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A medida que los modelos de lenguaje grande (LLMs) se integren en las operaciones empresariales, garantizar su seguridad se vuelve crucial. Aunque presenta desafíos únicos, las lecciones aprendidas en pruebas de penetración en redes internas--como la gestión de límites de confianza, la identificación de las opciones incorrectas y las pruebas de escalación de privilegios--pueden afianzar de manera importante el enfoque de pentesting para LLMs. Apuntar estas prácticas permite detectar las posibles y proteger los entornos de IA de manera más efectiva.