Aplicaciones Serverless Seguras con Penetration Testing en la Nube

Probablemente hayas escuchado el discurso de la arquitectura serverless miles de veces: sin servidores que administrar, escalamiento automático y un modelo de "pago por uso" que mantiene los costos bajos. Suena como un sueño para los desarrolladores. Escribes una función, la subes a AWS Lambda, Google Cloud Functions o Azure Functions, y el proveedor de la nube se encarga del resto. Pero aquí está la cuestión: "serverless" en realidad no significa que no haya servidores. Simplemente significa que no tienes que preocuparte por parchear el sistema operativo o administrar el hardware.

Si bien has descargado la administración de la infraestructura a un gigante como Amazon o Microsoft, no has descargado la responsabilidad de la seguridad. De hecho, serverless introduce un conjunto completamente nuevo de dolores de cabeza. Ya no estás protegiendo un perímetro; estás protegiendo una red fragmentada de activadores, permisos y entornos de ejecución efímeros. Si un atacante encuentra una manera de inyectar código en una de tus funciones, no solo está atrapado en una máquina virtual, sino que podría tener una línea directa a tu base de datos o a tus buckets de S3 a través de roles de IAM demasiado permisivos.

Aquí es donde entra en juego el cloud Penetration Testing. No puedes simplemente ejecutar un escáner de vulnerabilidades heredado contra una aplicación serverless y esperar que encuentre algo útil. No hay un "servidor" para escanear en el sentido tradicional. Para asegurar realmente estas aplicaciones, necesitas un enfoque especializado que comprenda cómo los eventos activan las funciones y cómo fluyen los datos a través de un ecosistema nativo de la nube.

¿Qué es Exactamente el Cloud Penetration Testing para Serverless?

Cuando hablamos de cloud Penetration Testing para aplicaciones serverless, nos estamos alejando de la vieja mentalidad de "entrar en la caja". En una configuración tradicional, un pentester busca un puerto abierto, una versión sin parchear de Apache o una forma de obtener una reverse shell en el servidor. En serverless, esos vectores de ataque han desaparecido en su mayoría. No puedes acceder por SSH a una función Lambda.

En cambio, el cloud Penetration Testing se centra en la lógica de la aplicación y la configuración del entorno de la nube. Se trata de encontrar las brechas en cómo interactúan tus funciones. Por ejemplo, si una función se activa mediante un API Gateway, el pentester buscará fallas de inyección en la API request. Si esa función luego escribe en una base de datos NoSQL, verificará si la entrada está correctamente saneada para evitar la inyección NoSQL.

Esencialmente, es un ataque simulado que se dirige al "pegamento" que mantiene unida tu aplicación serverless. Esto incluye:

Event Source Mapping: Verificar si un atacante puede activar funciones de maneras que no pretendías.
Permission Analysis: Buscar "Star Permissions" (por ejemplo, Resource: *) que le dan a una función más poder del que necesita.
Dependency Auditing: Verificar las bibliotecas empaquetadas dentro de la función en busca de vulnerabilidades conocidas.
State Management: Analizar cómo se pasan los datos entre funciones efímeras para garantizar que no haya puntos de fuga.

Debido a que las aplicaciones serverless están tan distribuidas, necesitas una plataforma que pueda ver la imagen completa. Es por eso que herramientas como Penetrify son útiles. En lugar de intentar rastrear manualmente cincuenta funciones diferentes y sus activadores, una plataforma nativa de la nube puede ayudar a mapear la superficie de ataque y simular cómo un atacante podría moverse lateralmente desde una API pública a un recurso privado de back-end.

La Trampa del "Modelo de Responsabilidad Compartida"

Uno de los mayores errores que veo cometer a las empresas es una mala comprensión del Shared Responsibility Model. Los proveedores de la nube son muy buenos para explicar esto en su documentación, pero en la práctica, a menudo se ignora.

La idea principal es esta: el proveedor (AWS, Azure, GCP) es responsable de la seguridad de la nube. Se aseguran de que los centros de datos físicos estén cerrados, los hipervisores estén parcheados y el hardware subyacente sea confiable. Tú, sin embargo, eres responsable de la seguridad en la nube.

