IA Descubre Miles de Vulnerabilidades Podemos Parchearlas

En un avance que subraya la vertiginosa velocidad del desarrollo de la inteligencia artificial, el proyecto Glasswing de Anthropic ha logrado un hito sorprendente y preocupante. En tan solo un mes desde su lanzamiento, su modelo avanzado Claude Mythos Preview ha identificado más de 10,000 posibles vulnerabilidades críticas en software de código abierto, una cifra que supera con creces la capacidad actual de corrección del ecosistema tecnológico.

De estas 10,000 candidaturas de fallos, 1,726 han sido confirmadas como reales, y de ellas, 1,094 representan debilidades de alta o crítica severidad. Sin embargo, el dato más alarmante es que solo 97 de estas vulnerabilidades han sido parcheadas hasta la fecha. Esto evidencia una brecha significativa entre la velocidad a la que se descubren las fallas y la lentitud con la que se aplican las soluciones. Anthropic ha reconocido abiertamente este desafío, instando a los desarrolladores de software a acelerar sus ciclos de parches y a priorizar la distribución de correcciones de seguridad.

El proyecto Glasswing opera bajo un modelo de acceso restringido, brindando a unas 50 organizaciones consideradas esenciales en la ciberdefensa, la capacidad de utilizar Claude Mythos Preview. Este modelo ha sido elogiado por su capacidad para identificar vulnerabilidades de manera mucho más eficiente que los modelos previos y por su habilidad para encadenar fallos individuales en complejas cadenas de ataque, algo de gran valor tanto para defensores como para potenciales atacantes. Un ejemplo notable de su aplicabilidad defensiva fue la prevención de una transferencia fraudulenta de 1.5 millones de dólares por parte de un banco colaborador, que detectó el patrón de fraude antes de que se ejecutara la transacción.

Este desarrollo se enmarca en una tendencia creciente de divulgaciones de seguridad relacionadas con la IA, donde las herramientas de inteligencia artificial no solo exponen nuevas superficies de ataque, sino que también proporcionan capacidades mejoradas para encontrar fallos en sistemas existentes. Anthropic y OpenAI están liderando esta carrera, con programas como el Cyber Verification Program y Daybreak, respectivamente, que ofrecen acceso limitado a sus modelos más potentes para fines de investigación en ciberseguridad. La dualidad de estas tecnologías presenta un desafío de políticas públicas significativo: la rápida evolución de estas capacidades podría hacer insostenible el modelo de acceso restringido en el futuro cercano, obligando a las organizaciones a prepararse para un panorama donde estas herramientas sean ampliamente accesibles.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/anthropic-glasswing-claude-mythos-10000-vulnerabilities

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AI Price War Heats Up DeepSeek Slashes Prices Permanently

The artificial intelligence landscape has just seen a significant escalation in its ongoing price war, with Chinese AI startup DeepSeek making a bold move. They have permanently reduced the prices of their flagship V4 Pro model by a staggering 75%. This promotion, initially a limited-time offer, is now a permanent fixture, signalling a strategic shift towards market dominance over immediate profit margins.

DeepSeek's new permanent pricing structure for V4 Pro now ranges from a mere $0.003625 to $0.87 per million tokens. This dramatically undercuts the pricing of major competitors like OpenAI's GPT-5, Anthropic's Claude Opus, and even Google's cost-optimised Gemini 3.5 Flash. For instance, GPT-5 charges significantly more for output tokens, and Claude Opus is substantially pricier across the board. Gemini 3.5 Flash, while cost-effective, still commands higher prices for both input and output tokens compared to DeepSeek's new rates.

