Anthropic ha lanzado una integración beta que permite a las empresas ejecutar sensores de detección y respuesta de endpoints (EDR) dentro de la máquina virtual local de Claude Cowork. Esta función soluciona un problema de visibilidad, ya que el software de seguridad convencional no podía monitorear los comandos de shell y el código ejecutado dentro del entorno aislado de la IA. Ahora, los equipos pueden supervisar dicha actividad a través de sus herramientas de seguridad ya existentes.

Cisco ha lanzado Project Quarry, un motor de código abierto diseñado para detectar comportamientos maliciosos en agentes de IA analizando el contexto completo de sus sesiones. A diferencia de otras herramientas, Quarry identifica secuencias de acciones sospechosas, como la lectura de archivos sensibles seguida del envío de datos a servidores externos. El objetivo es evitar ataques similares al de Hugging Face mediante la aplicación de reglas de seguridad compartidas.

La ley DORA exige que las entidades financieras de la UE implementen un monitoreo continuo y una detección rápida de incidentes tecnológicos. Para cumplir con los artículos 9, 10 y las normas de riesgo de terceros, es fundamental contar con visibilidad total de la red. El uso de herramientas de Detección y Respuesta de Red (NDR) permite identificar anomalías y responder a ataques en los plazos regulatorios estrictos.

El concepto de monitoreo de red en Linux consiste en supervisar y evaluar el rendimiento, la capacidad y la salud general de una red. Mediante el uso de software y herramientas especializadas, los administradores pueden capturar y analizar datos sobre el tráfico de red, la latencia y la utilización del ancho de banda, permitiendo detectar fallos, brechas de seguridad o ralentizaciones en routers, servidores y otros dispositivos conectados.

Google ha desplegado oficialmente agentes de inteligencia artificial Gemini dentro de Google Threat Intelligence para monitorear de forma autónoma foros de la dark web en vista previa pública. Estos agentes procesan millones de publicaciones diarias, utilizando perfiles organizacionales avanzados para detectar riesgos de seguridad específicos como filtraciones de datos y brokers de acceso inicial. El monitoreo tradicional de la dark web depende en gran medida de expresiones regulares y raspado de palabras clave estáticas