Telefónica Defines the Future of Autonomous Networks

Telefónica is spearheading a fundamental shift in telecommunications infrastructure by transitioning toward autonomous, AI-driven networks. This strategic evolution moves beyond traditional manual management, aiming to build a self-optimizing, self-healing, and self-configured network architecture. By embedding artificial intelligence and advanced automation into the core of their operations, the company intends to meet the mounting complexities and capacity demands introduced by 5G and future connectivity standards.

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The core of this strategy revolves around the deployment of zero-touch provisioning and closed-loop automation. These systems allow the network to monitor performance metrics in real-time and execute configuration changes automatically without human intervention. By reducing the reliance on manual labor for routine maintenance and scaling, Telefónica significantly lowers operational expenditure while simultaneously decreasing the probability of human error. This transformation is particularly vital for managing the dense, high-bandwidth traffic environments that characterize modern digital consumption patterns.

For the technically oriented stakeholder, this shift represents a departure from static network design toward a dynamic, software-defined ecosystem. The integration of predictive analytics enables the infrastructure to anticipate congestion points or hardware failures before they impact the end user, ensuring a higher quality of service and greater reliability. Furthermore, this approach provides the agility required to support diverse network slicing use cases, allowing the provider to allocate resources dynamically based on the specific latency and throughput requirements of different applications, such as industrial IoT, autonomous vehicles, or immersive streaming.

Ultimately, Telefónica’s focus on autonomous networking is a pragmatic response to the sheer scale of global connectivity. As networks become increasingly software-centric, the complexity of managing these systems manually becomes unsustainable. By codifying operational expertise into intelligent algorithms, the company is positioning its infrastructure to scale efficiently. This move not only optimizes internal efficiency but also creates a more resilient foundation for future technological innovations, ensuring the network can adapt to evolving connectivity demands with minimal latency in decision-making and deployment. This transition underscores a broader industry consensus that future-proofing telecommunications requires shifting the burden of network management from human operators to sophisticated, machine-learning-informed orchestration platforms.

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Fuente Original: telefonica.com

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Fire Ant expande su espionaje hacia Cisco

El grupo de ciberespionaje conocido como Fire Ant ha intensificado sus operaciones maliciosas, diversificando su arsenal para incluir ahora routers Cisco IOS XR, servidores TACACS y hosts de gestión basados en Linux. Históricamente centrados en vulnerar hipervisores VMware, este actor vinculado a China ha demostrado una capacidad técnica avanzada al mover su foco hacia los componentes críticos que estructuran las redes de alta prioridad, buscando no solo la persistencia, sino también el control total sobre el tráfico y la autenticación de los sistemas comprometidos.

La investigación realizada por la firma de respuesta a incidentes Sygnia revela una metodología sofisticada diseñada para el robo de credenciales y la manipulación de registros de seguridad. Al infiltrarse en los routers de infraestructura y en los sistemas de control de acceso TACACS, los atacantes logran cegar los mecanismos de monitoreo, lo que les permite operar dentro de la red durante periodos prolongados sin levantar sospechas. Esta estrategia de sigilo es particularmente preocupante, ya que compromete la integridad de la autenticación de toda la arquitectura de red afectada, otorgando a Fire Ant la capacidad de extraer información sensible de manera persistente.

Para un público técnico, este hallazgo es un recordatorio crítico sobre la importancia de securizar no solo las aplicaciones finales, sino los dispositivos de red que actúan como columna vertebral de la infraestructura. La capacidad del grupo para saltar de la virtualización a la capa de enrutamiento subyacente indica un conocimiento profundo del despliegue de redes corporativas. El uso de malware diseñado específicamente para manipular el registro de eventos y los flujos de autenticación pone en evidencia que los atacantes buscan convertir los sistemas de seguridad en herramientas a su favor, eliminando las pistas necesarias para la detección forense.

Este cambio en el modus operandi subraya una tendencia creciente en el espionaje estatal, donde el objetivo principal es la invisibilidad dentro de las redes troncales. La interrupción de las capacidades de registro y la focalización en los nodos de autenticación centralizados sugieren una campaña a largo plazo orientada a la inteligencia estratégica. Las organizaciones que operan con equipos Cisco y protocolos TACACS deben auditar sus configuraciones de acceso y reforzar la monitorización de integridad en los dispositivos de red para detectar posibles anomalías que indiquen una presencia no autorizada similar a la documentada en este incidente.