This aggressive pricing strategy positions DeepSeek V4 Pro as a highly attractive option for applications that demand extensive context processing, such as analysing large documents, extensive codebases, or long conversational histories. The ability to support a one-million-token context window at this price point is particularly noteworthy. For enterprise clients dealing with millions of tokens daily, the cost savings could be immense, potentially dwarfing current spending with other AI providers. However, the decision to adopt DeepSeek's models comes with considerations beyond just price. Enterprises must weigh the model's quality, reliability, and compliance against potential geopolitical and technical risks associated with using a Chinese AI provider, especially for sensitive workloads. Furthermore, the company faces an unresolved accusation from Anthropic regarding “distillation attacks,” suggesting potential intellectual property concerns. This permanent price cut by Dee pSeek not only intensifies competition but also accelerates the trend of AI token commoditisation, potentially reshaping the revenue models and valuations of leading AI companies.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/deepseek-v4-pro-75-percent-price-cut-permanent

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IA Clinica Licencia como Doctor Llamada Medica Urgente

La integración de la inteligencia artificial (IA) en la atención médica está ganando terreno, pero surge un debate crucial: ¿cómo regular estas tecnologías? Tres líderes médicos han emitido una llamada de acción de seis pasos para abordar este desafío, proponiendo que la IA clínica sea licenciada de manera similar a como se licencia a un médico humano.

El objetivo principal es garantizar la seguridad y la eficacia de la IA en entornos clínicos. Estos líderes argumentan que, al igual que los médicos deben cumplir con estándares rigurosos para ejercer, las herramientas de IA que influyen en decisiones de diagnóstico y tratamiento también deberían someterse a un proceso de aprobación y supervisión estricto. Esto implicaría la verificación de su precis ión, la evaluación de su impacto en los pacientes y el establecimiento de mecanismos de rendición de cuentas en caso de errores.

La propuesta busca establecer un marco para la evaluación continua de la IA a medida que evoluciona, asegurando que se mantenga actualizada y segura. Se enfatiza la necesidad de transparencia en el desarrollo y la implementación de estas tecnologías, permitiendo a los profesionales de la salud y a los pacientes comprender cómo funcionan y cuáles son sus limitaciones. En última instancia, la iniciativa pretende allanar el camino para una adopción responsable y ética de la IA en la medicina, protegiendo a los pacientes y fomentando la confianza en estas nuevas herramientas.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMivwFBVV95cUxPUmc5aEJ5QXoyeWVvV0M2a3ZvbWVXUHRXUm9fZlh3enBLN1NZdUZxR1JNOU9icG1DX3BUdzlGQnZNdUVKYlhCQ2k0RFJMVUk2YkFaVDE2aVZTN2xEbXNWOEdCTUFlc2RKTmp1YW8weEJLMlZobzRsNnZZcHFXeGEyN3BUUXNwNlFNQmxYcmpYSTFqLTgzVHBEMHQ5ZTlKZzREb2NoenhMQzhvRFFuS0l4SllfTDFuSnhJUlQ0Q0xXVQ?oc=5

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Linus Torvalds Reveals AIs Impact on Linux

Linus Torvalds, the creator of Linux, has shared fascinating insights into how artificial intelligence is reshaping the landscape of Linux kernel development. Speaking at the Linux Foundation's Open Source Summit North America, Torvalds revealed that the past six months have witnessed a remarkable surge in development activity, with commit rates climbing approximately 20% higher than previous years. This unprecedented growth coincides directly with AI tools reaching a level of sophistication that makes them genuinely useful for developers across the board.

However, the AI revolution brings both opportunities and challenges. Torvalds describes his relationship with AI as "love-hate" – whilst he appreciates the technology from a technical perspective and finds the tools useful and interesting, he acknowledges the significant pain points it's creating. The primary benefit lies in AI's ability to discover bugs that might otherwise remain hidden. As Torvalds philosophically notes, finding bugs represents "short-term pain" that ultimately leads to better, more secure code. After all, the real problem isn't the bugs you find – it's all the ones you don't.

The darker side of this AI-driven bug hunting has hit the Linux security mailing list particularly hard. A flood of AI-generated bug reports has overwhelmed the small team of maintainers responsible for security issues. Many of these reports are duplicates, and frustratingly, numerous submitters engage in "drive-by" reporting – filing bugs but then failing to respond when maintainers request additional information. For small teams and solo maintainers, this deluge has created genuine burnout risks.

