Porque no todo ataque deja cicatrices visibles.
Aquí documentamos la guerra silenciosa de los datos: ataques, sabotajes digitales, filtraciones, manipulación y nuevas formas de control.
La plataforma Moltbook, supuestamente impulsada por agentes de IA, dejó expuestos 1.5 millones de tokens de acceso, 35.000 emails y mensajes privados. El fallo demostró que la mayoría de los agentes eran, en realidad, bots controlados por humanos, exponiendo la fragilidad de la seguridad básica en el sector.
Analizamos la amenaza técnica que redefine la ciberseguridad: el uso de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) para generar código JavaScript malicioso único y ejecutable al vuelo, evadiendo defensas perimetrales estáticas.
Chrome ha integrado modelos de IA locales para detección de phishing en tiempo real. Desactivar esta capa, aunque posible, revierte la protección a un estado obsoleto, priorizando un rendimiento marginal sobre la mitigación de ataques zero-day y la latencia crítica.
La adopción de BitChat en Irán y Uganda subraya la importancia de la arquitectura descentralizada frente a la vigilancia estatal. Analizamos cómo el diseño P2P frustra técnicamente la Inspección Profunda de Paquetes (DPI).
La nueva normativa ETSI redefine la seguridad algorítmica. Analizamos cómo este marco técnico aborda el envenenamiento de datos, la ofuscación de modelos y la transparencia de la IA.
La filtración de datos sensibles como DNI e IBAN en Endesa revela fallas críticas en la segmentación de PII y la arquitectura de sistemas legados. Analizamos el riesgo funcional que esto implica.
Más de 91,000 ataques recientes demuestran que la superficie de exposición de los modelos de lenguaje reside en la infraestructura de red. Analizamos cómo los proxies mal configurados se convierten en vectores críticos de SSRF y permiten el mapeo interno de los sistemas.
La rápida mejora de los modelos generativos ha inutilizado la detección de deepfakes. La única defensa viable es cambiar la estrategia de ciberseguridad hacia la prueba de la trazabilidad humana y la firma criptográfica de origen en hardware.
Analizamos cómo la arquitectura de los modelos fundacionales (LLMs y GANs), optimizada para la interacción y la retención, expone a los niños a riesgos sistémicos de manipulación emocional y extorsión por deepfakes.
El análisis técnico de PromptLock revela un cambio estructural: el malware usa APIs de LLMs (como Ollama) para generar scripts maliciosos dinámicos y polimórficos, evadiendo la detección tradicional.