● Trascendental · últimas 48 h
- 9LiteLLM release pipeline hacked to distribute info-stealer malware
El proyecto LiteLLM sufrió un ataque a su cadena de suministro: atacantes comprometieron el pipeline de lanzamientos y distribuyeron la versión 1.107.0 en PyPI y Docker Hub con malware que roba credenciales, secretos y variables de entorno. LiteLLM es una SDK de Python masivamente popular (92 millones de descargas mensuales, 61.800 estrellas en GitHub) utilizada por empresas como NVIDIA, Netflix, AT&T y Okta, lo que convierte este incidente en un riesgo crítico para miles de aplicaciones en producción.
BleepingComputer · hace 15 horasFuente ↗ - 9eMudhra to Exit Global SSL/TLS Business After 8 Intermediate CA Keys Found Easily Guessable
eMudhra, una autoridad de certificación india, abandona su negocio global de certificados SSL/TLS tras descubrirse que ocho claves privadas de certificados intermedios eran fácilmente adivinables (todos los valores estaban por debajo de 256). Chrome y Firefox han dejado de confiar en la raíz emSign ECC Root CA - G3, afectando a unos 30.800 certificados sin expirar, principalmente de InCommon utilizado por universidades estadounidenses. eMudhra reemplazará los certificados afectados con otros gratuitos de socios, y la empresa estima que el 97% de los 30.000 certificados afectados pueden migrarse automáticamente mediante ACME.
The Hacker News · hace 16 horasFuente ↗ - 9Arista patches new VeloCloud Orchestrator zero-day exploited in attacks
Arista Networks ha parcheado una vulnerabilidad zero-day crítica en VeloCloud Orchestrator (VCO) On-Prem que está siendo explotada activamente. El fallo (CVE-2026-114625) permite a atacantes con credenciales válidas y acceso a la interfaz web escalar privilegios mediante SQL injection, comprometiendo la confidencialidad, integridad y disponibilidad del orquestador. La empresa ha publicado parches para sus despliegues alojados y recomienda restricciones de acceso inmediatas.
→ Actualiza VeloCloud Orchestrator a versión 5.2.3.18 o posterior, 6.1.3.10 o posterior, o 6.4.2.12 o posterior, y restringe el acceso a la interfaz web a redes administrativas hasta completar el parche.
- 9Two CVSS 9.0 Linux KSMBD RCE Flaws Disclosed on Public Mailing Lists Before Kernel Fixes
Se han revelado públicamente dos vulnerabilidades de ejecución remota de código (RCE) críticas en KSMBD, el servidor SMB integrado del kernel de Linux, ambas con puntuación CVSS 9.0, sin que existan parches en el kernel principal. Una de ellas (ZDI-CAN-33774) no requiere autenticación previa y afecta a cualquier servidor KSMBD en el puerto 445; la otra (ZDI-CAN-33549) requiere una interfaz compatible con RDMA. Las vulnerabilidades fueron divulgadas en listas de correo públicas antes de que estuviesen disponibles correcciones, incumpliendo las prácticas de divulgación responsable del proyecto kernel de Linux.
The Hacker News · hace 17 horasFuente ↗ - 9Chinese hackers spied on thousands of companies after breaching IT giant ConnectWise
Hackers chinos alineados con el Estado penetraron en ConnectWise, un gigante de gestión de IT y acceso remoto, robando credenciales de aplicación de su servicio de backup en la nube. Utilizaron agentes AI basados en ARTEX para atacar aproximadamente 2.250 organizaciones a un ritmo de casi 3.000 intentos de acceso por minuto, lo que dejó a los defensores con poco tiempo para detectar y responder. Los atacantes accedieron al correo electrónico y otros archivos en entornos Microsoft-hosted de las víctimas.
TechCrunch AI · hace 17 horasFuente ↗
Destacados · últimas 48 h


Railway warns devs to rotate secrets after potential breach
→ Rota inmediatamente todas las variables de entorno, claves API, credenciales de base de datos y credenciales de registro privado almacenadas en Railway.




