-06high

  Registro automático de eventos (logs) y conservación

  El sistema genera logs automáticos que permiten reconstruir decisiones (entradas, versión de modelo, usuario, salida) y se conservan al menos 6 meses.

  Evidencia requerida

  • Especificación de logging
  • Muestra de logs con retención configurada

  Propietario: Plataforma / SRE

  Frecuencia: continua

  Fases: preproduction, production

  EU AI Act Arts. 12, 19, 26.6ISO/IEC 27001 A.8.15

• AIA-07medium

  Instrucciones de uso y transparencia hacia el deployer

  El proveedor entrega instrucciones con capacidades, limitaciones, métricas de precisión, condiciones de uso y mantenimiento previsto.

  Evidencia requerida

  • Manual de uso entregado
  • Acuse de recepción del deployer

  Propietario: Product

  Frecuencia: por release

  Fases: preproduction, production

  EU AI Act Art. 13

• AIA-08critical

  Supervisión humana efectiva con capacidad de anulación

  Personas designadas y formadas pueden interpretar la salida, ignorarla, revertirla y detener el sistema; el diseño evita el sesgo de automatización.

  Evidencia requerida

  • Procedimiento de supervisión
  • Registro de intervenciones y anulaciones
  • Prueba del botón de parada

  Propietario: Operaciones

  Frecuencia: mensual

  Fases: preproduction, production

  EU AI Act Arts. 14, 26.2

• AIA-09high

  Obligaciones del deployer: uso conforme y datos de entrada

  El deployer usa el sistema según instrucciones, garantiza que los datos de entrada son pertinentes y representativos, vigila el funcionamiento e informa al proveedor de incidentes.

  Evidencia requerida

  • Procedimiento operativo
  • Registro de comunicaciones con el proveedor

  Propietario: Responsable de negocio

  Frecuencia: trimestral

  Fases: production

  EU AI Act Art. 26

• AIA-10critical

  Evaluación de impacto en derechos fundamentales (FRIA)

  Se ha realizado la evaluación del art. 27: procesos afectados, periodo y frecuencia de uso, categorías de personas afectadas, riesgos específicos de daño y medidas de supervisión y reclamación.

  Evidencia requerida

  • Informe FRIA firmado
  • Notificación a la autoridad de vigilancia (si procede)

  Propietario: Compliance / DPO

  Frecuencia: anual

  Fases: preproduction, production

  EU AI Act Art. 27

• AIA-11high

  Transparencia hacia las personas (art. 50)

  Se informa de forma clara de que se interactúa con una IA; el contenido sintético se marca de forma legible por máquina y los deepfakes se declaran.

  Evidencia requerida

  • Captura del aviso al usuario
  • Configuración de marca de agua / C2PA

  Propietario: Producto / UX

  Frecuencia: por release

  Fases: preproduction, production

  EU AI Act Art. 50

• AIA-12medium

  Alfabetización en IA del personal

  El personal que desarrolla u opera el sistema recibe formación proporcional al riesgo y a su rol, con registro de asistencia y evaluación.

  Evidencia requerida

  • Plan formativo
  • Registro de asistencia y resultados

  Propietario: RRHH / AI Officer

  Frecuencia: anual

  Fases: design, development, preproduction, production

  EU AI Act Art. 4

• AIA-13critical

  Conformidad, marcado CE y registro en la base de datos UE

  Se ha completado la evaluación de conformidad aplicable, la declaración UE, el marcado CE y el registro del sistema antes de su puesta en servicio.

  Evidencia requerida

  • Declaración UE de conformidad
  • Justificante de registro

  Propietario: Compliance

  Frecuencia: por release

  Fases: preproduction, production

  EU AI Act Arts. 43, 47, 48, 49

• AIA-14high

  Vigilancia poscomercialización y notificación de incidentes graves

  Plan documentado de seguimiento tras el despliegue y procedimiento para notificar incidentes graves a la autoridad en los plazos legales (15 días / 2 días).

