Protege tus aplicaciones contra Mythos
La aparición de modelos de vanguardia como Claude Mythos permite a los atacantes detectar y aprovechar vulnerabilidades en tu código en cuestión de horas tras su lanzamiento. Necesitas Aikido para detectar las vulnerabilidades antes de que se hagan públicas.
Con la confianza de más de 150k organizaciones
Aclamado por más de 300k desarrolladores
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EL PROBLEMA
Los modelos de lenguaje grande (LLM) están reduciendo el tiempo que transcurre entre la aparición de una vulnerabilidad y la aparición de exploits funcionales.
Herramientas como Claude Mythos modifican la destreza y la velocidad necesarias para llevar a cabo un ataque contundente.
PASADO
Las vulnerabilidades de «día cero» pueden permanecer latentes durante años
VULNERABILIDADES INACTIVAS
PRESENTE
Las vulnerabilidades de «día cero» pueden detectarse a las pocas horas de su aparición
POSIBLES VULNERABILIDADES DE DÍA CERO
QUÉ VA A CAMBIAR
La seguridad de las aplicaciones se encuentra en una transición entre dos mundos
Por un lado, están los escáneres automatizados tradicionales, que cumplen su función pero carecen de capacidad de razonamiento; por otro, están los agentes autónomos, que llevan tu aplicación al límite.
EL VIEJO MUNDO
Escáneres automatizados.
Contexto superficial, simplista y limitado.
Los escáneres determinísticos analizan tu código fuente. Detectan las vulnerabilidades habituales de OWASP. Cada hallazgo es un caso que aún debe ser evaluado.
SAST
SCA
IaC
SECRETOS
LICENCIAS
NUEVO MUNDO
Agentes autónomos.
Profundo, validado, continuo.
Los agentes de auditoría de código analizan tus bases de código para detectar fallos lógicos avanzados antes de que lances la versión.
AUDITORÍA DE CÓDIGO
NUEVO
pentesting continuo
Una lista de verificación de seguridad práctica para CTOs para estar preparados para Mythos
Asegura tu cadena de suministro agéntica
Comprueba minuciosamente cada componente de agente antes de conectarlo a tus sistemas.
Revisión de seguridad del código generado por IA
Las herramientas de programación basadas en IA generan código a un ritmo más rápido del que los procesos de revisión están preparados para gestionar.
Trata el parcheo como un pipeline continuo
Vuestro proceso de lanzamiento debe incluir las correcciones de seguridad el mismo día en que estén disponibles.
PROTEGE TU APLICACIÓN
El referente en ataque appsec
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pentesting de IA
Somete tu aplicación en producción a pruebas de penetración desde todos los ángulos con la ayuda de cientos de agentes.
Agentes de IA autónomos que superan a los humanos a la velocidad de una máquina. Valida la explotabilidad real con tráfico real, incluyendo dominios, usuarios autenticados y puntos finales detectados mediante rastreo.
Protege tu aplicación contra Mythos
Conecta un repositorio para descubrir qué encuentran los agentes de razonamiento en tu código fuente.
O deja que cientos de agentes de IA ataquen tu aplicación en producción.
AUDITORÍA DE CÓDIGO FRENTE A PRUEBAS DE PENETRACIÓN CON IA
Son dos preguntas distintas.
Son dos herramientas distintas.
AUDITORÍA DE CÓDIGO
«¿Se puede aprovechar este código antes de su lanzamiento?»
Funciona en el código fuente. No se necesita un entorno de producción.
Abarca el código no implementado, las rutas con indicadores de funciones y las rutas de administración sin credenciales válidas.
Identifica patrones de denegación de servicio (DoS) y de agotamiento de recursos sin provocarlos en una aplicación en funcionamiento.
Ejecútalo antes de un lanzamiento, no después de recibir el informe de la prueba de penetración.
PENTEST CON IA
«¿Alguien podría aprovechar mi aplicación de running en este mismo momento?»
Realiza ejercicios con un objetivo real. Se infiltra, se autentifica y ataca.
Utiliza «post-deploy» en el entorno de prueba o en el de producción.
Evidencia en tiempo de ejecución: solicitudes reales, rutas de ataque reales.
Cumple los requisitos de las pruebas en entorno productivo de SOC 2 e ISO 27001.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre Claude Mythos
¿Esto hace que los atacantes sean mucho más fuertes?
- La IA aumenta la velocidad y la capacidad de ambas partes, pero no da automáticamente ventaja a los atacantes.
- Los defensores siguen teniendo la ventaja definitiva, ya que disponen de todo el contexto del sistema (código, comportamiento en tiempo de ejecución, límites), mientras que los atacantes actúan con una visibilidad limitada.
¿Vas a utilizar Mythos en la plataforma de Aikido?
- Evaluamos y comparamos continuamente todos los modelos nuevos. Los modelos más potentes se integran en nuestros flujos de trabajo allí donde aportan valor, pero ningún modelo es el mejor en todo.
