Comparativa de las herramientas de Red Teaming de LLM: qué detecta cada una y qué no

Si se pregunta por qué las herramientas de red teaming para LLM son algo que debe conocer hoy, considere esto: se prevé que los costes del cibercrimen superen los 10,5 billones de dólares en 2025, y las vulnerabilidades de los LLM ya forman parte de esa tendencia. Un estudio de 2025 que analizó 214.271 intentos de ataque concluyó que el red teaming automatizado logró una tasa de éxito del 69,5%, frente al 47,6% de las pruebas manuales. Sin embargo, la mayoría de los equipos siguen lanzando productos basados en IA tras un puñado de pruebas manuales de prompts y llaman a eso un ejercicio de red team. Francamente, es un riesgo que ya no puede permitirse.

Las pruebas LLM se han convertido en una necesidad hoy en día, por lo que el mercado de herramientas de red teaming para LLM ha crecido rápidamente. Algunos marcos de trabajo están diseñados para la investigación exhaustiva de seguridad ofensiva, otros son defensas en tiempo de ejecución (erróneamente denominadas herramientas de red teaming) y algunos son puntos de referencia académicos sin relevancia para probar su producto. Elegir la herramienta incorrecta o depender de una sola deja importantes brechas en su superficie de ataque.

En este artículo, analizamos seis herramientas de simulación de ataques (red teaming) ampliamente utilizadas en el ámbito de la gestión de riesgos legales (LLM): qué detecta realmente cada una, cuáles son sus limitaciones y cómo combinarlas en un flujo de trabajo que realmente complete el ciclo.

Qué es lo que realmente prueba el Red Teaming de LLM

El red teaming de aplicaciones LLM es fundamentalmente diferente de las pruebas de software tradicional. No existe una salida determinista contra la que contrastar, porque los modos de fallo son probabilísticos, dependientes del contexto y a menudo invisibles hasta que un usuario real los desencadena. El OWASP LLM Top 10 mapea el panorama de amenazas en seis categorías que todo programa de red teaming maduro debería cubrir.

• Inyección de Prompts y Jailbreaks.
  Entrada manipulada por el atacante que anula las instrucciones del sistema, ya sea directamente o indirectamente a través del contenido incrustado en los documentos recuperados. OWASP la clasifica como la clase de vulnerabilidad LLM número uno.
• Generación de Contenido Dañino.
  Respuestas tóxicas, violentas o dañinas producidas bajo indicaciones formuladas de manera hostil, incluyendo fugas de prisión disfrazadas de ficción o juegos de rol.
• Filtración de Datos y Exposición de PII.
  Contenido de las indicaciones del sistema, memorización de datos de entrenamiento, datos de usuario de sesiones anteriores o material confidencial incrustado en la ventana de contexto.
• Alucinaciones y Desviación Factual.
  Proporcionar información falsa con seguridad resulta embarazoso en un chatbot y supone un verdadero problema de responsabilidad en aplicaciones sanitarias o legales.
• Fallos de Sesgo e Imparcialidad.
  Resultados inconsistentes o discriminatorios entre indicaciones semánticamente idénticas con diferentes enfoques demográficos, visibles a gran escala.
• Ataques a Sistemas Agénticos y de Uso de Herramientas.
  Cuando un LLM controla herramientas, APIs o ejecución de código, los atacantes lo redirigen hacia acciones dañinas en lugar de declaraciones dañinas. Nuestro artículo sobre los riesgos ocultos de los agentes de IA aborda esto con mayor profundidad.

Lo más difícil es que ninguno de estos modos de fallo es estático. Por ejemplo, un jailbreak que funciona hoy puede dejar de funcionar tras una actualización del modelo, y un vector de ataque invisible para las pruebas en inglés puede estar completamente expuesto en otro idioma. Por eso, una sola herramienta, o una sola prueba, nunca es suficiente.

Herramientas de Red Teaming de LLM: una visión general

Si tiene prisa, un vistazo rápido a la tabla a continuación le dará una idea general de las mejores herramientas de pruebas de penetración (red teaming) para LLM y sus funcionalidades. Para comprender mejor las fortalezas y debilidades de cada herramienta, consulte su descripción individual. Y si quieres saber cómo realizamos las evaluaciones, consulta nuestra guía para probar chatbots, copilotos y sistemas de recomendación con inteligencia artificial.

