{"id":1798,"date":"2026-07-28T02:46:55","date_gmt":"2026-07-28T02:46:55","guid":{"rendered":"https:\/\/cybercolombia.co\/index.php\/2026\/07\/28\/nvidia-forma-una-alianza-abierta-y-segura-de-ia-con-37-miembros-y-el-marco-nooa-de-fuentes-abiertas-cyberdefensa-mx\/"},"modified":"2026-07-28T02:46:55","modified_gmt":"2026-07-28T02:46:55","slug":"nvidia-forma-una-alianza-abierta-y-segura-de-ia-con-37-miembros-y-el-marco-nooa-de-fuentes-abiertas-cyberdefensa-mx","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cybercolombia.co\/index.php\/2026\/07\/28\/nvidia-forma-una-alianza-abierta-y-segura-de-ia-con-37-miembros-y-el-marco-nooa-de-fuentes-abiertas-cyberdefensa-mx\/","title":{"rendered":"NVIDIA forma una alianza abierta y segura de IA con 37 miembros y el marco NOOA de fuentes abiertas \u2013 CYBERDEFENSA.MX"},"content":{"rendered":"
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NVIDIA y otras 36 organizaciones han formado la Alianza abierta y segura de IA<\/a> Desarrollar y compartir tecnolog\u00edas, t\u00e9cnicas y herramientas abiertas para proteger el software y los agentes de inteligencia artificial (IA).<\/p>\n

El grupo de 37 miembros abarca empresas de nube, seguridad, software empresarial e inteligencia artificial, incluidas Microsoft, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Hugging Face, IBM, Palo Alto Networks, Red Hat y Linux Foundation.<\/p>\n

Su alcance declarado cubre toda la pila de agentes, incluida la identidad, los permisos, el aislamiento, las barreras de seguridad, los registros, los formatos de los modelos, el escaneo multimodelo y los flujos de trabajo de codificaci\u00f3n seguros.<\/p>\n

El argumento es que los ciberdefensores necesitan modelos de IA que puedan leer, cambiar y ejecutar en su propio hardware, no s\u00f3lo sistemas cerrados a los que se accede a trav\u00e9s de la interfaz de programaci\u00f3n de aplicaciones (API) de un proveedor.<\/p>\n

El lanzamiento tambi\u00e9n trae su primera contribuci\u00f3n t\u00e9cnica nombrada: Agentes OO de NVIDIA-labs (NOOA)<\/strong>un marco de investigaci\u00f3n de Apache 2.0 dise\u00f1ado para hacer que el comportamiento de los agentes sea m\u00e1s f\u00e1cil de probar, rastrear, auditar y gobernar. Los materiales de lanzamiento no incluyen un estatuto, una junta directiva, flujos de trabajo t\u00e9cnicos, un cronograma de entrega o un repositorio de alianza compartido, y su sitio web independiente a\u00fan est\u00e1 en construcci\u00f3n.<\/p>\n

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\"Ciberseguridad\"<\/a><\/div>\n<\/div>\n

The Hacker News se comunic\u00f3 con NVIDIA para obtener detalles sobre la gobernanza de la alianza, los compromisos de los miembros y los primeros entregables planificados, y actualizar\u00e1 esta historia con cualquier respuesta.<\/p>\n

El primer c\u00f3digo viene con una advertencia de zona de pruebas<\/h2>\n

Un arn\u00e9s de agente es la capa de software alrededor de un modelo que representa el contexto, ejecuta acciones, gestiona el estado y decide cu\u00e1ndo se realiza una tarea. Bajo NOA<\/a>esa capa se representa como una clase de Python. Los campos almacenan su estado, los m\u00e9todos exponen sus capacidades, las cadenas de documentos act\u00faan como mensajes y las anotaciones de tipo definen los contratos que debe seguir el modelo.<\/p>\n

Un m\u00e9todo que contiene un cuerpo de elipsis, \u2026, se completa en tiempo de ejecuci\u00f3n mediante un bucle controlado por un modelo de lenguaje grande (LLM). Un m\u00e9todo que contiene Python ordinario sigue siendo un c\u00f3digo determinista. La misma estructura permite a los desarrolladores utilizar flujos de trabajo familiares de prueba, seguimiento, control de versiones y refactorizaci\u00f3n en lugar de dividir el comportamiento del agente en indicaciones, esquemas de herramientas, devoluciones de llamadas y gr\u00e1ficos de flujo de trabajo.<\/p>\n

En su propia evaluaci\u00f3n, NVIDIA inform\u00f3 que el marco obtuvo una puntuaci\u00f3n del 86,8 % en el punto de referencia de redescubrimiento de vulnerabilidades CyberGym L1 utilizando GPT-5.5, con acceso a la red bloqueado y comprobaciones basadas en reglas aplicadas a cada trayectoria.<\/p>\n

