Tema: Vulnerabilidades
2025
ANVIL: Innovador Sistema de Detección de Anomalías en Seguridad Informática
Un enfoque sin precedentes que usa anomalías para detectar vulnerabilidades en el código informático.
2025
Evaluando la Seguridad de los Computer-Using Agents
Una mirada a la intersección de tecnología avanzada y desafíos de seguridad en CUAs.
2025
Desafíos de Seguridad en Sistemas de Agentes Autónomos
La interacción entre agentes de inteligencia artificial presenta nuevos desafíos de seguridad.
2025
La Seguridad de los Modelos de Lenguaje en Tiempos de Vulnerabilidad
Exploramos los Riegos y Defensas de los LLMs frente a Potenciales Amenazas de Seguridad
2025
Configuraciones Maliciosas: El Enlace Débil de la AI Desvelado
Un estudio advierte sobre los riesgos escondidos en archivos de configuración de modelos de IA en la plataforma Hugging Face.
2025
Exponen Vulnerabilidades de Seguridad en IA Basada en LLM
Un estudio revela potenciales riesgos de seguridad en sistemas de IA al mostrar cómo ataques de puerta trasera pueden comprometer su funcionamiento seguro.
2025
Vulnerabilidades en la Cadena de Suministro de Modelos de Lenguaje Extendido
Un estudio detalla la complejidad y riesgos en el ecosistema de los modelos de lenguaje moderno
2024
Nuevas Estrategias de Defensa contra Ciberataques impulsados por LLMs
Los modelos de lenguaje amplio transforman la ciberseguridad, pero también presentan nuevos desafíos.
2024
Vulnerabilidades Persistentes en Modelos de Lenguaje Extenso
Grandes avances en inteligencia artificial están en la mira de graves problemas de seguridad.
2024
Análisis Global de Seguridad Web Expone Vulnerabilidades Críticas
Más del 50% de los sitios web populares no cumple con estándares básicos de seguridad HTTP, exponiendo graves riesgos de privacidad.
2024
Desafíos de Seguridad en IA y Accesos No Restringidos a Bases de Datos
Los agentes de IA enfrentan vulnerabilidades críticas al manejar datos sensibles, según revela investigación.
2024
Nuevos límites de amenazas: Vulnerabilidades en Sistemas Multi-Agente con Modelos de Lenguaje
Investigadores destacan una nueva clase de ataque, Prompt Infection, que compromete la seguridad de los sistemas multi-agente, revela caminos críticos para soluciones de defensa.