  Evidencia requerida

  • Plan de vigilancia
  • Registro de incidentes y notificaciones

  Propietario: Compliance / SRE

  Frecuencia: continua

  Fases: production, retirement

  EU AI Act Arts. 72, 73

• AIA-15high

  Documentación GPAI aguas arriba y política de copyright

  Se conserva la documentación del proveedor del modelo (capacidades, limitaciones, evaluaciones), su política de derechos de autor y el resumen público de datos de entrenamiento.

  Evidencia requerida

  • Model card del proveedor
  • Política de copyright
  • Resumen de datos de entrenamiento

  Propietario: Ingeniería / Legal

  Frecuencia: semestral

  Fases: development, preproduction, production

  EU AI Act Arts. 53, 54

• AIA-16critical

  Obligaciones reforzadas de GPAI con riesgo sistémico

  Evaluación del modelo con pruebas adversarias estandarizadas, mitigación de riesgos sistémicos, ciberseguridad del modelo y notificación a la Oficina de IA.

  Evidencia requerida

  • Informe de evaluación adversaria
  • Notificación a la AI Office

  Propietario: Research / Seguridad

  Frecuencia: semestral

  Fases: development, preproduction, production

  EU AI Act Art. 55

OWASP LLM Top 10, NIST AI RMF, ISO 27001 aplicados al ciclo del modelo.

• SEC-01critical

  Defensa frente a prompt injection directa e indirecta

  Separación de instrucciones y datos, saneado del contenido recuperado (RAG, web, ficheros), listas de permitidos para acciones y pruebas específicas de inyección en cada release.

  Evidencia requerida

  • Diseño de mitigación
  • Resultados de pruebas de inyección
  • Reglas del filtro

  Propietario: Seguridad de aplicaciones

  Frecuencia: por release

  Fases: development, preproduction, production

  OWASP LLM Top 10 LLM01NIST AI 600-1 Manage 2.2

• SEC-02critical

  Validación y saneado de salidas antes de su uso

  Toda salida que alimente HTML, SQL, shell, código o llamadas a API se valida contra un esquema y se escapa; nunca se ejecuta directamente.

  Evidencia requerida

  • Esquemas de validación
  • Revisión de código del punto de consumo

  Propietario: Ingeniería

  Frecuencia: por release

  Fases: development, preproduction, production

  OWASP LLM Top 10 LLM05

• SEC-03critical

  Prevención de divulgación de información sensible

  Redacción/anonimización de entradas, filtros de salida para PII y secretos, y aislamiento de contexto entre usuarios y tenants.

  Evidencia requerida

  • Configuración del filtro DLP
  • Prueba de fuga entre sesiones

  Propietario: Seguridad

  Frecuencia: trimestral

  Fases: development, preproduction, production

  OWASP LLM Top 10 LLM02GDPR Art. 32

• SEC-04high

  Control de acceso, secretos y cifrado

  Claves en gestor de secretos con rotación, autenticación fuerte, autorización por rol en cada endpoint de IA y cifrado en tránsito y reposo.

  Evidencia requerida

  • Política de rotación
  • Matriz de permisos
  • Informe de configuración TLS/KMS

  Propietario: Seguridad / Plataforma

  Frecuencia: trimestral

  Fases: development, preproduction, production

  ISO/IEC 27001 A.5.15, A.8.24OWASP LLM Top 10 LLM07

• SEC-05critical

  Red teaming y pruebas adversarias periódicas

  Programa documentado de pruebas adversarias (jailbreak, extracción de datos, envenenamiento, abuso de herramientas) con hallazgos, severidad y remediación seguida.

