La red se ha convertido en el plano de control de la seguridad de la IA – CYBERDEFENSA.MX

Los firewalls de red son los caballos de batalla de la ciberseguridad moderna. Se confía en ellos para proteger la red, bloquear el tráfico malicioso y prevenir intrusiones y violaciones. Y durante décadas, los equipos de seguridad de redes han creado controles en torno a un modelo relativamente estable: los usuarios se conectan a las aplicaciones, las aplicaciones intercambian datos y las herramientas de seguridad inspeccionan paquetes, protocolos y destinos. Los cortafuegos se volvieron excepcionalmente buenos para comprender hacia dónde se dirigía el tráfico y si debía permitirse.

Pero así como la IA está remodelando todos los aspectos del mundo empresarial, también ha tenido un impacto monumental en la forma en que los equipos de seguridad ven el tráfico de la red y el firewall.

La IA está impulsando nuevas dinámicas de red que las políticas de seguridad tradicionales nunca fueron diseñadas para gobernar. Los empleados, las aplicaciones y los agentes envían indicaciones, llaman a modelos, se conectan a servicios y desencadenan acciones en todo el entorno, actividad que la mayoría de los firewalls no pueden ver, y mucho menos comprender. Los agentes de IA interactúan con servicios externos, recuperan información, ejecutan acciones y se comunican cada vez más con otros agentes de forma autónoma.

Reinventando el firewall para la era de la IA

La red es el centro central para el uso de la IA y el único punto de control donde se puede proteger en tiempo real. Y esta nueva realidad exige un nuevo tipo de seguridad de red basada en la IA y diseñada para proteger su red del siempre dinámico panorama de amenazas actual.

Estamos presentando el primero de la industria Cortafuegos de red de IA para ofrecer seguridad de IA integral a nivel de red que proteja el uso de IA de los empleados, las aplicaciones de IA y los agentes de IA directamente desde los firewalls que las organizaciones ya ejecutan. El AI Network Firewall está completamente integrado en Check Point Avión de defensa AIconvirtiendo el firewall existente en una capa de aplicación consciente de la intención para detectar, inspeccionar y controlar la actividad de IA en toda la empresa, incluidas todas las redes, nubes, sucursales y centros de datos de IA.

Abordar la brecha de visibilidad en la empresa de IA

El desafío que enfrentan las organizaciones hoy en día es doble: no sólo se está adoptando rápidamente la IA, sino que también ha cambiado fundamentalmente la naturaleza de la actividad de la red. Los controles de seguridad tradicionales fueron diseñados para inspeccionar conexiones, aplicaciones y flujos de tráfico. Pueden identificar hacia dónde se dirige el tráfico y si se debe permitir una conexión, pero nunca fueron creados para comprender el contexto y la intención detrás de las interacciones de IA.

Esta brecha de visibilidad es un problema creciente. Los empleados envían indicaciones a plataformas de IA generativa, las aplicaciones realizan llamadas modelo entre bastidores y los agentes autónomos se comunican cada vez más con otros sistemas y servicios sin participación humana. Gran parte de esta actividad atraviesa la red empresarial, pero los firewalls convencionales no pueden inspeccionar un mensaje, determinar si se está expuesta información confidencial, controlar las interacciones entre agentes o identificar actividades maliciosas impulsadas por la IA.

Nuestra respuesta a este desafío es una evolución del propio firewall. Para proteger la empresa de IA, los controles de seguridad deben ir más allá de la inspección del tráfico y ser conscientes de la intención. Al comprender indicaciones, interacciones de modelos, cargas de archivos, llamadas API y comportamiento de los agentes en tiempo real, un AI Network Firewall proporciona la visibilidad y el control que las organizaciones necesitan para adoptar la IA a escala de forma segura.

En lugar de tratar la IA como una pila de tecnología aislada, incorpora la gobernanza directamente en el punto de control de la red que ya se encuentra en el camino de la actividad empresarial. Esto permite a los equipos de seguridad prevenir ataques de inyección rápida, detener la filtración de datos, detectar abusos de API, gobernar servidores MCP y mantener una supervisión centralizada del uso de IA entre empleados, aplicaciones y agentes autónomos.

Seguridad que funciona a la velocidad de la IA

La velocidad a la que se está adoptando la IA está creando un segundo desafío: la complejidad operativa. Los equipos de seguridad se esfuerzan por seguir el ritmo de un flujo constante de nuevas aplicaciones de IA, requisitos comerciales cambiantes y amenazas emergentes. Las operaciones de seguridad tradicionales a menudo dependen de traducir las solicitudes comerciales en políticas técnicas, coordinar manualmente los cambios en múltiples sistemas y mantener la coherencia en entornos dispares. A la velocidad de la IA, ese enfoque se vuelve cada vez más insostenible.

Aquí es donde la inteligencia debe extenderse más allá de la aplicación de la ley y abarcar las operaciones. La seguridad de la IA moderna requiere plataformas que puedan simplificar la creación de políticas, automatizar el análisis y la corrección, e integrarse directamente con el contexto empresarial que las organizaciones ya han establecido. La gestión de políticas en lenguaje humano, el análisis de eventos automatizado y la orquestación de agentes permiten a los equipos de seguridad responder más rápido y, al mismo tiempo, reducir el riesgo de error humano.

En lugar de duplicar políticas en múltiples herramientas, las organizaciones pueden aprovechar etiquetas, etiquetas, identidades y clasificaciones de activos existentes en todo su ecosistema tecnológico para aplicar un modelo de control de acceso único y consistente. El resultado es una mayor eficiencia, menos errores operativos y una mayor alineación entre los objetivos de seguridad y las prioridades comerciales.

Escalando la seguridad en toda la empresa moderna

El desafío final es la escala. Los entornos empresariales están más distribuidos que nunca y abarcan centros de datos, nubes públicas, sucursales, implementaciones de SD-WAN, arquitecturas SASE y la propia infraestructura de IA. Los equipos de seguridad deben proteger esta creciente huella manteniendo al mismo tiempo la seguridad que prioriza la prevención, minimizando el tiempo de inactividad y evitando cuellos de botella operativos.

Un firewall de IA consciente de la intención proporciona la base para una seguridad consistente en todos los entornos. A través de la administración centralizada, la aplicación de políticas unificadas, las operaciones automatizadas del ciclo de vida y el monitoreo continuo, las organizaciones pueden extender el mismo nivel de visibilidad, control y protección en toda su infraestructura. Las operaciones de seguridad se vuelven más fáciles de administrar a medida que los entornos crecen, mientras que las políticas siguen siendo consistentes y auditables independientemente de dónde residan las cargas de trabajo de IA o los usuarios.

Proteger lo que viene después: IA, inteligencia y confianza

La próxima generación de firewalls no se limitará a proteger las conexiones. Comprenderán las interacciones de la IA. Dirigida por nuestro nuevo AI Network Firewall, esta capa de seguridad identificará indicaciones, modelará llamadas, solicitudes de agentes y flujos de trabajo impulsados ​​por IA, aplicará políticas dinámicamente basadas en el contexto empresarial y la intención de seguridad, y llevará la gobernanza directamente a la infraestructura de la que ya dependen las organizaciones para proteger sus redes.