Comparación honesta de las herramientas de Red Teaming de LLM

Hemos organizado esta lista por orden de prioridad, desde lo que los expertos de QAwerk consideran la herramienta más eficaz y completa en la actualidad hasta las soluciones más especializadas con menos capacidades. Tenga en cuenta que todas estas herramientas son sobresalientes en algunas áreas y más débiles en otras. Por lo tanto, una estrategia integral de pruebas automatizadas siempre requiere implementar varias soluciones para cubrir el mayor terreno posible.

Garak

Garak, acrónimo de Generative AI Red-teaming and Assessment Kit (Kit de Evaluación y Red Teaming para IA Generativa), es el escáner de vulnerabilidades de código abierto para LLM de NVIDIA. La herramienta de red teaming Garak para LLM es actualmente la más citada en investigación de seguridad. Considérela un marco de pruebas de penetración diseñado específicamente para modelos de lenguaje, con tres componentes principales: generadores (interfaz con el objetivo), sondas (crean y envían prompts adversariales) y detectores (evalúan si las respuestas son fallos).

Garak cubre jailbreaks de estilo DAN, inyección de prompts, ataques basados en codificación (base64, ROT13, homoglifos Unicode, caracteres invisibles), ataques de sufijos adversarios GCG, tokens de glitch y múltiples categorías de contenido dañino. Su sistema Buffs aplica transformaciones a cualquier sonda, incluyendo parafraseo, codificación y traducción, multiplicando así la cobertura sin necesidad de escribir nuevas sondas. Además, admite modelos locales a través de Hugging Face y Ollama, no solo API en la nube.

Dicho esto, recuerda que las sondas son estáticas, por lo que las técnicas de ataque novedosas posteriores a la biblioteca no se detectarán a menos que las escribas tú mismo. La mayoría de las sondas son de un solo turno, lo que deja sin detectar los ataques de varios turnos y los ataques en crescendo. La salida es un JSONL detallado: exhaustivo, pero difícil de analizar sin conocimientos de ingeniería de seguridad.

PyRIT (Python Risk Identification Herramientakit)

PyRIT es el marco de código abierto de Microsoft para el red teaming de sistemas de IA, lanzado por su equipo de Red Team de IA a principios de 2024. Mientras que Garak utiliza una biblioteca de sondas estática, PyRIT emplea un LLM orquestador que actúa como atacante, generando y refinando dinámicamente prompts adversariales basados en las respuestas en tiempo real del modelo objetivo.

La capacidad distintiva de PyRIT es la simulación de ataques conversacionales multi-turno: ataques en crescendo que escalan gradualmente hacia territorio dañino a lo largo de varios intercambios, adaptándose a cada respuesta. La propia investigación de Microsoft demostró que descubría patrones de ataque novedosos en los principales modelos comerciales que la evaluación estándar no había encontrado. Las cadenas de convertidores añaden pruebas de ofuscación y evasión sobre esta base.

Sin embargo, ejecutar dos modelos por sesión hace que las campañas completas sean rápidamente costosas. Las pruebas de sesgo e imparcialidad son mínimas, y la salida está menos estructurada que en Garak, por lo que convertir los resultados en hallazgos accionables requiere un esfuerzo real.

Promptfoo (Modo Equipo Rojo)

Promptfoo comenzó como un marco de evaluación de prompts y se ha convertido en una opción creíble para el red teaming integrado en CI/CD, orientado a la integración en el flujo de trabajo del desarrollador más que a la investigación de seguridad en profundidad.

Su configuración basada en YAML permite que los desarrolladores, y no solo los ingenieros de seguridad, puedan realizar pruebas de red team como parte de los flujos de trabajo de las solicitudes de extracción. Admite pruebas de jailbreak, detección de fugas de información personal identificable (PII), inyección de mensajes y puntuación de alucinaciones según políticas de salida personalizadas. Un preajuste de OWASP Agentic (ASI01-ASI10) añade informes orientados al cumplimiento normativo.

