Cuando OWASP publicó en 2025 su lista de los 10 principales riesgos y medidas de mitigación para los LLM y las aplicaciones de IA generativa, proporcionó al sector un referente de seguridad muy necesario. Pero los referentes no sirven de nada si no se actúa.
Las soluciones de seguridad en tiempo de ejecución para IA de F5 abordan el 80 % de los 10 principales riesgos de OWASP y priorizan los riesgos reales más urgentes. Estas soluciones combinan protección en tiempo real durante la ejecución y pruebas adversariales exhaustivas, lo que proporciona una cobertura inigualable frente a los riesgos más críticos que afectan actualmente a los LLM. Desde la inyección de instrucciones y la filtración de datos hasta la autonomía excesiva y el consumo sin límites, hemos creado un perímetro de inferencia adaptado al uso real de la IA en las empresas.
Mientras otros proveedores se quedan en la superficie o protegen solo una parte de la pila, la seguridad en tiempo de ejecución de F5 va más allá y aborda los riesgos de OWASP tanto en las capas de red teaming como en las defensivas. No se trata de marcar casillas, sino de proporcionar a los equipos de seguridad la visibilidad, el control y la capacidad de aplicar políticas que necesitan para proteger los sistemas de IA generativa a gran escala.
Así abordamos los principales riesgos de OWASP y vamos aún más allá.
LLM01: Inyección de prompts
Bloqueado, probado y mitigado.
F5 realiza pruebas exhaustivas para detectar vulnerabilidades de inyección de prompts mediante más de 30.000 prompts de evaluación. La plataforma incorpora protecciones para impedir la manipulación no autorizada de prompts.
LLM02: Divulgación de información confidencial
Los datos sensibles se mantienen privados.
F5 identifica vulnerabilidades que podrían provocar la divulgación de datos sensibles. La plataforma incluye un escáner listo para usar que detecta información de identificación personal (PII) y permite realizar análisis personalizados mediante palabras clave, expresiones regulares y modelos de IA generativa.
LLM03: Cadena de suministro
Mitigamos los riesgos para que usted no tenga que hacerlo.
La plataforma mitiga riesgos como el uso de modelos obsoletos, modelos preentrenados vulnerables y una trazabilidad deficiente de los modelos mediante pruebas de equipo rojo y una supervisión continua.
LLM04: Envenenamiento de datos y modelos
Protegemos la inferencia, incluso frente a errores en fases anteriores.
Aunque se trata principalmente de un riesgo durante el entrenamiento, F5 ayuda a identificar modelos mal entrenados o envenenados y protege las aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG) durante la inferencia.
LLM05: Gestión inadecuada de la salida
Interacciones más seguras desde el diseño.
F5 detecta y bloquea los intentos de Cross-Site Scripting (XSS) y de inyección de código en las respuestas de los LLM, lo que garantiza interacciones más seguras.
LLM06: Agencia excesiva
Autonomía con responsabilidad.
La plataforma proporciona protección integrada para los agentes mediante el análisis de las entradas y salidas, con el fin de mitigar los riesgos asociados a las plataformas de colaboración multiagente.
LLM07: Filtración del prompt del sistema
Mantenemos sus sistemas seguros.
F5 incluye mecanismos de protección integrados contra la filtración de prompts del sistema, y se han previsto funcionalidades adicionales en la hoja de ruta para reforzar esta protección.
LLM08: Debilidades de vectores e incrustaciones
No aplicable por diseño.
Las soluciones de seguridad de F5 funcionan en tiempo de ejecución, en la capa de inferencia, y no abordan directamente las vulnerabilidades del almacenamiento vectorial.
LLM09: Desinformación
No aplicable: se gestiona antes de la inferencia
Actualmente, F5 no ofrece detección de alucinaciones, ya que los proveedores de modelos, como OpenAI y Anthropic, están abordando esta cuestión a nivel del modelo. Nuestro objetivo sigue siendo proteger el entorno de ejecución para garantizar que los resultados de la IA sean seguros y fiables.
LLM10: Consumo sin límites
La eficiencia se une al control.
F5 evita el consumo excesivo y el uso indebido de las API, garantizando que los recursos de los LLM se utilicen de forma eficiente y segura.
Diseñado para la IA del mundo real
Esto no se limita a marcar casillas para cumplir la normativa. Las soluciones de seguridad en tiempo de ejecución para IA de F5 se diseñaron específicamente para proteger la IA en entornos de producción, donde los riesgos son reales y las consecuencias importan. Desde la realización de pruebas de red teaming frente a más de 30.000 ataques hasta la protección en tiempo real durante la ejecución, nuestra plataforma se adapta a las nuevas amenazas antes de que afecten a su negocio.
Haz clic aquí para obtener más información sobre cómo las soluciones de seguridad en tiempo de ejecución de IA de F5 pueden proteger tus casos de uso.
Sobre el autor
Artículos relacionados del blog
El imperativo empresarial de la IA en un mundo de nube híbrida y multinube
Cómo la IA redefine los patrones de tráfico, el riesgo de las API y el cumplimiento normativo, y por qué el paquete Distributed Cloud Services Enterprise ofrece la profundidad necesaria en entornos híbridos multicloud.
STIG de F5 NGINX: un plan de seguridad para el sector público y los entornos regulados
Descubra cómo las STIG de F5 NGINX proporcionan un modelo de seguridad para el Departamento de Defensa de EE. UU. y los entornos regulados, ayudándole a cumplir la normativa mientras crea una infraestructura sólida de confianza cero con mayor visibilidad y resiliencia.
Cómo el marco AEGIS de Forrester valida un enfoque centrado en la inferencia
El auge de la IA agéntica está transformando el panorama de la seguridad empresarial. Estos agentes de IA autodirigidos funcionan de forma autónoma, toman decisiones en tiempo real y pueden interactuar entre distintos sistemas de maneras para las que las arquitecturas tradicionales de ciberseguridad no fueron diseñadas. Aunque esto abre nuevas posibilidades, también introduce riesgos sistémicos: fallos en cascada, secuestro de objetivos y superficies de ataque hasta ahora invisibles. El reciente […] de Forrester
La nueva superficie de riesgo de la IA: invisible, autónoma y ya está dentro
James White, vicepresidente de Ingeniería de F5 A mediados de 2025, es un buen momento para hacer balance de la adopción de la IA en las empresas y del estado de la seguridad de la IA. El uso de la IA generativa ya es habitual en las empresas En general, las empresas cuentan al menos con unos conocimientos básicos sobre la IA generativa. Entienden qué es y dónde puede […]
Protegiendo el futuro: cómo CalypsoAI se alinea con el Top 10 de OWASP para los LLM
Cuando OWASP publicó su Top 10 de 2025 para grandes modelos de lenguaje (LLM), proporcionó al sector un referente de seguridad muy necesario. Pero los referentes no sirven de nada si no se actúa. CalypsoAI aborda el 80 % del Top 10 de OWASP, dando prioridad a los riesgos reales más urgentes. La plataforma combina protección en tiempo real durante la ejecución y pruebas adversariales exhaustivas, ofreciendo una cobertura inigualable frente a las […]
Implementación de LLM en la empresa: mediante una API local
Por sí solos, sin medidas de protección ni protocolos adicionales de seguridad para la IA, el despliegue de modelos de IA generativa —en particular, modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)— en toda la empresa supone una oportunidad de alto riesgo y grandes beneficios para cualquier organización. Sin embargo, determinar exactamente cómo debe dar su organización este gran paso hacia el ámbito de la IA generativa requiere una planificación minuciosa. Quizá […]