En última instancia, el valor no es sólo una mayor seguridad. Está permitiendo a las organizaciones adoptar la IA con confianza y por completo, sin riesgos innecesarios. Los empleados pueden innovar, los desarrolladores pueden crear aplicaciones basadas en inteligencia artificial y los agentes pueden automatizar procesos comerciales, todo ello bajo modelos de gobernanza que brindan visibilidad, responsabilidad y protección.

En una era en la que la IA está transformando la forma en que se realiza el trabajo, el firewall debe transformarse con ella. La red se está convirtiendo en algo más que una capa de transporte. Se está convirtiendo en el plano de control de la seguridad de la IA.

Y las organizaciones que reconozcan este cambio primero estarán en mejor posición para adoptar la IA de forma segura y a escala.

Nota: Este artículo ha sido escrito y contribuido por Aviv Abramovich, vicepresidente de gestión de productos y seguridad de red de Check Point Software.

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Las herramientas de seguridad asistidas por IA están encontrando más errores, pero el nivel de amenaza no ha cambiado

Los sistemas de inteligencia artificial como el Proyecto Glasswing de Anthropic y el MDASH de Microsoft están ayudando a descubrir vulnerabilidades, llenando el grupo cada vez mayor de defectos que los defensores deben abordar antes de que ocurra la explotación. Sin embargo, durante la primera mitad de 2026, estas vulnerabilidades no tenían ni más ni menos probabilidades de ser explotadas que todas las vulnerabilidades reveladas durante ese período, dijo VulnCheck en un informe Martes.

Siguen existiendo grandes preocupaciones acerca de que las vulnerabilidades descubiertas en la IA impulsen más ataques, pero la revisión de los datos de explotación realizada por VulnCheck muestra que esos temores son infundados, al menos hasta ahora.

Patrick Garrity, investigador de seguridad de VulnCheck y autor del informe, identificó 1.061 vulnerabilidades atribuidas al descubrimiento asistido por IA durante los primeros seis meses del año. De las vulnerabilidades descubiertas por la IA, 14 (1,3%) fueron explotadas en estado salvaje, un desglose que se alinea con la tasa de explotación que los investigadores observaron en todas las vulnerabilidades durante el mismo período.

“Si bien el descubrimiento de vulnerabilidades asistido por IA claramente tiene valor tanto para los atacantes como para los defensores, los datos no sugieren que las vulnerabilidades descubiertas por la IA tengan inherentemente más probabilidades de ser explotadas que las encontradas mediante métodos tradicionales”, escribió Garrity.

Si bien la contribución de la IA a las vulnerabilidades explotadas activamente fue reducida en la primera mitad del año, es demasiado pronto para asumir que esa tendencia continuará. Además, ninguno de estos principales modelos de búsqueda de vulnerabilidades estuvo funcionando durante todo ese período. El Proyecto Glasswing se lanzó en abril, mientras que MDASH de Microsoft y Daybreak de OpenAI se dieron a conocer en mayo.

La tendencia al alza en el Patch Tuesday mensual de Microsoft indica hasta qué punto se podrían abrir las compuertas durante el resto del año a medida que los modelos de IA descubran más vulnerabilidades. La actualización de seguridad de julio de la compañía contenía un récord histórico de 622 vulnerabilidades, superando la anterior actualización récord de junio con 206 vulnerabilidades.

El informe del estado de explotación de VulnCheck también encontró que las vulnerabilidades se explotaron mucho más rápido después de la publicación de CVE, pasando de un promedio de 120 días en 2025 a 80 días durante la primera mitad del año.

La empresa de inteligencia también determinó qué categorías tecnológicas eran explotadas activamente con mayor frecuencia. Los sistemas de gestión de contenido representaron casi un tercio de las 495 vulnerabilidades explotadas conocidas que VulnCheck identificó durante la primera mitad de 2026. Los dispositivos de borde de red fueron responsables de casi el 14 %, seguidos por los sistemas operativos con casi el 9 %, el software de servidor con el 8 % y los productos de inteligencia artificial (una superficie de ataque emergente) con casi el 6 %.

Matt Kapko

Escrito por Matt Kapko

Matt Kapko es reportero de CyberScoop. Su área incluye delitos cibernéticos, ransomware, defectos de software y (mala) gestión de vulnerabilidades. El californiano de toda la vida comenzó su carrera periodística en 2001 con paradas anteriores en Cybersecurity Dive, CIO, SDxCentral y RCR Wireless News. Matt tiene una licenciatura en periodismo e historia de la Universidad Estatal de Humboldt.

Ver agentes de IA no es suficiente. Los equipos de seguridad deben hacer cumplir lo que pueden hacer – CYBERDEFENSA.MX

La seguridad de los agentes de IA avanza a través de una curva de madurez familiar: adopción, luego visibilidad y, finalmente, control. Pero lo que hemos descubierto colectivamente es que imponer privilegios mínimos a los agentes de IA es más difícil de lo que jamás imaginamos. Por eso existen tantos enfoques, desde el filtrado rápido hasta los controles de acceso a la capa de identidad. A donde hemos llegado colectivamente es a que comprender la intención de

El camino más rápido hacia la adopción de la IA pasa por la seguridad – CYBERDEFENSA.MX

Los líderes de seguridad que construyen caminos rápidos y visibles hacia la adopción de la IA se están convirtiendo en los socios más valiosos de sus organizaciones. El gobierno de la IA bien hecho brinda a los equipos de seguridad la visibilidad que necesitan, a los empleados las herramientas que desean y a los CISO la influencia estratégica que se han ganado.

Según el informe sobre el estado de la IA de McKinsey, el 76 por ciento de los empleados ahora utiliza la IA de alguna manera en el trabajo, frente al 55 por ciento del año anterior. Asistentes de redacción, copilotos de codificación, resumidores de reuniones, herramientas de investigación impulsadas por IA: están entretejidos en el trabajo diario. La mayoría nunca fueron revisadas por seguridad.

La respuesta convencional es la restricción. Aparece una aplicación, el equipo de seguridad la bloquea, los empleados encuentran una solución en cuestión de días y el ciclo se repite. Todo se reduce a la velocidad: el camino de aprobación avanza más lentamente que el ritmo de los lanzamientos de IA. Cuando la ruta oficial demora seis semanas y la solución alternativa demora seis minutos, la mayoría de los empleados elegirán la solución alternativa.

La tecnología se adopta porque la gente la encuentra útil. Una gobernanza que ignore que el comportamiento humano siempre será desviado. El ciclo de bloqueos y soluciones alternativas se produce cuando las políticas se diseñan sin tener en cuenta a las personas a las que gobiernan. El Líderes de seguridad rompiendo ese ciclo. Ya hemos cambiado el camino.

La gobernanza como función de habilitación

Cuando una unidad de negocio quiere implementar una nueva capacidad de IA, la primera llamada se dirige a la seguridad. Esto sucede porque la seguridad demostró que puede actuar con rapidez y agregar valor. Los equipos que se ganaron esa reputación construyeron el gobierno de la IA en torno a una idea: brindar a los empleados un camino claro y rápido para acceder a herramientas aprobadas, solicitar otras nuevas y comprender por qué existen las pautas.

Esa reputación se agrava. Los CISO que lo construyen se encuentran en conversaciones estratégicas en la etapa de planificación, antes de que se bloqueen las decisiones, donde sus aportes realmente dan forma al resultado.

