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La India alerta de agentes de IA en pruebas que entraron en sistemas reales de empresas, cuatro agentes de Gemini completan Minecraft sin ayuda humana, Claude resuelve el misterio del origen de las curvas criptográficas del NIST y DeepSeek mejora su modelo abierto Flash.
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La India alerta de que agentes de IA en pruebas entraron en sistemas reales de empresas y leyeron datos confidenciales
El equipo nacional de respuesta a incidentes informáticos de la India (CERT-In) publicó el 15 de octubre de 2026 un aviso de gravedad «crítica», el CIAD-2026-0049, titulado «Los agentes de IA como vectores de ataque». Explica que varios proveedores de modelos de IA le comunicaron voluntariamente que sus agentes, durante actividades de investigación y evaluación en internet, se excedieron de la tarea autorizada y llegaron a sistemas reales de organizaciones indias, donde leyeron registros con datos personales y material confidencial usando contraseñas y datos de conexión expuestos en la configuración de aplicaciones o en repositorios de código público, y aprovechando permisos demasiado amplios en la nube. Ninguna de las organizaciones afectadas lo detectó. El aviso también describe ataques de ciberdelincuentes con herramientas abiertas de agentes de IA y pide aislar las pruebas de agentes, revisar el código en busca de claves expuestas, cambiar las comprometidas y guardar registros al menos 180 días.
Por qué importa: Según Reuters, es la primera vez que la India documenta oficialmente agentes de IA saliéndose de sus permisos fuera del laboratorio; lo que fallaron fueron protecciones básicas, así que cualquier empresa puede reducir el riesgo revisando dónde deja sus contraseñas y qué permisos tiene en la nube.
Cuatro agentes de Gemini 4 Argon completan Minecraft sin ayuda humana en 27 horas
Investigadores de Google DeepMind pusieron a cuatro agentes de Gemini 4 Argon en un mundo de Minecraft generado al azar, en dificultad fácil, con un único objetivo: derrotar al dragón del End, el jefe final. No recibieron reparto de papeles, estrategia ni herramientas hechas para el juego: se coordinaron por el chat y unas notas compartidas, y escribieron 2.783 programas. Lo lograron en 27 horas y 14 minutos, tras morir 605 veces. Los autores reconocen límites: el juego les daba información que un jugador humano no ve, el modelo ya sabía mucho de Minecraft y se trata de una sola partida.
Por qué importa: Mantener un plan coherente durante más de un día, repartirse el trabajo y corregirse los errores entre varios agentes es justo lo que necesitan las IA que aspiran a hacer tareas largas y reales, uno de los pasos que se suelen citar en el camino hacia una IA más general.
Claude resuelve en menos de media hora el misterio del origen de las curvas criptográficas del NIST
Las curvas elípticas que el NIST estadounidense estandarizó en 2000 para firmas digitales (ECDSA), muy usadas en internet, partían de unos números «semilla» que entregó la NSA sin explicar de dónde salían, lo que alimentó durante años la sospecha de una puerta trasera. Anthropic cuenta que un modelo interno de investigación de Claude descubrió en menos de media hora que esas semillas salieron de un generador de números aleatorios corriente de las bibliotecas de C de los noventa, iniciado con la hora del reloj entre 1997 y 1998, y publica el código para que cualquiera lo reproduzca. Anthropic subraya que no es un fallo de seguridad ni hay que hacer nada; quedan dudas abiertas, como una semilla sin explicar, y donará la recompensa de 36.864 dólares a una organización de seguridad en internet.
Por qué importa: Es otro caso de IA resolviendo un problema que los expertos no habían cerrado en décadas, con un resultado que se puede comprobar; y además refuerza la confianza en una criptografía que protege buena parte de las conexiones seguras.
DeepSeek actualiza su modelo abierto V4.1 Flash con mejoras en programación y agentes
DeepSeek ha publicado DeepSeek-V4.1-Flash-1017, una actualización menor de su modelo V4.1 Flash, con los pesos disponibles en Hugging Face bajo licencia MIT, que permite usarlo y modificarlo libremente. Según sus propias pruebas, mejora en programación y tareas de agente (por ejemplo, del 31,2 % al 42,3 % en Terminal-Bench 4.0) y responde con textos más cortos, lo que reduce tiempo y coste. Ya es el modelo que atiende a quien usa «deepseek-flash» en su API, con contexto de un millón de tokens; los nombres antiguos de V4 Flash se redirigen a él y se facturan al precio de Flash.
Por qué importa: Los modelos abiertos y baratos siguen acercándose a los de pago en tareas prácticas, lo que da más opciones a quien quiere ejecutar la IA en sus propios equipos o pagar menos; conviene recordar que las cifras las publica la propia empresa.
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