To manage this unprecedented influx, the Linux project has adapted with new tools and updated documentation. Sashiko, a tool that reviews patches submitted to the mailing list, helps filter and assess the quality of submissions. The project has also revised its documentation specifically to address the uptick in AI-discovered bugs and security reports. Torvalds identifies the fundamental challenge: AI forces people to change their working methods, disrupting established routines and norms that developers have grown comfortable with over the years.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/05/23/2041253/linus-torvalds-on-how-ai-is-impacting-the-hunt-for-linux-kernel-bugs?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Optimiza Costes IA Arquitecturas Inteligentes y Predecibles

El uso indiscriminado de la Inteligencia Artificial (IA) en las empresas ha generado un nuevo desafío: la imprevisibilidad de los costes. A diferencia de la fuerza laboral humana, donde los gastos son más predecibles, los límites en el consumo de tokens de IA dificultan la elaboración de presupuestos claros. La clave no reside solo en controlar el consumo, sino en racionalizar qué se busca lograr con la IA y si su implementación aporta un valor real al negocio. Este artículo explora arquitecturas tecnológicas y estrategias para optimizar los costes de IA, abordando la problemática de la predictibilidad.

Una de las primeras estrategias es la 'Clasificación Funcional', que consiste en determinar si una tarea requiere IA, Machine Learning (ML) o algoritmos clásicos. Las tareas complejas de razonamiento se benefician de modelos de IA de vanguardia. Para tareas que involucran conocimiento y se dispone de datos, entrenar modelos de ML propios puede ser más costo-efectivo que usar RAG (Retrieval Augmented Generation). Las tareas de razonamiento sencillas pueden ser manejadas por modelos de lenguaje más pequeños (SLMs) u opciones de código abierto más económicas. Por último, las tareas algorítmicas deterministas deben resolverse con algoritmos clásicos, evitando la 'IA-idización' y el uso innecesario de modelos de frontera.

La 'Orquestación y Enrutamiento de Modelos' es otra técnica fundamental. En lugar de enviar todas las peticiones a un único modelo de frontera, se propone un sistema que clasifique las tareas según su complejidad y las dirija al modelo más adecuado. Esto evita sobrecostes en tareas sencillas al utilizar el mismo modelo que maneja las tareas más complejas. El 'Prompt Shadowing' permite comparar las respuestas de un modelo de frontera con uno más económico en paralelo, ayudando a identificar si este último es suficiente o si requiere ajustes. Esta técnica también facilita la elección de modelos más eficientes o la implementación de estrategias de 'Fine-Tuning' y destilación.

La 'Destilación de Conocimiento' aprovecha los datos generados por las respuestas de modelos potentes para entrenar modelos más económicos. Al capturar los prompts, contextos y respuestas, se puede reentrenar un modelo de código abierto para que ejecute tareas específicas con alta calidad, similar a cómo un experto enseña a un aprendiz. Finalmente, la elección entre 'SaaS, Cloud u On-Prem' dependerá de los costes y necesidades específicas de cada empresa. Arquitecturas como la de Cloudflare, con su AI Gateway, permiten desacoplar el servicio digital de los modelos, ofreciendo flexibilidad para elegir el modelo más adecuado para cada petición, permitiendo el Prompt Shadowing y la destilación en la nube o en infraestructura propia. La 'Orquestación de Agentes' y un adecuado 'Prompt Engineering' también son cruciales para refinar las respuestas, reducir el consumo de tokens y opti mizar los costes generales del uso de IA.

Fuente Original: http://www.elladodelmal.com/2026/05/como-optimizar-el-gasto-en-ia-con.html

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IA Descubre Miles de Vulnerabilidades Criticas en Software

La inteligencia artificial está revolucionando la seguridad informática, y un ejemplo impactante es el hallazgo de 10.000 fallos de alta gravedad en software ampliamente utilizado, gracias a la herramienta Claude Mythos AI. Este avance subraya el creciente poder de la IA para identificar y mitigar riesgos de seguridad de una manera que antes era impensable.

El descubrimiento masivo de estas vulnerabilidades críticas no solo pone de manifiesto la magnitud de los problemas de seguridad latentes en el software que usamos a diario, sino que también destaca el potencia l de la IA para actuar como una primera línea de defensa. Claude Mythos AI, con su capacidad para analizar grandes volúmenes de código y detectar patrones de error complejos, ha demostrado ser una herramienta invaluable en la lucha contra las ciberamenazas.

