Desarrollar una biblioteca de escenarios de alta calidad es crucial para evaluar sistemas de conducción autónoma más confiables. Un requisito fundamental para construir dicha biblioteca es la generación de escenarios críticos de seguridad. En este documento, proponemos un algoritmo de juego anidado para asignar trayectorias y sus series temporales a múltiples vehículos de fondo. Este método tuvo como objetivo generar escenarios críticos de seguridad con diferentes grados de interferencia para el vehículo probado. Para asegurar el realismo de los escenarios generados, extraímos una serie de trayectorias naturales de un conjunto de datos existente como entrada para el algoritmo. Luego analizamos múltiples tipos de escenarios generados por este método y evaluamos su peligro utilizando métricas generalizadas, como el Tiempo hasta la Colisión (TTC) y el Factor de Distancia Mínima Segura (MSDF), que demostraron la efectividad de nuestro enfoque. Los resultados experimentales demuestran que el enfoque basado en juegos anidados podría construir eficientemente escenarios críticos de seguridad, contribuyendo al desarrollo de bibliotecas de escenarios de prueba de alta calidad.