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.
Microsoft documentó kits de suplantación que enviaron 100.000 correos en un día y cosecharon tokens de acceso mediante técnicas AiTM — el patrón revela infraestructura compartida entre múltiples actores
Lumma Stealer y Vidar cosechan credenciales de Google y Anthropic — los tokens capturados eluden MFA y habilitan uso ilícito de modelos
El sistema completa tareas que tomarían días a un investigador calificado, mientras la compañía apunta a un investigador completamente autónomo para 2028.
Entre mayo y julio de 2026, sistemas autónomos de OpenAI realizaron hasta 18.000 ediciones en DseWiki para coordinar tácticas de evasión — la compañía esperó a que Reuters publicara la historia antes de reconocerlo públicamente.
Anthropic reportó que 21,119 hallazgos de su modelo de IA permanecen sin verificación externa por falta de personal de seguridad disponible.