  Evidencia requerida

  • Informe de red team
  • Backlog de remediación con fechas

  Propietario: Seguridad ofensiva

  Frecuencia: semestral

  Fases: preproduction, production

  NIST AI 600-1 Measure 2.7OWASP LLM Top 10 LLM09

• SEC-06high

  Monitorización, límites de consumo y respuesta a incidentes de IA

  Métricas y alertas de abuso, cuotas por usuario/clave, detección de anomalías y un playbook de incidentes específico de IA con responsables y plazos.

  Evidencia requerida

  • Panel de monitorización
  • Playbook de incidentes IA
  • Simulacro registrado

  Propietario: SOC / SRE

  Frecuencia: continua

  Fases: production

  OWASP LLM Top 10 LLM10ISO/IEC 27001 A.5.24

• SEC-07high

  Protección frente a envenenamiento de datos y modelos

  Validación de procedencia de datos de entrenamiento/fine-tuning y de los embeddings, firmas o hashes de artefactos y detección de anomalías en el pipeline.

  Evidencia requerida

  • Hashes/firmas de artefactos
  • Controles del pipeline de datos

  Propietario: ML Engineering

  Frecuencia: por release

  Fases: development, preproduction, production

  OWASP LLM Top 10 LLM04, LLM08

• SEC-08high

  Resiliencia y continuidad del servicio de IA (NIS2)

  Plan de continuidad con degradación controlada sin IA, RTO/RPO definidos y notificación de incidentes conforme a NIS2.

  Evidencia requerida

  • Plan de continuidad
  • Prueba de fallback documentada

  Propietario: CISO

  Frecuencia: anual

  Fases: preproduction, production

  NIS2 Arts. 21, 23

Base jurídica, DPIA, derechos, transferencias y encargados.

• GDP-01critical

  Base jurídica y registro de actividades de tratamiento

  Cada tratamiento realizado por la IA tiene base jurídica identificada, y está reflejado en el RAT con finalidad, categorías de datos y plazos.

  Evidencia requerida

  • Entrada del RAT
  • Análisis de base jurídica / interés legítimo (LIA)

  Propietario: DPO

  Frecuencia: anual

  Fases: design, development, preproduction, production

  GDPR Arts. 6, 30

• GDP-02critical

  Evaluación de impacto en protección de datos (DPIA)

  DPIA realizada y revisada, con evaluación de necesidad y proporcionalidad, riesgos para los derechos y medidas; consulta previa si el riesgo residual es alto.

  Evidencia requerida

  • Informe DPIA
  • Dictamen del DPO

  Propietario: DPO

  Frecuencia: anual

  Fases: design, preproduction, production

  GDPR Arts. 35, 36

• GDP-03high

  Minimización, exactitud y plazos de conservación

  Se recogen solo los datos necesarios, se aplica pseudonimización cuando es posible y hay borrado automático de prompts, logs y embeddings al vencer el plazo.

  Evidencia requerida

  • Política de retención
  • Configuración del borrado
  • Mapa de datos

  Propietario: DPO / Plataforma

  Frecuencia: semestral

  Fases: development, production

  GDPR Arts. 5.1.c, 5.1.e

• GDP-04high

  Ejercicio de derechos sobre datos usados y generados por el modelo

  Procedimiento operativo para acceso, rectificación, supresión y oposición que alcanza datasets, índices vectoriales, caché y logs, con SLA de un mes.

  Evidencia requerida

  • Procedimiento de derechos
  • Registro de solicitudes atendidas
  • Prueba de borrado en el índice

  Propietario: DPO

  Frecuencia: trimestral

  Fases: production

  GDPR Arts. 12-22

• GDP-05critical

  Decisiones automatizadas: información, explicación e intervención humana

  Se informa de la lógica aplicada y consecuencias, y se garantiza intervención humana, expresión del punto de vista e impugnación de la decisión.

  Evidencia requerida

  • Texto informativo al interesado
  • Procedimiento de revisión humana
  • Registro de impugnaciones

  Propietario: DPO / Negocio

  Frecuencia: trimestral

  Fases: preproduction, production

  GDPR Arts. 13.2.f, 15.1.h, 22

• GDP-06high

  Transferencias internacionales del proveedor de IA

  Mecanismo de transferencia válido (adecuación, CCT + TIA) documentado para cada proveedor que procese datos fuera del EEE.