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Fuente Original: thehackernews.com

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OpenAI introduce un modelo de pago por resultados

OpenAI ha comenzado a implementar un esquema de precios basado en resultados para algunos de sus clientes empresariales más grandes, marcando un cambio significativo en la forma en que se monetiza la inteligencia artificial. En lugar de cobrar exclusivamente por el consumo de tokens o la capacidad de cómputo utilizada, este nuevo enfoque permite que las organizaciones paguen únicamente cuando el sistema completa con éxito una tarea específica. Un ejemplo de este modelo es la automatización de procesos de atención al cliente, donde la facturación solo se activa cuando la IA logra gestionar el problema de principio a fin sin intervención humana.

Este movimiento es particularmente relevante para el mercado empresarial, donde la incertidumbre sobre la precisión y la utilidad de las respuestas de los modelos de lenguaje ha sido una barrera para la adopción masiva. Al vincular el costo directamente con la eficacia operativa, OpenAI traslada parte del riesgo técnico hacia su propio balance. Para los clientes, esto transforma la inversión en IA de un gasto operativo variable y potencialmente ineficiente en un activo directamente ligado a los resultados de negocio y al ahorro de costos en procesos manuales.

Por ahora, esta modalidad de precios no es una oferta pública ni generalizada, sino un programa selectivo destinado a cuentas estratégicas de alto nivel. La estrategia parece diseñada para fomentar la adopción de agentes de IA autónomos, que no solo generan texto, sino que realizan acciones concretas. Para un entorno técnico, esto sugiere un cambio hacia una economía de resultados donde la latencia, la calidad del razonamiento y la tasa de éxito de los modelos cobran más valor que el mero volumen de texto procesado. Es un paso adelante hacia una infraestructura de IA más madura, orientada a la utilidad práctica en entornos de producción donde la fiabilidad es tan crítica como la capacidad de procesamiento.

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Fuente Original: thenextweb.com

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La IA eleva el riesgo cibernético financiero

El Consejo de Estabilidad Financiera (FSB, por sus siglas en inglés) ha emitido una advertencia crítica dirigida a los ministros de finanzas del G20, señalando que la integración de la inteligencia artificial en las estrategias de ataque cibernético representa actualmente el riesgo más apremiante para la integridad del sistema financiero global. Andrew Bailey, al frente de este organismo, ha enfatizado que la amenaza no es meramente técnica, sino profundamente económica, debido a la capacidad de los actores malintencionados para escalar sus tácticas a una velocidad y sofisticación sin precedentes.

La preocupación central del FSB radica en cómo la automatización y la potencia de procesamiento de la IA están reconfigurando el panorama de amenazas. A diferencia de las tácticas tradicionales, los ataques potenciados por algoritmos pueden identificar vulnerabilidades en infraestructuras críticas con mayor precisión y ejecutar campañas de desinformación o fraude a una escala masiva. Para los profesionales del sector tecnológico y financiero, esto implica un cambio de paradigma en la defensa de los sistemas: la velocidad de respuesta de las medidas de seguridad actuales corre el riesgo de volverse obsoleta frente a la agilidad de los sistemas ofensivos basados en aprendizaje automático.

Este informe subraya que la dependencia creciente de modelos de IA en el sector bancario, aunque ofrece eficiencias operativas y mejoras en el análisis predictivo, introduce a su vez nuevas capas de riesgo sistémico. Si un ataque exitoso logra comprometer algoritmos financieros clave, las consecuencias podrían propagarse a través de mercados interconectados, desencadenando una inestabilidad difícil de contener. La advertencia es un llamado a elevar los estándares de ciberseguridad y a implementar marcos regulatorios que permitan una vigilancia constante de la infraestructura digital.

En última instancia, el análisis del FSB sugiere que el sector financiero no solo debe proteger sus perímetros digitales, sino también auditar rigurosamente la resiliencia de los modelos de inteligencia artificial que ya forman parte de su operativa diaria. La colaboración entre las autoridades reguladoras y los desarrolladores de tecnología se vuelve indispensable para garantizar que el progreso tecnológico no se traduzca en una fragilidad estructural que comprometa la confianza en los mercados globales. La advertencia es clara: la ventaja tecnológica que la IA proporciona a los atacantes obliga a un esfuerzo coordinado de defensa que priorice la seguridad sobre la velocidad de adopción tecnológica.