Este tipo de hallazgos son cruciales para que las empresas y desarrolladores puedan tomar medidas proactivas. Al identificar miles de fallos de alta severidad, se abre la puerta a la corrección y mejora del software antes de que estos puedan ser explotados por actores malintencionados. La IA no solo acelera el proceso de detección, sino que también puede ayudar a priorizar los esfuerzos de remediación, centrándose en las vulnerabilidades más peligrosas.

La implicación de este avance va más allá de la simple corrección de errores. Refleja un cambio de paradigma en la ciberseguridad, donde la IA se convierte en un aliado indispensable. La capacidad de descubrir tantas vulnerabilidades de alto impacto sugier e que la superficie de ataque de los sistemas informáticos es más amplia y compleja de lo que se pensaba, y que la IA es fundamental para navegar por ella. Este evento es un llamado a la acción para la industria del software, para que adopte estas tecnologías y fortalezca sus defensas.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/05/claude-mythos-ai-finds-10000-high.html

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AI Cameras Boost Wildlife Research at Marwell Zoo

Marwell Zoo is embarking on an exciting new venture in collaboration with the University of Surrey, launching a cutting-edge project that utilises artificial intelligence (AI) powered cameras to enhance wildlife conservation efforts. This innovative initiative aims to revolutionise how researchers study and protect endangered species by providing deeper insights into their behaviour and habitats.

The core of this project involves deploying specialised cameras equipped with AI technology throughout the zoo's grounds. These cameras are designed to not only capture high-quality footage of the animals but also to intelligently analyse the data they collect. The AI algorithms can identify individual animals, track their movements, monitor social interactions, and even detect early signs of health issues or stress. This automated analysis significantly reduces the manual effort required by researchers, allowing them to focus on conservation strategies and interventions.

By continuously gathering and analysing vast amounts of behavioural data, the project expects to uncover new patterns and correlations that might otherwise go unnoticed. This enhanced understanding is crucial for developing more effective breeding programmes, improving enclosure designs, and ultimately contributing to the survival of vulnerable species. The partnership between Marwell Zoo and the University of Surrey represents a significant step forward in applying advanced technology to the critical field of wildlife conservation, promising to yield valuable data for both local and global conservation initiatives.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMiWkFVX3lxTFBaR2hZMEd2UUZDWi1MY0ozcVc0dE5acVZRWlN1b0UzaHg3VGh4SGNWTm91bzA0aDFnZGVvMUg1aG9Ub2dOMVZSZkoyNHhJTjdBS3V3UWdnbGxmdw?oc=5

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IA Agentes Necesitan Terminal No Solo Base de Datos Vectorial

Los agentes de inteligencia artificial, a menudo, fallan no por una falta de razonamiento del modelo subyacente, sino por la información limitada que reciben a través de las interfaces de recuperación tradicionales. Un nuevo enfoque, llamado Interacción Directa con el Corpus (DCI), propone que estos agentes interactúen directamente con los datos crudos, evitando los modelos de incrustación (embedding) y utilizando herramientas de línea de comandos estándar. Este método es particularmente útil cuando los agentes necesitan encontrar detalles precisos como números de versión, códigos de error, o rutas de archivo, donde la similitud semántica puede ser imprecisa.

Los sistemas de recuper ación clásicos, como RAG, primero procesan los documentos, los convierten en representaciones vectoriales y los indexan en una base de datos vectorial. Luego, filtran esta base de datos para encontrar los fragmentos de documentos más relevantes. Sin embargo, los agentes modernos a menudo requieren una búsqueda más dinámica y precisa. DCI permite a los agentes operar en un entorno similar a una terminal, utilizando comandos como "find", "grep", "sed" y "cat" para navegar por estructuras de directorios, localizar archivos específicos y extraer información detallada. Esto es crucial en entornos empresariales donde los datos cambian constantemente, permitiendo a los agentes razonar sobre el estado actual de la información en lugar de un índice desactualizado.

