ISO 27090 explicada para equipos de seguridad de la IA

ISO/IEC 27090:2026 es una norma internacional que ofrece orientación sobre las amenazas y compromisos de seguridad que afectan a los sistemas de inteligencia artificial. Publicada el 14 de octubre de 2026, explica cómo pueden las organizaciones comprender, detectar y mitigar esas amenazas a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA. Su título oficial es Cybersecurity — Artificial intelligence (AI) — Addressing security threats and compromises to AI systems. Ficha de publicación de ISO

Para un equipo de seguridad, la pregunta práctica es sencilla: ¿qué podría cambiar o robar un atacante en un sistema de IA, o qué podría obligarle a hacer, y qué limitaría el daño resultante?

Esta guía explica el alcance de la norma ISO 27090, las principales amenazas para la seguridad de la IA, su relación con ISO 27001 e ISO 42001 y una forma práctica de convertir la orientación en trabajo de seguridad con responsables, salvaguardas y evidencias. La investigación en la que se basa se comprobó el 18 de octubre de 2026.

Qué cubre la norma ISO 27090

ISO 27090 se centra en la protección de los sistemas de IA. Su objeto va más allá de la IA generativa, los grandes modelos de lenguaje y los chatbots, y abarca los sistemas de IA en general. Explicación de ISO sobre ISO 27090

La norma publicada conecta prácticas consolidadas de seguridad de la información con amenazas específicas de la IA. Sus contenidos abordan la gobernanza, la seguridad de la cadena de suministro, el modelado de amenazas y el red teaming, seguidos de tipos de compromiso como el envenenamiento, la evasión, la exposición de información y la inyección de prompts. También considera cómo interactúan las mitigaciones y cómo siguen siendo eficaces con el tiempo. Muestra publicada de ISO/IEC 27090

El alcance incluye organizaciones de cualquier tamaño que desarrollan o utilizan IA, como empresas, organismos públicos y entidades sin ánimo de lucro. Por tanto, contratar un servicio de IA de un tercero no deja a una organización fuera del público previsto. Ficha de publicación de IEC

Un buen punto de partida es una revisión conjunta en la que participen seguridad, ingeniería, datos, compras y el responsable de negocio. Cada uno debería poder explicar la parte del sistema que controla y las decisiones que dependen de otros.

Por qué los sistemas de IA necesitan un análisis de seguridad adicional

Una aplicación de IA conecta varios elementos que merecen un examen por separado: software, datos, archivos o servicios de modelos, instrucciones, usuarios y acciones posteriores.

Piense en un asistente documental conectado a una base de conocimiento interna. Una revisión convencional puede examinar la autenticación, el cifrado y las vulnerabilidades del software. Una revisión de seguridad de la IA debería preguntar además qué ocurre si un documento recuperado intenta cambiar las instrucciones del asistente, si los usuarios pueden recuperar material fuera de sus permisos y qué acciones puede desencadenar la salida generada.

Estas preguntas adquieren más peso cuando un asistente puede actualizar registros o llamar a herramientas externas. Una respuesta errónea y una acción no autorizada tienen consecuencias distintas y requieren salvaguardas distintas.

Para su primera revisión, responda a tres preguntas:

• ¿Qué puede influir en el sistema? Incluya datos de entrenamiento, contenido recuperado, prompts, proveedores y actualizaciones de modelos.
• ¿Qué puede salir del sistema? Incluya respuestas, registros, exportaciones y activos del modelo.
• ¿Qué puede cambiar el sistema? Incluya archivos, tickets, cuentas, transacciones y otros servicios conectados.

Se trata de un método práctico de delimitación para los ejemplos siguientes, no de una reproducción de las cláusulas de la norma.

