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Índice de la guía

Marcos, versiones y matrices de cobertura

Parte
A
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.

Llegó el momento de ponerle un nombre al hallazgo. Antes de buscar un ID, volvé a la evidencia: qué componente intervino, qué comportamiento observaste y qué impacto pudiste demostrar. Estas referencias ayudan a describirlo de forma consistente; una etiqueta no completa una prueba.

Las versiones siguientes son las adoptadas por la guía, no una lista de las últimas disponibles. Los protocolos especifican comportamiento; las taxonomías clasifican riesgos o técnicas. No todos los documentos de esta tabla son estándares normativos.

ReferenciaVersión o fechaEstado al corteUbicaciónJustificación de uso
MITRE ATLASatlas-data v2026.07, publicado 2026-08-07Edición adoptadaMapeo ATLASTécnicas, mitigaciones y casos documentados con IDs verificables
OWASP GenAI LLM Top 102026, v1.0PublicadaFrameworks y toolingRiesgos de aplicaciones LLM y GenAI
OWASP Top 10 for Agentic Applications2026PublicadaFrameworks y toolingRiesgos derivados de objetivos, autonomía, identidad y tools
OWASP MCP Top 10v0.1 beta, 2025Beta, no estándar finalFrameworks y toolingTaxonomía específica de implementaciones MCP
OWASP Agentic Skills Top 10borrador v1Revisión pública, no release estableFrameworks y toolingRiesgos de skills empaquetadas, instalación, permisos y runtime
MCP2026-07-28Especificación publicadaFrameworks y toolingSemántica, transports, autorización opcional y seguridad del protocolo
A2A1.0.0Especificación estableFrameworks y toolingInteroperabilidad agente a agente y AgentSkill declarativa
Skills over MCPSEP-2640, Extensions TrackEn revisión; listada como extensión opcional en MCP 2026-07-28Frameworks y toolingDistribución de Agent Skills como recursos MCP; no equivale a AgentSkill de A2A
NIST AI 100-2e20252025FinalFrameworks y toolingTaxonomía de adversarial ML
OWASP ML Security Top 10draft 2023Borrador adoptadoFrameworks y toolingRiesgos de ML predictivo cuando LLM/Agentic/MCP no aplican

Cómo elegir

  1. Empezá por la superficie observada, no por el framework que querés completar.
  2. Usá ATLAS para describir comportamiento adversario demostrado y OWASP para clasificar riesgo.
  3. Aplicá LLM a la aplicación generativa, Agentic a autonomía y coordinación, MCP al protocolo y Agentic Skills solo a skills empaquetadas. Marcá N/A si la capa no existe en el caso.
  4. Conservá versión, fecha, URL primaria y justificación en la evidencia del finding.

Recursos

Anexos de práctica y consulta

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