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Guía práctica para diseñar flujos de trabajo de pruebas de seguridad asistidas por IA que conviertan evidencias acotadas en hallazgos revisables mediante salidas estructuradas, puertas de validación y ejecución controlada.

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Basta recorrer cualquier gran conferencia de ciberseguridad para oír hablar de la promesa de las plataformas autónomas impulsadas por IA. Pero las pruebas basadas solo en IA no escalan. Un programa de AppSec resiliente requiere un stack escalonado y atento a los costes que combine escáneres tradicionales rápidos, revisiones semánticas privadas y una orquestación selectiva de modelos de frontera.

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Análisis técnico de CVE-2026-42208, una vulnerabilidad crítica de inyección SQL sin autenticación (CVSS 9.3) en la API del proxy de LiteLLM. Una parametrización incorrecta del token Bearer dentro de consultas SQL sin procesar, usadas para combinaciones complejas de varias tablas, permite ataques ciegos de temporización basados en condiciones booleanas, lo que posibilita que atacantes sin autenticación exfiltren datos sensibles de la base de datos, incluidas claves de API virtuales, información de usuarios y registros de gasto de LLM.

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Comparamos PentestGPT, PentAGI, HexStrike AI, Strix, CAI, Nebula, NeuroSploit, Deadend CLI y RedAmon: características clave de cada agente de pentesting con IA, estrellas de GitHub y licencias.

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El AI Pentest Engine de Ostorlab descubrió de forma sistemática una vulnerabilidad crítica de Broken Function-Level Authorization (BFLA) en un endpoint WebSocket de GraphQL, que permitía el acceso sin autenticación a un servicio de traducción en tiempo real. Este caso práctico detalla el proceso paso a paso de la IA, desde el descubrimiento hasta la prueba de concepto.

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El análisis metódico supera al fuzzing a ciegas: el motor de IA de Ostorlab descubre una debilidad de restablecimiento de contraseña entre versiones y logra tomar el control de una cuenta sin acceso al correo electrónico.

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El motor de IA de Ostorlab, basado en el razonamiento, supera los límites de las reglas y detecta vulnerabilidades desconocidas y difíciles de encontrar, como evasiones de Safe Browsing en WebView, inyecciones SQL mediante proyecciones, exfiltración de claves con WebCrypto y fallos en el orden de verificación de JWT, y ofrece una cobertura de seguridad más profunda, más inteligente y complementaria.

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Este artículo muestra el proceso con el que el AI Pentest Engine de Ostorlab analiza una aplicación Android en busca de vulnerabilidades de redirección de intents. Siga el recorrido del motor, desde el análisis estático y los primeros hallazgos hasta una rigurosa validación dinámica, y compruebe su capacidad no solo para identificar posibles amenazas, sino también para descartar meticulosamente los falsos positivos.

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Este artículo presenta un análisis práctico y exhaustivo, y la explotación en un caso real, de una cuenta de servicio de GCP incrustada en el código, con acceso excesivo a Pub/Sub, descubierta en una aplicación móvil de HackerOne. Detalla cómo el motor de pentesting con IA de Ostorlab automatizó el ciclo completo, desde la autenticación y la enumeración de permisos hasta la inyección e interceptación de mensajes de extremo a extremo, lo que permitió la corrección en cuatro días.

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Este artículo presenta un análisis práctico y detallado, junto con una prueba de concepto, de la explotación de una vulnerabilidad XXE fuera de banda (OOB), CVE-2021-29620, en Report Portal. Describe cómo se utilizó el motor de pentesting con IA de Ostorlab para automatizar el ciclo completo.