Capital One lanza VulnHunter para automatizar la detección de vulnerabilidades de software

Capital One ha lanzado VulnHunter, una herramienta de IA de código abierto diseñada para identificar fallos de código explotables antes de que sean descubiertos por amenazas externas. La herramienta mapea posibles rutas de ataque y proporciona información práctica para la remediación mediante el uso de modelos de lenguaje extensos para mejorar el escaneo de seguridad tradicional.

Para los equipos empresariales, esto demuestra el cambio hacia DevSecOps impulsado por IA, donde los modelos de lenguaje extensos se integran en el flujo de desarrollo para automatizar el razonamiento de seguridad complejo. Proporciona un marco práctico para utilizar la IA generativa para asegurar las plataformas que construyen los equipos de desarrollo.

  • Automatiza la identificación de vulnerabilidades explotables dentro de bases de código complejas.
  • Mapea rutas de ataque de extremo a extremo para ayudar a los desarrolladores a comprender el impacto potencial de un fallo.
  • La disponibilidad de código abierto permite a los equipos integrar y personalizar la herramienta para los flujos de trabajo de seguridad internos.
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China cambia su enfoque hacia la seguridad nacional y los riesgos sistémicos en la inteligencia artificial

Los responsables de las políticas en China están reorientando su enfoque regulatorio desde problemas inmediatos como los deepfakes hacia amenazas de seguridad nacional más amplias planteadas por la inteligencia artificial. Este cambio se produce tras advertencias internas sobre el potencial de los sistemas avanzados para comprometer la estabilidad estatal o la infraestructura crítica. La medida alinea a Pekín más estrechamente con las preocupaciones globales sobre la seguridad sostenida y las vulnerabilidades sistémicas en despliegues a gran escala.

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El despliegue de LLM locales reduce los costes operativos de IA al uno por ciento

Una implementación reciente que utiliza modelos de lenguaje extensos locales y el entorno Jev ha demostrado una reducción significativa en los costes operativos de productos de IA. Al migrar las cargas de trabajo de APIs en la nube costosas a infraestructura local, los desarrolladores lograron una reducción de costes del 99 por ciento, pasando de 400 millones a 4 millones de unidades.

Modelos

GPT-5.6 Sol (max) de OpenAI entra en el top 10 de la clasificación de IA de SevenLab

El último modelo de OpenAI, GPT-5.6 Sol (max), ha asegurado oficialmente la décima posición en la clasificación de IA de SevenLab. Este ranking específico se deriva de datos exhaustivos de ArtificialAnalysis y está ajustado para reflejar el valor empresarial y las métricas de rendimiento. Esta entrada marca una actualización significativa en el panorama competitivo de los modelos de lenguaje de gran tamaño de alto rendimiento disponibles para los desarrolladores hoy en día.

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