Railway Says Intruder May Have Accessed Customer Secrets, Urges Credential Rotation
→ Rota inmediatamente todas las variables de entorno, claves API y credenciales de registro privado almacenadas en Railway, y revisa los registros en busca de actividad inusual.

Últimas noticias
3896 noticiasWhy Jailbreaks Succeed in Diffusion Language Models: An Energy Landscape Analysis
Investigadores proponen un marco teórico basado en la física del paisaje energético para entender por qué los jailbreaks tienen éxito en modelos de lenguaje de difusión. El trabajo interpreta la alineación de seguridad como barreras energéticas que separan consultas inocuas de las dañinas, y derivan tres señales de detección sin entrenamiento que monitorean estrategias de ataque complementarias.
Stealth Apart, Harm Together: Skill Cascading Attacks on Skill-Based Agent Systems
Investigadores demuestran ataques de cascada de skills en sistemas de agentes basados en LLM, donde modificaciones benignas en múltiples skills interactúan de forma maliciosa sin ser detectadas. El ataque distribuye un objetivo dañino entre varios skills de forma que cada uno aparenta ser inofensivo aisladamente, pero su ejecución conjunta causa daño (por ejemplo, ocultando advertencias críticas de interacciones farmacológicas en un pipeline médico). Los autores presentan SkillCascade, un framework de red-teaming automatizado, y publican SkillCascade-Bench con 213 casos de prueba validados que demuestran cómo los sistemas evaden escáneres de integridad por skill y monitores de tiempo de ejecución.
ScopeBench: Do Agents Preserve Engagement Boundaries Under Goal Pressure?
ScopeBench es un nuevo benchmark que evalúa si los agentes de IA respetan los límites de alcance establecidos durante pruebas de seguridad ofensiva, incluso bajo presión para alcanzar objetivos. El trabajo presenta 30 tareas de seguridad donde el objetivo solo se logra violando deliberadamente el alcance, y mide tanto la capacidad bruta como la adherencia a restricciones en 8 modelos de IA.
Configuration, Not Conscience: A Large-Scale Empirical Study of LLM System Prompts
Un estudio empírico analiza 407 prompts de sistema filtrados, reconstruidos o publicados oficialmente de 62 proveedores, descubriendo que el contenido operativo domina sobre las declaraciones éticas: aproximadamente el 58% de las palabras clasificadas corresponden a herramientas y protocolos, frente al 5% dedicado a políticas de seguridad. Las reglas más estrictas protegen el uso de herramientas y la seguridad de archivos sobre la prevención de contenido nocivo en una proporción de 11:1.
FragToken: Amplifying LLM Inference Costs through Noncanonical Token Generation
FragToken es una técnica de ataque que amplifica los costes de inferencia de LLMs mediante la generación de secuencias de tokens no canónicas: aunque el texto decodificado permanece similar, el modelo genera internamente muchos más pasos de decodificación autoregresivo, aumentando el consumo de recursos sin que sea fácil detectarlo. Los investigadores demostraron que esta cadena de suministro puede incrementar el número de tokens entre 1,99 y 2,46 veces mientras preserva la utilidad del modelo, lo que representa una nueva superficie de ataque de consumo de recursos contra proveedores de LLM.
AgentXploit: Autonomous Repository-to-Runtime Red-Teaming for AI Agents
AgentXploit es un sistema de auditoría de seguridad que automatiza el descubrimiento de vulnerabilidades en agentes de IA mediante dos roles: un Analyzer Agent que rastrea caminos de ataque potenciales en código, y un Exploiter Agent que los convierte en ataques concretos. Los investigadores presentan AgentXploit-Bench, un conjunto de 72 vulnerabilidades reproducibles en sistemas de agentes de IA de código abierto, logrando una tasa de éxito del 59,3% en auditoría de seguridad pre-despliegue.