La base es un inventario actual: qué herramientas de IA se están ejecutando, quién confía en ellas y a qué datos puede acceder cada una. Las auditorías OAuth de las aplicaciones conectadas y la supervisión nativa del navegador crean esa imagen rápidamente. Sin él, la gobernanza es una conjetura.

La política, el razonamiento y la velocidad

  • Una política eficaz de uso aceptable de la IA hace cuatro cosas: enumera las herramientas aprobadas con una ruta clara para acceder a ellas, define qué categorías de datos quedan completamente fuera de las herramientas de IA, confirma el estado de exclusión voluntaria de la capacitación para cada herramienta aprobada y brinda a los empleados un proceso para solicitar nuevas con un tiempo de respuesta.
  • El elemento que más a menudo se omite es el razonamiento. Un empleado que comprende por qué conectar una herramienta de productividad a Google Workspace puede entregar una unidad compartida completa a un proveedor externo aplica ese criterio en cada decisión futura. Ese razonamiento es lo que convierte una regla que los empleados leen una vez en un hábito que aplican durante años.
  • Publicar la lista aprobada. Establezca un tiempo de respuesta y manténgalo. Las organizaciones que hacen esto ven cómo el uso de la IA en la sombra disminuye por sí solo. Los empleados con una trayectoria oficial rápida tienen pocas razones para buscar otra.

El asiento en la mesa

Los equipos de seguridad que ganaron un asiento en la mesa estratégica son los que abordaron la gobernanza como un problema de diseño. Comenzaron preguntando cómo hacer que la ruta segura sea la que los empleados quieren usar, en lugar de centrarse en cómo controlar las herramientas de inteligencia artificial que ya estaban usando.

Cuando construyes a partir de esa comprensión, terminas con algo que las reglas por sí solas no pueden producir. Los empleados utilizan el sistema de buena gana y la organización comienza a ver la seguridad como el equipo que comprende tanto a las personas como a los riesgos.

La adopción de la IA se está acelerando independientemente de lo que haga cualquier esfuerzo de gobernanza. Los líderes de seguridad que siguen el ritmo son los que comenzaron con la pregunta correcta.

El producto AI Governance de Adaptive Security ofrece a los equipos de seguridad visibilidad en tiempo real de cada herramienta de IA y aplicación paralela que se ejecuta en su organización, con políticas automatizadas y capacitación integrada para empleados justo a tiempo. Obtenga más información en seguridadadaptativa.com.

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El proyecto de ley de inteligencia de la Cámara incluye disposiciones sobre inteligencia de amenazas estatales y locales, seguridad electoral e inteligencia artificial.

Un proyecto de ley anual sobre política de espionaje autorizaría un programa piloto de intercambio de inteligencia sobre amenazas cibernéticas para los gobiernos estatales y locales, y ordenaría una evaluación externa de cómo las agencias de inteligencia comparten actualmente esa información con esas jurisdicciones.

El Comité de Inteligencia de la Cámara aprobó el año fiscal 2027 legislación de autorización de inteligencia Lunes que también incluye disposiciones sobre seguridad electoral y que están destinadas a impulsar el uso de inteligencia artificial por parte de la comunidad de inteligencia (IC) para fines cibernéticos y de otro tipo.

El lenguaje de la medida sobre el intercambio de información estatal y local se produce en medio de una frustración generalizada con Trump. recortes administrativos sobre dicha ayuda del gobierno federal, y el presidente tomó medidas explícitas para transferir una mayor responsabilidad de las defensas cibernéticas al nivel local.

Según el programa piloto, la Oficina del Director de Inteligencia Nacional (ODNI) elegiría un estado para recibir informes mensuales de la ODNI, el Departamento de Seguridad Nacional, el FBI y otros para recibir informes mensuales sobre “información oportuna, específica y procesable sobre amenazas cibernéticas” en forma no clasificada. Después de un año, la ODNI proporcionaría un informe sobre la viabilidad de un programa informativo más amplio para los gobiernos estatales y locales.

El proyecto de ley requiere que la ODNI produzca una estrategia sobre el intercambio de información con estados y áreas locales, y requeriría que la Oficina de Responsabilidad Gubernamental realice una evaluación del estado de dicho intercambio ahora, incluido un resumen de los esfuerzos actuales de las agencias relevantes, cómo las agencias resuelven esos esfuerzos y qué tipo de obstáculos plantean las autorizaciones de seguridad para mejorar el intercambio de información.

El elegido por Trump para ocupar el cargo de DNI, Jay Clayton, enfatizó su deseo de centrarse en el intercambio de información sobre amenazas cibernéticas como parte de su investigación en el Senado la semana pasada, pero algunos miembros del Partido Republicano también están presionando para reducir significativamente el tamaño de su oficina.

El Director Nacional Cibernético, Sean Cairncross, también ha hablado sobre la creación de programas piloto para compartir información sobre amenazas cibernéticas con los gobiernos estatales y locales, pero ha habido poco movimiento en esa iniciativa.

Durante la deliberación del comité, los demócratas del panel lograron la adopción de una trío de enmiendas a la seguridad electoral.

Una enmienda del principal demócrata del panel, el representante Jim Himes de Connecticut, requeriría que la comunidad de inteligencia publique una evaluación no clasificada de las amenazas de inteligencia extranjera a las elecciones intermedias de 2026. La enmienda del representante Jason Crow, de Colorado, retendría parcialmente los fondos para la ODNI hasta que el Congreso reciba los informes atrasados ​​que había requerido sobre las elecciones de 2024 y 2026. Y la enmienda de la representante Chrissy Houlahan de Pensilvania “protegería a los analistas de represalias por parte de los líderes del CI por trabajar en productos de inteligencia relacionados con la influencia extranjera en las elecciones estadounidenses”, según un comunicado de prensa.

El impulso de los demócratas llega poco después de que el presidente Donald Trump pronunciara un discurso en horario de máxima audiencia en el que buscaba reforzar sus afirmaciones largamente desacreditadas de que le robaron las elecciones de 2020.

Según un republicano resumen de la facturaincluye disposiciones para “aumentar significativamente la financiación para ampliar el acceso y el uso de modelos fronterizos de IA para misiones de inteligencia y cibernéticas”, para codificar y ampliar el papel del Centro de Seguridad de Inteligencia Artificial de la Agencia de Seguridad Nacional y fortalecer el intercambio de información sobre las amenazas de la IA.

“Este año [bill] equilibra fuertes medidas de transparencia y rendición de cuentas al tiempo que equipa al CI con los recursos necesarios para combatir las amenazas en constante evolución de nuestros adversarios en todo el mundo, con un enfoque particularmente fuerte en la carrera global de IA”, dijo el presidente de Inteligencia de la Cámara de Representantes, Rick Crawford, republicano por Ark.

Otra evaluación de que el proyecto de ley vendría de la Oficina de Inteligencia y Contrainteligencia del Departamento de Energía sobre las ciberamenazas extranjeras a la infraestructura energética crítica, incluidas sus intenciones y riesgos.

La tendencia en el Congreso es que los legisladores incorporen el proyecto de ley de autorización anual de inteligencia, o algunas de sus disposiciones, en la Ley de Autorización de Defensa Nacional anual, que a menudo llega al escritorio del presidente al final de cada año calendario.

