Metodologías y enfoques operativos para probar la seguridad y robustez de los sistemas de inteligencia artificial generativa. Incluye técnicas de inyección de prompts, jailbreaking, manipulación contextual, evasión de guardrails, extracción de datos sensibles del conjunto de entrenamiento y ataques adversarios específicos para LLM. Cubre tanto pruebas manuales como automatizadas para identificar vulnerabilidades en modelos generativos antes de su despliegue en producción.