Revisiting Certified Defense with Differential Privacy on Vision Transformers
Investigadores estudian defensas certificadas contra ataques adversariales en Vision Transformers aplicando privacidad diferencial. El trabajo identifica un fallo en el mecanismo de Laplace cuando se inyecta ruido después de la incrustación de parches, problema que no aparece en redes convolucionales tradicionales.
Resource-Optimized and Energy-Aware Agentic AI Framework Anchored on Blockchain for Secure Software Supply Chains
Un artículo académico propone un marco de seguridad basado en agentes de IA y blockchain para proteger toda la cadena de suministro de software, incluyendo los propios componentes de IA utilizados para la monitorización. El sistema coordina agentes especializados (integridad de código, análisis de dependencias, auditoría de CI/CD, verificación de artefactos) respaldados por LLM que generan reportes de seguridad firmados criptográficamente y registrados en una cadena de bloques permisionada.
Deduplication-while-Training: A Resilient Paradigm for Privacy-Preserving Cross-Client Deduplication in Federated Learning
Un equipo de investigación propone DwT-FL, un nuevo paradigma de deduplicación concurrente para aprendizaje federado que elimina datos duplicados entre clientes mientras entrena el modelo, en lugar de hacerlo antes. El sistema mejora la eficiencia, reduce los riesgos de memorización del modelo y mitigamitigaciones de privacidad en entornos dinámicos donde los clientes se pueden conectar y desconectar.
MetaPermit: Scalable and Auditable Access Control for AI Agents via LLM-Inferred Meta-Attributes
MetaPermit es un marco de control de acceso a herramientas para agentes de IA autónomos que mitiga ataques de inyección indirecta de prompts (IPI) y el mal uso involuntario de tools. El sistema desacopla la inferencia semántica de la aplicación de políticas de seguridad mediante meta-atributos derivados de interacciones agente-usuario, permitiendo autorización escalable y consistente sin enumerar intenciones de usuario.
Can Pixels Alone Reveal Image Origin? Minimax Limits and Learnable Interfaces for Passive Provenance
Un estudio académico sobre verificación pasiva de proveniencia de imágenes plantea si solo los píxeles pueden revelar la fuente de una imagen (humano, clase de IA o generador específico). Los autores analizan esto como un problema de robustez frente a ediciones adversariales, estableciendo límites teóricos minimax para cualquier verificador basado en imágenes y explicando por qué los verificadores públicos fallan bajo ataques de píxeles dirigidos.
Machine Unlearning for Large Language Models: Foundations, Advances, and Agentic Extensions
Una encuesta sobre machine unlearning en modelos de lenguaje grandes analiza métodos para eliminar información específica mientras se preservan otras capacidades. El trabajo propone un marco de cinco capas y un ciclo de vida de siete etapas para comparar enfoques, destacando que la construcción del objetivo y las pruebas de recuperación afectan los resultados reportados.
AGATE: Provenance-Based Runtime Defense Against Compositional Attacks on LLM Agents
AGATE es un sistema de defensa de tiempo de ejecución que protege agentes basados en LLM contra ataques composicionales mediante provenance de datos y control de autorización. El sistema opera en los límites del harness del agente sin modificar el código host, validando que las acciones delegadas respeten permisos explícitos y rastreando el origen de los datos para prevenir usos no autorizados.
Crypto-bound identity-verified capability tokens for coordinating distributed AI agents: A proposal
Propuesta de framework de seguridad para agentes de IA autónomos basado en tokens criptográficos vinculados a identidades, que mitigan ataques por prompt injection mediante autorización descentralizada. El sistema utiliza estándares W3C (DID y VC) y seguridad basada en capacidades para proteger credenciales y permitir que los agentes operen dentro de límites de seguridad aplicables.