En un mundo serverless, la línea se mueve. Ya no te importa el kernel del sistema operativo, pero ahora eres 100% responsable de:

Tu Código: Si tu función de Python tiene un bug de command injection, AWS no va a solucionar eso por ti.
IAM Roles: Si le das a tu función AdministratorAccess porque era "más fácil de configurar", eso depende de ti.
Data Validation: Asegurarte de que los datos del evento que activan tu función estén limpios.
Secrets Management: No codificar claves de API en tus variables de entorno.

Muchos equipos caen en una falsa sensación de seguridad, pensando que porque son "serverless", son "seguros por defecto". Es una suposición peligrosa. En todo caso, la naturaleza granular de serverless aumenta la cantidad de lugares donde un pequeño error de configuración puede conducir a una brecha masiva. Una sola política de bucket de S3 mal configurada o un rol de ejecución de Lambda demasiado amplio puede exponer toda tu base de datos de clientes a la internet pública.

Vectores de Ataque Comunes en Aplicaciones Serverless

Para comprender por qué necesitas cloud Penetration Testing, debes observar cómo los atacantes realmente se dirigen a estos sistemas. No buscan "puertos abiertos"; buscan fallas lógicas y brechas de permisos.

Event Injection

En una aplicación serverless, las funciones se activan mediante eventos. Estos eventos pueden provenir de una llamada a la API, una carga de archivos a un bucket de almacenamiento, un mensaje en una cola (SQS) o un cron job programado. Cada uno de estos es un punto de entrada.

Si una función toma un objeto de evento y lo pasa directamente a una consulta de base de datos o un comando del sistema sin validación, tienes una vulnerabilidad de inyección. Por ejemplo, imagina una función que procesa metadatos de imagen de un archivo cargado. Si el pentester puede cargar un archivo con un campo "Comment" malicioso que contiene un comando shell, y la función usa una biblioteca que ejecuta ese comando, el atacante ha ganado con éxito un punto de apoyo en tu entorno de ejecución.

Broken Function-Level Authorization

Las aplicaciones Serverless a menudo constan de docenas de pequeñas funciones. Es común asegurar la "puerta principal" (el API Gateway) pero olvidar asegurar las "puertas traseras" (funciones internas).

Un atacante podría encontrar una forma de llamar a una función directamente, evitando las comprobaciones de autorización realizadas en la capa API. Si tu función asume que cualquier solicitud que la alcanza debe haber sido autorizada por el gateway, tienes un problema. El cloud penetration testing implica intentar "invocar" estas funciones directamente utilizando claves filtradas o explotando permisos mal configurados.

Roles IAM con Exceso de Privilegios

Este es probablemente el hallazgo más común en cualquier auditoría de seguridad serverless. Los desarrolladores a menudo usan un único rol IAM amplio para todas sus funciones para evitar la molestia de crear un rol único para cada una.

Si una función solo necesita escribir un archivo específico en una carpeta específica en S3, pero su rol tiene permisos s3:* para todos los buckets, un atacante que comprometa esa función ahora tiene las claves de todo tu reino de almacenamiento. Pueden robar datos, eliminar copias de seguridad o cargar archivos maliciosos. El objetivo de un Penetration Test profesional es identificar estos roles "con exceso de privilegios" y avanzar hacia el Principio de Mínimo Privilegio (PoLP).

Dependencias Inseguras de Terceros

Las funciones Serverless a menudo son pequeñas, pero dependen de una montaña de paquetes npm o pip. Debido a que estas funciones se implementan con frecuencia, las dependencias pueden quedar rápidamente desactualizadas.

Dado que los entornos serverless son efímeros, los escáneres de vulnerabilidades tradicionales basados en agentes no funcionan. No puedes instalar un agente de seguridad en una función Lambda. Necesitas una forma de escanear el paquete de implementación en sí. A los atacantes les encanta atacar las vulnerabilidades de la "cadena de suministro": encontrar una biblioteca popular con una falla conocida y esperar a que una empresa la implemente en su pila serverless.

Un Enfoque Paso a Paso para el Serverless Penetration Testing

Si tienes la tarea de asegurar tu entorno serverless, no puedes simplemente improvisar. Necesitas una metodología estructurada. Aquí te mostramos cómo se lleva a cabo normalmente un cloud penetration test profesional.

Fase 1: Reconocimiento y Mapeo

No puedes proteger lo que no sabes que existe. El primer paso es mapear todo el ecosistema serverless.

