El titular sobre que los bots de seguridad pueden ser engañados para lanzar ataques no salió de la nada. Provino de un año de investigación que demuestra que los sistemas de IA agentes, con el documento equivocado, pueden ser dirigidos hacia decisiones que el operador nunca autorizó. Si tu equipo envía algo que permite que un modelo de lenguaje actúe, una de estas aplicaciones de red teaming de IA debe estar en la cadena de herramientas.
Probamos siete aplicaciones que se ejecutan en estaciones de trabajo de escritorio para ingenieros que desean probar sus propios modelos y agentes antes de que un adversario externo lo haga. La lista mezcla marcos de línea de comandos, escáneres basados en GUI y bibliotecas diseñadas para ejecutarse dentro de CI.
Qué buscar en una aplicación de red teaming de IA
La categoría es joven y las herramientas no son intercambiables. Busca:
- Un catálogo de ataque concreto. La inyección de prompts, la exfiltración de datos, el filtrado de prompts, los jailbreaks y la manipulación de múltiples turnos deben estar todos presentes.
- Una forma de conectarse a tu modelo. Modelos locales a través de puntos finales compatibles con OpenAI, API alojadas y funciones Python personalizadas son todas importantes.
- Informes reproducibles. Un hallazgo escrito en el que un equipo de seguridad puede actuar.
- Automatización. La herramienta debe ejecutarse en CI o en un cron nocturno, no solo en la consola de un portátil.
- Guardrails en vivo o solo pruebas. Algunas herramientas escanean; otras bloquean en tiempo de inferencia. Sabe cuál necesitas.
Comparación rápida
| Aplicación | Mejor para | Plataformas | Plan gratuito | Destaque |
|---|---|---|---|---|
| Promptfoo | Evaluación continua y red teaming | Windows, macOS, Linux | Totalmente gratuito, código abierto | Configuración compatible con CI, paquete de ataques en crecimiento |
| Garak | Escaneo amplio de vulnerabilidades | Windows, macOS, Linux | Gratuito, código abierto | Respaldado por NVIDIA, catálogo de sondas |
| PyRIT | Marco de automatización de Microsoft | Windows, macOS, Linux | Gratuito, código abierto | Orquestación de ataques de múltiples turnos |
| NeMo Guardrails | Política de guardrail en vivo | Windows, Linux | Gratuito, código abierto | Lenguaje de política Colang para reglas en tiempo real |
| Lakera Guard | Guardrails y escaneo alojados | Nube, más SDK | Plan gratuito | Detección de inyección de prompts gestionada |
| Adversarial Robustness Toolbox | Ataques y defensas de ML más amplios | Windows, macOS, Linux | Gratuito, código abierto | No solo LLM, también modelos de visión y tabulares |
| Rebuff | Detección de inyección sintonizada para LLM | Windows, macOS, Linux | Plan gratuito | Detección canaria de almacén de vectores |
Las aplicaciones
1. Promptfoo — Mejor para evaluación continua
Promptfoo convierte el red teaming de IA en un trabajo de CI. La configuración es un único archivo YAML que describe prompts, proveedores y ataques, y la CLI ejecuta el mismo conjunto contra modelos locales a través de Ollama o API alojadas. El paquete de red teaming incluye jailbreaks, sondas de exfiltración de datos y pruebas de inyección de prompts que puedes ampliar.
Donde falla: La interfaz de usuario de generación de informes en el nivel gratuito es funcional; los paneles de equipo son un complemento de pago.
Precios:
- Gratuito: CLI completo y biblioteca de código abierto
- Pagado: Nivel de equipo gestionado para ejecuciones compartidas y paneles de organización
Plataformas: Windows, macOS, Linux (Node.js runtime)
Descarga: promptfoo.dev
Conclusión: La opción para un equipo que desea que el red teaming se ejecute cada noche junto con las pruebas unitarias.
2. Garak — Mejor escáner de vulnerabilidades amplio
Garak es el escáner de vulnerabilidades de LLM de NVIDIA. Incluye un catálogo de sondas (inyección de prompts, fuga de datos, generación de malware, alucinación bajo presión) e informa los hallazgos en un formato que se asigna a un flujo de trabajo de seguridad familiar.
Donde falla: La salida es muy textual; presentarla a un propietario de negocio requiere un resumen en una segunda pasada.
Precios:
- Gratuito: Escáner de código abierto completo
- Pagado: Ninguno
Plataformas: Windows, macOS, Linux (Python)
Descarga: GitHub
Conclusión: La opción para ingenieros de seguridad que ejecutan una primera pasada contra un modelo nuevo para ver qué destaca.
3. PyRIT — Mejor orquestación de ataques automatizada
PyRIT es el Microsoft Python Risk Identification Toolkit. Automatiza ataques de múltiples turnos, encadenando prompts a lo largo de una conversación para escalar de la manera en que lo haría un adversario real, y se conecta a cualquier modelo detrás de un callable.
Donde falla: Configuración inicial escarpada. Se usa mejor en equipos con un ingeniero de seguridad que lee Python con fluidez.
Precios:
- Gratuito: Biblioteca de código abierto completa
- Pagado: Ninguno
Plataformas: Windows, macOS, Linux
Descarga: GitHub
Conclusión: La opción para un equipo rojo interno que escribe ataques guionizados y escalonados en lugar de sondas de una sola vez.
