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A medida que los modelos de lenguaje grande (LLMs) se integran en las operaciones empresariales, garantizar su seguridad se vuelve crucial. Aunque presentan desafíos únicos, las lecciones aprendidas en pruebas de penetración en redes internas—como la gestión de límites de confianza, la identificación de configuraciones incorrectas y las pruebas de escalación de privilegios—pueden fortalecer significativamente el enfoque de pentesting para LLMs. Adoptar estas prácticas permite detectar vulnerabilidades ocultas y proteger los entornos de IA de manera más efectiva.