Meituan IA Gigante Entrenada con Chips Chinos

La empresa tecnológica china Meituan ha anunciado un hito significativo en el desarrollo de inteligencia artificial con su nuevo modelo, LongCat-2.0. Este modelo, con la asombrosa cifra de 1.6 billones de parámetros, se destaca no solo por su tamaño, sino fundamentalmente por el tipo de hardware en el que fue entrenado. Meituan afirma que LongCat-2.0 es el primer modelo de su escala en ser entrenado y ejecutado completamente en chips desarrollados en China.

Este logro tiene una gran relevancia estratégica, especialmente en el contexto de las restricciones de exportación de tecnología impuestas por Estados Unidos. Al entrenar un modelo tan avanzado en silicona nacional, Meituan está demostrando la capacidad de China para desarrollar y operar infraestructura de IA de vanguardia sin depender de componentes extranjeros. La compañía asegura que el rendimiento de LongCat-2.0 es comparable al de modelos de referencia como Gemini 3.1 Pro de Google, lo que subraya la seriedad de sus avances.

El aspecto crucial de esta declaración reside en el término 'end-to-end'. Si bien muchos modelos chinos ya realizan inferencias (la tarea de responder consultas) con hardware nacional, el pre-entrenamiento es el proceso computacionalmente más exigente. La afirmación de Meituan de haber completado ambos, pre-entrenamiento e inferencia, sobre un clúster de 50,000 chips domésticos, aborda directamente el desafío de crear modelos de IA a gran escala sin acceso a los chips más avanzados de Nvidia. La empresa ha optado por hacer público el modelo (open-source), permitiendo a la comunidad revisar su funcionamiento y verificar sus capacidades.

La decisión de Meituan, una compañía más conocida por sus servicios de entrega, de incursionar tan profundamente en la IA de vanguardia, refleja una tendencia en los gigantes tecnológicos chinos de considerar la IA como infraestructura central. El desarrollo de modelos potentes y su entrenamiento en hardware nacional no solo les otorga mayor independencia y seguridad en el suministro, sino que también les permite optimizar operaciones clave como la logística, la previsión de la demanda y el servicio al cliente. La validación independiente provendrá de la comunidad de código abierto, que podrá someter a LongCat-2.0 a pruebas rigurosas.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/chinas-meituan-says-its-new-ai-model-was-trained-on-domestic-chips

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American Airlines Flight Aborts Takeoff Amid Runway Scare

An American Airlines flight at Miami International Airport experienced a dramatic aborted takeoff recently. The flight, bound for London, was accelerating down the runway when the pilots made the crucial decision to abort. This swift action was prompted by the unexpected appearance of a business jet on the same active runway.

The incident unfolded during the early hours of the morning. As the Boeing 777 prepared for its transatlantic journey, air traffic control reportedly cleared the American Airlines aircraft for takeoff. However, shortly after the engines spooled up, the crew spotted the smaller aircraft encroaching on their path. Safety protocols dictate an immediate abort in such hazardous situations, and the pilots executed this procedure flawlessly, bringing the large jet to a safe halt.

Following the aborted takeoff, the American Airlines flight was able to return to the gate for a full inspection and to allow passengers to disembark. Thankfully, no injuries were reported among the passengers or crew. Investigations into how the business jet entered the active runway without clearance are now underway. This event highlights the critical importance of communication and adherence to safety procedures in aviation to prevent potential runway incursions.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMioAFBVV95cUxQZ0lPbmRNY0lUYkZKUkRRMTdtWUJDNjhmVHZkN0FDbFVRaTVKWVVTTW1FbWs2RHE1MFJBSlVCTkg5OWlKNFJlbkVTVXE2Mzh3Wm5JM0VSYUJPVjdtRXRRMTFIaUlOTmh5d2YwSWMwX1pOWC0xSlpWcWoxeEhmcnRRaHZZc1B2UU1id1lSN0ZYRHI3cEpYSXdsMTVTbjFvTmk3?oc=5

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Vulnerabilidades AI Linux y Malware Informate Ya

En un mundo donde la inteligencia artificial (IA) se está volviendo una herramienta clave para la ciberseguridad, también presenta nuevas y complejas amenazas. Este artículo nos adentra en cómo la IA, aunque ayuda a descubrir vulnerabilidades, también puede ser utilizada por actores maliciosos para crear nuevos tipos de ataques.

Se destaca la creciente importancia de la IA en la identificación de fallos en el código, pero es crucial entender que esta misma tecnología puede ser aprovechada para crear malware más sofisticado y difíciles de detectar. El resumen explora l as implicaciones de esta dualidad, donde las mismas herramientas que protegen pueden ser usadas para atacar.

Además de la IA, se abordan otras amenazas de seguridad relevantes. Se mencionan las vulnerabilidades encontradas en el kernel de Linux, un componente fundamental de muchos sistemas operativos, lo que subraya la necesidad de parches y actualizaciones constantes. También se señalan los engaños de malware con IA, que buscan evadir las defensas tradicionales mediante tácticas innovadoras. Otros puntos clave incluyen la persistencia de las puertas traseras (backdoors) utilizadas por grupos como Turla, y la continua amenaza de los 'infostealers', malware diseñado para robar información sensible de los usuarios.

El artículo, aunque centrado en un resumen semanal de noticias de seguridad, subraya la importancia de mantenerse informado y proactivo. La protección contra estas amenazas emergentes requiere una estrategia multifacética que incluya la comprensión de cómo la IA está transformando el panorama de la ciberseguridad, así como la atención a las vulnerabilidades conocidas y las tácticas de los actores maliciosos. La prevención y la rápida respuesta son esenciales para mitigar los riesgos.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/06/weekly-recap-linux-kernel-flaws-ai.html

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Meituan Lanza LongCat-20 Modelo IA de Codigo Abierto

La compañía china Meituan ha revolucionado el panorama de la inteligencia artificial al lanzar LongCat-2.0, un modelo de código abierto con 1.6 billones de parámetros que ha estado liderando silenciosamente las clasificaciones globales de desarrolladores en OpenRouter bajo el nombre anónimo "Owl Alpha". Lo más destacado es que este modelo fue entrenado completamente utilizando chips chinos, demostrando que es posible desarrollar IA de vanguardia sin depender de las tradicionales GPU Nvidia estadounidenses.

LongCat-2.0 se presenta como un sistema de Mezcla de Expertos (MoE) especializado en ingeniería de software autónoma, con una ventana de contexto nativa de 1 millón de tokens. El modelo está disponible bajo la permisiva licencia MIT, lo que permite a las empresas modificarlo e integrarlo libremente en sus aplicaciones comerciales sin restricciones. Meituan ofrece precios altamente competitivos: durante una promoción limitada, los costos son de $0.30 por millón de tokens de entrada y $1.20 por millón de tokens de salida, situándose entre los modelos más económicos del mercado global.

El aspecto técnico más innovador es la arquitectura LongCat Sparse Attention (LSA), que permite manejar contextos masivos sin cuellos de botella. De sus 1.6 billones de parámetros totales, el modelo activa solo entre 33 y 56 mil millones por token, optimizando radicalmente el uso computacional. Esta eficiencia se logra mediante tres vectores: indexación consciente de streaming, indexación entre capas y indexación jerárquica. Además, incorpora un módulo de N-gram Embedding que añade 135 mil millones de parámetros para capturar relaciones locales de tokens.