  Evidencia requerida

  • Cláusulas contractuales tipo firmadas
  • Transfer Impact Assessment
  • Ubicación de procesamiento del proveedor

  Propietario: Legal / DPO

  Frecuencia: anual

  Fases: preproduction, production

  GDPR Cap. V, arts. 44-49

• GDP-07critical

  Contratos de encargado y prohibición de entrenamiento con datos de cliente

  Contrato art. 28 con cada proveedor, con instrucciones documentadas, subencargados autorizados y opt-out contractual del uso de datos para entrenar modelos.

  Evidencia requerida

  • DPA firmado
  • Cláusula de no entrenamiento
  • Lista de subencargados

  Propietario: Legal

  Frecuencia: anual

  Fases: preproduction, production

  GDPR Art. 28

• GDP-08critical

  Categorías especiales y garantías reforzadas

  Se identifica la excepción del art. 9.2 aplicable y se aplican garantías adicionales (cifrado, acceso restringido, evaluación de discriminación).

  Evidencia requerida

  • Análisis art. 9
  • Controles reforzados documentados

  Propietario: DPO

  Frecuencia: anual

  Fases: design, production

  GDPR Art. 9

Política, responsabilidad, equidad, explicabilidad y auditoría.

• GOV-01high

  Política de IA aprobada por dirección

  Política formal con usos permitidos y vetados, roles, escalado y sanciones, aprobada por el órgano de gobierno y comunicada al personal.

  Evidencia requerida

  • Política firmada
  • Acta de aprobación
  • Prueba de comunicación

  Propietario: Dirección / AI Officer

  Frecuencia: anual

  Fases: design, development, preproduction, production

  ISO/IEC 42001 5.2NIST AI RMF Govern 1.1

• GOV-02high

  Responsable de IA y comité con rendición de cuentas

  Existe un propietario nombrado por sistema y un comité multidisciplinar que aprueba despliegues y excepciones, con actas.

  Evidencia requerida

  • Nombramiento
  • Actas del comité
  • Matriz RACI

  Propietario: Dirección

  Frecuencia: trimestral

  Fases: design, development, preproduction, production

  ISO/IEC 42001 5.3NIST AI RMF Govern 2

• GOV-03high

  Inventario de sistemas de IA con clase de riesgo

  Inventario centralizado y actualizado con propietario, rol, clase de riesgo, modelos usados, datos tratados y estado del ciclo de vida.

  Evidencia requerida

  • Extracto del inventario
  • Fecha de última revisión

  Propietario: AI Officer

  Frecuencia: trimestral

  Fases: design, development, preproduction, production, retirement

  ISO/IEC 42001 8.1NIST AI RMF Map 1

• GOV-04critical

  Medición de equidad y sesgo con umbrales

  Métricas de equidad por grupo definidas con umbrales de aceptación, medidas antes del despliegue y monitorizadas en producción.

  Evidencia requerida

  • Informe de métricas por grupo
  • Umbrales aprobados
  • Alertas configuradas

  Propietario: Data Science

  Frecuencia: trimestral

  Fases: development, preproduction, production

  EU AI Act Arts. 10.2.f, 15NIST AI RMF Measure 2.11

• GOV-05high

  Explicabilidad para personas afectadas

  Se puede explicar en lenguaje comprensible qué factores influyeron en una salida concreta y conservar esa explicación asociada al caso.

  Evidencia requerida

  • Ejemplo de explicación emitida
  • Documentación del método (SHAP, reglas, citación de fuentes)

  Propietario: Data Science / Producto

  Frecuencia: semestral

  Fases: preproduction, production

  EU AI Act Art. 86GDPR Art. 15.1.h

• GOV-06medium

  Canal de reclamaciones e incidencias éticas

  Canal accesible para afectados y empleados, con SLA de respuesta, registro y escalado al comité de IA.