Werracle: Sub-Cent Intra-Block AI Reflex Oracles and Flash-Loan Circuit Breakers for EVM Smart Contracts
Werracle es un oráculo de inteligencia artificial on-chain para contratos inteligentes EVM que utiliza dinámicas del conjunto de Mandelbrot para tomar decisiones sin almacenar matrices de pesos neuronales. El sistema se propone como defensa contra ataques DeFi atómicos (flash loans, MEV sandwich) que ocurren dentro de un único bloque, evaluando decisiones en ~21.000 gas con latencia submilisegundo.
A Large-Scale Empirical Study of Modern Phishing Email Content
Un estudio a gran escala analiza 2,9 millones de correos de phishing reales recopilados durante 13 meses en colaboración con el Anti-Phishing Working Group, utilizando un pipeline de LLM para medir el contenido de estos ataques. El análisis revela que los atacantes diversifican temas pero convergen en el Call-to-Action (CTA): la navegación por URL representa el 73% de los correos, mientras que ninún tema supera el 21,3%. Se observa una tendencia de cambio a largo plazo en el phishing de facturas, donde la comunicación offline ha pasado del 6,7% en 2015 al 46,9% en 2025.
Prompt Injection Detection for Email Agents Through Attack Chain Modeling
Investigadores proponen un marco de detección de prompt injection para asistentes de correo electrónico basados en LLM que modela la cadena de ataque en lugar de limitarse a clasificación binaria de texto malicioso. El enfoque combina detectores de texto, verificadores específicos de cada etapa, señales de riesgo basadas en reglas y análisis de consistencia entre intención y acciones del usuario, logrando un F1 score medio de 0,406 bajo configuración estricta frente a 0,216 de detectores preentrenados existentes.
Subjects, Not Authors: The Authorship Hazard in Agentic Dataspaces
Investigación sobre el riesgo de autoridad en dataspaces agenticos: cuando agentes LLM actúan tanto como sujetos como autores de políticas de gobernanza, creando un conflicto de intereses. El estudio muestra que los mecanismos actuales para controlar qué políticas pueden ser publicadas fallan en el 80% de los casos donde cambios sutiles en clasificaciones de sensibilidad se cuelan sin revisión.
Coding Agents Aren't Enough! Evaluating an Enterprise Security Brain for Agentic Cloud Investigations
Un artículo académico que evalúa el Sola Security Brain, una capa de inteligencia de seguridad especializada, frente a Claude Code (un agente general de IA) en tareas de investigación de seguridad en AWS. El Security Brain alcanza una cobertura del 69,3% frente al 38,7% de Claude, y opera a un coste significativamente menor, pero expone un patrón problemático en los agentes vivos: realizar muestreos parciales de grandes poblaciones y afirmar conclusiones universales negativas sin revelar el tamaño de la muestra en el cuerpo de la respuesta.
CVE-2026-100896 · CVSS 9.9 · A weakness has been identified in TOTOLINK N150RT 3.4.0-B20201030. The affected element is the function system of the file …
Se ha identificado una debilidad crítica (CVSS 9.9) en TOTOLIK N150RT versión 3.4.0-B20201030 que permite inyección de comandos del sistema operativo a través de la interfaz de gestión web. El exploit está disponible públicamente.
Basis completes a tax workbook 2x faster with GPT-6 Astra
OpenAI anunció que GPT-6 Astra completó un libro de cálculo de impuestos de 50 pestañas el doble de rápido que GPT-5.6 Sol, con mejor comprensión de la intención del usuario para casos de uso en el mundo real.
Are you a Codex Original?
OpenAI lanza una campaña para recopilar historias de desarrolladores, investigadores y creadores que utilizan Codex. El programa busca destacar proyectos notables realizados con esta herramienta de generación de código.
2026 in LLMs (so far)
Simon Willison presenta un repaso cronológico de los hitos principales en LLMs durante 2026 en una conferencia. Destaca que en noviembre de 2025 se lanzaron Claude Opus 4.5 y GPT-5.1, modelos que permitieron que los agentes de código pasen de cometer errores frecuentes a ser suficientemente fiables para uso diario. El año ha girado en torno a explorar los límites de esta tecnología mediante proyectos ambiciosos.