Identificar todos los triggers: ¿Dónde entran los datos en el sistema? ¿Es a través de REST APIs, WebSockets, eventos de S3 o flujos de Kinesis?
Mapear el flujo de datos: Cuando una solicitud llega a la API, ¿qué función la activa? ¿Esa función llama a otra función? ¿Escribe en una base de datos?
Analizar la huella en la nube: ¿Qué proveedor de la nube se está utilizando? ¿Hay algún endpoint público?

Fase 2: Auditoría de Configuración

Antes de intentar "romper" el código, verifica la configuración.

Revisión de IAM: Exporta todas las políticas IAM asociadas con las funciones. Busca comodines (*) en acciones o recursos.
Escaneo de Variables de Entorno: Busca secretos, contraseñas o claves de API codificadas en la configuración de la función.
Análisis de Red: ¿Las funciones se ejecutan dentro de una VPC? Si es así, ¿cuáles son las reglas del grupo de seguridad? ¿Puede una función comprometida alcanzar la red corporativa interna?

Fase 3: Simulación de Ataque Activo (La Parte "Divertida")

Aquí es donde ocurre el Penetration Testing real.

Fuzzing de las Entradas: Envía datos malformados, sobredimensionados o inesperados a cada endpoint de la API para ver si las funciones fallan o filtran mensajes de error.
Injection Testing: Intenta SQL injection, NoSQL injection e inyección de comandos del sistema operativo a través de los triggers de eventos.
Auth Bypass: Intenta acceder a funciones de "solo para administradores" manipulando tokens JWT o explotando la falta de comprobaciones de autorización.
Resource Exhaustion: Intenta activar las funciones tantas veces que alcances el límite de concurrencia de la cuenta, lo que podría causar una Denegación de Servicio (DoS) para otras partes de la aplicación.

Fase 4: Post-Explotación y Movimiento Lateral

Si una función está comprometida, ¿qué sigue?

Credential Theft: ¿Puede el atacante acceder a las credenciales de seguridad temporales proporcionadas a la función Lambda (que generalmente se encuentran en variables de entorno como AWS_ACCESS_KEY_ID)?
Cloud Pivoting: Usando esas credenciales robadas, ¿puede el atacante moverse de la función a otro servicio, como acceder al Secrets Manager o modificar las políticas IAM?
Data Exfiltration: ¿Puede el atacante usar los permisos de la función para volcar una tabla de la base de datos a un servidor externo?

Fase 5: Informes y Remediación

Un pen test es inútil si no conduce a correcciones. El informe final debe clasificar los hallazgos por gravedad (Crítica, Alta, Media, Baja) y proporcionar pasos de remediación claros y prácticos. En lugar de decir "Arregla tu IAM", un buen informe dirá "Cambia el rol para process-payment-function de S3FullAccess a una política personalizada que solo permita s3:PutObject en el prefijo /payments."

Comparación entre el Pentesting Tradicional y el Serverless Pentesting

Para ver realmente la diferencia, veamos cómo se comparan estos dos enfoques en diferentes categorías.

Característica	Penetration Testing Tradicional	Penetration Testing Serverless
Objetivo Principal	SO, Middleware, Servidor Web	Lógica de la Aplicación, Configuración de la Nube, IAM
Punto de Entrada	Puertos Abiertos, SSH, Formularios Web	Desencadenadores de Eventos, API Gateways, Eventos de la Nube
Persistencia	Instalación de Backdoors, Rootkits	Mantenimiento del acceso a través de tokens IAM robados
Herramientas de Escaneo	Nmap, Nessus, OpenVAS	Escáneres nativos de la nube, analizadores de IAM, scripts personalizados
Foco de Riesgo	Desbordamientos de Búfer, SO sin Parches	Roles con Exceso de Privilegios, Autorización Rota
Entorno	Estático (Los servidores están siempre encendidos)	Efímero (Las funciones viven por milisegundos)

Como puede ver, el cambio es fundamental. Si contrata a un pentester que solo sabe cómo usar Nmap y Metasploit, se perderá por completo en un entorno serverless. Necesita a alguien, o una plataforma, que comprenda los matices de la identidad en la nube y la arquitectura basada en eventos.

Cómo Penetrify Simplifica el Cloud Penetration Testing

Hacer todo lo anterior manualmente es una pesadilla. Entre el mapeo, las auditorías de IAM y las simulaciones de ataque reales, requiere una enorme cantidad de tiempo y conocimientos especializados. La mayoría de las empresas medianas no tienen un "Experto en Seguridad Serverless" dedicado en su personal.

