El loopback no es un límite de confianza: CVE-2026-2611
El Assistant de MLflow 3.9.0 expuso un agente local en /ajax-api sin verificación CORS: cualquier web podía tomar el control de Claude Code.
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El análisis de malware con IA necesita paquetes de evidencia
El análisis de malware con IA necesita paquetes de evidencia: hashes, comandos e indicadores trazables importan más que el resumen seguro de un agente.
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Los agentes de investigación profunda necesitan grafos de evidencia: rastrean lo que falta, evitan duplicar búsquedas y trazan cada respuesta a su fuente.
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Los archivos de afirmaciones legibles por agentes exponen límites, definiciones y comandos de figuras para que los agentes los citen y reutilicen.
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Agents.txt no es control de acceso. Usa robots.txt, llms.txt, verificación de bots y políticas del lado del servidor para gestionar rastreadores de IA.
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AI & TechnologyEl monitoreo de agentes de IA necesita intervención en tiempo de ejecución
El monitoreo de agentes de IA debe detectar errores durante la ejecución, no después del fallo: trazas, políticas y alertas que pausan con seguridad.
AI & TechnologyLos agentes de IA necesitan puntos de control de exploración
Los puntos de control de exploración hacen que los agentes de IA muestren qué descubrieron antes de actuar: menos explotación prematura y planes frágiles.
AI & TechnologyLos agentes de IA deberían invocar modelos
Los agentes de IA deberían invocar modelos de aprendizaje automático como herramientas, no pedirle a un LLM que adivine precios o puntajes de riesgo.
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La seguridad de los agentes de IA empieza con software pequeño: herramientas menores, permisos acotados y pruebas rápidas dejan menos errores ocultos.
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Las herramientas de MCP necesitan autorización por acción: del token bearer a controles de capacidades por herramienta y rol.
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