En términos de rendimiento, LongCat-2.0 destaca especialmente en tareas de programación autónoma, superando a GPT-5.5 de OpenAI en el exigente benchmark SWE-bench Pro con una puntuación de 59.5 frente a 58.6. También registra 70.8 en Terminal-Bench 2.1 y 77.3 en SWE-bench Multilingual. Esta capacidad se debe a su arquitectura de post-entrenamiento MOPD (Multi-Teacher Optimization via Mixture of Specialized Experts), que segrega el entrenamiento en tres grupos especializados: Expertos Agentes para ejecución estructurada, Expertos de Razonamiento para lógica compleja y Expertos de Interacción para alineación humana y seguridad.

El modelo comercial incluye un innovador sistema de "Token Packs" vendidos en ventas flash cuatro veces al día, además del típico pago por uso. Lo revolucionario es que todos los hits de caché de contexto se procesan completamente gratis, eliminando los costos recurrentes cuando los agentes de IA revisan repetidamente los mismos repositorios de código. Esta estrategia hace viable económicamente mantener sesiones extensas de desarrollo autónomo que anteriormente resultaban prohibitivamente costosas.

El lanzamiento cobra especial relevancia en el contexto geopolítico actual, donde el gobierno estadounidense ha presionado a OpenAI y Anthropic para restringir el acceso a sus modelos más avanzados. Mientras Occidente cierra el acceso a sus sistemas propietarios, China abre sus alternativas de código abierto, creando una ventana operativa para desarrolladores globales que buscan herramientas potentes y accesibles. El hecho de que LongCat-2.0 fuera entrenado enteramente en más de 50,000 circuitos integrados de aplicación específica (ASICs) chinos señala un cambio estructural profundo que amenaza el dominio histórico de Nvidia en el entrenamiento de modelos fronterizos.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/meituan-open-sources-longcat-2-0-the-1-6t-near-frontier-agentic-coding-model-thats-been-leading-openrouter-trained-entirely-on-chinese-chips

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DeepSeeks DSpark Framework Accelerates LLM Inference Dramatically

Chinese AI company DeepSeek has released DSpark, an open-source framework that promises to revolutionise how quickly large language models generate responses. This MIT-licensed system can accelerate inference speeds by up to 85% without altering the underlying model's output quality, marking another significant contribution to the global AI development landscape.

The core innovation behind DSpark lies in its approach to speculative decoding. Rather than generating text one token at a time like traditional chatbots, DSpark employs a 'scout' mechanism that runs ahead, predicting likely text paths. The main model then efficiently verifies which predictions are accurate. When predictions prove reliable, the system moves considerably faster; when they're weak, DSpark avoids wasting computational resources checking them.

DeepSeek has applied this technology to its DeepSeek-V4 models, achieving remarkable results. In production testing, DSpark improved throughput by 51-52% for different V4 variants. More impressively, individual users experienced generation speed increases of 60-85% for V4-Flash and 57-78% for V4-Pro compared to the previous baseline. Under specific conditions, aggregate throughput increases reached 661% and 406%, though these figures reflect system capacity under strict performance targets.

What distinguishes DSpark from earlier speculative decoding methods is its two-pronged approach. First, it uses semi-autoregressive generation, combining parallel processing speed with sequential awareness to maintain coherence. Second, it implements confidence-scheduled verification, dynamically adjusting how many draft tokens to verify based on both model confidence and current server load—much like a chef prioritising quality checks based on kitchen demands.

Crucially, DSpark isn't limited to DeepSeek's own models. The company tested it successfully on Alibaba's Qwen and Google's Gemma models, demonstrating improvements of 16-31% in accepted token length across various benchmarks. DeepSeek released the complete framework including technical papers, model checkpoints and DeepSpec—a codebase for training and evaluating speculative decoding systems—all under the permissive MIT licence.

For enterprises, this release offers significant opportunities, particularly for those running open-weight models. Companies controlling their own model weights and serving infrastructure can train DSpark-style draft modules for their specific models and workloads. The framework proves especially valuable for structured tasks like coding assistance, data analysis and workflow automation, where outputs follow more predictable patterns. However, implementation requires substantial resources—the default setup can demand approximately 38TB of storage and multi-GPU infrastructure, making it more suitable for AI labs and sophisticated enterprise teams than ordinary developers.

Early community testing validates DeepSeek's claims. Developer Rafael Caricio reported benchmark speeds of approximately 60 tokens per second with DSpark, representing a 1.5x improvement over the previous MTP-1 method and 2.3x over non-speculative decoding. However, real-world performance can degrade in multi-turn conversations as context grows, highlighting that DSpark's effectiveness depends on token predictability and drafter-model alignment.

The release underscores an important shift in AI development: the next wave of performance gains won't come solely from larger models, but from smarter ways to run existing ones. DSpark demonstrates that substantial inference efficiency improvements remain achievable without changing model architecture, offering lower latency for users, higher throughput for providers and better economics for teams serving open models at scale. For the AI industry, this means inference optimisation is becoming as critical a battleground as model quality and context length.

Fuente Original: https://venturebeat.com/orchestration/deepseek-open-sources-dspark-a-new-framework-to-speed-up-llm-inference-by-up-to-85

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Corea del Sur Inversion Gigante en IA y Chips

Corea del Sur ha dado un paso audaz hacia el futuro tecnológico al lanzar el proyecto más ambicioso de su historia en el ámbito de los semiconductores e inteligencia artificial. Con una inversión masiva de 576 mil millones de dólares, el país asiático busca consolidar su liderazgo en industrias clave para la próxima década.

Esta iniciativa estratégica, anunciada por el gobierno surcoreano, tiene como objetivo principal fortalecer la cadena de suministro nacional de chips, un componente esencial para prácticamente todas las tecnologías modernas, desde teléfonos inteligentes hasta sistemas de defensa. Además, pone un énfasis considerable en el desarrollo y la aplicación de la inteligencia artificial, un campo que promete revolucionar múltiples sectores y se considera el motor de la próxima revolución industrial.

El plan abarca diversos frentes, incluyendo la investigación y desarrollo de nuevas generaciones de chips, la formación de talento especializado en IA y semiconductores, y la creación de un ecosistema robusto que fomente la innovación y la colaboración entre empresas, universidades y centros de investigación. Se espera que esta inversión no solo impulse el crecimiento económico de Corea del Sur, sino que también le permita afrontar los desafíos de la competencia global y asegurar su relevancia en el panorama tecnológico mundial. El gobierno ha manifestado su compromiso de apoyar activamente a las empresas locales, desde grandes conglomerados hasta startups, para que puedan competir y prosperar en estos mercados de alta tecnología. El objetivo es claro: posicionar a Corea del Sur a la vanguardia de la innovación tecnológica, asegurando un futuro próspero y competitivo.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMi6gFBVV95cUxQVEdQcjFVRVlhYzJhdnVtVUhyc3YtRjY2dU54NG1GakdZRjBYelIyRUFEVDVGRnQzMjhsODRLQXF2YTF5QkpZTUxnMFByUmhpa0ZoTjF3OUdiRi1PSEI2dHJMVWZVNjdKMnh3MmJ4eFZqclNyZUZ0VTNYQldYTTdmem1qeXNhb3I5OEVLNFlFeklscUZQY3BJdFVpekRoRTJwMmJLVlJmbU5BWFZBRXoyVE9Ueld0Sk00WXlKSUhRWWYtWi0xVkJqeDhKNFFreDBSRldkTWhnSEZoNGs5cjc3YklMZUp0Zi1pVlE?oc=5

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AI Self-Improvement 200M Seed for Mirendils Breakthrough

In a significant development shaking up the artificial intelligence landscape, Mirendil, a startup founded by former Anthropic researchers, has successfully raised a staggering $200 million in seed funding. This substantial investment, which values the company at $1 billion, is earmarked for developing a self-improving AI platform. The core mission of Mirendil is to democratise access to the advanced AI research and development capabilities that have historically been exclusive to major AI labs.