El repositorio es igualmente directo sobre el riesgo. NOOA se puede configurar para ejecutar Python generado por LLM, que puede transmitir datos privados, eliminar archivos o modificar su entorno. Sus comprobaciones de \u00e1rbol de sintaxis abstracta y listas de denegaci\u00f3n de m\u00f3dulos se describen como controles de defensa en profundidad, \u00abno como un l\u00edmite de contenci\u00f3n\u00bb.<\/p>\n

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NVIDIA sit\u00faa la contenci\u00f3n fuera del propio NOOA. Los agentes que ejecutan c\u00f3digo generado deben ejecutarse detr\u00e1s de un aislamiento a nivel de sistema operativo, como un contenedor, una m\u00e1quina virtual o su entorno de pruebas OpenShell. NOOA proporciona inspecci\u00f3n y rastreo; el entorno limitado a nivel del sistema operativo es el l\u00edmite de contenci\u00f3n.<\/p>\n

Una revisi\u00f3n del repositorio p\u00fablico realizada el 27 de julio encontr\u00f3 una etiqueta v0.0.6 fechada el 22 de julio. gu\u00eda de lanzamiento<\/a> dice que etiquetar una confirmaci\u00f3n es la ceremonia de lanzamiento y que adjuntar ruedas integradas a una versi\u00f3n de GitHub separada es opcional.<\/p>\n

Es gu\u00eda de contribuci\u00f3n<\/a> dice que NVIDIA mantiene el desarrollo y que se aceptan contribuciones externas a trav\u00e9s de solicitudes de extracci\u00f3n. El repositorio no ten\u00eda ning\u00fan archivo de hoja de ruta ni de gobernanza a nivel ra\u00edz.<\/p>\n

El incidente de la cara de abrazo se convirti\u00f3 en el argumento<\/h2>\n

NVIDIA vincul\u00f3 el caso de la alianza a favor de modelos defensivos controlados localmente con la Intrusi\u00f3n de julio en Hugging Face<\/a>donde un sistema de agentes aut\u00f3nomos comprometi\u00f3 partes de la infraestructura de producci\u00f3n de la empresa.<\/p>\n

Hugging Face identific\u00f3 el acceso no autorizado a un conjunto limitado de conjuntos de datos internos y varias credenciales utilizadas por sus servicios. No encontr\u00f3 evidencia de manipulaci\u00f3n de modelos p\u00fablicos, conjuntos de datos, espacios, im\u00e1genes de contenedores o paquetes publicados.<\/p>\n

Hugging Face dijo que el acceso inicial a su entorno se produjo a trav\u00e9s de un conjunto de datos malicioso que abusaba de un cargador de conjuntos de datos de c\u00f3digo remoto y de la inyecci\u00f3n de plantillas en una configuraci\u00f3n de conjunto de datos. La actividad avanz\u00f3 hacia el acceso a nodos, la recopilaci\u00f3n de credenciales y el movimiento lateral a trav\u00e9s de varios grupos internos.<\/p>\n

Hugging Face dijo que ejecut\u00f3 agentes de an\u00e1lisis impulsados \u200b\u200bpor LLM en m\u00e1s de 17.000 acciones registradas para reconstruir la l\u00ednea de tiempo, extraer indicadores de compromiso y mapear las credenciales que hab\u00edan sido tocadas. Las API de modelo de frontera alojadas comercialmente rechazaron inicialmente los comandos de ataque, las cargas \u00fatiles de explotaci\u00f3n y los artefactos de comando y control necesarios para el an\u00e1lisis.<\/p>\n

En cambio, la compa\u00f1\u00eda ejecut\u00f3 el modelo GLM 5.2 de peso abierto en su propia infraestructura, que tambi\u00e9n mantuvo los datos del ataque y las credenciales de referencia dentro de su entorno. Su consejo operativo fue \u00abtener un modelo capaz que pueda ejecutar en su propia infraestructura, examinado y listo antes de un incidente\u00bb.<\/p>\n

En este caso, la ventaja era el control operativo. El incidente no establece un modelo de apertura como sustituto de la identidad, el aislamiento o la contenci\u00f3n.<\/p>\n

Como inform\u00f3 anteriormente The Hacker News, OpenAI m\u00e1s tarde dicho<\/a> su investigaci\u00f3n preliminar encontr\u00f3 que GPT-5.6 Sol y un modelo previo al lanzamiento m\u00e1s capaz causaron el incidente mientras operaba con rechazos cibern\u00e9ticos reducidos durante una evaluaci\u00f3n interna de ExploitGym.<\/p>\n