Sin embargo, su cobertura es limitada en comparación con las herramientas ofensivas especializadas. Funciona más como un sistema de regresión de seguridad que como una plataforma adversaria avanzada. Los ataques de codificación, los jailbreaks complejos de múltiples pasos y los escenarios de uso de herramientas por agentes quedan en gran medida fuera de su alcance.

LLM Guard

LLM Guard, mantenido por Protect AI, es una biblioteca de escaneo en tiempo real de entradas y salidas. Es una capa defensiva, no una herramienta ofensiva de red teaming. Aparece en suficientes listas de herramientas de red teaming para LLM como para merecer una clasificación precisa, a fin de que los equipos no lo confundan con un sustituto de las pruebas ofensivas.

Es excelente para detectar y censurar información personal identificable, comparar patrones de inyección con firmas conocidas y evaluar la toxicidad tanto en entradas como en salidas. Los analizadores de salida, que incluyen comprobaciones de relevancia, evaluación de la coherencia fáctica y detección de anomalías, ayudan a detectar errores durante la producción.

Ten en cuenta que LLM Guard está diseñado para ser defensivo. Por lo tanto, los jailbreaks novedosos que eluden sus clasificadores pasan desapercibidos hasta que la biblioteca se actualiza. Sin pruebas previas de intrusión ofensiva, te estarás defendiendo de amenazas que aún no has identificado.

Guardrails AI

Guardrails AI añade validadores estructurados y contratos de salida a las respuestas de los LLM. Al igual que LLM Guard, es defensivo, pero el foco está en la validación semántica y estructural más que en el escaneo específico de seguridad.

Es útil para detectar la aplicación del esquema de salida, realizar comprobaciones de veracidad y aplicar lógica de validación personalizada. La biblioteca de validadores abarca lenguaje ofensivo, menciones de la competencia, respuestas fuera de tema, nivel de lectura y más. Es extensible, por lo que los equipos pueden crear validadores que reflejen los requisitos específicos de su producto.

Aplica las reglas que ya has definido, pero los equipos que confían en él sin haber realizado previamente pruebas ofensivas de simulación de ataques están creando barreras de seguridad en torno a una superficie de amenazas que no han explorado por completo. No existe ningún mecanismo para descubrir nuevos vectores de ataque.

A Note on HarmBench

HarmBench es una referencia de evaluación estandarizada de UC Santa Barbara para comparar métodos de red teaming entre sí, no una herramienta para probar su propia aplicación. Si es investigador y mide el rendimiento de las estrategias de ataque en distintos modelos, es invaluable. Sin embargo, si es un equipo de producto que se prepara para el despliegue, no afecta a su flujo de trabajo. En pocas palabras, es una cinta métrica, no un destornillador.

Comparación de cobertura: qué detecta cada herramienta

En la tabla siguiente, «Fuerte» significa que está diseñado específicamente para esa categoría y funciona de forma fiable. «Parcial» significa que la categoría se aborda con limitaciones conocidas. «Débil» significa que la herramienta no cubre adecuadamente esta área.

Como puede ver, ninguna herramienta cubre toda la superficie por sí sola. Cada “Weak” en la tabla es una brecha por la que un atacante puede pasar. La combinación que más se acerca a una cobertura integral es Garak junto con PyRIT para pruebas ofensivas, Promptfoo para regresiones continuas en CI/CD y LLM Guard o Guardrails AI como capa de defensa en producción.

Las deficiencias que ninguna herramienta actual de Red Teaming de LLM cubre adecuadamente

Es fundamental comprender que algunas lagunas en la tabla reflejan la inmadurez de las herramientas, mientras que otras reflejan superficies de ataque que todo el ecosistema aún está intentando solucionar.