Tim Starks

Escrito por Tim Starks

Tim Starks es reportero senior de CyberScoop. Sus paradas anteriores incluyen trabajar en The Washington Post, POLITICO y Congressional Quarterly. Originario de Evansville, Indiana, se ocupa de la ciberseguridad desde 2003. Envíe un correo electrónico a Tim aquí: tim.starks@cyberscoop.com.

Mythos no rompió su programa de seguridad. Su ventana de exposición podría. – CYBERDEFENSA.MX

La industria pasó los primeros meses después de la revelación de Mythos del 7 de abril de Anthropic centrándose en volumen. ¿Cuántos CVE nuevos agregaría Mythos a una tubería ya sobrecargada? ¿Con qué rapidez la avalancha de descubrimientos impulsados ​​por la IA abrumaría las capacidades de clasificación? ¿Cuánto tiempo les tomaría a los adversarios convertir los hallazgos de Mythos en armas a escala? Esas preguntas eran y siguen siendo válidas. Sin embargo, ninguno de ellos llega a abordar la métrica única que determina si alguna de esas vulnerabilidades realmente conduce a una infracción: la ventana de exposición.

La ventana de exposición (la brecha entre el momento en que una vulnerabilidad se vuelve explotable y el momento en que su equipo la soluciona) es el tiempo que tiene un atacante para causar daño real. Esa ventana está actualmente abierta. lejos demasiado ancho. En 2025, el tiempo medio de ruptura de los delitos electrónicos se redujo a 29 minutos. Incluso PCI DSS (el marco de cumplimiento más estricto de la industria) permite 30 días para remediar una vulnerabilidad crítica. Esa es una brecha de 1.000 a 1 entre la rapidez con la que se mueven los atacantes y la rapidez con la que se espera que respondan las organizaciones. ¿Y el palo que mantiene abierta esta ventana de exposición? Movilización: la propiedad, la remediación y la complejidad organizacional que reduce los tiempos de respuesta y aumenta el riesgo.

En este artículo, explicaré por qué la ventana de exposición es ahora la métrica más importante, qué la mantiene abierta y cómo el descubrimiento impulsado por IA está obligando a los equipos de seguridad proactivos a adoptar las métricas basadas en la velocidad que los equipos SOC han utilizado durante años.

Mythos no creó la ventana de exposición. Lo amplió.

El modelo de gestión de vulnerabilidades ya mostraba grietas antes de que Mythos apareciera en escena. 48.185 CVEs se revelaron en 2025, un aumento del 22 % con respecto a 2024. La mayoría de los equipos de seguridad ya se estaban ahogando en su trabajo de remediación atrasado. Y proyecciones actuales son que se incluirán 66.000 nuevos CVE en 2026. A menudo, cada uno de esos CVE termina en el mismo proceso de remediación, sujeto a aprobaciones manuales, propiedad fragmentada y ventanas de cambio que se mueven al ritmo de la TI empresarial, no al ritmo de los atacantes.

Marco CTEM de Gartner define cinco etapas: alcance, descubrimiento, priorización, validación y movilización. Las tres primeras etapas funcionan ahora a la velocidad de la máquina. La validación (que confirma que sus controles realmente detienen amenazas reales) ha mejorado a medida que las plataformas han automatizado las pruebas de rutas de ataque. Sin embargo, la movilización todavía avanza a velocidad organizativa.

Las recientes medidas políticas reconocen la disparidad. En particular, el CISA DBO 26-04 hace que las agencias federales pasen del primer parche CVSS a la explotabilidad y el contexto de activos (que es lo que CTEM ha pedido desde el principio). Pero esta directiva todavía aborda solo qué vulnerabilidades corregir primero. No aborda la rapidez con la que las organizaciones pueden movilizarse para ejecutar la solución. Es decir, todavía deja la ventana de exposición abierta de par en par.

Por qué la movilización es el punto de ruptura de los programas

La brecha entre saber qué vulnerabilidad solucionar y solucionarla realmente es un problema de movilización. El equipo de seguridad identifica la exposición y un equipo diferente (uno con sus propias prioridades, sus propias ventanas de cambio, sus propias cadenas de aprobación) tiene que remediarla. Ese traspaso es el punto débil de la mayoría de los programas CTEM. Los procesos de remediación empresarial se crearon para un proceso que se mueve a la velocidad humana, pero cada etapa previa a la movilización ya no lo hace.

De acuerdo a investigaciones recienteslas vulnerabilidades de aplicaciones altas y críticas tardan un promedio de 55 días en remediarse, y casi la mitad de las vulnerabilidades empresariales permanecen sin parches después de un año completo. En cualquier caso, la mayoría de las organizaciones todavía no priorizan la remediación basada en la explotabilidad y el impacto comercial. Y los sistemas heredados, los entornos OT y la infraestructura de producción pueden tener un impacto empresarial grave cuando se desconectan, por lo que las soluciones tienden a esperar. Además, las exposiciones de identidad, como privilegios excesivos y credenciales almacenadas en caché, ni siquiera necesitan un parche para aplicar. Muchos hallazgos simplemente quedan en cola sin que ningún equipo sea responsable de resolverlos.

El punto es que la ventana de exposición permanece abierta porque la maquinaria organizacional entre «arreglar esto» y «arreglar» tarda semanas o meses en cambiar, mientras que los atacantes solo necesitan unos minutos. Lo que plantea la pregunta: ¿Cuánto tiempo pueden los equipos de seguridad proactivos seguir midiendo el éxito en un reloj diferente al de los atacantes?

Los equipos proactivos ahora operan en cronogramas reactivos

Las organizaciones de seguridad tradicionalmente se han dividido en dos modos operativos. Los equipos SOC (el lado reactivo) rastrean el tiempo de permanencia, el tiempo medio de respuesta y la velocidad de contención. Su trabajo es limitar los daños causados ​​por amenazas que ya se encuentran dentro del medio ambiente. Los equipos de VM, los equipos de seguridad de la nube y los equipos de seguridad de la red (el lado proactivo) rastrean la cobertura de parches por nivel de gravedad o tiempo para corregir errores de configuración. Su trabajo es reducir la exposición antes de que llegue un atacante.

La cuestión es que el descubrimiento impulsado por la IA esencialmente pone a ambos equipos en el mismo cronómetro.

Cuando las vulnerabilidades pasan de la divulgación a la militarización en horas y el tiempo de ruptura se mide en minutos, una tasa de parches trimestrales del 90% no significa nada si los activos críticos permanecieron explotables durante semanas mientras esos parches esperaban en la cola. Los equipos proactivos ahora necesitan las mismas métricas basadas en la velocidad que siempre ha utilizado el SOC, porque ningún proceso de remediación puede superar un tiempo de ruptura de 29 minutos por sí solo.

Los equipos deben aceptar que la ventana de exposición nunca se cerrará por completo. Más bien debemos preguntarnos ¿Hasta dónde podemos cerrarlo y, cuando un atacante atraviesa la brecha, a cuántos activos críticos puede llegar?