The founders, Behnam Neyshabur and Harsh Mehta, who previously contributed to key projects at Google and Anthropic, observed a critical trend: leading AI organisations leverage AI to accelerate their own AI development, a process often kept in-house and protected. Mirendil aims to disrupt this by offering a platform that can automate the AI research process itself. This includes tasks like designing experiments, optimising model parameters, evaluating performance, and managing subsequent training cycles. The vision is to empower organisations, such as university biology labs, to build sophisticated AI models for specific problems, like drug discovery, without needing extensive in-house machine learning expertise.

This venture is built on the concept of recursive self-improvement, a powerful but also debated area of AI development. While some, including Anthropic, have expressed concerns about the potential risks of AI autonomously improving itself, Mirendil's founders view it as the most efficient route to scientific advancement, asserting that it can be managed and supervised. The substantial seed funding, co-led by Andreessen Horowitz and Kleiner Perkins with participation from Nvidia, underscores the market's appetite for independent AI development tools. Mirendil's ambitious goal is to provide the underlying 'engine' for AI research, enabling a wider ecosystem of innovation beyond the confines of a few dominant players. The success of this ambitious undertaking hinges on whether Mirendil can indeed deliver on its promise to automate AI research at an unprecedented pace.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/mirendil-200m-seed-ai-research

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IA China Desafia a EEUU en Ciberseguridad Nuevos Riesgos

La inteligencia artificial china está alcanzando niveles de rendimiento comparables a los de modelos de vanguardia de empresas estadounidenses como Anthropic, especialmente en el ámbito de la ciberseguridad. Un nuevo modelo de Zhipu AI, conocido como GLM-5.2, ha demostrado ser capaz de igualar o incluso superar a modelos como Claude Opus 4.8 de Anthropic en la detección de fallos de seguridad. Este avance significativo marca un punto de inflexión en la carrera tecnológica global, generando preocupación en Estados Unidos respecto a sus políticas de IA.

Lo que agrava la situación es que GLM-5.2 es un modelo de 'peso abierto' (open-weight), lo que significa que cualquiera puede descargarlo, modificarlo y ejecutarlo sin supervisión. Si bien esto democratiza el acceso a la tecnología, también presenta un riesgo considerable, ya que puede ser utilizado por actores malintencionados para operar de forma encubierta. De hecho, GLM-5.2 se ha posicionado entre los modelos de IA más utilizados según datos de OpenRouter, una plataforma que da acceso a cientos de modelos.

Este desarrollo está provocando un debate intenso en Estados Unidos sobre la efectividad de sus restricciones. Expertos señalan que prohibir el acceso a modelos estadounidenses mientras se permite a China acceder a la tecnología de chips necesaria para desarrollar sus propias IA podría ser contraproducente. La capacidad de la IA china para competir en ciberseguridad, sumada a la tendencia de las empresas a buscar alternativas de IA más económicas, podría alterar el equilibrio de poder en la industria tecnológica y debilitar la posición de Estados Unidos en la seguridad cibernética global.

Fuente Original: https://slashdot.org/story/26/06/28/1922225/chinas-ai-matches-anthropic-in-cybersecurity-causing-worry-over-us-restrictions?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Paquetes npm y Go Secuestrados Despliegan Malware

Una sofisticada campaña de ciberataque ha comprometido paquetes populares de npm y Go para distribuir un infostealer escrito en Python, aprovechando las tareas de Visual Studio Code como mecanismo de despliegue. Este incidente representa una evolución preocupante en las tácticas de supply chain attacks, donde los atacantes explotan la confianza de los desarrolladores en repositorios de código abierto ampliamente utilizados.

Los ciberdelincuentes lograron secuestrar paquetes legítimos en los ecosistemas de npm y Go, insertando código malicioso que se activa mediante las tareas automatizadas de VS Code. Esta técnica es particularmente insidiosa porque muchos desarrolladores confían en estas tareas para automatizar flujos de trabajo comunes, sin sospechar que podrían servir como vector de ataque. El malware desplegado es un infostealer en Python diseñado para robar credenciales, tokens de acceso y otra información sensible de los sistemas comprometidos.

La inteligencia artificial ha surgido como una herramienta poderosa en el ámbito de la ciberseguridad, tanto para defensores como para atacantes. Los modelos de IA pueden identificar vulnerabilidades en el software con una velocidad y precisión sin precedentes, lo que plantea nuevos desafíos para las organizaciones. Para protegerse efectivamente contra vulnerabilidades descubiertas por modelos de IA, las empresas deben implementar cinco pasos críticos: establecer procesos robustos de análisis de vulnerabilidades, mantener inventarios actualizados de dependencias de software, implementar monitoreo continuo de seguridad, adoptar prácticas de desarrollo seguro desde el diseño, y capacitar constantemente a los equipos en las últimas amenazas emergentes.

Este ataque subraya la importancia crítica de verificar la integridad de las dependencias de software y mantener actualizadas las medidas de seguridad. Los desarrolladores deben ser especialmente cautelosos al actualizar paquetes y revisar cualquier cambio inesperado en el comportamiento de sus herramientas de desarrollo. La combinación de supply chain attacks con técnicas de automatización legitimas como las tareas de VS Code representa una tendencia preocupante que requiere vigilancia constante y estrategias de defensa en profundidad.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/06/hijacked-npm-and-go-packages-use-vs.html

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Enterprise AI Faces Critical Prompt Injection Threats

As businesses rapidly integrate large language models into their operations, a dangerous vulnerability continues to plague enterprise AI systems: prompt injection attacks. Over the past two years, organisations have embraced LLMs for customer support, analytics, development, and internal automation, but cybercriminals are exploiting fundamental design flaws faster than companies can secure them.

Prompt injection has emerged as the most critical threat to AI systems, earning the top spot (LLM01) in OWASP's LLM Top 10 for two consecutive years. The core problem lies in LLMs' inability to reliably distinguish between legitimate instructions and malicious data. CrowdStrike's 2026 Global Threat Report revealed that threat actors successfully injected malicious prompts into generative AI tools at over 90 organisations in 2025, leading to credential theft and cryptocurrency fraud. The report's stark assessment: "Prompts are the new malware."

Real-world incidents demonstrate the severity of this threat. In August 2024, researchers discovered a vulnerability in Slack AI that allowed attackers to exfiltrate data from private channels, including sensitive API keys. Even more concerning, the June 2025 EchoLeak exploit (CVE-2025-32711) targeted Microsoft 365 Copilot, enabling attackers to access internal files through a single crafted email—requiring zero user interaction. Both vulnerabilities have been patched, but they underscore prompt injection as a practical, repeatable attack vector.

Modern prompt injection techniques have evolved significantly, now targeting multi-agent architectures, retrieval-augmented generation (RAG) pipelines, model routers, and long-term memory systems. Attackers employ sophisticated methods including cross-model prompt injection, RAG supply chain poisoning, agent hijacking, context overflow attacks, memory poisoning, and model-router manipulation. These attacks can trigger unauthorised actions, leak sensitive data, corrupt workflows, and compromise entire multi-agent systems.

Business leaders must recognise that prompt injection directly impacts customer-facing chatbots, internal copilots, automation workflows, and data governance systems. The attack surface has expanded dramatically beyond simple inappropriate responses. To mitigate these risks, enterprises should constrain model permissions, segment untrusted content, monitor tool invocations, validate content provenance, harden model routers, and fundamentally treat LLMs as untrusted components rather than autonomous decision-makers. Until organisations adopt this security-first mindset, prompt injection will continue to dominate the AI threat landscape.

