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Linux Foundation lleva el descubrimiento de agentes de IA al DNS

La Linux Foundation ha anunciado DNS-AID, un nuevo proyecto open source que busca resolver uno de los problemas menos visibles, pero más importantes, de la web agéntica: cómo pueden descubrirse, verificarse y comunicarse entre sí los agentes de inteligencia artificial sin depender de registros centralizados, integraciones frágiles o direcciones configuradas a mano. La propuesta parte de una idea muy directa. Internet ya resolvió hace décadas el problema del descubrimiento con el DNS. Cada vez que un usuario escribe un dominio, el sistema de nombres traduce esa identidad legible a una dirección técnica. DNS-AID intenta llevar esa misma lógica al mundo de los agentes de IA y de los servidores MCP, usando la infraestructura DNS existente como directorio global, distribuido y

Anthropic prepara Mythos para Claude Code: la IA que audita código cambia de fase

Anthropic está moviendo piezas alrededor de Mythos, su modelo más sensible para ciberseguridad, y las últimas señales apuntan a una integración próxima con Claude Code y Claude Security. No hay todavía un anuncio oficial de disponibilidad general, pero la aparición de referencias internas como claude-mythos-1-preview y menciones a “acceso al modelo Claude Mythos en Claude Code y Claude Security” sugiere que la compañía trabaja ya en llevar esta tecnología desde el terreno controlado de Project Glasswing hacia un producto más accesible para equipos técnicos. La diferencia con otros lanzamientos de IA para desarrolladores es importante. Mythos no está pensado solo para autocompletar código, generar tests o explicar una función. Anthropic lo ha presentado como un modelo capaz de encontrar vulnerabilidades

NVIDIA quiere convertir los centros de datos en fábricas de IA

NVIDIA está intentando cambiar el lenguaje de toda la industria del centro de datos. Ya no habla solo de GPU, servidores o clústeres acelerados, sino de “AI factories”: fábricas de inteligencia artificial diseñadas para producir tokens de forma continua, como una planta industrial produce electricidad, acero o componentes. La metáfora es comercial, pero ayuda a entender un cambio real: la IA ya no puede tratarse como una capa de software que se ejecuta sobre infraestructura genérica. En la visión de NVIDIA, una fábrica de IA convierte energía en inteligencia. La unidad de producción no es una pieza física, sino el token que genera un modelo al razonar, responder, escribir código, coordinar agentes o ejecutar una tarea. Por eso las métricas

El abuso de credenciales desplaza al malware como gran riesgo silencioso

Los atacantes ya no necesitan hacer ruido para comprometer una empresa. Muchas veces no entran desplegando malware, explotando una vulnerabilidad crítica o lanzando una campaña visible de ransomware desde el primer minuto. Entran con una cuenta válida, una contraseña robada, un acceso VPN olvidado, una sesión cloud sin MFA o una llamada convincente al helpdesk. Y cuando eso ocurre, gran parte de la seguridad tradicional llega tarde. El último informe global de Kaspersky Security Services vuelve a señalar esta tendencia: las técnicas basadas en credenciales e identidad figuran entre las más efectivas observadas en 2025. En su análisis, la adivinación de contraseñas aparece con una tasa de conversión a incidente confirmado del 34,8 %, seguida muy de cerca por la

FuriosaAI y Broadcom preparan un chip de IA a 2 nm para la era de la inferencia

FuriosaAI ha anunciado una alianza estratégica con Broadcom para desarrollar su tercera generación de aceleradores de inteligencia artificial, una plataforma diseñada específicamente para inferencia a gran escala y cargas agénticas. La compañía surcoreana no quiere seguir el camino clásico de las GPU generalistas, sino apostar por una arquitectura chiplet con die de cómputo a 2 nanómetros, memoria HBM4/HBM4E y tecnologías de red de Broadcom para escalar en grandes centros de datos. El anuncio llega en un momento en el que la industria empieza a mirar más allá del entrenamiento de modelos. La fase que viene estará marcada por la inferencia masiva: millones de usuarios, agentes de IA ejecutando tareas, modelos multimodales, generación continua de tokens y necesidad de reducir costes

DRaaS con Veeam: cuando el plan de recuperación deja de ser teoría

El plan de recuperación ante desastres suele estar en algún documento interno, aprobado en una reunión y revisado con prisa cuando toca auditoría. El problema aparece cuando deja de ser una hipótesis. Un ransomware cifra sistemas críticos, un fallo eléctrico deja fuera un CPD, una cabina de almacenamiento empieza a comportarse de forma errática o una cadena de errores convierte una incidencia técnica en una parada de negocio. En ese momento, la pregunta ya no es si existen copias de seguridad, sino cuánto tarda la organización en volver a operar. Ahí es donde entra el DRaaS, o Disaster Recovery as a Service. Su propuesta es sencilla de entender y difícil de ejecutar bien: disponer de un entorno de recuperación fuera

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