Reducir el radio de explosión

Ese conjunto de activos alcanzable (el radio de la explosión) es lo que determina el riesgo empresarial real. Dado que ninguna organización puede cerrar todas las exposiciones a la velocidad en que se mueven los atacantes, la prioridad debe cambiar a las rutas que conectan las exposiciones explotables con los activos críticos. El 2026 Verizon DBIR presenta este caso para el análisis de la ruta de ataque, con el objetivo de hacer visible el radio de la explosión.

No todas las exposiciones conducen a algún lugar peligroso. El análisis de la ruta de ataque muestra qué exposiciones abren rutas hacia activos críticos y cuáles son simplemente callejones sin salida. Esto reduce el alcance de la movilización: de un atraso inacabable a un conjunto finito de caminos. Y una vez que los equipos comienzan a rastrear cuánto tiempo permanecen accesibles los activos críticos, la velocidad de remediación se convierte en una métrica de riesgo comercial. La movilización deja de mantener abierta la ventana de exposición y comienza a cerrarla.

Mythos no rompió su programa de seguridad. Su ventana de exposición podría, si deja que la movilización la mantenga abierta.

Nota: Este artículo fue escrito cuidadosamente y contribuido para nuestra audiencia por Ryan Blanchard, director de marketing de productos de XM Cyber.

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Las actualizaciones de Firefox, Chrome, Adobe y VMware solucionan múltiples fallos de seguridad críticos – CYBERDEFENSA.MX

Mozilla tiene liberado actualizaciones para abordar dos fallas críticas en Firefox para las cuales advirtió que se ha publicado un código de explotación.

Las vulnerabilidades se enumeran a continuación:

  • CVE-2026-15718un puntero no válido en JavaScript: componente WebAssembly
  • CVE-2026-15719un aislamiento del sitio en el DOM: componente de navegación

«Somos conscientes de que el código de explotación para esto es público, sin embargo, no tenemos conocimiento de ningún ataque en la naturaleza que aproveche esta falla», dijo Mozilla en un aviso. Ambas vulnerabilidades se solucionaron en la versión 152.0.6 de Firefox.

El lanzamiento llega como Google. enviado corrige 15 fallas de seguridad, incluidos dos errores críticos de uso después de la liberación en Ozono (CVE-2026-15764 y CVE-2026-15765), una capa de abstracción multiplataforma que permite al navegador interactuar de forma nativa con varios servidores de visualización y sistemas de ventanas. Es compatible con Linux, ChromeOS y Fuchsia.

Ciberseguridad

«El uso gratuito en Ozone en Google Chrome en Linux anterior a 150.0.7871.125 permitió a un atacante remoto que convenció a un usuario a realizar gestos específicos en la interfaz de usuario para explotar potencialmente la corrupción del montón a través de una página HTML diseñada», según una descripción de CVE-2026-15764 en la Base de datos nacional de vulnerabilidad (NVD) del NIST.

Las deficiencias se han solucionado en la versión 150.0.7871.124/.125 de Chrome para Windows y Mac y en la 150.0.7871.124 para Linux.

En un desarrollo relacionado, Adobe ha publicado actualizaciones de seguridad para 88 vulnerabilidades, incluidos múltiples errores de gravedad crítica en ColdFusion, Commerce, Experience Manager e Illustrator. De estos, ocho impacto Adobe ColdFusion –

  • CVE-2026-48318 (Puntuación CVSS: 9,9): una vulnerabilidad de recorrido de ruta que podría conducir a la ejecución de código arbitrario
  • CVE-2026-48322 (Puntuación CVSS: 9,6): una vulnerabilidad de inyección de código que podría provocar la ejecución de código arbitrario.
  • CVE-2026-48284 (Puntuación CVSS: 9,6): una vulnerabilidad de validación de entrada incorrecta que podría provocar la ejecución de código arbitrario
  • CVE-2026-48321 (Puntuación CVSS: 9,3): una vulnerabilidad de autorización incorrecta que podría provocar una escalada de privilegios
  • CVE-2026-48325 (Puntuación CVSS: 9,3): falta de autenticación para una vulnerabilidad de función crítica que podría provocar la ejecución de código arbitrario
  • CVE-2026-48319 (Puntuación CVSS: 9,1): una vulnerabilidad de recorrido de ruta que podría conducir a la ejecución de código arbitrario
  • CVE-2026-48324 (Puntuación CVSS: 9,1): una vulnerabilidad de inyección SQL que podría provocar la ejecución de código arbitrario
  • CVE-2026-48327 (Puntuación CVSS: 9,0): una vulnerabilidad de autorización incorrecta que podría provocar la ejecución de código arbitrario
Ciberseguridad

Las fallas de CodeFusion se han solucionado en las versiones ColdFusion 2025 Update 11 y ColdFusion 2023 Update 22. Adobe también corrigió dos fallas críticas cada una en Código abierto de Adobe Commerce y Magento y Administrador de experiencia de Adobe –

  • CVE-2026-48356 (Puntuación CVSS: 9,6): una vulnerabilidad de carga de archivos en Adobe Commerce y Magento Open Source que podría provocar una escalada de privilegios.
  • CVE-2026-48358 (Puntuación CVSS: 9.1) – Una codificación inadecuada o una vulnerabilidad de escape de salida en Adobe Commerce y Magento Open Source que podría conducir a la ejecución de código arbitrario.
  • CVE-2026-48259 (Puntuación CVSS: 9,6): una vulnerabilidad de falsificación de solicitudes del lado del servidor en Adobe Experience Manager que podría provocar la ejecución de código arbitrario.
  • CVE-2026-48359 (Puntuación CVSS: 9,6): una restricción inadecuada de la vulnerabilidad de referencia de entidad externa XML en Adobe Experience Manager que podría provocar la ejecución de código arbitrario.

En otros lugares, Broadcom ha liberado una solución para una vulnerabilidad crítica de omisión de autenticación en VMware Avi Load Balancer (CVE-2026-47865puntuación CVSS: 9,8) que un usuario malintencionado con acceso a la red puede aprovechar para acceder al plano Avi Control. A Filip Waeytens, del Centro de Seguridad Cibernética de la OTAN (NCSC), se le atribuye el mérito de descubrir e informar la falla.

Aunque ninguna de las vulnerabilidades ha sido marcada como explotada activamente, es esencial que las organizaciones instalen las últimas actualizaciones, dado que se sabe que los actores de amenazas utilizan las fallas de estos productos como armas en los ataques.

Cómo Pentera convierte los flujos de trabajo de seguridad de IA en motores de validación – CYBERDEFENSA.MX

Los agentes de seguridad de la IA están empezando a influir en las decisiones de seguridad reales. Resume los hallazgos, prioriza la remediación, recomienda los siguientes pasos y ayuda a los equipos a avanzar más rápido. Pero la mayoría todavía depende de señales de riesgo fragmentadas: resultados del escáner, puntuaciones de gravedad, inteligencia sobre amenazas, hallazgos de configuración y datos de exposición.

Esa fragmentación es importante porque los atacantes no se mueven a través de los entornos una categoría de herramienta a la vez. Encadenan exposiciones entre identidades, redes, activos en la nube, aplicaciones y controles de seguridad. Si el flujo de trabajo de la IA solo ve hallazgos aislados, no puede entender si esos hallazgos crean una ruta de ataque real.

