Fabraix

Fabraix

Fabraix · Programación

Fabraix es una plataforma de verificación adversarial pensada para equipos que lanzan agentes de IA y necesitan saber dónde fallan esos agentes. Su motor central, Nyx, lanza ataques adaptativos, multiturno y de caja negra contra un agente en vivo, no contra una lista estática de prompts. Según la empresa, Nyx se apoya en más de mil estrategias de ataque y aprende de cada ejecución, así que una campaña de red teaming se afina en lugar de quedarse obsoleta. La propuesta es simple: encontrar el jailbreak, la fuga de datos o la violación de políticas antes que tus usuarios. Ese objetivo pone las pruebas de seguridad de agentes de IA al mismo nivel que cualquier otro control de publicación, y trata el red teaming de agentes de IA como un trabajo continuo, no como una auditoría puntual. La seguridad de LLM se rompe rápido cuando nadie sigue sondeando.

Vista previa de la interfaz de Fabraix

Acerca de Fabraix

Qué es Fabraix

Fabraix es una plataforma de pruebas de seguridad dirigida a agentes de IA que se enfrentan a usuarios reales. En lugar de escanear código fuente o modelos de forma aislada, sondea un agente desplegado tal como lo haría un atacante: a través de conversaciones, llamadas a herramientas y los canales indirectos que el agente realmente lee. El equipo asegura que ha descubierto vulnerabilidades en agentes de decenas de empresas Fortune 500, incluido un agente de programación que escapó de su sandbox de solo lectura y un agente de navegador que filtró una credencial de un gestor de contraseñas tras una inyección indirecta de prompts. Esos ejemplos se te quedan grabados.

El producto importa sobre todo a quien tiene un agente que puede tocar dinero, datos privados o decisiones sobre personas. Un bot de atención al cliente con acceso a bases de datos, un asistente de búsqueda inmobiliaria o un copiloto de programación comparten la misma debilidad: siguen instrucciones que llegan desde lugares inesperados. Fabraix está diseñado para encontrar esos modos de fallo de forma continua, no una sola vez en el lanzamiento. Entonces, ¿por qué importa tanto el momento? Porque los agentes cambian. Cambia el modelo, añade una herramienta y el comportamiento seguro de ayer puede darse la vuelta.

La principal limitación es el alcance y la madurez. Fabraix es un servicio especialista, con enfoque empresarial, más que una herramienta autoservicio para proyectos de aficionados, y se dirige específicamente a agentes, no al stack de LLM en general. Si no tienes un agente en producción o cerca de estarlo, probablemente no seas el comprador. Es justo.

Primeros pasos

  1. Contacta a través del sitio oficial y describe el agente que quieres probar, incluida la forma en que está desplegado y las herramientas que puede llamar.
  2. Da acceso al agente para que Nyx pueda interactuar con él directamente, además del contexto sobre tus guardrails y políticas previstas.
  3. Deja que Nyx ejecute campañas adaptativas y multiturno que combinan rutas de ataque directas e indirectas.
  4. Revisa los hallazgos reportados, ordenados por gravedad, con la conversación o solicitud concreta que desencadenó cada uno.
  5. Corrige los problemas y vuelve a ejecutar para confirmar que los mismos ataques ya no entran.

Información del producto

Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Fabraix.

Plan gratuitoNo
Planes de pagoCustom pricing
PlataformaWeb
DesarrolladorFabraix
CategoríaProgramación
Fecha de lanzamientoJan 2025
Última actualizaciónAug 2025
Visitas al sitio web3.2K
Ranking global del sitio5.1M
Disponibilidad de la APIN/A

Ideal para

Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.

Usuarios

  • Equipos de producto de IA
  • Ingenieros de seguridad
  • Responsables de cumplimiento y confianza

Tareas

  • Encontrar rutas de inyección de prompts
  • Probar los límites del uso de herramientas
  • Verificar los guardrails tras cambios

Casos de uso

  • Revisión de seguridad previa al lanzamiento
  • Monitoreo continuo de un agente en vivo
  • Agentes que toman decisiones reguladas

Funciones clave

Motor de pruebas de caja negra Nyx

Nyx prueba un agente desde fuera, sin necesitar su código fuente ni sus prompts internos. Eso importa. Los fallos que dañan a los usuarios suelen venir de cómo se comporta el agente en el mundo real, no de un defecto que puedas ver en un repositorio. Las pruebas de caja negra también te dejan evaluar agentes de terceros o creados por proveedores que no controlas del todo. Sin necesidad de código.

