fuente: https://thehackernews.com/2026/09/545-hackers-tested-it-first-now-xranges.html
Los agentes de seguridad autónomos están mejorando en la detección de vulnerabilidades. Sin embargo, nadie tiene una forma precisa de medir su eficacia. Basta con apuntar a un objetivo realista y el resultado es un informe que el agente ha redactado sobre sí mismo: una prosa convincente, una lista de hallazgos y ninguna manera de determinar cuáles de ellos ocurrieron. Un experto en seguridad se sienta entonces a comprobar cada afirmación comparándola con el objetivo. ¿Qué hallazgos son reales, cuáles son duplicados, cuáles son invenciones y, la pregunta para la que nadie tiene tiempo, qué no intentó el agente? Eso supone un día entero de trabajo de un experto para una sola ejecución. Multiplíquelo por tres modelos, cuatro variantes de indicaciones y diez repeticiones, y la cola de revisión será más larga que el experimento.
XRanges for AI, desarrollado por CTF.ae, existe para solucionar este problema. Implementa aplicaciones objetivo realistas con instrumentación integrada en cada servicio, registra la actividad real del agente dentro de ellas y evalúa cada ejecución en tiempo real mediante cuatro señales independientes. Este tutorial explica su funcionamiento, cómo es una ejecución desde la implementación hasta la comparación, y dónde se ha sometido a pruebas de estrés.
La policía neerlandesa ha confirmado que un hombre de 24 años de Ámsterdam, detenido a principios de este mes, fue arrestado en el marco de una investigación so...
Leer artículo →El verano de 2026 le enseñó a la industria de la seguridad un nuevo término: el inicio de sesión de IA robado. A finales de agosto, como informó BleepingCompute...
Leer artículo →El Pentágono ha confirmado una importante filtración de datos que afectó al sistema de información del Centro de Datos de Personal de Defensa (DMDC), exponiendo...
Leer artículo →