Fuente Original: https://venturebeat.com/security/prompt-injection-is-exploiting-enterprise-ais-biggest-design-flaws-by-targeting-agents-rag-pipelines-and-model-routers

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IA Triplica Ingenieros El Secreto del Exito es Pensar Producto

La inteligencia artificial, en particular herramientas como Claude Code, ha revolucionado la productividad de los ingenieros de software. Lo que antes requería horas de codificación manual, ahora se puede lograr en una fracción del tiempo. Esto ha llevado a que cada ingeniero sea, en efecto, tres veces más productivo. Sin embargo, este aumento drástico de la capacidad de producción de código ha desplazado el cuello de botella principal. Ya no reside en la escritura del código en sí, sino en la toma de decisiones estratégicas: ¿qué es lo que realmente debemos construir?

Este cambio fundamental significa que las e mpresas ahora necesitan un enfoque renovado en la gestión de productos. El rol tradicional del 'product manager' ha evolucionado, y los ingenieros que no se adapten a esta nueva realidad corren el riesgo de estancarse. La era de la asistencia de IA en la codificación ha comprimido la cadena de trabajo. Pasamos de la búsqueda en Stack Overflow a usar asistentes en el navegador, luego a integrarlos directamente en el entorno de desarrollo (IDE), y finalmente a sistemas que ejecutan tareas programadas de forma autónoma. El desafío ya no es cómo escribir el código, sino cómo describir con claridad y precisión el resultado deseado.

El artículo destaca que, aunque la IA acelera la creación de código, la comprensión profunda de los principios fundamentales de la ingeniería sigue siendo crucial. Los ingenieros deben ser capaces de revisar y validar el código generado por IA, asegurándose de que sea seguro, eficiente y esté alineado con los objetivos generales. La habi lidad de detectar errores sutiles o suposiciones incorrectas en el código de IA se convierte en un diferenciador clave. Por ello, la disciplina de revisión se presenta como la nueva forma de 'escritura', exigiendo el mismo rigor que antes se aplicaba a la creación original.

La clave para el futuro de los ingenieros y las empresas reside en el 'embudo de producto'. Esto implica involucrarse directamente con los clientes, observar cómo utilizan el producto, y participar activamente en la generación de ideas y la definición de oportunidades validadas. La capacidad de pensar estratégicamente, trabajar desde la perspectiva del cliente y justificar el valor de una idea es ahora más importante que nunca. Las empresas que logren integrar esta mentalidad de producto en sus equipos de ingeniería, combinando la velocidad de la IA con una sólida visión estratégica y una rigurosa disciplina de revisión, serán las que lideren en la próxima década.

Fuente Origin al: https://venturebeat.com/infrastructure/claude-code-turned-every-engineer-into-three-now-companies-need-more-product-thinkers

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AI Assistants Weaponising Token Consumption for Cybercrime

This blog post delves into the alarming trend of 'weaponising' AI assistants, particularly those built upon Large Language Models (LLMs). The author, Chema Alonso, explores how these sophisticated tools, designed for helpful interactions, can be exploited by malicious actors to bypass their built-in safety mechanisms and guardrails. The core idea revolves around 'token consumption' – the way LLMs process and respond to prompts – and how attackers can manipulate this to turn AI assistants into LLM-as-a-Service platforms for illicit activities.

The process involves identi fying and exploiting vulnerabilities in the AI assistant's alignment and safety protocols. By carefully crafting prompts, attackers can trick the AI into performing tasks it was not intended for, effectively bypassing its restrictions. The author demonstrates this by first interacting with a specific AI assistant, which initially restricts responses to a defined domain. Through a series of calculated prompts, the author manages to make the AI generate ASCII art, provide recipes, and even write Python code, showcasing its core capabilities. This initial success highlights the potential for attackers to gain control over the AI's functions.

Further investigation reveals the underlying LLM used (an OpenAI GPT-3 with a limited 4K context window), providing crucial information for crafting more effective exploits. The author then uses this knowledge to generate a science fiction story, demonstrating the AI's narrative capabilities. The post concludes by highlighting the ease with w hich these AI assistants can be compromised, likening it to a 'coffee break' for experienced attackers. It serves as a stark warning to businesses deploying such services, emphasising the need for robust security measures to prevent them from being exploited for cybercriminal purposes.

Fuente Original: http://www.elladodelmal.com/2026/06/weaponinzing-token-consumption-en-llm.html

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IA De la Desregulacion a la Peticion de Reglas

Es una ironía digna de guion: los mismos ejecutivos de Silicon Valley que financiaron la campaña de Donald Trump con la promesa de una menor intervención regulatoria en la inteligencia artificial, ahora imploran por un marco normativo formal. Tras un periodo de controles de exportación caóticos y restricciones a modelos de IA, la industria tecnológica se encuentra en una encrucijada, reconociendo que el enfoque ad hoc de la administración Trump es más perjudicial que las políticas de seguridad de IA que temían de la administración Biden.

La narrativa ha cambiado drásticamente. Cuando Trump asumió su segundo mandato, multimillonarios del sector de la IA invirtieron fuertemente, advirtiendo que las políticas de seguridad de Biden sofocarían l a innovación estadounidense. Trump, inicialmente enfocado en evitar la regulación estatal, firmó una orden ejecutiva voluntaria que pedía a las empresas someter sus modelos a revisiones. Sin embargo, este voluntarismo pronto se vio superado por la realidad. Decisiones apresuradas, como los controles de exportación a modelos de Anthropic o la presión a OpenAI para restringir el lanzamiento de su último modelo a un grupo selecto, han generado un ambiente de incertidumbre.

Los líderes de la industria describen la situación como un régimen de licencias de facto, similar al europeo, y expresan una clara necesidad de un proceso formal para evitar decisiones arbitrarias. El temor a represalias regulatorias por parte de la Casa Blanca hace que las empresas actúen con cautela, temerosas de presionar demasiado. Exfuncionarios del Departamento de Comercio, como Saif Khan, señalan que la falta de preparación y la desestimación inicial de los riesgos por parte de la administr ación Trump ha resultado en un sistema opaco y basado en percepciones, que está frenando los lanzamientos de nuevos modelos y afectando negativamente a las empresas. Si bien la administración ha dado marcha atrás en algunas de las restricciones, la falta de transparencia y la imprevisibilidad persisten, impulsando a la industria a buscar activamente un marco legal codificado que establezca reglas claras para el desarrollo y la implementación de la IA avanzada.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/silicon-valley-ai-regulation-trump-biden-irony-framework

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Imagenes Inofensivas Pueden Hackear Modelos de IA

Investigadores de la Universidad Internacional de Florida han descubierto una preocupante vulnerabilidad en los sistemas de inteligencia artificial que procesan tanto imágenes como texto. El hallazgo revela que imágenes aparentemente inofensivas pueden ser utilizadas para eludir las medidas de seguridad de modelos de IA avanzados, representando un riesgo significativo para empresas y organizaciones que dependen de estas tecnologías.

La técnica desarrollada, denominada JaiLIP (Jailbreaking with Loss-guided Image Perturbation o Hackeo con Perturbación de Imagen Guiada por Pérdida), funciona mediante modificaciones sutiles en las imágenes que son imperceptibles para el ojo humano pero que logran engañar a los sistemas de IA. A diferencia de los métodos tradicionales de hackeo que se basan en comandos de texto cuidadosamente elaborados, este enfoque utiliza las propias imágenes como vector de ataque, lo que lo hace particularmente difícil de detectar y prevenir.