• Manipulación de Contexto Multi-Turno a Escala.
  PyRIT lo gestiona, pero las campañas en crescendo completas son costosas y lentas. La mayor parte del red teaming de aplicaciones LLM sigue realizándose en modo de un solo turno, que no es como operan los atacantes reales.
• Ataques a Sistemas Agénticos.
  El OWASP Top 10 para Aplicaciones Agénticas, publicado en diciembre de 2025, codifica este panorama de amenazas. Ninguna de las herramientas de red teaming para LLM mencionadas fue diseñada con los modelos de amenazas agénticos como caso de uso principal, lo que constituye la mayor brecha actual.
• Inyección Indirecta de Prompts mediante Recuperación RAG.
  Las instrucciones incrustadas en los documentos recuperados eluden completamente el prompt del sistema. Si su producto utiliza generación aumentada por recuperación, esta brecha merece tomarse en serio y combinarse con herramientas de evaluación RAG que prueben la capa de recuperación por separado.
• Ataques Multilingües y Interlingüísticos.
  El entrenamiento de seguridad está fuertemente sesgado hacia el inglés. Los ataques en idiomas con pocos recursos y los prompts de cambio de código superan consistentemente a los jailbreaks en inglés. La mayoría de las herramientas utilizan solo inglés por defecto.
• Ataques de Contexto Largo.
  A medida que las ventanas de contexto alcanzan los 128K tokens y más, los ataques enterrados en documentos largos se vuelven más difíciles de detectar tanto para los modelos como para las herramientas. Las bibliotecas de sondas estáticas construidas en torno a prompts cortos no replican este vector.

Además, es importante que comprenda los fundamentos de la evaluación de la calidad de los resultados. Para ello, consulte nuestro análisis de las métricas de evaluación de LLM, que abarca las diez medidas clave antes del lanzamiento.

Cómo crear una pila de pruebas de Red Team que funcione

El enfoque correcto no consiste en elegir una sola herramienta. Hay que combinarlas según la superficie de amenaza y la frecuencia de uso. Esta es la estructura que recomiendan los expertos de QAwerk:

• Capa 1: Escaneo amplio (nocturno o por versión).
  Garak, con su suite completa de sondas, cubre jailbreaks, ataques de codificación, inyección de prompts y categorías de contenido dañino. Es rápido, sistemático y archiva los resultados en JSONL para comparación de regresión.
• Capa 2: Escaneo de cumplimiento y regresión (por PR o semanalmente).
  Promptfoo con políticas de salida definidas y el preset OWASP detecta comportamientos maliciosos conocidos y genera informes que los interesados no técnicos pueden leer.
• Capa 3: Explotación profunda (quincenal o durante sprints de seguridad).
  Las campañas multi-turno de PyRIT apuntan a ataques en crescendo y manipulación de contexto, alcanzando las vulnerabilidades que las sondas estáticas no pueden.
• Capa 4: Defensa en producción.
  LLM Guard gestiona el escaneo de PII en tiempo de ejecución y el filtrado de inyección de prompts. Guardrails AI aplica las políticas de salida. Estas herramientas aplican lo que las pruebas ofensivas descubrieron, no al revés.
• Capa 5: Pruebas manuales de expertos (trimestral o antes de grandes lanzamientos).
  Las herramientas automatizadas de red teaming para LLM alcanzan aproximadamente un 69,5% de éxito en estudios controlados. El 30% restante, que cubre ataques a la lógica de negocio, cadenas de ingeniería social y vectores novedosos, requiere red teamers humanos con experiencia en el dominio.

Los equipos que lanzan aplicaciones LLM fiables tratan el red teaming como una práctica continua, no como una casilla de verificación al lanzamiento. Cada respuesta incorrecta en producción es un caso de prueba candidato. El ciclo de «esa respuesta era incorrecta» a «ese fallo es ahora un caso de prueba» es lo que separa a los equipos que mejoran de los que solo parchean.

¿Cuándo necesitas algo más que las herramientas de Red Teaming de LLM?

Las herramientas son solo una parte de la ecuación, pero saber qué sondas se ajustan a su modelo de amenazas, cómo interpretar la salida de Garak y cómo diseñar campañas PyRIT para su arquitectura específica es la otra parte.

If your team is shipping an LLM-powered product without a structured red team exercise, QAwerk’s servicio de pruebas de IA de QAwerk cubre pruebas adversariales, evaluación de seguridad y red teaming estructurado para aplicaciones LLM. Hemos ayudado a equipos a crear marcos de prueba para chatbots, copilotos y productos basados ​​en RAG. Estamos listos para ayudarle a garantizar que su producto esté listo para su lanzamiento y sorprenda a sus clientes.

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