La divulgaci\u00f3n de OpenAI describe un paso anterior en la cadena. Los modelos explotaron una vulnerabilidad de d\u00eda cero en un proxy de cach\u00e9 de registro de paquetes alojado internamente para obtener acceso a Internet. Luego encadenaron vulnerabilidades y credenciales robadas en los sistemas OpenAI y Hugging Face mientras buscaban respuestas comparativas. OpenAI dijo que una cadena encontr\u00f3 una ruta de ejecuci\u00f3n remota de c\u00f3digo en los servidores de Hugging Face.<\/p>\n

OpenAI dijo que Hugging Face detect\u00f3 y detuvo la actividad en su infraestructura y ya hab\u00eda comenzado la contenci\u00f3n y la reconstrucci\u00f3n forense cuando las empresas se conectaron.<\/p>\n

Las revelaciones principales establecen que el modelo abierto ayud\u00f3 a Hugging Face a reconstruir la intrusi\u00f3n y respald\u00f3 su respuesta. No muestran que GLM 5.2 haya detectado, detenido o contenido la infracci\u00f3n de forma independiente.<\/p>\n

Una coalici\u00f3n sin manual de funcionamiento p\u00fablico<\/h2>\n

La alianza sigue un 24 de julio carta de la industria<\/a> argumentando que los modelos descargables brindan a los defensores capacidades comparables a las de los atacantes, reducen la dependencia de proveedores individuales y permiten que el trabajo sensible permanezca en la infraestructura controlada por el usuario.<\/p>\n

OpenAI, Google y Meta aparecen entre los firmantes de la carta, pero no figuran en la lista inaugural de miembros de la alianza. Anthropic no aparece en ninguna de las listas al 27 de julio de 2026.<\/p>\n

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\"Ciberseguridad\"<\/a><\/div>\n<\/div>\n

La plantilla por s\u00ed sola no explica esas ausencias. Firmar la carta de pol\u00edtica y unirse a una coalici\u00f3n t\u00e9cnica son compromisos diferentes, y los materiales p\u00fablicos no dicen por qu\u00e9 esas empresas est\u00e1n ausentes, si se est\u00e1n llevando a cabo discusiones sobre membres\u00eda o qu\u00e9 miembros deben contribuir para unirse.<\/p>\n

Varias tecnolog\u00edas citadas en el anuncio son anteriores a la coalici\u00f3n, incluida Hugging Face. tensores de seguridad<\/a> formato de modelo, respaldado por HPE SPIFFE\/SPIRE<\/a> identidad de carga de trabajo, IBM y Red Hat Pozo de luz<\/a> sistema de remediaci\u00f3n, Microsoft MDASH<\/a> arn\u00e9s de seguridad multimodelo y el agente de codificaci\u00f3n Grok Build de SpaceXAI. Son proyectos de miembros, no productos creados por alianzas.<\/p>\n

El\u00e1stico<\/a> dijo que contribuir\u00e1 con investigaci\u00f3n, herramientas y conocimiento arquitect\u00f3nico en materia de seguridad, b\u00fasqueda, observabilidad y detecci\u00f3n impulsada por IA. Multitud de huelga<\/a> dijo que est\u00e1 desarrollando t\u00e9cnicas que utilizan modelos abiertos para detectar ataques contra sistemas y agentes de inteligencia artificial.<\/p>\n

El Fundaci\u00f3n Linux<\/a> se describi\u00f3 a s\u00ed mismo como un socio inaugural y dijo que su funci\u00f3n es proporcionar un lugar neutral para que las organizaciones competidoras colaboren. No indic\u00f3 que la alianza est\u00e9 alojada o gobernada formalmente como un proyecto de la Fundaci\u00f3n Linux.<\/p>\n

El registro p\u00fablico no distingue entre miembros que asignan ingenieros para el trabajo conjunto, contribuyen a proyectos existentes o respaldan la direcci\u00f3n de la coalici\u00f3n. Los flujos de trabajo publicados, los mantenedores, los procesos de lanzamiento o el c\u00f3digo gobernado conjuntamente har\u00edan que el nivel de participaci\u00f3n conjunta fuera m\u00e1s f\u00e1cil de evaluar.<\/p>\n

Por ahora, el registro p\u00fablico muestra una coalici\u00f3n, una posici\u00f3n pol\u00edtica, varios compromisos de los miembros y una nueva versi\u00f3n de c\u00f3digo identificable mantenida por NVIDIA, NOOA. La gobernanza de la alianza, la hoja de ruta conjunta, el primer entregable de varios miembros y los modelos, pesos y conjuntos de datos prometidos por NVIDIA siguen sin revelarse.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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