La investigación presenta dos versiones de DCI: DCI-Agent-Lite, una opción ligera basada en un modelo más pequeño, y DCI-Agent-CC, una versión de mayor rendimiento que utiliza modelos más potentes y avanzados. Ambas versiones han demostrado superar a los sistemas de recuperación tradicionales en varios puntos de referencia, mejorando la precisión y, notablemente, reduciendo los costos operativos. Aunque DCI puede tener un menor índice de recuperación general en comparación con los modelos de incrustación densa, es significativamente más eficaz una vez que localiza un documento relevante, extrayendo un valor sustancialmente mayor. Los investigadores sugieren que DCI es especialmente valioso para tareas que requieren la localización exacta de evidencia en entornos dinámicos, como la depuración de incidentes de producción, la búsqueda en grandes bases de código o el análisis de registros. Sin embargo, DCI no busca reemplazar por completo la infraestructura vectorial existente, sino complementarla. El patrón de implementación más práctico a corto plazo es un enfoque híbrido, donde la recuperación semántica se encarga de la identificación inicial de candidatos amplios, y DCI actúa como una capa de precisión y verificación para confirmar detalles exactos y combinar señales débiles entre documentos.

Fuente Original: https://venturebeat.com/orchestration/your-ai-agents-need-a-terminal-not-just-a-vector-database

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Adios a Caltech JPL busca nuevo administrador tras decadas

¡Atención, amantes del espacio! NASA está a punto de dar un giro histórico en la gestión del Jet Propulsion Laboratory (JPL), y Caltech podría dejar de tener las riendas por primera vez en casi un siglo. Desde su creación en los años 30 y, posteriormente, para la NASA desde 1958, Caltech ha sido el pilar que ha guiado este icónico centro de exploración del espacio profundo.

La noticia, aunque no es una sorpresa para Caltech, forma parte de una reorganización más amplia dentro de la NASA, orientada a especializar centros y optimizar la entrega de trabajos técnicos de alta calidad para alcanzar metas ambiciosas a corto y largo plazo. El JPL, reconocido por liderar la exploración robótica de Marte y otros rincones del cosmos, opera bajo un modelo de centro FFRDC (centro de investigación y desarrollo financiado por el gobierno federal). Este estatus le otorga una independencia particular, aunque siempre bajo la supervisión de la NASA, permitiendo un funcionamiento ágil y alineado con las prioridades nacionales.

La apertura de la competencia para la gestión del JPL, que expira en 2028, abre la puerta a cambios significativos. La estrecha relación entre JPL y Caltech, con personal y científicos trabajando de la mano, podría dar paso a una nueva era. Esta posible transición marcará un antes y un después en la forma en que se manejan las misiones espaciales y los programas científicos, representando un cambio trascendental para uno de los motores de la exploración espacial.

Fuente Original: https://science.slashdot.org/story/26/05/23/038238/caltech-could-lose-control-of-jpl-for-first-time-in-decades?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Aerolineas Extienden Suspension de Rutas Que Pasa

Varias aerolíneas internacionales han decidido prolongar la suspensión de sus vuelos hacia y desde Oriente Medio. Esta medida, que responde a la creciente tensión en la región, está afectando significativamente las operaciones aéreas y la conectividad global.

La decisión se ha tomado ante la percepción de un aumento en los riesgos de seguridad, lo que ha llevado a las compañías a priorizar la protección de sus pasajeros y tripulaciones. Las rutas suspendidas abarcan un número considerable de destinos, y la duración de esta extensión aún no está claramente definida, generando incertidumbre en el sector.