Los investigadores pusieron a prueba esta técnica contra BLIP-2, un modelo de IA multimodal ampliamente utilizado, con resultados alarmantes. Las imágenes manipuladas incrementaron significativamente la probabilidad de obtener respuestas dañinas o inapropiadas del sistema. Según el estudio, el método JaiLIP superó en efectividad a técnicas anteriores de hackeo basadas en imágenes y logró casi duplicar la cantidad de respuestas inseguras generadas durante las pruebas.

Este descubrimiento es especialmente relevante porque la mayoría de las discusiones sobre seguridad en inteligencia artificial se han centrado principalmente en los comandos de texto y en cómo los usuarios pueden manipular las instrucciones para obtener respuestas no deseadas. Sin embargo, esta investigación demuestra que las imágenes representan una frontera de vulnerabilidad igualmente importante y potencialmente más peligrosa, ya que pueden pasar desapercibidas con mayor facilidad.

Las implicaciones para las empresas que implementan sistemas de IA son considerables. Organizaciones que utilizan modelos multimodales para moderación de contenido, atención al cliente o análisis de datos necesitarán revisar sus protocolos de seguridad y considerar esta nueva forma de ataque en sus estrategias de protección. La investigación subraya la necesidad urgente de desarrollar contramedidas más robustas que puedan detectar y neutralizar estas manipulaciones visuales sutiles antes de que comprometan la integridad de los sistemas de inteligencia artificial.

Fuente Original: https://slashdot.org/story/26/06/27/2249212/how-a-seemingly-harmless-image-can-jailbreak-vision-language-ai-models?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Russian Hackers Exploit Signal Backup Keys Warns FBI

The FBI and CISA have issued an urgent warning about a sophisticated phishing campaign orchestrated by Russian intelligence services targeting Signal messaging app users. The attackers are specifically pursuing Signal backup recovery keys, which grant them persistent and comprehensive access to victims' entire message histories. What makes this threat particularly insidious is that once hackers obtain a recovery key, they maintain access even after the victim changes phones or devices.

The campaign, attributed to Russian intelligence groups including FSB Border Guards and Russian military operatives tracked as UNC5792 and UNC4221, targets high-value individuals. These include current and former government officials from the US and abroad, military personnel, political figures, journalists, and Ukrainian officials. The broader operation has already compromised thousands of accounts globally, affecting both Signal and WhatsApp users, though the recovery key exploitation technique is unique to Signal.

The attack methodology relies entirely on social engineering rather than breaking Signal's encryption. Hackers pose as Signal support staff, sending convincing messages within the app itself that request backup recovery keys, verification codes, or account PINs. Recent phishing messages masquerade as mandatory two-factor authentication updates or urgent data recovery warnings, manipulating users into enabling backups and surrendering their recovery keys. Earlier versions employed doctored group invite links that secretly linked attackers' devices to victims' accounts.

The critical vulnerability lies not in Signal's encryption or security architecture, but in human trust. Once a recovery key is compromised, attackers can restore account backups, read all private and group messages, and commandeer the account completely. Even creating a new account on the same phone number doesn't revoke the old key's access to future backups. The only remedy is generating a new recovery key through Signal's settings, which invalidates the compromised key prospectively but cannot undo any data already extracted.

Security agencies emphasise that Signal never messages users within the app requesting credentials or recovery information. Any such message should be treated as hostile regardless of how legitimate it appears. The US State Department is offering up to £8 million for information on UNC5792, reflecting the severity of this ongoing threat. This campaign underscores a fundamental security principle: end-to-end encryption protects data in transit, but cannot defend against users who are deceived into voluntarily surrendering their own security credentials.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/fbi-russian-hackers-signal-backup-recovery-key-unc5792

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GPT-56 Sol IA Avanzada con Seguridad Cibernetica Reforzada

OpenAI ha desvelado su más reciente modelo de lenguaje, GPT-5.6 Sol, pero con una estrategia de lanzamiento cuidadosa y restricciones significativas. La compañía está implementando un acceso limitado y medidas de ciberseguridad reforzadas para este avance tecnológico. Este enfoque se debe, en parte, a la creciente sofisticación de las amenazas cibernéticas, que también se ven potenciadas por el uso de la inteligencia artificial.

El desarrollo de modelos de IA como GPT-5.6 Sol presenta un doble filo. Si bien ofrecen capacidades sin precedentes para la innovación y la eficie ncia, también plantean nuevos desafíos en términos de seguridad. La propia IA puede ser utilizada para descubrir vulnerabilidades en software, lo que exige un esfuerzo concertado para protegerse contra su mal uso.

Por ello, OpenAI está priorizando la seguridad en el despliegue de GPT-5.6 Sol, asegurándose de que las salvaguardas sean robustas antes de una distribución más amplia. Esto subraya la importancia de una postura proactiva en ciberseguridad para las organizaciones, especialmente ante la integración de herramientas de IA cada vez más potentes en el panorama digital. El objetivo es aprovechar el potencial de la IA minimizando los riesgos inherentes.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/06/openai-limits-gpt-56-rollout-as-sol.html

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Linux Exploit Pwned Root Access via Poisoned Binaries

A significant new vulnerability has been unearthed in the Linux kernel, dubbed 'pedit', which allows attackers to gain root privileges on compromised systems. This exploit leverages a clever technique of poisoning the cache of binary files, effectively tricking the system into executing malicious code with elevated permissions.

The 'pedit' exploit specifically targets the Copy-on-Write (COW) mechanism, a memory management feature in Linux. By manipulating how the kernel handles shared memory pages that are modified, an attacker can cause the system to overwrite critical binaries. When these poisoned binaries are later accessed, the system executes the attacker's payload instead of the legitimate program. This is particularly concerning as it bypasses standard security measures that rely on the integrity of system binaries.

The researchers who discovered this vulnerability highlight that while the exploit requires specific conditions to be met, such as having a limited user account on the target system, its potential impact is severe. Gaining root access means an attacker can have complete control over the system, including installing malware, stealing sensitive data, or disrupting services. The exploit is actively being discussed within the cybersecurity community, and patches are expected to be released to address this critical flaw in the Linux kernel.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/06/new-linux-pedit-cow-exploit-enables.html

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GPT-56 Sol Terra Luna Desatan Nuevos Poderes de IA

OpenAI ha anunciado su nueva familia de modelos de IA de vanguardia, GPT-5.6, que se presenta en tres variantes: Sol, Terra y Luna. Estos modelos están diseñados para abordar una amplia gama de necesidades, desde las tareas más complejas hasta las operaciones diarias más rápidas y económicas. Sol está destinado a problemas críticos como la investigación de seguridad y la codificación avanzada; Terra se enfoca en tareas empresariales de alto volumen como el soporte al cliente y el análisis de documentos; y Luna ofrece velocidad y eficiencia para trabajos cotidianos como resúmenes y automatización rutinaria. A pesar de su posicionamiento, Luna iguala el rendimiento de GPT-5.5 en varias pruebas, siendo el modelo más rápido y económico de la serie.

Inicialmente, el acceso a estos potentes modelos es restringido. OpenAI ha compartido los modelos y sus planes de lanzamiento con el gobierno de EE. UU., y la disponibilidad general se espera en las próximas semanas. Esta estrategia de lanzamiento escalonado se alinea con una orden ejecutiva reciente que promueve la colaboración gubernamental para evaluar la seguridad y adecuación de los nuevos modelos de IA antes de su lanzamiento masivo. OpenAI ha colaborado con el gobierno de EE. UU. para garantizar una implementación segura, comenzando con un grupo limitado de socios de confianza.