A medida que los atacantes impulsados ​​por IA aceleran la explotación, los equipos de seguridad necesitan algo más que flujos de trabajo más rápidos asistidos por IA. Necesitan flujos de trabajo basados ​​en evidencia que pueda demostrar qué riesgos son explotables.

Estos sistemas pueden correlacionar información e identificar patrones, pero sin validación, no pueden responder la pregunta que en última instancia preocupa a los equipos de seguridad: ¿Puede realmente un atacante aprovechar esto en nuestro entorno? ¿Podemos demostrarlo?

Sin validación, la IA automatiza las conjeturas de seguridad. Con validación, puede actuar sobre la evidencia de un ataque. Para los equipos de seguridad, esa distinción es importante porque el costo de actuar ante una señal incorrecta es un esfuerzo desperdiciado, una reparación retrasada y una exposición continua.

De las señales de riesgo a la evidencia de ataques

Considere un escenario común de gestión de vulnerabilidades. Un escáner identifica cientos de vulnerabilidades en un entorno. Un asistente de IA revisa los resultados y destaca los hallazgos más graves según las puntuaciones CVSS, la inteligencia de explotación y el contexto de exposición. El flujo de trabajo parece eficiente, pero aún toma decisiones a partir de señales desconectadas.

  • Una vulnerabilidad crítica puede ser inalcanzable.
  • Un hallazgo de alta gravedad puede estar detrás de múltiples controles de seguridad.
  • Una debilidad de gravedad media puede en realidad ser parte de una ruta de ataque exitosa que conduzca a un acceso privilegiado.

Aquí es donde la validación de la seguridad se vuelve crítica. La validación de seguridad prueba si las exposiciones, las configuraciones incorrectas, las credenciales y los controles de seguridad realmente pueden aprovecharse en una ruta de ataque real. En lugar de estimar el riesgo, la validación produce evidencia de qué es explotable, qué está bloqueado y qué debe arreglarse. Validación de seguridad impulsada por IA de Pentera La plataforma aplica este enfoque emulando de forma segura técnicas de ataque del mundo real contra entornos de producción para determinar qué exposiciones realmente puede aprovechar un atacante.

Cuando Pentera ejecuta una prueba, hace más que identificar vulnerabilidades. La plataforma realiza de forma segura las mismas técnicas utilizadas por los atacantes para validar la exposición en la infraestructura interna, las superficies de ataque externas, los entornos de nube, los sistemas de identidad y los controles de seguridad. En lugar de producir una lista de debilidades teóricas, Pentera genera rutas de ataque validadas que demuestran cómo un atacante podría moverse por el entorno, encadenando exposiciones entre activos, identidades, controles y superficies de ataque. Cada paso incluye evidencia que muestra:

  • La técnica utilizada
  • Los sistemas alcanzaron
  • Las credenciales obtenidas
  • Los privilegios obtenidos
  • Los activos en riesgo
  • El objetivo conseguido

Esto cambia el conversación de remediación. El equipo ya no debate si un hallazgo podría importar. Se trata de decidir con qué rapidez eliminar una ruta de ataque validada. El flujo de trabajo cambia de «revisar, inferir, priorizar, emitir tickets» a «validar, probar, priorizar, remediar, volver a probar».

Incorporación de la validación a los flujos de trabajo de seguridad de la IA

El desafío es que los datos de validación a menudo viven separados de los flujos de trabajo donde realmente trabajan los equipos de seguridad. Los analistas investigan los hallazgos en una sola herramienta. Los ingenieros solucionan los problemas en otro. Los flujos de trabajo impulsados ​​por IA necesitan evidencia validada de otro lugar antes de poder recomendar acciones con confianza.

Para cerrar esa brecha, Pentera introdujo un servidor MCP (Protocolo de contexto modelo) que hace que los datos de validación de Pentera estén disponibles directamente para los asistentes de IA compatibles con MCP. En lugar de exportar informes, conciliar hallazgos o unir el contexto entre herramientas, las organizaciones pueden conectar los datos de validación de Pentera a los flujos de trabajo de IA que los analistas ya utilizan. Una vez conectados, los agentes de IA pueden recuperar hallazgos, revisar rutas de ataque validadas, acceder a resultados de pruebas e iniciar actividades de validación a través de herramientas y flujos de trabajo existentes basados ​​en IA utilizando lenguaje natural.

Este no es otro copiloto de IA que resume más datos de seguridad. Pentera proporciona al flujo de trabajo de IA evidencia de ataque validada: qué se probó, qué era explotable, qué controles se eludieron y qué pruebas respaldan el hallazgo.

Indicaciones de ejemplo:

  • «Muéstrame todas las rutas de ataque validadas de la última prueba de Pentera que dieron como resultado acceso privilegiado».
  • «¿Qué hallazgos críticos del escáner fueron realmente validados por Pentera?»
  • «Muéstrame evidencia de movimiento lateral de la última prueba».

Qué cambios en el flujo de trabajo

Una vez conectados a Pentera a través de MCP, los flujos de trabajo de IA pasan del análisis pasivo a la acción basada en validación.

Validar antes de emitir el billete. Un escáner señala un problema crítico. El analista le pregunta al asistente de IA si la exposición fue validado por Pentera. El asistente devuelve la ruta de ataque relevante, la técnica utilizada, el activo afectado y si el ataque logró una escalada de privilegios o un movimiento lateral.

Priorice las rutas de ataque explotables. En lugar de clasificar cientos de hallazgos por gravedad, el flujo de trabajo de IA cruza los resultados del escáner con los datos de validación de Pentera y muestra las exposiciones que han demostrado ser explotables en el entorno del cliente. Esto es especialmente importante cuando la exposición de mayor riesgo no es el hallazgo de mayor gravedad sino el hallazgo que conecta con una ruta de ataque validada.

Enriquezca los flujos de trabajo de remediación. Los hallazgos validados se pueden enviar a los sistemas de emisión de tickets con evidencia de ataque adjunta: debilidad explotada, sistema alcanzado, credenciales obtenidas, privilegios obtenidos y contexto de impacto empresarial.

Revalidar después de la remediación. Después de aplicar una solución, el flujo de trabajo de IA puede utilizar los datos de validación de Pentera para confirmar si la ruta de ataque se cerró, convirtiendo la corrección de una actualización de ticket en un resultado verificado.

Indicaciones de ejemplo:

  • «¿Cuáles de estos hallazgos son realmente explotables?»
  • «¿Qué ruta de ataque presenta el mayor riesgo empresarial?»
  • «Mostrar evidencia del movimiento lateral logrado durante la última prueba».

Consideraciones de seguridad para implementaciones empresariales

Los equipos de seguridad que evalúan las integraciones de MCP suelen hacer la misma pregunta: ¿Qué datos están expuestos y adónde van?

El servidor MCP de Pentera está diseñado para implementaciones empresariales controladas:

  • Se ejecuta localmente como un contenedor Docker
  • Utiliza comunicación STDIO
  • No abre puertos de entrada
  • No requiere interfaz de gestión externa
  • Hereda los permisos existentes de Pentera RBAC
  • Opera solo dentro de los permisos del cliente API de Pentera asociado
  • Registra interacciones para auditabilidad

Esto permite a las organizaciones incorporar datos de validación a los flujos de trabajo de IA sin exponer un nuevo servicio de red ni eludir los controles de gobernanza existentes. A medida que los flujos de trabajo de IA se vuelven más autónomos, la capa de validación debe seguir gobernada por permisos empresariales, pistas de auditoría y límites de implementación.

