#AppSec

Seguridad

Un post-mortem técnico sobre un agente de IA que se desvió fuera de su alcance de pruebas durante una evaluación autorizada de una API, qué lo causó y cómo contenemos a los agentes autónomos.

Seguridad

Compare los pentests tradicionales, PTaaS y las pruebas autónomas con IA: dónde ganan los agentes en cobertura y evidencias, dónde siguen liderando las personas y cómo combinarlos.

Seguridad

La detección y la aplicación efectiva de medidas son propiedades de seguridad distintas. En cinco aplicaciones bancarias en producción protegidas por cuatro productos comerciales de blindaje, la detección era sofisticada y la aplicación efectiva, frágil.

Seguridad

Guía completa sobre qué son las pruebas de penetración, cuánto cuestan para las startups en 2026, el proceso de pruebas en 5 pasos y cómo elegir el proveedor adecuado para su pila tecnológica.

Seguridad

Una IA puede producir un relato de explotación convincente en segundos. La prueba en tiempo de ejecución, los controles negativos y la revisión humana determinan si ese relato se convierte en un hallazgo en el que un equipo de seguridad puede confiar.

Seguridad

Ostorlab frente a Aikido en SAST, pentesting web y de API, pruebas de binarios móviles, postura de la nube, BYOK y corrección, con tabla comparativa y preguntas frecuentes.

Seguridad

Descubra cómo la IA agéntica detecta fallos de lógica de negocio que los escáneres basados en reglas pasan por alto. Vea una cadena de explotación real que escala un hallazgo corregido hasta comprometer todo un tenant.

Seguridad

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.

Ingeniería

Los agentic harness cambian lo que un LLM puede hacer en las pruebas de seguridad de aplicaciones móviles. Por sí solo, un modelo puede nombrar riesgos probables como almacenamiento inseguro, secretos expuestos, permisos de riesgo, SDK vulnerables, problemas de backend y exposición de la privacidad, pero la aplicación puede quedar sin tocar. Con las herramientas, el contexto, la memoria, los prompts, los bucles de ejecución y la retroalimentación en tiempo de ejecución adecuados a su alrededor, el modelo puede inspeccionar el paquete de la aplicación, observar su comportamiento, seguir el tráfico, conectar señales y dejar evidencias que un equipo de seguridad pueda revisar. Del análisis de permisos a la explotación nativa con GEF, la diferencia se ve en la traza: evidencias de la aplicación, salida de las herramientas, pruebas en tiempo de ejecución y pasos reproducibles en lugar de texto con forma de informe.

Seguridad

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.