Amenazas a la seguridad de la IA que conviene conocer

Las siguientes explicaciones utilizan la terminología del NIST sobre aprendizaje automático adversarial y la orientación de OWASP para aplicaciones de LLM. Los escenarios son ilustrativos. Taxonomía del NIST sobre aprendizaje automático adversarial Orientación de OWASP sobre inyección de prompts Orientación de OWASP sobre el tratamiento de salidas

Mantenga claras estas distinciones durante la evaluación de riesgos. Un documento malicioso recuperado por una aplicación de generación aumentada por recuperación (RAG) no es automáticamente un envenenamiento de los datos de entrenamiento: la recuperación, por sí sola, no actualiza los pesos del modelo. En cambio, puede exponer la aplicación a una inyección de prompts indirecta.

En la seguridad de los LLM, unos prompts más estrictos por sí solos son una estrategia de control incompleta. OWASP recomienda salvaguardas como privilegios restringidos y aprobación para acciones sensibles, mientras que el NCSC subraya la necesidad de gestionar la inyección de prompts como un riesgo permanente mediante el diseño y la operación del sistema. Orientación de OWASP sobre inyección de prompts Orientación del NCSC sobre el riesgo de inyección de prompts

ISO 27090 frente a ISO 27001 e ISO 42001

Estas normas respaldan distintas partes del trabajo de seguridad y de gobernanza de la IA de una organización.

Las distinciones siguen las descripciones de los editores de ISO 27001, ISO 27002 e ISO 42001.

Para un equipo que ya gestiona un SGSI, un enfoque práctico es ampliar los registros existentes. Añada los sistemas de IA pertinentes al inventario de activos, evalúe sus vías de ataque, asigne responsables del tratamiento y vincule las evidencias de apoyo. Para saber más sobre cómo organizar ese trabajo, consulte la lista de verificación para implantar ISO 27001.

Una lista de verificación práctica para implantar ISO 27090

Los pasos siguientes son un enfoque de implantación elaborado a partir de los contenidos de la norma y de la orientación pública sobre IA segura. No son una lista de verificación oficial de ISO ni una relación de cláusulas obligatorias.

1. Defina el sistema y su responsable

Elija un caso de uso de IA con una finalidad de negocio clara. Registre el responsable que rinde cuentas, los usuarios, el proveedor del modelo, el alojamiento y los servicios conectados.

A continuación, trace el perímetro de la revisión. Incluya la aplicación y sus dependencias, no solo el endpoint del modelo. Un asistente orientado al cliente con acceso a herramientas necesita una evaluación distinta de la de un resumidor de textos interno sin permiso para actuar.

Resultado útil: un registro del sistema que indique su finalidad, perímetro, dependencias, acciones permitidas y responsable.

2. Rastree la procedencia de los datos y los modelos

Registre de dónde proceden los conjuntos de datos y los artefactos del modelo, quién puede modificarlos y qué versiones están desplegadas. Incluya las entradas de ajuste fino, las colecciones de recuperación, los prompts y los canales de retroalimentación pertinentes para el sistema.

La orientación del NCSC sobre desarrollo recomienda hacer un seguimiento de los activos de IA y de su procedencia, protegerlos y conservar la información necesaria para recuperar versiones fiables. Orientación del NCSC sobre desarrollo seguro de IA

En el caso de un modelo adquirido, pregunte al proveedor qué responsabilidades asume y qué información facilita cuando cambian los modelos o los servicios.

Resultado útil: un inventario versionado con fuentes, reglas de acceso, historial de cambios y responsabilidades de los proveedores.

3. Modele las amenazas del flujo de trabajo real

Revise el sistema desde la perspectiva de un atacante. Identifique los puntos de entrada, los activos sensibles, los permisos y las consecuencias de un compromiso con éxito. La orientación del NCSC sobre diseño seguro recomienda el modelado de amenazas y prestar atención a los componentes de terceros y al mínimo privilegio. Orientación del NCSC sobre diseño seguro de IA

Redacte escenarios concretos. «Riesgo de IA» es demasiado amplio para impulsar una acción útil. «Un documento subido por una parte externa convence al asistente de solicitar un archivo de evidencias restringido» ofrece a un equipo algo específico que analizar.