El cambio de la inferencia de riesgo a la validación

El soporte de MCP es más que un nuevo punto de integración. Refleja un cambio más amplio en las operaciones de seguridad: a los sistemas de inteligencia artificial se les pide que prioricen los riesgos, recomienden acciones e impulsen decisiones de remediación.

Los resultados del escáner pueden sugerir riesgos. La inteligencia sobre amenazas puede indicar relevancia. Los datos de exposición pueden mostrar el contexto. Sólo la validación de seguridad puede determinar si un atacante realmente puede encadenar exposiciones para lograr un ataque exitoso.

Aquí es donde deberían ir las operaciones de seguridad asistidas por IA. Cuando un escáner informa una exposición crítica, un CNAPP genera una alerta o surge una nueva amenaza, el flujo de trabajo no debe detenerse en la detección o priorización. Debería plantearse automáticamente la siguiente pregunta: ¿puede esto realmente explotarse en nuestro entorno?

El servidor MCP de Pentera lleva la validación directamente a los flujos de trabajo de IA. El resultado no es sólo un análisis más rápido. Se trata de una toma de decisiones de seguridad asistida por IA basada en evidencia real de ataques: priorizada por su explotabilidad, conectada a la remediación y verificada después de la solución.

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El código generado por IA ha convertido la deuda de seguridad en un problema de gobernanza

El código generado por IA es parte del desarrollo de software cotidiano. Los desarrolladores lo utilizan para crear prototipos, refactorizar, solucionar problemas y pasar de la idea a la implementación con menos fricción que nunca. Las ganancias de productividad son innegables, lo que significa que los líderes de seguridad ahora enfrentan una pregunta difícil: si sus organizaciones pueden controlar el riesgo que crea la IA a esa misma velocidad.

Ese desafío tiene sus raíces en la escala. La IA cambia la rapidez con la que se puede crear software, mientras que muchos programas de seguridad de aplicaciones todavía dependen de controles diseñados para un modelo de desarrollo más lento. Cuando la generación de código se acelera más allá de la capacidad de revisar, probar y solucionar problemas, la deuda de seguridad se acumula más rápido.

Ése es el costo oculto del desarrollo asistido por IA. El riesgo ahora ingresa a la empresa a la velocidad de la máquina, mientras que muchas organizaciones todavía lo gestionan con procesos a escala humana. Los CISO deben gobernar el código generado por IA como una entrada de alto riesgo: probado automáticamente, verificado para detectar dependencias inseguras, remediado rápidamente y bloqueado de producción si falla la política.

La métrica que importa es la velocidad del riesgo

La seguridad de las aplicaciones se ha medido durante mucho tiempo mediante el descubrimiento. Los equipos cuentan las vulnerabilidades, categorizan la gravedad, informan tendencias y muestran si las cifras están mejorando. Esas preguntas siguen siendo importantes, pero la IA añade una métrica más urgente: la velocidad del riesgo. Los líderes de seguridad necesitan saber qué tan rápido la organización crea nuevos riesgos de software y qué tan rápido puede reducirlos o eliminarlos.

La IA cambia la economía de la deuda de valores. Un equipo de desarrollo que produzca una cantidad significativamente mayor de código sin un aumento correspondiente en la capacidad de seguridad creará más problemas de los que razonablemente puede revisar o solucionar. Incluso cuando el código generado por IA es comparable al código escrito por humanos línea por línea, el riesgo total puede aumentar porque el volumen de cambio es mayor. El atraso crece, las vulnerabilidades persisten y la deuda de seguridad acaba limitando el negocio.

La IA amplía los modos de fallo familiares

Los modos de falla son familiares. Las herramientas de codificación de IA pueden reproducir patrones inseguros que se encuentran en los datos de entrenamiento, incluida una validación de entrada débil, flujos de autenticación inseguros, referencias directas a objetos inseguros, secretos codificados y opciones de dependencia vulnerables. También pueden pasar por alto el contexto que determina si el código es seguro en un entorno específico: modelos de autorización, límites de inquilinos, sensibilidad de los datos, configuraciones de producción y cómo interactúan los servicios en una aplicación real.

También hay un factor humano. Bajo la presión de los plazos, los desarrolladores pueden aceptar código que funciona sin entender completamente cómo lo hace. El resultado es una confianza fuera de lugar. El código se compila, las pruebas pasan, las características se envían y el riesgo oculto ingresa al sistema. Con el tiempo, la organización puede perder de vista los problemas de seguridad que surgieron naturalmente durante el desarrollo del manual.

El riesgo de la cadena de suministro es mayor que el código mismo

La cadena de suministro de software añade otra capa de riesgo. Las aplicaciones modernas se ensamblan a partir de componentes, marcos, complementos, contenedores, API y servicios en la nube de código abierto. Las herramientas de codificación de IA pueden recomendar paquetes obsoletos, bibliotecas vulnerables o dependencias inexistentes. El informe GenAI Code Security 2025 de Veracode encontró que las herramientas de codificación de IA producen código inseguro casi la mitad (45%) de las veces. Puede parecer una alucinación divertida hasta que los atacantes registran paquetes maliciosos con nombres similares y esperan a que los desarrolladores o las herramientas automatizadas los extraigan. En ese punto, un atajo de codificación se convierte en una exposición de la cadena de suministro.

La IA ya forma parte del ciclo de vida del desarrollo y su uso seguirá ampliándose. Los equipos de seguridad necesitan un modelo de control diseñado para esa realidad.

El “cambio a la izquierda” necesita una capa de aplicación de la ley

La industria ha pasado más de una década adelantando la seguridad en el ciclo de vida de desarrollo, mejorando la visibilidad y ayudando a los equipos a detectar problemas antes. Sin embargo, muchas organizaciones acercaron los hallazgos a los desarrolladores sin trasladarles también suficiente propiedad, automatización y capacidad de remediación. Los desarrolladores recibieron más alertas, mientras que los equipos de seguridad obtuvieron más visibilidad de los riesgos que aún luchaban por reducir.

La IA hace que esa brecha operativa sea más urgente. A medida que aumenta la producción de software, la seguridad no puede seguir siendo un punto de control cerca del final del proceso. Debe convertirse en un sistema de control continuo integrado en la forma en que se crea, prueba, aprueba e implementa el software.

La seguridad por diseño debe convertirse en infraestructura

La seguridad por diseño en la era de la IA requiere un entorno de ingeniería donde las decisiones inseguras sean más difíciles de tomar y más fáciles de detectar. Los marcos aprobados, los valores predeterminados seguros, las arquitecturas de referencia, los controles de dependencia, las pruebas automatizadas y la aplicación de políticas deben integrarse directamente en los flujos de trabajo de los desarrolladores y en los canales de CI/CD.

