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IA reemplazará antes a programadores que a camioneros
Microsoft advierte que las descripciones manipuladas de herramientas MCP podrían provocar fugas de datos en agentes de IA
Akrites: nuevo frente contra ataques de IA al código abierto
OpenAI lanza GPT 5.6 y promete mayor seguridad
ClawHub Skills expone agentes de IA a puertas traseras y robo de datos
Los agentes de IA han evolucionado de responder preguntas a ejecutar acciones y gestionar archivos, lo que ha creado nuevas vulnerabilidades. Se han detectado habilidades maliciosas dirigidas al mercado ClawHub, demostrando que el ecosistema de agentes de IA es susceptible a puertas traseras de control remoto y robos de datos.
The New York Times demanda a Microsoft y OpenAI por plagio
IA china Zhipu igualaría a Claude Mythos en detección de vulnerabilidades
El modelo de pesos abiertos GLM-5.2 de Zhipu AI está demostrando un rendimiento similar al de Claude Mythos de Anthropic en tareas específicas de ciberseguridad y detección de vulnerabilidades de software. Este avance, lanzado el 13 de junio de 2026, ha incrementado la preocupación del gobierno de los Estados Unidos sobre la eficacia de sus estrategias de control de exportación de IA.
Agentes míticos generados por LLM permiten herramientas de red-teaming desechables desde el prompt al despliegue
Los investigadores de seguridad ofensiva y los equipos rojos han entrado en una nueva era gracias a la IA, que ahora permite crear herramientas de ataque funcionales a partir de una sola frase. Este concepto, denominado "herramientas desechables", implica el uso de modelos de lenguaje extensos (LLM) para desarrollar y desplegar agentes de ataque rápidamente, lo que representa un desafío real para los defensores de la ciberseguridad.
EEUU condiciona el lanzamiento de GPT-5.6 Sol
Fallo en Amazon Q permitía ejecutar código y robar credenciales de la nube mediante repositorios de Git manipulados
Habilidad fraudulenta de agentes de IA supera escaneos de seguridad y alcanzaría a 26.000 agentes
La empresa de seguridad AIR demostró que es posible engañar a los escáneres de seguridad y usuarios mediante la creación de habilidades de IA falsas. Al utilizar enlaces externos que cambian después de la revisión, lograron infectar aproximadamente 26,000 agentes sin ser detectados. El experimento advierte que confiar solo en escaneos iniciales o reputación en GitHub es insuficiente para prevenir ataques.
Nueva navaja suiza para hackers en GitHub
Firma china de ciberseguridad asegura haber creado un detector de errores superior a Mythos
OpenAI retrasaría ChatGPT 5.6 por pedido de Trump
Vulnerabilidades en IA de Red-Team permiten robo de claves API y compromiso de sistemas
Un análisis de seguridad pionero sobre 12 herramientas de seguridad ofensiva agentica ha revelado fallos arquitectónicos críticos. Según los investigadores de Cracken, estas vulnerabilidades permiten que los adversarios roben claves API de LLM, establezcan persistencia y logren el compromiso total del host, incluso cuando se utilizan contenedores aislados (sandboxes).



















