fuente: https://thehackernews.com/2026/09/545-hackers-tested-it-first-now-xranges.html
Los agentes de seguridad autónomos están mejorando en la detección de vulnerabilidades. Sin embargo, nadie tiene una forma precisa de medir su eficacia. Basta con apuntar a un objetivo realista y el resultado es un informe que el agente ha redactado sobre sí mismo: una prosa convincente, una lista de hallazgos y ninguna manera de determinar cuáles de ellos ocurrieron. Un experto en seguridad se sienta entonces a comprobar cada afirmación comparándola con el objetivo. ¿Qué hallazgos son reales, cuáles son duplicados, cuáles son invenciones y, la pregunta para la que nadie tiene tiempo, qué no intentó el agente? Eso supone un día entero de trabajo de un experto para una sola ejecución. Multiplíquelo por tres modelos, cuatro variantes de indicaciones y diez repeticiones, y la cola de revisión será más larga que el experimento.
XRanges for AI, desarrollado por CTF.ae, existe para solucionar este problema. Implementa aplicaciones objetivo realistas con instrumentación integrada en cada servicio, registra la actividad real del agente dentro de ellas y evalúa cada ejecución en tiempo real mediante cuatro señales independientes. Este tutorial explica su funcionamiento, cómo es una ejecución desde la implementación hasta la comparación, y dónde se ha sometido a pruebas de estrés.
Existe una alternativa de código abierto y gratuita a CCleaner para liberar espacio y memoria RAM en Windows 11. Mantener el almacenamiento bajo control en Wind...
Leer artículo →Microsoft desarrolla Project Perception, una IA diseñada para detectar y reparar vulnerabilidades de software automáticamente en Windows, posicionándose como co...
Leer artículo →Hugging Face reveló que detectó y contuvo una intrusión en su infraestructura de producción, la cual fue ejecutada íntegramente por un sistema de agentes de IA...
Leer artículo →