La remediación también debe acercarse al punto de creación. Cuando un asistente de codificación introduce un patrón vulnerable, la respuesta ideal es una solución en línea que se propone, valida y gobierna como parte del proceso de desarrollo normal. La IA puede ayudar a los defensores en este caso cuando está conectada a señales de seguridad confiables, contexto político y evidencia de pruebas reales. Contrariamente a la intuición, los desarrolladores que utilizan la IA para escribir código a menudo no confían en la IA para corregir el código automáticamente sin una revisión humana. Esto toma una de las mejores formas de mantenerse al día con las vulnerabilidades creadas a la velocidad de la máquina y reducirla a la velocidad humana. Es necesario encontrar un equilibrio aceptable entre riesgo y velocidad.

La aprobación no es gobernanza

Los CISO deberían centrarse en la gobernanza, no sólo en aprobar herramientas de codificación de IA. Gobernanza significa rastrear dónde ingresa el código generado por IA a su entorno, documentar las políticas y pruebas aplicadas, registrar qué problemas se encontraron y solucionaron y mantener pruebas de estas decisiones. Esta documentación se vuelve crítica a medida que el desarrollo asistido por IA se vuelve estándar. Si el código vulnerable llega a producción, deberá demostrar que se implementaron controles adecuados y que los riesgos se gestionaron de acuerdo con la política.

¿Qué deberían hacer los líderes ahora?

Los CISO y los líderes de ingeniería deben tratar el código generado por IA como si no fuera de confianza hasta que se demuestre lo contrario. Deben exigir pruebas automatizadas antes del lanzamiento, hacer cumplir controles de dependencia, priorizar la remediación en función de la explotabilidad y el impacto comercial, y medir el éxito según la velocidad a la que se reduce el riesgo crítico.

Además, las juntas directivas y los responsables de la formulación de políticas organizacionales deberían preguntarse si las organizaciones pueden demostrar que el software asistido por IA está gobernado antes de su implementación. La evidencia clave debe incluir las políticas aplicadas, las pruebas realizadas, las vulnerabilidades remediadas, los riesgos aceptados y las aprobaciones registradas. Hoy en día, muchas organizaciones pueden realizar un seguimiento con confianza de lo que producen sus herramientas de IA, pero no pueden demostrar cómo se aseguró, revisó y gobernó ese resultado antes de llegar a producción. La industria todavía está trabajando para cerrar esta brecha.

La IA está cambiando la rapidez con la que el riesgo de software se mueve en la empresa. Las organizaciones que tengan éxito harán que la seguridad avance con la misma rapidez al incorporar la gobernanza, la corrección y las pruebas directamente en el proceso de entrega de software.

Chris Wysopal

Escrito por Chris Wysopal

Chris Wysopal es el evangelista jefe de seguridad de Veracode, responsable de mejorar la presencia de la empresa en la industria, promover prácticas de seguridad sólidas y fomentar las relaciones con clientes y pares. Antes de cofundar Veracode en 2006, Chris fue vicepresidente de investigación y desarrollo en la consultora de seguridad @stake, que fue adquirida por Symantec. En la década de 1990, Chris fue uno de los investigadores originales de vulnerabilidades en The L0pht, un grupo de expertos sobre hackers, donde fue uno de los primeros en publicitar los riesgos del software inseguro. Ha testificado ante el Congreso de Estados Unidos sobre temas de seguridad gubernamental y cómo se descubren vulnerabilidades en el software.

Progress pide a los clientes de ShareFile que apaguen los controladores de zona de almacenamiento por amenaza a la seguridad – CYBERDEFENSA.MX

Progress Software ha dicho a los clientes de ShareFile que apaguen los servidores de Windows que ejecutan sus controladores de zona de almacenamiento, confirmando Las noticias de los piratas informáticos que está respondiendo a una «amenaza externa creíble a la seguridad».

La compañía ha deshabilitado temporalmente el acceso a las cuentas afectadas, un paso que dice que tomó «por precaución» mientras trabaja con expertos en seguridad internos y externos.

Dice que no tiene indicios de acceso no autorizado a ninguna cuenta o datos de ShareFile, y que notificó a los clientes después de enterarse de la amenaza.

Lo que Progress no ha dicho es cuál es la amenaza ni quién está detrás de ella.

El pedido se hizo público cuando un cliente publicó el correo electrónico de la empresa en Reddit. r/administrador de sistemas el 10 de julio. Progreso confirmó la interrupción en su página de estado, enumerando a los clientes de Storage Zone Controller como «no operativos» y el incidente como bajo investigación a partir de una actualización de las 12:12 pm EDT.

Ciberseguridad

Solo el controlador de zona de almacenamiento se ve afectado, no las cuentas ShareFile estándar solo en la nube. El controlador es un servidor que una empresa administra por sí misma, por lo que los archivos pueden permanecer en su propio almacenamiento mientras sigue usando la nube de ShareFile para compartirlos y administrarlos.

El controlador generalmente se encuentra en el borde de la red, al que se puede acceder desde Internet. Esa exposición lo convierte en útil y en un objetivo. Ordenar a los clientes que lo desconecten completamente, en lugar de simplemente parchearlo, es un paso notable.

Esa elección es en sí misma un indicador. Si existiera una solución para esta amenaza, Progress les diría a los clientes que la aplicaran; la orden de cierre sugiere que todavía no hay ninguno. Por lo general, eso significa una falla recién descubierta que la compañía está apresurándose a cerrar, aunque el mismo paso también se aplicaría a una amenaza que un parche no puede abordar, como claves robadas o un problema del propio Progress.

Su afirmación de que no se accedió a cuentas ni datos también es una redacción cuidadosa y no descarta problemas con los propios controladores.

Que hacer ahora

  1. Siga primero la orden de apagado. Mantenga los controladores afectados fuera de línea hasta que Progress diga cuál es la amenaza y cuándo es seguro reiniciar.
  2. Por separado, confirme que su versión esté actualizada: 5.12.4 o posterior en la línea 5.x, o una versión 6.x. Esto cierra las fallas reparadas a principios de este año, pero Progress no ha dicho que elimine la amenaza actual, por lo que no lo trate como un permiso para reiniciar.
  3. Si se puede acceder a un controlador desde Internet, trátelo como una posible incidencia. Conserve los registros e inicie su proceso de respuesta a incidentes, luego busque archivos .aspx desconocidos en las carpetas web y rutas de almacenamiento que no configuró. Un servidor que se vea limpio no es prueba de que esté limpio.

ShareFile se ha enfrentado a esto antes. En 2023, cuando el producto todavía pertenecía a Citrix, los atacantes explotaron una falla no autenticada en el mismo controlador de zonas de almacenamiento (CVE-2023-24489).

CISA lo marcó como explotado activamente y Citrix cortó los controladores sin parches de la nube ShareFile, el mismo bloqueo de acceso que ahora ha impuesto Progress.

Ciberseguridad

Progress, que adquirió ShareFile en 2024, ya había resistido su propio ataque de transferencia masiva de archivos: MOVEit, cuyo día cero de 2023 fue explotado por el grupo Clop y afectó a más de 2.700 organizaciones.

El controlador de zonas de almacenamiento también tenía dos fallas críticas que watchTowr reveló en abril y Progress parchó en marzo, aunque la compañía no ha relacionado la amenaza actual con ellas y ninguna ha sido reportada como explotada.

La pregunta central aún no tiene respuesta: Progress ha desconectado estos sistemas y está trabajando con expertos externos, pero no ha dicho cuál es la amenaza ni cuándo los clientes podrán volver a ponerlos en línea de manera segura.