Esta es exactamente la razón por la que se construyó Penetrify. Es una plataforma basada en la nube que elimina la complejidad de este proceso. En lugar de depender de listas de verificación manuales y herramientas obsoletas, Penetrify proporciona un ecosistema integral para identificar y corregir vulnerabilidades.

Escaneo Automatizado de Vulnerabilidades

Penetrify puede escanear automáticamente sus configuraciones serverless para encontrar la "fruta madura". Identifica roles de IAM excesivamente permisivos, variables de entorno no encriptadas y dependencias obsoletas en todas sus funciones. Esto significa que no tiene que pasar horas mirando las políticas de JSON para encontrar un solo * que no debería estar allí.

Simulando Ataques del Mundo Real

Más allá de simplemente escanear en busca de errores de configuración, Penetrify le permite simular cómo un atacante realmente se movería a través de su sistema. Le ayuda a visualizar las rutas de ataque, mostrándole exactamente cómo una vulnerabilidad en una API pública podría conducir a una violación completa de la base de datos.

Integración Perfecta

Una de las partes más difíciles de la seguridad es lograr que los desarrolladores realmente corrijan los errores. Penetrify se integra con sus flujos de trabajo de seguridad y sistemas SIEM existentes. En lugar de un PDF de 50 páginas que se ignora, los hallazgos se pueden enviar directamente a las herramientas que su equipo ya utiliza, lo que hace que la remediación sea parte del sprint diario en lugar de una tarea trimestral.

Escalabilidad para Entornos Complejos

Si tiene cinco funciones, puede administrarlas en una hoja de cálculo. Si tiene quinientas, está condenado. Penetrify está diseñado para escalar. Maneja configuraciones complejas y multi-entorno, lo que le permite ejecutar pruebas en los entornos de desarrollo, staging y producción simultáneamente para garantizar que una corrección de seguridad en un entorno realmente llegue a los demás.

Análisis Profundo: El Peligro de la "Confianza en los Datos de Eventos"

Quiero dedicar algo de tiempo extra a un concepto llamado "Confianza en los Datos de Eventos". Aquí es donde realmente residen la mayoría de las vulnerabilidades serverless.

En una aplicación web tradicional, está acostumbrado a no confiar en nada que provenga del navegador del usuario. Sanea la entrada, valida la longitud y escapa los caracteres. Pero en serverless, los desarrolladores a menudo confían en eventos "internos".

Imagine este escenario:

Un usuario sube un archivo a un bucket de S3.
La carga de S3 activa una función "FileProcessor".
La función "FileProcessor" lee el nombre del archivo y lo pasa a una función "ThumbnailGenerator" a través de una cola SQS.

El desarrollador de la función "ThumbnailGenerator" podría pensar: "No necesito sanear el nombre del archivo porque proviene de mi propia función FileProcessor. Son datos internos; es seguro".

Este es un gran error. Un atacante puede nombrar su archivo cargado ; rm -rf / ; .jpg. La función "FileProcessor" simplemente pasa esa cadena. Cuando la función "ThumbnailGenerator" recibe el evento y pasa el nombre del archivo a un comando shell para ejecutar una herramienta de procesamiento de imágenes, ejecuta el código malicioso.

Esto se llama Inyección a través de Evento. Para evitar esto, debe tratar cada evento, incluso aquellos que provienen de otros servicios en la nube, como entrada no confiable. El Cloud Penetration Testing se dirige específicamente a estas transferencias internas para ver si la confianza se asume ciegamente.

Errores Comunes al Proteger Aplicaciones Serverless

Incluso con las mejores intenciones, los equipos a menudo cometen los mismos errores. Si actualmente está construyendo una aplicación serverless, verifique si está haciendo alguna de estas cosas:

1. Usar un "Rol de Dios" para Todo

Es tentador crear un rol de IAM con AdministratorAccess y adjuntarlo a cada función Lambda. Hace que el desarrollo sea rápido porque nunca se encuentra con errores de "Acceso Denegado". Pero en producción, esto es un desastre. Si una función se ve comprometida, el atacante tiene control total de su cuenta de AWS. La Solución: Cree un rol por función. Utilice el Simulador de Políticas de IAM para encontrar los permisos mínimos exactos requeridos.

