Metodologías y prácticas para pruebas de seguridad de sistemas basados en inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Incluye pruebas adversarias, evaluación de robustez, pruebas de inyección de prompts, intentos de extracción de modelos, detección de envenenamiento de datos, evaluación de fugas de privacidad y verificación de resiliencia contra ataques específicos de IA como inferencia de pertenencia, inversión de modelos e inyección de puertas traseras.