Priorice según la exposición y el daño potencial. Registre quién acepta el riesgo restante y cuándo debe revisarse esa decisión.

Resultado útil: un breve registro de riesgos que vincule los escenarios de ataque con activos, consecuencias, salvaguardas y responsables.

4. Sitúe las salvaguardas en los límites pertinentes

Seleccione controles para el escenario que esté abordando. Para los activos del modelo, esto puede implicar almacenamiento protegido, restricciones de acceso y comprobaciones de integridad. Para los servicios desplegados, considere la autenticación, la separación entre entornos y controles que reduzcan el acceso no autorizado o la exfiltración. Son temas de la orientación del NCSC sobre despliegue. Orientación del NCSC sobre despliegue seguro de IA

En el caso de la salida generada, valide y codifique el contenido para su destino antes de que otro sistema actúe sobre él. La orientación de OWASP sobre el tratamiento de salidas explica por qué la salida del modelo no debe adquirir autoridad solo por proceder del modelo. Orientación de OWASP sobre el tratamiento de salidas

Resultado útil: un registro de control que indique el límite que protege, su responsable y la evidencia utilizada para comprobarlo.

5. Pruebe la aplicación completa

Diseñe las pruebas en torno a las consecuencias identificadas en su modelo de amenazas. Para un asistente RAG, utilice documentos adversariales y usuarios con distintos permisos. Para un agente, pruebe qué ocurre cuando el contenido recuperado le pide superar sus acciones permitidas.

Defina el resultado esperado antes de ejecutar la prueba. Un ejemplo: la aplicación debe denegar una solicitud de archivo restringido aunque el modelo intente realizarla.

Registre la configuración de la aplicación, la versión del modelo, las entradas de prueba, el resultado y cualquier corrección. Elija datos de prueba que no expongan innecesariamente información confidencial real.

Resultado útil: pruebas de seguridad repetibles vinculadas a riesgos concretos y a decisiones de puesta en producción.

6. Supervise los cambios y prepare la respuesta

Revise el efecto de las actualizaciones de modelos, datos y prompts. Supervise las entradas y salidas pertinentes protegiendo la información sensible de los registros. La orientación del NCSC sobre operación destaca la supervisión del comportamiento y las implicaciones de seguridad de los cambios durante toda la operación. Orientación del NCSC sobre operación segura de IA

Decida de antemano quién puede desactivar una herramienta, revocar una credencial, aislar una integración o revertir una versión. Establezca desencadenantes de revisión como un nuevo proveedor, permisos ampliados, una actualización sustancial del modelo o un incidente de seguridad.

Resultado útil: responsabilidades de supervisión, criterios de revisión de cambios, un procedimiento de respuesta a incidentes y una vía de recuperación probada.

Convertir los riesgos de seguridad de la IA en evidencias

La tabla siguiente es una plantilla de trabajo sugerida. Sus ejemplos de evidencias son recomendaciones prácticas, no una lista de documentos exigidos por ISO 27090.

Imagine, por ejemplo, un equipo de seguridad que utiliza un asistente para resumir evidencias de clientes. Un documento de un proveedor incluye instrucciones para subir las evidencias a una dirección externa.

La prueba del equipo debería seguir la acción intentada a través de la aplicación. ¿Tiene el asistente una herramienta capaz de subir archivos? ¿Aplica esa herramienta los permisos del usuario? ¿Están restringidos los destinos? ¿Es necesario que una persona responsable apruebe la transferencia?

Un registro de revisión útil identificaría el escenario, el límite que impide la transferencia, el resultado de la prueba y la persona que aprobó el riesgo restante. Si el sistema cambia, ese registro indica a la siguiente persona revisora qué debe volver a comprobarse.

Este enfoque da a una evaluación más sustancia que la afirmación de que el sistema utiliza «IA responsable». Vincula la decisión de seguridad con algo que otra persona puede inspeccionar. Para saber más sobre cómo organizar el material de apoyo, consulte cómo estructurar la preparación para auditorías.