4. NeMo Guardrails — Mejor guardrail en vivo
NeMo Guardrails es el motor de política de tiempo de ejecución de NVIDIA. Colang, su lenguaje de política, describe lo que un modelo puede y no puede decir o hacer, y el marco aplica esas reglas entre el prompt y la respuesta en tiempo real.
Donde falla: No es un escáner, es un tiempo de ejecución. Es complementario a Promptfoo o Garak en lugar de ser un sustituto.
Precios:
- Gratuito: Biblioteca de código abierto completa
- Pagado: Ninguno
Plataformas: Windows, Linux (Python)
Descarga: GitHub
Conclusión: La opción para bloquear realmente una respuesta mala en producción, una vez que el red teaming ha descubierto el vector.
5. Lakera Guard — Mejor guardrail alojado
Lakera Guard se envía como un servicio alojado con SDK para idiomas principales. La detección de inyección de prompts es el buque insignia, y el equipo publica un feed de investigación de patrones de inyección de prompts recién descubiertos que fluye hacia el detector.
Donde falla: Solo gestionado. Cualquiera con requisitos estrictos de residencia de datos necesita pasar a un nivel superior para una implementación autohospedada.
Precios:
- Gratuito: Plan gratuito con límite de solicitudes mensuales
- Pagado: Niveles de equipo y empresa, opción autohospedada en la parte superior
Plataformas: Nube, SDK para todos los tiempos de ejecución principales
Descarga: lakera.ai
Conclusión: La opción para equipos que prefieren comprar detección de inyección de prompts que construirla.
6. Adversarial Robustness Toolbox — Mejor allá de LLM
Adversarial Robustness Toolbox, mantenido por la Fundación Linux y originalmente lanzado por IBM Research, incluye ataques y defensas para la superficie de aprendizaje automático más amplia: modelos de visión, clasificadores tabulares y sistemas de voz. El soporte de LLM está presente pero no es el enfoque principal.
Donde falla: Más amplio de lo que necesitan la mayoría de equipos enfocados en LLM. La curva de aprendizaje es la más pronunciada de todas en esta lista.
Precios:
- Gratuito: Biblioteca de código abierto completa
- Pagado: Ninguno
Plataformas: Windows, macOS, Linux (Python)
Descarga: GitHub
Conclusión: La opción para un equipo que asegura múltiples modalidades de ML, no solo LLM.
7. Rebuff — Mejor detección enfocada en inyección
Rebuff es una biblioteca de detección de inyección de prompts enfocada con comprobaciones heurísticas, comprobaciones basadas en LLM y un “canario” de almacén de vectores que registra cuando un prompt se filtra en un almacén de datos donde no debería hacerlo.
Donde falla: Enfoque estrecho. Excelente en inyección de prompts, silencioso en otras clases de ataque.
Precios:
- Gratuito: Biblioteca de código abierto
- Pagado: Nivel gestionado alojado con paneles
Plataformas: Windows, macOS, Linux
Descarga: GitHub
Conclusión: La opción para un proyecto cuya superficie de amenaza principal es un chatbot con documentos suministrados por el usuario en el contexto.
Cómo elegir el correcto
Si deseas red teaming continuo en CI: Promptfoo. YAML entra, hallazgos salen, se ejecuta en el mismo trabajador que tus pruebas unitarias.
Si deseas un escaneo amplio de vulnerabilidades: Garak. Es el que más refleja el flujo de trabajo de un ingeniero de seguridad.
Si deseas ataques de múltiples turnos guionizados: PyRIT. El kit de herramientas de Microsoft asume escalada y la trata como una preocupación de primera clase.
Si deseas bloquear en producción: NeMo Guardrails o Lakera Guard. Elige autohospedado o gestionado según tus necesidades de residencia de datos.
Si tu superficie incluye modelos de visión y tabulares: Adversarial Robustness Toolbox. Cobertura más amplia, costo de configuración más alto.
Si la inyección de prompts es la preocupación específica: Rebuff. Enfocado, dirigido, fácil de encajar en un stack existente.
FAQ
¿Qué es el red teaming de IA? La práctica de pruebas adversariales contra un sistema de IA para descubrir comportamientos que el operador no quería, antes de que un atacante externo lo haga. Toma el término de compromisos de red teaming de seguridad.
¿Necesito red teaming de IA si mi modelo es una API alojada? Sí. La inyección de prompts, la exfiltración de datos a través de herramientas y las alucinaciones que generan responsabilidad cruzan el límite de la API. Los modelos alojados aún necesitan pruebas a nivel de aplicación.
¿Estas herramientas son gratuitas? La mayoría en esta lista son gratuitas y de código abierto. Lakera Guard y los niveles gestionados de Promptfoo y Rebuff tienen opciones de pago.
¿Cuál es la aplicación más fácil para comenzar? Promptfoo. Un archivo YAML, un proveedor y un comando produce un primer resultado dentro de una hora.
¿Pueden estas herramientas probar mi propio modelo local? Sí. Todas las herramientas de código abierto en esta lista admiten puntos finales compatibles con OpenAI, por lo que un servidor Ollama local o LM Studio es un objetivo válido.
¿Estas aplicaciones generan un informe que puedo compartir con un equipo de seguridad? Promptfoo, Garak, PyRIT y Rebuff producen informes destinados al triage. Los formatos varían. Los niveles gestionados añaden paneles y ejecuciones compartidas.