Esta situación no solo impacta a las aerolíneas en términos económicos por la pérdida de ingresos y los costes asociados a la reorganización de itin erarios, sino que también afecta a los viajeros que tenían planes de volar a o desde esta zona geográfica. Se espera que la evolución de los acontecimientos en Oriente Medio sea crucial para determinar cuándo se podrán reanudar las operaciones con normalidad.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMipwFBVV95cUxQa1c2eU9XTm9FRGJpbXU3VlM3cVg1a0haN2FGckRUOHR5N3AyZUo5YzhGdjVGZi1ZbmVNQm9RTnhQM1BoRTBGZ0RQTnJwaFJQUGtfdG9zVW9KWXppbm10cFZZeXVXMDY2NlFaNlF5RTd6YndKbFMyczlpaHg0S2VmeEhFdVc4Sl8zMWhCM3ZGcHVkYVlGS0dxYWVvNjJBSTY0MlFBelpPRQ?oc=5

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DeepSeeks 10bn Goal AGI Focus Open-Source AI

In a significant move for the AI landscape, Chinese AI lab DeepSeek is reportedly aiming for a colossal $10 billion valuation in its first-ever external funding round. The company's founder, Liang Wenfeng, has made it clear to potential investors that the primary objective is the pursuit of Artificial General Intelligence (AGI), signalling a strong commitment to frontier research over immediate commercial gains.

This strategic pivot marks a departure from DeepSeek's previous model, where it was entirely self-funded by Liang's quantitative trading firm, High-Flyer Quant. This insulation allowed the lab to operate without the typical pressures from product roadmaps often imposed by external investors. However, the sheer scale of operations at DeepSeek's current level, particularly the immense cost of trai ning cutting-edge AI models, has necessitated this shift towards seeking external capital.

DeepSeek has been making waves with its open-source releases, including the V4-Pro and V4-Flash models, which boast impressive parameter counts. Notably, these models are optimised to run on domestic Chinese hardware, such as Huawei Ascend and Cambricon silicon, a deliberate strategy to navigate the increasing restrictions on access to high-end US AI accelerators. The company's previous R1 model also garnered attention by demonstrating the potential for advanced reasoning models to be developed at a significantly lower cost compared to their Western counterparts, reinforcing their commitment to open development and a research-first ethos.

While the exact terms of the funding round, including investor identities and the final valuation, are yet to be publicly confirmed, the stated ambition of achieving AGI and maintaining an open-source approach is the core message being conveyed. T his bold direction, if successful, will represent the first time external funding has aligned with such a research-centric, open-source strategy in the pursuit of advanced AI capabilities. The move is also likely to attract scrutiny from Chinese regulators as they continue to establish frameworks for AI development oversight.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/deepseek-agi-goal-10bn-funding-round

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Texas Inversion Clave en Energia Resiliente y Asequible

Google ha anunciado los primeros beneficiarios de su Fondo de Impacto Energético de Texas, un paso importante en su compromiso de 30 millones de dólares para mejorar la resiliencia y asequibilidad energética en el estado. En su año inaugural, el fondo está canalizando recursos hacia organizaciones clave que trabajan en la mejora de la infraestructura energética y el apoyo a comunidades vulnerables.

Las iniciativas seleccionadas incluyen la expansión de la capacitación para gestores energéticos a comunidades rurales y la financiación de mejoras de eficiencia en edificios públicos a través de la Alianza de Gestión Energética (TEMA). Además, el Instituto de Investigación de Pobreza Energética de Texas (TEPRI) recibirá subvenciones para desafíos de innovación enfocados en mejorar la resiliencia, asequibilidad y eficiencia en edificios multifamiliares y cooperativas eléctricas. Un enfoque significativo se dirige también a la implementación de energía solar, baterías y bombas de calor en hogares de bajos ingresos y como centros de resiliencia comunitaria, particularmente en el condado de Ellis, de la mano de Solar United Neighbors (SUN).

Otra área crucial de inversión es la pre-climatización, que abarca reparaciones domésticas para aumentar el ahorro energético, la salud y la seguridad. Estas mejoras se llevarán a cabo en el área de Houston a través del HARC (Houston Advanced Research Center), y en condados como Armstrong, Ellis, Haskell y Wilbarger, en colaboración con SUN, TEPRI y TEMA. En conjunto, estas acciones buscan construir una red eléctrica más fuerte y asequible en Texas, demostrando el compromiso de Google con el desarrollo sostenible y el bienestar de sus comunidades.

