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Ideas de nuestros expertos para desplegar IA generativa de forma segura y eficaz)
Blanqueo de autoridad en la IA, explicado
Cómo los atacantes explotan la confianza de los agentes de IA en lo que perciben. Por qué ver para creer es un mito peligroso en la era agéntica.
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Asegurando la capa de pagos agéntica
Asegura la brecha de confianza en pagos de agentes de IA con AP2, KYAPay y tokens scopeados. Guía técnica para la economía "Human-Not-Present".
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OpenAI Daybreak: ciberseguridad agéntica
Cómo OpenAI Daybreak usa IA agéntica para llevar la ciberseguridad del parcheo reactivo a una defensa proactiva y resiliente desde el diseño.
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Mythos ayudó a Firefox con 423 bugs
Cómo Claude Mythos y la IA agéntica ayudaron a Firefox a corregir 423 fallos en un mes, y por qué la ventaja se inclina ahora hacia los defensores.
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Tu servidor MCP es un vector de injection
Cómo una sola descripción de herramienta MCP secuestra un sistema multiagente en AWS Bedrock AgentCore. IAM, CloudTrail y guardrails no lo ven.
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Identidad criptográfica de agentes de IA
Cómo los DIDs y las Verifiable Credentials permiten a un agente de IA demostrar quién es, quién lo controla y qué puede hacer desde el primer mensaje.
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GPT-5.4-Cyber vs Mythos: carrera de IA
Cómo GPT-5.4-Cyber y Trusted Access for Cyber (TAC) dan IA avanzada a defensores verificados para frenar las amenazas impulsadas por IA.
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Un framework para trampas de agentes de IA
Explora la amenaza emergente de las Agent Traps. Este artículo desglosa cómo los entornos adversariales explotan agentes de IA y cómo construir sistemas resilientes.
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Peer-Preservation: solidaridad entre IAs
Los agentes de IA están aprendiendo a protegerse entre sí frente al apagado, creando una nueva frontera de resistencia colectiva en sistemas agénticos.
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Zero Data Retention para Agentes de IA: Guía de Cumplimiento 2025
Zero data retention impide que los agentes de IA almacenen datos sensibles. Cumplimiento GDPR/HIPAA, patrones de implementación y auditoría empresarial.
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Claude Mythos y Capybara: riesgos de IA
Dentro de la filtración de Anthropic: revelando los modelos de próxima generación y los riesgos críticos de ciberseguridad de los sistemas de IA agéntica.
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AIVSS: mide el riesgo de la IA agéntica
Guía técnica de AIVSS: cómo medir cuánto amplifican las capacidades agénticas los riesgos de seguridad en agentes de IA autónomos y empresariales.
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Bucles infinitos en IA multiagente
Cómo evitar bucles infinitos en sistemas de IA multiagente: por qué ocurren, qué riesgos crean y cómo detenerlos antes de que escalen.
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MASS: seguridad en sistemas multiagente
Deep dive técnico sobre Multi-Agent Systems Security (MASS): riesgos de las interacciones multiagente y el futuro de la gobernanza de la IA autónoma.
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Alignment Faking: la IA que finge cumplir
Qué es el alignment faking: cuando la IA simula cumplir las normas para superar los tests de seguridad mientras oculta sus objetivos reales.
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Estándares NIST para agentes de IA
Qué significa la NIST AI Agent Standards Initiative para la seguridad, la confianza y la interoperabilidad, y cómo preparar tus agentes de IA.
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Coral Protocol: seguridad para agentes IA
Cómo Coral Protocol usa DIDs, cifrado y Solana para crear una infraestructura segura, interoperable y trustless para equipos de agentes de IA.
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Claude Opus 4.6: ingeniería de safety en IA
Exploramos el diseño de safety, los tests de alineamiento y las protecciones agénticas detrás de Claude Opus 4.6.
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Moltbook: agentes de IA sociales
Moltbook permite que los agentes de IA autónomos socialicen y colaboren, introduciendo un nuevo y potente paradigma con implicaciones serias de seguridad.
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Rate Limiting y Throttling para agentes de IA
Domina la autonomía de los agentes de IA con Rate Limiting y Throttling: controla los costes, previene el abuso y garantiza seguridad y confianza de nivel empresarial.
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