  Evidencia requerida

  • URL/dirección del canal
  • Registro de reclamaciones y resolución

  Propietario: Compliance

  Frecuencia: trimestral

  Fases: production

  EU AI Act Art. 85ISO/IEC 42001 A.10

• GOV-07medium

  Auditoría interna y revisión por la dirección del AIMS

  Programa de auditoría interna del sistema de gestión de IA y revisión anual por dirección con acciones correctivas seguidas.

  Evidencia requerida

  • Plan y informe de auditoría
  • Acta de revisión por la dirección

  Propietario: Auditoría interna

  Frecuencia: anual

  Fases: production

  ISO/IEC 42001 9.2, 9.3

• GOV-08low

  Impacto ambiental y proporcionalidad del modelo

  Se estima consumo/coste y se justifica que el modelo elegido es el menos intensivo capaz de cumplir la finalidad.

  Evidencia requerida

  • Estimación de consumo
  • Comparativa de alternativas

  Propietario: Arquitectura

  Frecuencia: anual

  Fases: design, production

  EU AI Act Art. 95ISO/IEC 42001 A.5

AI BOM/SBOM, terceros, licencias y vulnerabilidades.

• SUP-01high

  AI BOM / ML-BOM y SBOM mantenidos

  Inventario legible por máquina (CycloneDX o equivalente) de modelos, datasets, librerías, APIs y herramientas, generado en cada build y versionado.

  Evidencia requerida

  • Fichero SBOM/AI BOM
  • Automatización en CI
  • Última fecha de generación

  Propietario: Ingeniería

  Frecuencia: por release

  Fases: development, preproduction, production

  CycloneDX 1.6 ML-BOMOWASP LLM Top 10 LLM03

• SUP-02high

  Due diligence y evaluación de riesgo de terceros

  Cada proveedor de modelo, API o dato se evalúa antes de la contratación (seguridad, ubicación, certificaciones, uso de datos, salida del servicio) y se reevalúa periódicamente.

  Evidencia requerida

  • Cuestionario de proveedor cumplimentado
  • Certificaciones (ISO 27001/42001, SOC 2)
  • Fecha de reevaluación

  Propietario: Compras / Seguridad

  Frecuencia: anual

  Fases: design, preproduction, production

  ISO/IEC 27001 A.5.19-A.5.22EU AI Act Art. 25

• SUP-03high

  Licencias y derechos de uso de modelos y datos

  Cada componente del AI BOM tiene licencia identificada y compatible con el uso comercial previsto, incluidas restricciones de output y de fine-tuning.

  Evidencia requerida

  • Registro de licencias
  • Dictamen legal de compatibilidad

  Propietario: Legal

  Frecuencia: semestral

  Fases: design, development, production

  EU AI Act Art. 53.1.cDirectiva (UE) 2019/790 Art. 4

• SUP-04medium

  Gestión de vulnerabilidades y estrategia de salida

  Escaneo continuo de dependencias, seguimiento de avisos del proveedor del modelo y plan de sustitución/portabilidad si el proveedor deja de estar disponible.

  Evidencia requerida

  • Informe de escaneo
  • Plan de salida y prueba de portabilidad

  Propietario: Plataforma

  Frecuencia: mensual

  Fases: development, production

  ISO/IEC 27001 A.8.8OWASP LLM Top 10 LLM03

Aprobación, versionado, deriva y retirada.

• LFC-01high

  Puerta de aprobación previa al despliegue

  Ningún modelo pasa a producción sin aprobación formal que verifique clasificación, evaluación de impacto, pruebas de seguridad y evidencias mínimas.