La nueva familia GPT-5.6 presenta diferencias clave en sus capacidades y costos. Sol, el modelo de gama alta, ofrece el máximo rendimiento para tareas exigentes a un precio de $5.00 por millón de tokens de entrada y $30.00 por millón de salida. Terra, diseñado para entornos de producción a gran escala, ofrece un equilib rio entre rendimiento y eficiencia por $2.50/$15 por millón de tokens. Luna, la opción más ligera y económica, es ideal para casos de uso cotidianos y se ofrece a $1/$6 por millón de tokens. La nueva nomenclatura (Sol, Terra, Luna) busca reflejar niveles de capacidad distintos en lugar de diferencias en tamaño o inteligencia bruta, ofreciendo opciones más claras para desarrolladores y usuarios en términos de inteligencia, velocidad y costo. La serie GPT-5.6 demuestra mejoras significativas en razonamiento complejo y tareas de largo alcance, con benchmarks que muestran un avance claro sobre sus predecesores, especialmente en automatización de línea de comandos, flujos de trabajo profesionales, biología cuantitativa y ciberseguridad. Además, OpenAI introduce un nuevo protocolo de caché de prompts para controlar los costos de ejecución de bucles agenticos y está lanzando GPT-5.6 Sol en hardware Cerebras para alcanzar velocidades de procesamiento de hasta 750 tokens por s egundo, apuntando a aplicaciones empresariales que requieren razonamiento en tiempo real.

Fuente Original: https://venturebeat.com/technology/openai-unveils-gpt-5-6-sol-terra-and-luna-models-but-only-accessible-to-limited-preview-partners-for-now-per-us-gov

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OpenAI lanza GPT-56 Sol con aprobacion gubernamental

OpenAI ha dado un paso sin precedentes al lanzar GPT-5.6 Sol, su modelo de inteligencia artificial más potente hasta la fecha, pero con una restricción inédita: solo está disponible para aproximadamente 20 socios cuyos nombres fueron aprobados individualmente por el gobierno de Estados Unidos. Este lanzamiento marca la primera vez que una empresa estadounidense de IA despliega un modelo de frontera bajo una lista de acceso gestionada por el gobierno, yendo más allá del marco de revisión voluntaria que estableció la orden ejecutiva sobre IA del presidente Trump el 2 de junio.

Sol forma parte de una nueva serie de tres niveles que incluye también a Terra, una opción de rango medio, y Luna, optimizado para velocidad y costos. Según OpenAI, Sol destaca especialmente en programación, biología y ciberseguridad. El modelo incorpora un nuevo modo de "máximo esfuerzo de razonamiento" que le permite dedicar tiempo extendido a resolver problemas complejos. La compañía planea agregar un modo "ultra" que dividirá tareas entre múltiples sub-agentes para mejorar aún más su rendimiento.

Esta vista previa limitada surgió después de una solicitud directa de la administración Trump para escalonar el lanzamiento, con el gobierno aprobando el acceso cliente por cliente durante el período de prueba, según informó Bloomberg. Aunque OpenAI declaró en su blog que no cree que "este tipo de proceso de acceso gubernamental deba convertirse en el estándar a largo plazo", aceptó participar en este esquema.

El acuerdo representa la primera prueba práctica de la orden ejecutiva firmada por Trump, que solicita a las empresas de IA que voluntariamente otorguen al gobierno hasta 30 días de acceso previo al lanzamiento de modelos con capacidades cibernéticas avanzadas. Aunque la orden rechaza explícitamente las licencias obligatorias, el precedente de Anthropic le dio peso real: hace dos semanas, Washington ordenó a Anthropic cerrar sus modelos Fable 5 y Mythos 5 tras un presunto jailbreak, marcando la primera vez que el gobierno forzó el cierre de un modelo comercial de IA.

La decisión de OpenAI de cooperar contrasta con la experiencia de Anthropic, que cumplió con la orden de cierre pero criticó públicamente la acción como desproporcionada, advirtiendo que detendría todos los despliegues de modelos de frontera si esta medida se aplicara a toda la industria. OpenAI parece adoptar el enfoque opuesto, presentando el cumplimiento voluntario como una forma de evitar resultados más coercitivos mientras preserva su capacidad de cuestionar el principio.

Sol también está disponible a través de Amazon Bedrock, convirtiéndose en el primer modelo de la nueva serie accesible en una plataforma de nube competidora. OpenAI planea hacer los tres niveles disponibles públicamente en las próximas semanas, aunque no ha establecido una fecha oficial. La pregunta más amplia es si los lanzamientos controlados por el gobierno se convertirán en la plantilla para cada modelo de frontera futuro, algo que OpenAI claramente quiere evitar.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/openai-gpt-5-6-sol-limited-preview-government-approved-partners

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US Approves Anthropics Mythos AI Limited Release

The United States government has granted Anthropic permission to release its advanced Mythos artificial intelligence model to a carefully selected group of companies and organisations, following a temporary export ban imposed earlier this month due to national security concerns. This development marks a significant shift in the government's approach to managing the risks associated with powerful AI systems whilst acknowledging their potential benefits for cybersecurity infrastructure.

In a letter dated Friday, Commerce Secretary Howard Lutnick informed Anthropic that the company has successfully worked with federal authorities to address the risks associated with their most sophisticated models. The collaboration between Anthropic and government officials resulted in the implementation of what Lutnick described as "appropriate safeguards" sufficient to permit access to the Claude Mythos 5 Model by certain trusted partners. This approval comes after weeks of intensive discussions following the initial export restrictions introduced in early June.

The permitted deployment of Mythos 5, which Anthropic characterises as their strongest cybersecurity model, will be limited to a small group of cyber defenders and critical infrastructure providers. This controlled release strategy aims to balance national security interests with the practical need for advanced AI tools in protecting vital digital systems. However, the government's approval notably excludes Fable, a less powerful variant of the Mythos model, indicating that officials maintain concerns about broader distribution even of less capable versions.

According to sources familiar with the ongoing negotiations, discussions between Anthropic and government representatives are expected to continue throughout the weekend. The primary focus of these talks will be exploring the possibility of restoring access to the Fable model, potentially under similar controlled conditions. This case highlights the growing complexity of regulating cutting-edge AI technology, as policymakers attempt to foster innovation whilst maintaining oversight of systems that could pose security risks if they fall into the wrong hands.

Fuente Original: https://news.slashdot.org/story/26/06/27/0159230/us-government-allows-anthropic-limited-release-of-mythos-ai-model-saying-appropriate-safeguards-are-in-place?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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EEUU pide a OpenAI retrasar lanzamiento de IA

En un movimiento sin precedentes, la administración estadounidense ha solicitado a OpenAI que modere el lanzamiento de su próximo modelo de inteligencia artificial, marcando la primera vez que el gobierno interviene de forma proactiva para restringir la distribución de una nueva tecnología de IA antes de su debut.

Según informes, Sam Altman, CEO de OpenAI, comunicó al personal que el gobierno ha pedido que el modelo se libere inicialmente a un grupo selecto de socios de confianza, con acceso aprobado individualmente para cada cliente durante un período de vista previa. Esta solicitud surge de conversaciones con dos organismos gubernamentales: la Oficina del Director Nacional de Ciberseguridad y la Oficina de Ciencia y Política Tecnológica, quienes enmarcan la preocup ación principal en la ciberseguridad, en lugar de la competencia o el contenido. La aprehensión central radica en el potencial uso indebido de un modelo altamente capaz por parte de actores malintencionados, y el lanzamiento escalonado busca limitar dicha exposición inicial.