Fuente Original: https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/global-network/texas-energy-impact-fund/

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Cisco Corrige Fallo Critico en API REST

Cisco ha lanzado un parche de seguridad urgente para corregir una vulnerabilidad extremadamente crítica en su plataforma Secure Workload. Esta falla, que ha recibido la puntuación máxima de 10.0 en la escala CVSS, representa uno de los problemas de seguridad más graves que pueden afectar a un sistema empresarial. La vulnerabilidad se encuentra específicamente en la API REST de Secure Workload, un componente fundamental que permite la comunicación y gestión de la plataforma.

El fallo de seguridad identificado podría permitir a atacantes no autenticados acceder a datos sensibles almacenados en el sistema. Según los detalles técnicos revelados, la explotación de esta vulnerabilidad no requiere de credenciales previas ni de interacción del usuario, lo que la convierte en un vector de ataque particularmente peligroso. Los ciberdelincuentes podrían aprovechar esta debilidad para comprometer información confidencial de las organizaciones que utilizan esta solución de seguridad.

La puntuación CVSS de 10.0 indica que esta vulnerabilidad presenta el nivel de severidad más alto posible, destacando la urgencia con la que las organizaciones deben implementar las actualizaciones de seguridad proporcionadas por Cisco. Este tipo de calificación se reserva para aquellas fallas que pueden ser explotadas de manera remota, sin necesidad de autenticación, y que pueden resultar en un compromiso completo del sistema afectado.

Las empresas que utilizan Cisco Secure Workload deben aplicar inmediatamente los parches de seguridad disponibles para proteger sus infraestructuras. La demora en la implementación de estas actualizaciones podría exponer a las organizaciones a ataques dirigidos que busquen explotar esta vulnerabilidad crítica. Los expertos en ciberseguridad recomiendan priorizar esta actualización dentro de los procesos de gestión de parches corporativos, dada la gravedad del riesgo que representa esta falla en la API REST de la plataforma.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/05/cisco-patches-cvss-100-secure-workload.html

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GitLab 190 Tackles Software Delivery Bottlenecks

GitLab has launched version 19.0, marking a significant shift in how the platform approaches software development. The release centres on what the company calls 'intelligent orchestration' – a recognition that whilst AI coding assistants have accelerated code writing, the processes that follow remain frustratingly slow. Reviews, security scans, pipelines, and deployments still create manual bottlenecks that prevent teams from capitalising on faster code generation. GitLab 19.0 aims to bridge this gap by extending AI agents across the entire software lifecycle.

The update expands the GitLab Duo Agent Platform, which became generally available in January 2026. These AI agents now operate throughout the complete development cycle, from initial planning through to security remediation, running tasks simultaneously rather than waiting for human intervention at each stage. Developers can now assign Duo Developer to issues, generate merge requests directly, or mention it in discussion threads, allowing the agent to pick up work autonomously without requiring constant context-switching.

A standout feature is the SBOM-based dependency scanner, now generally available for Maven, Gradle, and Python projects. This tool provides comprehensive visibility into vulnerabilities across entire dependency trees, including transitive dependencies that aren't directly declared. This is particularly crucial given that approximately 70 per cent of critical security debt originates from third-party code, according to Veracode's 2025 report. The release also adds support for Claude Opus 4.7, Google's Gemini models, and open-source options like Devstral 2 and GLM-5.1 for self-hosted deployments.

GitLab has introduced group-level custom review instructions, eliminating the need to duplicate configurations across individual projects. This streamlines setup for organisations managing numerous repositories. Infrastructure changes include Valkey replacing Redis as the default, removal of bundled Mattermost, and dropped support for Ubuntu 20.04 – breaking changes requiring planning for self-managed customers upgrading from version 18.

The company positions this release as addressing what it calls the 'AI paradox': developers write code faster, yet overall delivery velocity hasn't improved proportionally. GitLab's answer involves orchestrating AI agents across the entire pipeline rather than focusing solely on code generation. To manage costs, GitLab Credits meter AI agent usage at one dollar per credit, with Premium customers receiving 12 credits monthly and Ultimate customers getting 24. With the AI coding tools market reaching an estimated $12.8 billion in 2026, GitLab is betting that integrated platform orchestration offers advantages over standalone specialist tools.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/gitlab-19-intelligent-orchestration-agentic-devops

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