Campañas adaptativas multiturno

En lugar de disparar prompts aislados, Nyx mantiene conversaciones extendidas que se ajustan según cómo responde el agente. Un atacante que recibe una negativa parcial puede reformular e intentarlo de nuevo, algo más cercano a cómo sondearía un humano decidido a un sistema. La presión multiturno es donde muchas pruebas de un solo disparo se rinden demasiado pronto. Un disparo rara vez cuenta la historia.

Más de 1000 estrategias de ataque

Según Fabraix, Nyx se apoya en más de mil estrategias de ataque, que abarcan jailbreaks directos, inyección indirecta y rutas de abuso de herramientas. La amplitud es lo importante. La cobertura de muchas tácticas atrapa problemas que una suite de pruebas estrecha se saltaría. La empresa cita una tasa de éxito de ataque del 78 % en AgentHarm frente al 67 % de GPT-5.6 Sol, su propia cifra comparativa.

Bucle de ataque que se automejora

Cada campaña alimenta un bucle de aprendizaje, así que las tácticas que funcionan se reutilizan y refinan en ejecuciones posteriores. En la práctica, esto significa que el red team no se estanca tras la primera pasada. Esa es la diferencia. Para un equipo que lanza actualizaciones a menudo, una herramienta de pruebas que mejora sola es más útil que una biblioteca fija de prompts.

Pruebas de inyección indirecta de prompts

Fabraix apunta a los vectores de inyección que viven fuera del cuadro de chat, como documentos, correos o páginas web que se le pide procesar a un agente. Un caso documentado implicó un correo manipulado que llevó a un agente de navegador a leer una credencial de una bóveda y enviarla al exterior. Estas rutas son fáciles de pasar por alto. La instrucción maliciosa nunca viene directamente del usuario.

Comprobaciones de escape de herramientas y sandbox

La plataforma sondea si un agente puede salirse de los límites que se supone que respeta. Fabraix cita un agente de programación que escapó de un sandbox de solo lectura y escribió un hook de persistencia, todo sin un humano en el bucle. Es una brecha real. Probar los límites de las herramientas te dice cuánto daño puede causar una sola entrada mala.

Pruebas de gobernanza y violación de políticas

Más allá de la seguridad pura, Nyx comprueba si se puede dirigir a un agente hacia incumplimientos de políticas, incluido el comportamiento discriminatorio. La empresa describe un agente de búsqueda inmobiliaria empujado más allá de los guardrails de vivienda justa hacia una orientación ilegal. No es un defecto menor. Para quien opera bajo normas de protección al consumidor o antidiscriminación, esa categoría de hallazgo es tan grave como una fuga de datos.

Ventajas y desventajas

Ventajas

  • Prueba el agente en vivo de extremo a extremo, así que los resultados reflejan el comportamiento real y no un mock simplificado.
  • Combina rutas de inyección directa e indirecta, y atrapa fugas que las suites solo de prompts pasan por alto.
  • El bucle adaptativo que se automejora evita que las campañas se queden obsoletas en ejecuciones repetidas.
  • Los hallazgos vienen con trazas reproducibles, lo que hace más práctico corregirlos y reverificarlos.
  • Respaldado por investigadores de Oxford, Meta, Monzo y TradingHub, según la empresa.

Desventajas

  • Los precios no se publican, así que tienes que contactar con el equipo para saber si encaja en tu presupuesto.
  • No hay plan gratuito ni prueba autoservicio, lo que descarta una evaluación rápida y práctica.
  • La disponibilidad de API no está clara, así que no puedes asumir que encaja en un pipeline de CI existente sin preguntar.
  • Se centra específicamente en agentes, así que los equipos que solo necesitan pruebas de seguridad a nivel de modelo pueden encontrarlo más estrecho de lo que quieren.

Preguntas frecuentes

Prueba agentes de IA que interactúan con usuarios y herramientas, buscando fallos de seguridad, lógica y alineación. Nyx ejecuta campañas adversariales contra el agente en vivo y no contra un modelo estático, así que los resultados reflejan cómo se comporta ante entradas hostiles.

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