2. Codificar Secretos en Variables de Entorno

Si bien las variables de entorno son mejores que los secretos codificados directamente en el código fuente, todavía se almacenan en texto sin formato en la consola de la nube. Cualquiera con acceso de "Solo Lectura" a la configuración de tu Lambda puede ver la contraseña de tu base de datos. La solución: Utiliza un servicio dedicado de administración de secretos (como AWS Secrets Manager o Azure Key Vault). Obtén el secreto en tiempo de ejecución dentro del código de la función.

3. Ignorar los tiempos de espera de las funciones

Establecer un tiempo de espera de función de 15 minutos (el máximo para Lambda) puede parecer una apuesta segura para garantizar que la función finalice. Sin embargo, esto puede ser explotado. Un atacante podría activar una función y luego enviarle una solicitud que mantenga la conexión abierta durante los 15 minutos completos, consumiendo tus límites de concurrencia y disparando tu factura. La solución: Establece el tiempo de espera al valor más bajo posible que aún permita que la función complete su tarea en condiciones normales.

4. Descuidar el registro y la monitorización

Debido a que las funciones serverless son efímeras, desaparecen después de ejecutarse. Si no estás enviando tus registros a una ubicación central (como CloudWatch o ELK), no tienes forma de saber que un atacante ha estado intentando inyectar código en tus funciones durante las últimas tres semanas. La solución: Implementa un registro estructurado. Registra no solo los errores, sino también los eventos "interesantes", como formatos de entrada inesperados o fallas de autorización repetidas.

Lista de verificación de seguridad Serverless para equipos de DevSecOps

Si deseas una forma rápida de auditar tu estado actual, utiliza esta lista de verificación. Si no puedes marcar todas las casillas, es hora de ejecutar un Penetration Test profesional en la nube.

Gestión de Identidad y Acceso (IAM)

Cada función tiene su propio rol IAM único.
Ningún rol usa el comodín * para acciones críticas (p. ej., s3:*, iam:*).
Los roles están restringidos a recursos específicos (p. ej., ARN de bucket específicos).
Los roles IAM se auditan trimestralmente para permisos no utilizados.

Validación de datos y entradas

Todas las entradas de API Gateway se validan utilizando JSON Schema.
Todos los datos que se pasan entre funciones se tratan como no confiables.
No se utilizan funciones de ejecución de shell (p. ej., os.system() en Python) con datos proporcionados por el usuario.
Las consultas NoSQL/SQL utilizan entradas parametrizadas para evitar la inyección.

Secretos y configuración

No se almacenan secretos (claves de API, contraseñas) en variables de entorno.
Todos los secretos se almacenan en un Secrets Vault gestionado.
Las variables de entorno se utilizan solo para la configuración no sensible.
La rotación de secretos está habilitada para las credenciales críticas.

Observabilidad y Resiliencia

Todas las funciones tienen tiempos de espera apropiados establecidos (no solo el máximo predeterminado).
Los límites de concurrencia se establecen por función para evitar DoS.
Todos los registros de funciones se transmiten a una herramienta central de monitorización de seguridad.
Se configuran alertas para altas tasas de errores 4XX o 5XX.

Caso de estudio: La función "Leaky Bucket"

Permítanme contarles sobre un escenario que encontré hace un tiempo. Una empresa fintech de tamaño mediano había construido un sistema serverless para manejar las cargas de documentos de los clientes (identificaciones, formularios de impuestos).

La configuración: Un usuario subió un PDF a un bucket S3. Esto activó una función Lambda que extrajo el texto del PDF y lo guardó en una base de datos.

La vulnerabilidad: El desarrollador le había dado a la función Lambda el permiso s3:GetObject, pero lo había aplicado a toda la cuenta de S3 en lugar de solo al bucket de "cargas". Además, la función no verificó si el archivo que se estaba procesando realmente pertenecía al usuario que activó la solicitud.

El ataque: Un usuario inteligente descubrió que si podía adivinar el nombre del archivo cargado de otro usuario (que se nombraban de manera predecible como usuario123_impuestos.pdf), podía crear una solicitud API específica que obligara a la función Lambda a procesar el documento de otra persona y devolver el texto extraído en la respuesta de la API.

El resultado: La empresa estaba filtrando datos fiscales confidenciales de miles de usuarios. El "servidor" era perfectamente seguro: no había un sistema operativo para hackear. La vulnerabilidad estaba puramente en los permisos IAM y la lógica de la aplicación.