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Fuente Original: thenextweb.com

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IA Rastrea Linux El Precio del Acceso

El mundo de la inteligencia artificial (IA) está cobrando un precio inesperado en la infraestructura de TI del mundo real, y la Linux Foundation es un claro ejemplo. Según el director de infraestructura de TI de la organización, los recursos de CPU se están dedicando masivamente a "renderizar commits para scrapers" de IA, superando incluso el uso legítimo. Se estima que 14 núcleos de CPU están constantemente ocupados en esta tarea en múltiples nodos.

El problema radica en cómo las IA acceden a datos para su entrenamiento. El reposit orio de código de Linux, con su vasta historia de commits, se considera una mina de oro para obtener datos libres de sesgos de IA. Sin embargo, las herramientas de IA están siendo utilizadas de manera ineficiente y perjudicial. En lugar de acceder a los datos de forma selectiva, los "scrapers" de IA generan miles de millones de URLs válidas para extraer información repetitiva, consumiendo recursos de manera desproporcionada.

Inicialmente, se intentó bloquear a estos bots por su identificador (user-agent) o por su dirección IP. Sin embargo, las IA se volvieron más sofisticadas, ocultando su identidad y distribuyendo su tráfico a través de millones de IPs residenciales o móviles, haciendo casi imposible su detección y bloqueo. Esta táctica, descrita como un enjambre de langostas, sobrecarga los sistemas y los obliga a reiniciarse, permitiendo que los scrapers continúen su labor en otros objetivos. Actualmente, el 33% de los 6 millones de solicitudes diarias a git.ke rnel.org logran pasar las medidas de seguridad, lo que representa un tráfico masivo de scrapers frente a solo un 2% de solicitudes legítimas. Como consecuencia, la Linux Foundation se ve obligada a deshabilitar funcionalidades y aumentar las barreras para el acceso anónimo, una medida que lamentan pero consideran necesaria para la supervivencia de su infraestructura, aunque prometen mantener la disponibilidad de los datos para quienes los soliciten formalmente.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/08/30/2235224/ais-creepy-crawlers-criticized-by-linux-foundations-it-infrastructure-director?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Kyndryl and Google Cloud Deploy Agentic AI

Kyndryl and Google Cloud have announced a strategic partnership to modernize the operational framework of Incore Bank through the deployment of agentic artificial intelligence. This collaboration centers on utilizing Google Cloud’s advanced AI infrastructure, managed and integrated by Kyndryl’s technical services, to automate complex financial processes. By shifting from traditional, task-specific automation to agentic AI, Incore Bank aims to empower autonomous systems that can reason, plan, and execute multi-step workflows with minimal human intervention.

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The technical core of this initiative involves leveraging Google’s Vertex AI platform alongside Kyndryl’s expertise in data management and cloud architecture. The goal is to move beyond static chatbots or simple robotic process automation toward intelligent agents capable of navigating multifaceted financial environments. These agents will be tasked with identifying operational bottlenecks and resolving them in real-time, which is expected to drastically increase the efficiency of the bank’s internal data processing and client service delivery. By integrating generative AI capabilities into core banking systems, the initiative seeks to solve the common issue of data silos that typically hinder AI adoption in legacy financial institutions.

For the technical community, this move is significant because it highlights the transition toward agentic workflows in highly regulated sectors. Financial institutions are often hesitant to adopt autonomous systems due to security and compliance requirements. By combining Kyndryl’s focus on enterprise-grade reliability and security with Google Cloud’s state-of-the-art machine learning models, the project serves as a blueprint for how complex organizations can integrate AI agents without compromising their regulatory obligations. This implementation effectively demonstrates that agentic AI is moving past the experimental phase and into practical, mission-critical infrastructure.

Ultimately, this partnership underscores a shift in how enterprises view infrastructure services. Kyndryl is positioning itself as a vital orchestrator of cloud-based AI, rather than just an infrastructure provider. As Incore Bank begins to scale these agentic workflows, the resulting insights will likely inform how other mid-to-large-scale financial firms approach the integration of autonomous agents into their existing tech stacks, focusing on measurable productivity gains and improved systemic responsiveness.

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Fuente Original: Kyndryl

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