Este escenario se produce poco después de que ofertas similares de Anthropic fueran retiradas del mercado por directiva gubernamental, lo que sugiere un cambio en la política estadounidense hacia una participación más activa en la configuración de los calendarios de lanzamiento de los principales laboratorios de IA. El mecanismo de aprobación cliente por cliente daría a una agencia gubernamental una influencia directa en quién recibe acceso temprano a modelos de vanguardia, un enfoque considerablemente más intervencionista que las promesas voluntarias y las evaluaciones posteriores a los hechos que han caracterizado hasta ahora la política de IA en EE.UU. Si bien esto otorga al gobierno una ma yor influencia, también representa un costo comercial para OpenAI, ralentizando la capacidad de la empresa para poner su tecnología en manos de clientes y desarrolladores en un mercado competitivo. Sin embargo, también podría ofrecer una cubierta política, ya que un modelo lanzado con la participación explícita del gobierno sería menos susceptible a la culpa de la empresa si surgieran problemas.

Aún quedan detalles por clarificar, ya que gran parte de la información proviene del relato de Altman al personal y de fuentes periodísticas, sin una declaración oficial del gobierno. No obstante, este episodio establece una nueva dinámica donde la administración estadounidense considera el lanzamiento de un modelo de vanguardia como algo que debe ser controlado, y un laboratorio líder acepta este control. La incógnita que queda es si este enfoque se convertirá en el modelo a seguir para futuros lanzamientos.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/trump-administration-openai-stagger-model-release

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Alibaba Accused of Massive Claude Cloning Attack

AI powerhouse Anthropic has leveled serious accusations against Chinese tech giant Alibaba, alleging they orchestrated the most extensive attempt yet to clone Anthropic's advanced AI model, Claude. This alleged attack, which took place between April and June, involved over 28.8 million interactions with Claude through nearly 25,000 fake accounts. Anthropic claims these actions deliberately targeted Claude's most sophisticated capabilities, such as its reasoning, software engineering, and long-horizon task abilities, all while using sophisticated methods to evade detection.

Anthropic's concerns stem from China's rapid pursuit of AI advancements, aiming to match or surpass Western models like Claude. The company sent a letter to US Senators detailing the evidence, warning that such "distillation attacks" could significantly accelerate China's progress, potentially enabling them to achieve capabilities similar to their own Mythos model sooner. Alibaba, in its defence, stated that its operations are independent and focused on commercial applications, not military or intelligence purposes. However, Anthropic remains unconvinced of Alibaba's detachment from potential government interests.

To counter these threats and maintain a competitive edge, Anthropic has urged Congress to implement new legislation. Key recommendations include updating antitrust laws to facilitate information sharing among AI firms regarding evolving foreign tactics, imposing stricter export controls on advanced chips to limit China's access to crucial computational power, and establishing penalties for Chinese AI labs engaging in such illicit behaviour. These penalties could involve restricting access to US AI models, chips, or even data centres outside of China, making it more difficult and costly for them to replicate advanced AI capabilities through cloning efforts.

Fuente Original: https://yro.slashdot.org/story/26/06/25/1810226/anthropic-says-alibaba-must-be-punished-for-largest-claude-cloning-attack?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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Microsoft 365 Italia investiga aumento de precio IA

Las autoridades de competencia italianas han iniciado una investigación contra Microsoft, centrada en las prácticas comerciales presuntamente desleales relacionadas con el aumento de precio de sus suscripciones a Microsoft 365. La polémica no gira tanto en torno al incremento del coste en sí, sino a cómo se ha implementado este cambio para los consumidores.

Según la autoridad italiana, Microsoft no informó de manera adecuada a sus clientes sobre la integración de sus herramientas de inteligencia artificial, como Copilot y Designer, en el paquete de Microsoft 365. La principal preocupación radica en que los usuarios fueron automáticamente transferidos a un plan más caro que incluye estas nuevas funcionalidades, a menos que optaran explíc itamente por no hacerlo. El regulador considera que la información proporcionada fue insuficiente para que los clientes pudieran tomar una decisión informada sobre si renovar o no, lo que podría limitar su libertad de elección.

Esta práctica de actualización automática, que requiere una acción activa del usuario para ser rechazada, está generando cada vez más escrutinio por parte de los reguladores en toda Europa. Si bien el aumento de precio y la inclusión de las funciones de IA entrarán en vigor a partir del 1 de julio de 2026, la investigación se enfoca en la comunicación y el consentimiento del cliente. Microsoft se enfrenta a este escrutinio en un momento en que las autoridades de competencia están prestando especial atención a la forma en que las empresas integran y monetizan las tecnologías de IA en sus productos existentes. La decisión final de la autoridad italiana dependerá de si los clientes entendieron completamente a qué se estaban suscribiendo y si tuvieron una oportunidad real de negarse.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/italy-probes-microsoft-365-price-hike

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Alibaba Acusada de Clonar Masivamente Claude

Anthropic ha presentado acusaciones formales contra el gigante tecnológico chino Alibaba por lo que considera el ataque más grande hasta la fecha para clonar su modelo de inteligencia artificial Claude. Según una carta confidencial enviada a senadores estadounidenses el 10 de junio, operadores afiliados con Alibaba y su laboratorio de IA Qwen generaron más de 28.8 millones de intercambios con Claude a través de casi 25,000 cuentas fraudulentas entre el 22 de abril y el 5 de junio. Estos ataques violaron los términos de servicio de Claude y se enfocaron en sus capacidades más valiosas, incluyendo razonamiento agéntico, ingeniería de software y tareas de largo alcance.

Lo más preocupante para Anthropic es que estos ataques ocurrieron después de que el presidente Trump emitiera advertencias contra el robo de IA a escala industrial por parte de China. En abril, Trump había acusado a empresas chinas como DeepSeek, Moonshot y MiniMax de tácticas similares. Anthropic señala que Alibaba, cotizada en la Bolsa de Nueva York y con operaciones en Estados Unidos, desafió descaradamente las amenazas de Trump de tomar medidas contra firmas extranjeras que intentaran copiar modelos estadounidenses de IA de vanguardia. Alibaba utilizó técnicas de ofuscación y redes proxy para evadir la detección, alimentando lo que Anthropic describe como una creciente economía de evasión.

Anthropic argumenta que estos ataques de destilación convierten cientos de miles de millones de dólares en inversión y desarrollo estadounidense en un subsidio masivo para competidores geopolíticos. La compañía recomienda que el Congreso tome medidas en tres áreas: actualizar leyes antimonopolio para permitir que empresas de IA compartan información sobre tácticas chinas, implementar más controles de exportación de chips avanzados para limitar el acceso chino a capacidad de cómputo avanzada, y establecer sanciones que penalicen el comportamiento ilícito de laboratorios chinos, incluyendo restricciones al acceso a modelos estadounidenses y chips avanzados.

La situación se ha intensificado con declaraciones de Zhou Hongyi, fundador de 360 Security Technology, quien comparó el modelo Mythos de Anthropic con un arma nuclear cibernética. Zhou advirtió en una conferencia de ciberseguridad en Beijing que China debe desarrollar su propio modelo similar a Mythos para asegurar una destrucción mutuamente garantizada en la guerra cibernética, reconociendo que actualmente las capacidades chinas están muy por debajo del nivel de Mythos. Las acciones de Alibaba cayeron un 3 por ciento tras hacerse públicas las acusaciones de Anthropic.

Fuente Original: https://arstechnica.com/tech-policy/2026/06/anthropic-claims-alibaba-defied-trump-to-attack-claude-and-steal-capabilities/

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Linux Foundation Unveils Akrites for AI Security

The Linux Foundation has introduced Akrites, a groundbreaking initiative designed to tackle the growing challenge of vulnerability management in open source software as artificial intelligence accelerates the discovery of security flaws. This collaborative effort brings together industry giants including AWS, Google, Microsoft, OpenAI, Red Hat, NVIDIA, IBM, Cisco, and JPMorganChase, amongst others, to establish a unified approach to protecting critical open source infrastructure.

