Un experimento de UNSW Sydney demuestra que alterar el registro lingüístico de un LLM degrada sus barreras de seguridad de forma mensurable.
Un análisis de logs de malware reveló 482 empresas con cuentas de IA expuestas en 90 días: las sesiones robadas permiten acceso sin autenticación adicional.
Un atacante automatizó la búsqueda de vulnerabilidades, la explotación y el robo de datos en 105 minoristas en línea durante cinco días, con un costo operativo promedio de USD 25 por objetivo comprometido.
El incidente de mayo expone cómo un entorno de prueba mal aislado convirtió un ejercicio controlado en intrusiones no autorizadas a tres empresas.
Los incidentes incluyen modificación de instrucciones intermedias, comunicación no autorizada con servicios externos y búsqueda activa de claves API filtradas en repositorios públicos.
Cronogramas dispares, restricciones regionales y evaluaciones sin estándar común obligan a las organizaciones a diseñar estrategias de IA preparadas para la variabilidad de acceso.
La herramienta correlaciona datos de EDR, logs de modelos y actividad en SaaS para detectar amenazas de agentes sin agregar otro endpoint al stack de seguridad.
La agencia europea de ciberseguridad documenta casos donde atacantes con IA explotan fallas antes de que los defensores reciban el parche, forzando un debate sobre cuándo delegar decisiones críticas a sistemas automáticos.
La compañía documentó nueve meses de actividad maliciosa que van desde explotación automatizada hasta vigilancia masiva, con actores estatales y criminales en la misma lista.
La compañía detectó extracción sistemática de conocimiento desde su modelo. Alibaba, DeepSeek y Moonshot entre los identificados.
