IA identifica 17 fallos críticos en software, incluyendo 15 «zero-day»

Herramientas como Xbow lideran la caza de vulnerabilidades con IA. Investigadores de UC Berkeley demostraron que modelos avanzados pueden automatizar la detección de bugs. El hallazgo redefine la ciberseguridad, pero expertos advierten limitaciones.

«Un momento pivotal para la ciberseguridad»

El equipo de UC Berkeley, dirigido por Dawn Song, probó modelos de OpenAI, Google y Meta en 188 proyectos de código abierto. Los sistemas generaron cientos de exploits y hallaron 15 vulnerabilidades desconocidas. «Excedió nuestras expectativas», admitió Song. La herramienta Xbow, financiada con 75 millones, ya encabeza rankings como HackerOne.

Limitaciones y riesgos

Katie Moussouris, de Luta Security, subraya que la IA solo detectó el 2% de los fallos. «No reemplacen a cazadores humanos aún». Brendan Dolan-Gavitt (NYU) prevé más ataques con «zero-day»: «Ahora pocos tienen esa expertise, pero la IA la democratizará».

De la teoría a los premios en efectivo

En mayo, Song demostró que modelos como Claude Code de Anthropic ganaron hasta 13.862 dólares en programas de recompensas. El coste: unos cientos en llamadas API. Hayden Smith (Hunted Labs) alerta sobre la necesidad de divulgación responsable: «Más hallazgos requieren más ética».

La doble cara de la automatización

La IA avanza en un campo donde los «zero-day» son valiosos por su peligrosidad. Proyectos como CyberGym o el Observatorio de Ciberseguridad con IA monitorean capacidades. Song advierte: «Los atacantes llevan ventaja a corto plazo».

¿Defensores o atacantes? El equilibrio pendiente

El estudio confirma que la IA ya transforma la ciberseguridad, pero su impacto dependerá de cómo se gestionen sus limitaciones y riesgos. La industria debate si priorizar estas herramientas frente a métodos tradicionales.