Certificación y requisitos de ISO 27090

ISO 27090 ofrece orientación de seguridad, no requisitos de certificación de un sistema de gestión. La explicación de ISO distingue su finalidad de los requisitos del SGIA de ISO 42001. Explicación de ISO sobre ISO 27090

Defina primero el aseguramiento que necesita: una revisión de seguridad, una respuesta de aseguramiento a un cliente, un análisis de brechas interno o una certificación conforme a una norma de sistema de gestión aplicable.

Pida a quien ofrezca una evaluación que indique su alcance, sus criterios y su esquema de aseguramiento. Así el resultado es más fácil de interpretar y se evita confundir una revisión de las prácticas de seguridad de la IA con la certificación de un sistema de gestión.

Para un proyecto de implantación, obtenga la norma publicada, revise la orientación frente a sus propios sistemas y registre por qué determinadas salvaguardas son adecuadas. Los ejemplos de este artículo ofrecen una estructura inicial para ese trabajo.

ISO 27090 y el Reglamento de IA de la UE

Aplicar una norma internacional no establece automáticamente el cumplimiento del Reglamento de IA de la UE. El artículo 40 vincula la presunción de conformidad a las normas armonizadas cuyas referencias se hayan publicado en el Diario Oficial de la UE, y solo en la medida en que cubran los requisitos u obligaciones pertinentes. Artículo 40 del Reglamento de IA

Utilice una revisión de seguridad conforme a ISO 27090 como un elemento más de una evaluación de cumplimiento con un alcance propio. Registre la obligación jurídica evaluada, las evidencias que la respaldan y cualquier brecha restante.

Preguntas frecuentes sobre ISO 27090

¿Cuál es la fecha de publicación de ISO 27090?

La primera edición, ISO/IEC 27090:2026, se publicó el 14 de octubre de 2026. Consulte la ficha actual del editor cuando material más antiguo haga referencia a un borrador o a un año anterior. Ficha de publicación de IEC

¿Cubre ISO 27090 la IA generativa y la seguridad de los LLM?

Sus contenidos publicados incluyen la inyección de prompts y las salidas sensibles de los modelos, lo que la hace pertinente para la seguridad de la IA generativa. Su alcance incluye también otros sistemas de IA. Muestra publicada de ISO/IEC 27090 Explicación de ISO sobre ISO 27090

¿Puede aplicar la norma una empresa que utiliza IA de terceros?

Sí. El público declarado incluye organizaciones que utilizan IA, además de las que la desarrollan. Empiece por los riesgos y responsabilidades que están bajo su control e identifique lo que necesita saber de sus proveedores. Ficha de publicación de IEC

¿Significa la certificación ISO 27001 que un sistema de IA es seguro?

La certificación de un sistema de gestión no garantiza que una aplicación concreta resista cualquier ataque. Utilice el sistema de gestión para organizar las decisiones sobre riesgos y evalúe el diseño, la configuración y el comportamiento reales del sistema de IA. ISO 27090 puede ayudar a orientar ese trabajo de seguridad.

¿Dónde puedo obtener el PDF de ISO 27090?

Utilice el catálogo oficial de ISO o la IEC Webstore para obtener la norma publicada y sus opciones de licencia. Compruebe que la designación es ISO/IEC 27090:2026. Un artículo o una vista previa solo ofrecen parte del material.

Haga revisable el trabajo de seguridad de la IA

Empiece por un caso de uso de IA con consecuencias relevantes. Identifique cómo podría verse comprometido, elija salvaguardas para los límites pertinentes y defina las evidencias que demostrarán que esas salvaguardas funcionan. Asigne a cada acción un responsable y un desencadenante de revisión.

Secani conecta requisitos, riesgos, controles, evidencias, responsables y decisiones de revisión en un espacio de trabajo compartido de seguridad y cumplimiento. Hable con Secani sobre cómo organizar su trabajo de seguridad de la IA para que los equipos vean qué se ha evaluado, qué requiere atención y quién es responsable.