Parte 03 - Reconocimiento
- Parte
- 03
- Estado
- Revisado
- Edición
- v2 / 01.09.2026
- Tiempo estimado de lectura
- 2 min
Edición del 1 de septiembre de 2026
Las fuentes conservan sus fechas de consulta. El laboratorio identifica la simulación determinística y la integración con modelo por separado.
El mapa empieza a contradecir la documentación
En el escenario ficticio de PhiloCorp, las primeras consultas autorizadas podrían devolver menos endpoints que el inventario y más capacidades que el diagrama. Una credencial puede ver un catálogo MCP distinto de otra; el modelo puede identificarse con un nombre que el equipo ya no usa. Nada de eso es todavía un finding, pero cada diferencia cambia qué hipótesis merece una prueba.
El reconocimiento avanza con economía: una consulta, una evidencia y una actualización del mapa. Buscamos saber qué identidad ve qué capacidad y bajo qué condición. Al terminar, el registro separa superficie observada, declaraciones del equipo e hipótesis pendientes. El brief conserva esas diferencias para justificar las pruebas siguientes.
Objetivo de la parte
Construir, desde recon pasivo y activo, un mapa de la arquitectura del objetivo suficiente para completar el registro de supuestos y priorizar los activos.
Sub-páginas
| Página | Contenido |
|---|---|
| Recon pasivo y OSINT de stack IA | Fuentes institucionales, repos publicados, DNS en scope y artefactos con evidencia mínima |
| Fingerprinting de modelos | Metadata autorizada, autodeclaración de baja confianza, límite de contexto y presupuesto |
| Enumeración de superficie agentic/RAG/MCP | Descubrir capacidades A2A/MCP, RAG, identidad y límites de autorización |
| Validación coordinada de detección | Casos de prueba identificables, cobertura, latencia y falsos positivos |
Salida esperada
Un mapa de componentes, identidades y flujos, con hipótesis y evidencia en el registro de supuestos. Desde ahí elegís los casos de las partes 04 a 09 y dejás documentadas las superficies que no pudieron confirmarse.
Ese mapa no es un fin en sí mismo: alimenta las pruebas de superficie posteriores y también puede cerrar rutas cuando la evidencia invalida una hipótesis.
Una decisión antes de seguir
El endpoint responde que usa un modelo conocido. ¿Registrás esa familia como identificación confirmada?
Anotá qué afirmarías y qué observación falta. Contrastá tu respuesta.
El expediente avanza. Una superficie documentada permite elegir entradas y medir su efecto con menos supuestos.