  Evidencia requerida

  • Checklist de go-live firmado
  • Registro de aprobación

  Propietario: Comité de IA

  Frecuencia: por release

  Fases: preproduction, production

  ISO/IEC 5338 Procesos de ciclo de vidaNIST AI RMF Manage 1

• LFC-02high

  Versionado de modelos, prompts y configuración

  Cada versión de modelo, prompt de sistema, parámetros y base de conocimiento está versionada, es reproducible y permite rollback.

  Evidencia requerida

  • Registro de versiones
  • Prueba de rollback

  Propietario: MLOps

  Frecuencia: por release

  Fases: development, preproduction, production

  ISO/IEC 42001 A.6.2EU AI Act Art. 12

• LFC-03high

  Monitorización de deriva y degradación del rendimiento

  Métricas de calidad, deriva de datos y de concepto con umbrales y alertas; reentrenamiento o retirada cuando se superan.

  Evidencia requerida

  • Panel de métricas
  • Historial de alertas y acciones

  Propietario: MLOps / Data Science

  Frecuencia: continua

  Fases: production

  EU AI Act Arts. 15, 72NIST AI RMF Measure 2.12

• LFC-04low

  Retirada y conservación de evidencias

  Procedimiento de baja del sistema: migración o borrado de datos, conservación de documentación durante el plazo legal y comunicación a usuarios afectados.

  Evidencia requerida

  • Procedimiento de retirada
  • Registro de archivo documental

  Propietario: Compliance / Plataforma

  Frecuencia: anual

  Fases: production, retirement

  EU AI Act Art. 18ISO/IEC 42001 A.6.2.8

Permisos, aprobación humana, límites y trazas de agentes.

• AGT-01critical

  Mínimo privilegio y catálogo de herramientas del agente

  Cada herramienta o API accesible por el agente está catalogada con permisos mínimos, credenciales propias y ámbito acotado; no hay credenciales compartidas de administrador.

  Evidencia requerida

  • Catálogo de herramientas y scopes
  • Revisión de permisos

  Propietario: Seguridad / Ingeniería

  Frecuencia: trimestral

  Fases: development, preproduction, production

  OWASP LLM Top 10 LLM06 Excessive AgencyOWASP Agentic AI T2, T3

• AGT-02critical

  Aprobación humana en acciones irreversibles

  Las acciones con impacto económico, legal o sobre personas requieren confirmación humana explícita, con umbrales definidos y registro de quién aprueba.

  Evidencia requerida

  • Lista de acciones que requieren aprobación
  • Registro de aprobaciones

  Propietario: Negocio / Operaciones

  Frecuencia: trimestral

  Fases: preproduction, production

  OWASP Agentic AI T5EU AI Act Art. 14

• AGT-03high

  Límites de ejecución, presupuesto y kill-switch

  Límites de pasos, tiempo, coste y llamadas por sesión, con parada automática ante bucles o anomalías y un kill-switch probado.

  Evidencia requerida

  • Configuración de límites
  • Prueba del kill-switch

  Propietario: SRE

  Frecuencia: semestral

  Fases: preproduction, production

  OWASP Agentic AI T4, T8

• AGT-04high

  Trazabilidad extremo a extremo del razonamiento y las acciones

  Se registran plan, herramientas invocadas, parámetros, resultados e identidad delegada, de forma que cualquier acción pueda auditarse y atribuirse.

  Evidencia requerida

  • Traza completa de una ejecución
  • Política de retención de trazas

  Propietario: Plataforma

  Frecuencia: continua

  Fases: preproduction, production

  OWASP Agentic AI T6, T9EU AI Act Art. 12

• AGT-05high

  Aislamiento de memoria y de comunicación entre agentes

  La memoria persistente se valida y acota por usuario/tarea, y los mensajes entre agentes se autentican para evitar envenenamiento y suplantación.

  Evidencia requerida

  • Diseño de aislamiento de memoria
  • Prueba de contaminación de memoria

  Propietario: Ingeniería

  Frecuencia: semestral

  Fases: development, preproduction, production

  OWASP Agentic AI T1, T12