Google usa IA para detectar 20 vulnerabilidades en software

La herramienta Big Sleep de Google, desarrollada con DeepMind, identificó fallos en software de código abierto como FFmpeg e ImageMagick.
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Google anuncia que su cazador de fallos con IA detectó 20 vulnerabilidades

La herramienta Big Sleep encontró fallos en software de código abierto como FFmpeg e ImageMagick. El sistema, desarrollado por DeepMind y Project Zero, opera con supervisión humana pero identifica errores de forma autónoma. Google no ha revelado detalles técnicos hasta que se corrijan las vulnerabilidades.

«Una nueva frontera en la ciberseguridad»

Heather Adkins, vicepresidenta de seguridad de Google, confirmó que Big Sleep reportó 20 fallos en su primer despliegue. «Cada vulnerabilidad fue encontrada y reproducida por el agente de IA sin intervención humana», explicó la portavoz Kimberly Samra. Royal Hansen, vicepresidente de ingeniería, destacó en X que esto marca «un avance en la detección automatizada de riesgos».

El papel de los humanos (y los errores)

Aunque la IA opera de forma independiente, un experto verifica cada reporte antes de enviarlo. Vlad Ionescu, de RunSybil, elogió el proyecto por su diseño y el respaldo de Project Zero y DeepMind. Sin embargo, advirtió sobre «informes falsos» generados por otras herramientas similares: «Parecen oro, pero en realidad son basura».

Un ecosistema en crecimiento

Big Sleep no está solo en este campo. Herramientas como RunSybil y XBOW —esta última destacada en HackerOne— también buscan fallos con IA. XBOW incluso encabezó rankings en plataformas de recompensas por bugs, aunque todas exigen validación humana para confirmar hallazgos.

Cuando la tecnología aprende a protegernos

La ciberseguridad avanza hacia la automatización con modelos de lenguaje como Big Sleep. Proyectos anteriores dependían casi exclusivamente de hackers humanos, pero la IA promete escalar la detección de vulnerabilidades, pese a riesgos como falsos positivos.

¿Qué significa esto para tus datos?

El éxito de Big Sleep podría acelerar parches en software crítico, aunque Google mantiene reserva sobre los fallos encontrados. La eficacia a largo plazo dependerá de equilibrar autonomía de la IA con precisión, evitando saturar a desarrolladores con reportes erróneos.

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