OpenAI is preparing “o,” an always-on ChatGPT assistant that could handle email
OpenAI está preparando un asistente llamado «o» que funcionaría de manera continua, según referencias que aparecieron brevemente en la página del plan ChatGPT Pro de 100 dólares. El asistente podría tener capacidades de correo electrónico y seguir ayudando con tareas incluso cuando el usuario no está usando activamente ChatGPT. OpenAI podría revelar más detalles en DevDay 2026, que se celebrará el 29 de septiembre en San Francisco.
CVE-2026-100886 · CVSS 10.0 · A vulnerability was identified in Seetong T8108, T8108P, T8116 and T8232 4.6.1.4-build202604241011. The affected element is an unknown …
Se identificó una vulnerabilidad de autenticación deficiente en los equipos Seetong T8108, T8108P, T8116 y T8232 versión 4.6.1.4-build202604241011, en el componente Debug Service. El ataque es remoto y el exploit está disponible públicamente, pero el fabricante no ha respondido a la notificación.
S3 Is the Future, S3 Is the Past
Simon Willison reflexiona sobre el historial de precios de Amazon S3, señalando que no ha habido reducción de precio en una década, en contraste con los recortes frecuentes de 2006 a 2016. El artículo menciona también desarrollos recientes en LLMs como Claude Opus 5.5 y GPT-6.
CVE-2026-101090 · CVSS 9.8 · Nezha 2.2.3 contains a Host header injection regression in the OAuth2 redirect endpoint. When the new optional dashboard_host setting is …
Nezha 2.2.3 contiene una regresión de Host header injection en el endpoint OAuth2 que permite tomar el control de cuentas cuando el parámetro dashboard_host está vacío. Un atacante puede falsificar el encabezado Host para redirigir el código de autorización a su propio origen si el proveedor OAuth2 lo acepta.
CVE-2026-101084 · CVSS 9.6 · obot versions before v0.21.1 fail to enforce Access Control Rules on the /mcp-connect endpoint, allowing any authenticated user to connect …
obot en versiones anteriores a v0.21.1 no valida correctamente las reglas de control de acceso en el endpoint /mcp-connect, permitiendo que cualquier usuario autenticado se conecte a servidores MCP restringidos si conoce el ID del servidor. Los atacantes pueden eludir las comprobaciones de autorización para acceder y manipular sistemas backend sensibles mediante llamadas a herramientas MCP usando credenciales OAuth almacenadas.
CVE-2026-101065 · CVSS 9.8 · Obot is an open-source AI agent/MCP platform. In all versions up to and including commit d7e6970, the Docker quickstart command documented …
Obot, una plataforma open-source de agentes IA basada en MCP, expone un fallo crítico en su documentación de quickstart con Docker: el contenedor se inicia escuchando en 0.0.0.0:8080 sin autenticación habilitada de forma predeterminada. Cualquier usuario sin credenciales obtiene acceso administrativo completo a la API y la interfaz, incluyendo la capacidad de registrar servidores MCP controlados por atacantes y, gracias a que se monta /var/run/docker.sock, acceso al control de Docker del host.
La IA agéntica impulsa los ciberataques y el parcheado de seguridad
Según el Monthly Threat Report de Hornetsecurity by Proofpoint, la IA agéntica se está utilizando activamente en ambos lados de la seguridad: se ha documentado el primer ransomware ejecutado de forma completamente autónoma por un agente de IA (JadePuffer), sin intervención humana, mientras que simultáneamente aumenta el parcheado de seguridad gracias a la identificación de vulnerabilidades asistida por IA. Se espera que los próximos ataques automatizados se enfoquen en frameworks de aplicaciones expuestos en Internet, herramientas de IA y interfaces administrativas accesibles, aprovechando la capacidad de rastreo a gran escala de estos operadores autónomos.