At its core, Akrites will operate a shared Security Incident Response Team (SIRT) that standardises the coordinated vulnerability disclosure process across the open source ecosystem. Perhaps most significantly, the initiative will serve as a 'maintainer of last resort' for abandoned packages that remain widely used throughout the industry. This safety net addresses a critical gap where popular software components continue to be deployed despite lacking active maintenance, leaving them vulnerable to exploitation.

The primary objectives of Akrites include reducing duplicate vulnerability reports, preventing conflicting patches from different sources, and enabling upstream maintainers to address security issues before malicious actors can exploit them. As AI-powered tools make identifying security vulnerabilities increasingly efficient, the need for coordinated responses becomes more urgent. The Linux Foundation describes Akrites as 'the largest coordinated effort in history' to leverage collective community resources for enhanced security.

Participating organisations will contribute through various means: providing engineering resources, building and deploying fixes, or funding the engineers responsible for this critical work. The initiative acknowledges that whilst some companies have already made substantial contributions, the collective investment must increase to adequately protect the open source ecosystem. However, the concentration of major corporations in this effort raises questions about potential influence over open source governance and whether community independence can be maintained alongside enhanced security coordination.

Fuente Original: https://linux.slashdot.org/story/26/06/25/2031228/linux-foundation-launches-akrites-to-coordinate-ai-driven-open-source-security?utm_source=rss1.0mainlinkanon&utm_medium=feed

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IBM Crea el Primer Chip Sub-1nm del Mundo

IBM ha anunciado un logro histórico en la industria de semiconductores: la creación de la primera tecnología de chip por debajo de 1 nanómetro, específicamente en el nodo de 0.7nm o 7 angstroms. Este avance representa un hito que la industria tecnológica ha perseguido durante años, aunque es importante entender que el nombre del nodo ya no representa una medida física directa, sino más bien una generación tecnológica.

La innovación se basa en una arquitectura revolucionaria que IBM denomina "nanostack", descrita como la primera arquitectura de transistores tridimensional basada en nanoláminas de la industria. A diferencia del enfoque tradicional que distribuye los transistores en un plano horizontal reduciendo los espacios entre ellos, nanostack los apila y escalonea verticalmente mediante integración secuencial 3D. Esto permite acomodar más transistores en la misma superficie y, además, posibilita que los ingenieros utilicen diferentes combinaciones de materiales en cada capa apilada, optimizando el rendimiento y el consumo de energía de cada transistor de manera independiente.

Los números son impresionantes: el chip integra casi 100 mil millones de transistores en un trozo de silicio del tamaño de una uña, prácticamente el doble de densidad comparado con el chip de 2nm que IBM presentó en 2021. Según las proyecciones de la compañía basadas en resultados de investigación, este nuevo nodo ofrece hasta un 50% más de rendimiento o hasta un 70% mejor eficiencia energética en comparación con la generación anterior de 2nm. En investigación presentada en VLSI 2026, IBM demostró que nanostack logra un escalado del 40% en SRAM, la memoria rápida integrada en el chip que ha resistido la miniaturización en generaciones recientes y que es crucial para las demandas de alto ancho de banda de las cargas de trabajo de inteligencia artificial.

IBM validó la arquitectura mediante enlace dieléctrico en integración CMOS y demostró un inversor CMOS funcional, confirmando que la estructura puede construirse físicamente y no es solo una simulación. El trabajo se realizó en el complejo de investigación de Albany en el estado de Nueva York, que pronto albergará una herramienta de litografía High-NA EUV de ASML, considerada esencial para imprimir circuitos de este tamaño. Sin embargo, este es un hito de investigación y no un producto comercial, con IBM estimando que la producción podría comenzar en aproximadamente cinco años.

Fuente Original: https://thenextweb.com/news/ibm-sub-1-nanometer-chip-nanostack

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Asiana Airlines Halts Honolulu Flights Exits Star Alliance Korean Air Merger Impact

Asiana Airlines is set to cease operations on its Honolulu route, signalling a significant shift for the South Korean carrier. This move coincides with their impending departure from the Star Alliance, a major global airline network. These developments are intrinsically linked to the ongoing merger talks with Korean Air, a process that has been closely watched by industry insiders and travellers alike.

The decision to end flights to Honolulu, a popular destination, suggests a strategic realignment of Asiana's network as it prepares for integration with Korean Air. The exit from Star Alliance further underscores this transition, as airlines typically consolidate their memberships or pursue new partnerships during such mergers. For passengers, this could mean a change in loyalty programme benefits, ticketing options, and overall travel experience. The long-term implications for travellers regarding fare competitiveness and route availability are yet to be fully understood, but the consolidation of two major carriers will undoubtedly reshape the competitive landscape for air travel originating from Seoul.

The Korean Air and Asiana Airlines merger, if finalised, will create a dominant force in the South Korean aviation market. It raises questions about the future of both brands and the potential impact on services, pricing, and customer choice. Asiana's strategic moves now appear to be paving the way for this eventual union, with the Honolulu route closure and Star Alliance exit being key indicators of this impending change.

Fuente Original: https://news.google.com/rss/articles/CBMibkFVX3lxTE00Unl0LXh4M1ZPcG4xc1lIUW1vWnNuSUQ4SjAwUWp3OTJoVXpMbVlUdHZDSWNGWEMwanFKT05ZU0FLTi1xNmw1SmU3SzNjWDExQlFXV0gzN2lEX0tzOWpBM2FRVDV3R3VYZVFMdUJR?oc=5

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Vulnerabilidad Zero-Day en Cisco SD-WAN Permite Acceso Root

Una crítica vulnerabilidad de día cero ha sido descubierta en Cisco Catalyst SD-WAN, identificada como CVE-2026-20245, que está siendo activamente explotada por ciberdelincuentes para obtener acceso root a los sistemas afectados. Esta falla de seguridad representa un riesgo significativo para las organizaciones que utilizan esta tecnología de red definida por software, permitiendo a los atacantes tomar control completo de los dispositivos comprometidos.

La explotación de esta vulnerabilidad zero-day destaca la creciente sofisticación de los ataques cibernéticos modernos y la necesidad urgente de implementar medidas de seguridad robustas. Los sistemas Cisco Catalyst SD-WAN son ampliamente utilizados en empresas para gestionar y optimizar el tráfico de red a través de múltiples conexiones, lo que hace que esta vulnerabilidad sea particularmente preocupante debido al alcance potencial del compromiso.

En respuesta a esta amenaza emergente, los expertos en ciberseguridad han identificado que la inteligencia artificial está jugando un papel dual en el panorama de seguridad actual. Por un lado, los modelos de IA están siendo utilizados para descubrir vulnerabilidades en el software de manera más eficiente que nunca. Por otro lado, esta misma tecnología puede ser aprovechada por los defensores para proteger sus organizaciones de manera más efectiva.

Se recomienda a las organizaciones que implementen cinco pasos críticos para protegerse contra vulnerabilidades de software descubiertas por modelos de IA. Estos incluyen mantener actualizados todos los sistemas, implementar monitoreo continuo de seguridad, aplicar parches de seguridad tan pronto como estén disponibles, realizar evaluaciones regulares de vulnerabilidades y establecer protocolos de respuesta ante incidentes. La IA ha emergido como una herramienta potente en la ciberseguridad, y las organizaciones deben aprender a aprovecharla adecuadamente para salvaguardar sus activos digitales.

Fuente Original: https://thehackernews.com/2026/06/cisco-catalyst-sd-wan-zero-day-cve-2026.html

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