Cómo un Pentest habría detectado esto: Un penetration tester de la nube habría analizado el rol IAM y habría visto el amplio permiso de S3. Luego, habrían probado los ataques "IDOR" (Insecure Direct Object Reference) intentando acceder a archivos que no pertenecían a su cuenta de prueba. Para cuando la empresa encontró el error, el daño ya estaba hecho. Esta es exactamente la razón por la que la seguridad "automatizada" no es suficiente: necesitas ataques activos y simulados para encontrar estas brechas lógicas.

Preguntas frecuentes: Todo lo que necesitas saber sobre seguridad Serverless

¿Es serverless más seguro que el hosting tradicional?

Depende de dónde mires. Es más seguro a nivel de infraestructura porque el proveedor de la nube se encarga de los parches y el aislamiento. Sin embargo, a menudo es menos seguro a nivel de aplicación porque la complejidad de administrar cientos de permisos y activadores de eventos conduce a más errores humanos.

¿Todavía necesito un Web Application Firewall (WAF) para serverless?

Sí, absolutamente. Si bien un WAF no detendrá una mala configuración de IAM, es tu primera línea de defensa contra ataques comunes como SQL Injection, Cross-Site Scripting (XSS) y el scraping de bots antes de que la solicitud llegue a tu función.

¿Con qué frecuencia debo realizar Penetration Testing en la nube?

Como mínimo, una vez al año. Sin embargo, si está implementando nuevas funciones semanalmente o cambiando su arquitectura IAM, debe incorporar pruebas de seguridad en su canalización CI/CD. Aquí es donde una plataforma como Penetrify se convierte en un punto de inflexión, ya que permite una evaluación más continua que una auditoría manual anual.

¿Puede un atacante "escapar" de una función Lambda al servidor host?

En teoría, sí (a través de vulnerabilidades de "escape de contenedor"), pero en la práctica, es extremadamente raro. Los proveedores de la nube gastan millones para garantizar que las micro-VM (como Firecracker para AWS) estén aisladas. Su riesgo real no es escapar de la función; es usar los permisos de la función para atacar otros servicios.

¿Las pruebas de Penetration Testing bloquearán mi aplicación serverless de producción?

Si se hace correctamente, no. Los pentesters profesionales utilizan cargas útiles "seguras" y realizan pruebas primero en un entorno de staging. Sin embargo, cosas como las pruebas de "Agotamiento de recursos" pueden causar tiempo de inactividad si no ha establecido los límites de concurrencia adecuados. Siempre coordine sus ventanas de prueba con su equipo de DevOps.

Reflexiones finales: Avanzando hacia una postura de seguridad proactiva

El cambio a serverless es una gran decisión comercial, pero requiere un cambio en la forma en que piensa sobre la seguridad. Ya no puede confiar en un "firewall" para proteger su aplicación. En un mundo serverless, la identidad es el nuevo perímetro.

Si sus roles IAM son estrictos, su validación de entrada es rigurosa y sus secretos están administrados, ya está por delante del 90% de las empresas. Pero no puede simplemente "esperar" que sus configuraciones sean correctas. La única forma de saberlo con certeza es intentar romper su propio sistema antes de que lo haga otra persona.

Las pruebas de Penetration Testing en la nube no son solo una casilla de verificación para el cumplimiento; son una necesidad para cualquiera que ejecute lógica empresarial crítica en la nube. Ya sea que lo haga contratando a una empresa de seguridad boutique o aprovechando una plataforma nativa de la nube como Penetrify, el objetivo es el mismo: encontrar las brechas, corregir los permisos y dejar de confiar en sus eventos internos.

Si no está seguro de dónde se encuentran sus aplicaciones serverless hoy, comience por auditar sus roles IAM. Busque cualquier permiso que termine en :*. Si encuentra uno, ya ha encontrado su primera vulnerabilidad.

Deje de adivinar y comience a probar. Sus datos, y sus clientes, se lo agradecerán.

¿Listo para ver dónde se esconden sus vulnerabilidades? No espere a que ocurra una brecha para descubrir que sus roles IAM son demasiado amplios o que sus funciones están filtrando datos. Explore cómo Penetrify puede ayudarlo a automatizar sus pruebas de Penetration Testing en la nube y proteger su infraestructura serverless. Obtenga una visión clara de su superficie de ataque y corrija los riesgos antes de que se conviertan en titulares.

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