- El valor reside en la coordinación y el sistema de control, no solo en la elección del modelo.
¿Qué ocurre cuando la detección se convierte en un requisito imprescindible y plataformas como CrowdStrike o PAN la incorporan de forma nativa?
- La detección se convertirá en un producto básico, pero el cuello de botella simplemente se desplazará.
- Cuantos más hallazgos haya, más ruido habrá. Las plataformas que triunfen serán aquellas que realmente actúen: validando, priorizando y solucionando el mayor número posible de problemas en sistemas reales sin ralentizar el trabajo de los desarrolladores.
¿Está Mythos cambiando radicalmente el panorama del descubrimiento de vulnerabilidades?
- Sí, supone un auténtico avance, sobre todo a la hora de analizar sistemas complejos como los navegadores y los sistemas operativos, pero, ante todo, cambia la escala de los descubrimientos, en lugar de reinventar por completo el campo.
- El principal cambio es el aumento del volumen de vulnerabilidades, de los CVE publicados y de la rapidez con la que se pasa del descubrimiento a la explotación. Sin embargo, las herramientas de « SAST » basadas en IA que funcionan con los marcos adecuados ya son muy eficaces, ya que ofrecen hasta 10 veces más resultados que los métodos tradicionales de « SAST ».
¿Rompió Mythos los paradigmas de seguridad existentes en sus pruebas de código abierto en el mundo real?
- No necesariamente. Cuando la, que es objeto de numerosas auditorías,
curlMythos analizó el código fuente; en un primer momento, el modelo afirmó haber detectado cinco vulnerabilidades «confirmadas». - Tras una revisión realizada por expertos, esta lista se redujo a una única vulnerabilidad de baja gravedad, un error estándar y tres falsos positivos.
- Otras herramientas de IA, como AISLE y ZeroPath, ya habían dado lugar a cientos de correcciones de errores en
curlantes de esto, lo que demuestra que la IA existente SAST ya es muy competitiva.
¿Por qué no podemos limitarnos a ejecutar de forma nativa un único modelo a gran escala, como Mythos?
- Ejecutar un único modelo de gran tamaño en todo el código fuente resulta lento y económicamente inasequible.
- En el caso de una empresa con 10 000 empleados, la propia Claude calculó que ejecutar los tokens de Mythos AI de forma nativa costaría aproximadamente 52 millones de dólares al año.
- Además, basarse en un solo modelo no es la mejor opción, ya que cada modelo se adapta de forma específica a tareas distintas.
Si no se trata simplemente de un modelo en bruto, ¿qué se necesita para poner en práctica la seguridad de la IA de forma eficaz?
- Un modelo en bruto sin la infraestructura necesaria no es, en la práctica, más que una herramienta de investigación.
- Para ponerlo en práctica se necesita un «sistema de control» que proporcione el contexto de caja abierta adecuado (para que la IA sepa qué hacer) y una «estructura de apoyo» que permita a la plataforma incorporar diferentes modelos a medida que la tecnología evoluciona.
- Además, la carga de trabajo debe estructurarse en distintas fases de ejecución: detección, validación, explotabilidad y corrección.
¿Qué ocurre cuando la detección basada en la inteligencia artificial se convierte en algo habitual, en un «requisito mínimo»?
- A medida que las capacidades de detección se extiendan y se integren en plataformas cada vez más amplias, el volumen de resultados y de ruido se disparará.
- El principal cuello de botella pasará definitivamente de limitarse a detectar problemas a validarlos, priorizarlos y solucionarlos en entornos de producción. Las herramientas de seguridad que triunfen serán aquellas centradas en la capa de ejecución, que ayuden a los desarrolladores a implementar correcciones de forma fluida y sin complicaciones.
¿Cómo pueden las organizaciones adoptar una actitud «preparada para Mythos»?
- Para estar «preparado para Mythos» es necesario dejar de lado los análisis puntuales y optar por pruebas continuas de las aplicaciones.
- Las organizaciones deben prepararse para una avalancha de CVE y actualizaciones de dependencias obteniendo una visibilidad clara de sus microservicios y estableciendo ciclos de aplicación de parches más estrictos.
- El objetivo es crear flujos de trabajo automatizados que reduzcan drásticamente el tiempo que se tarda en pasar de la detección de una vulnerabilidad a la implementación de una solución.
- Echa un vistazo a nuestro « https://www.aikido.dev/blog/mythos-ready-checklist»
¿Quedarán obsoletas las herramientas actuales de seguridad basadas en la inteligencia artificial a medida que se lancen modelos más potentes?
- No, pero el mercado se orientará hacia herramientas que ofrezcan una ejecución continua. Aunque el « SAST » tradicional sin IA pueda perder relevancia, las soluciones basadas en IA para la « SCA » y la auditoría continua del código cobrarán mayor importancia.
- Las plataformas que utilizan IA pueden aprovechar modelos actuales como el GPT 5.5 para ofrecer resultados de la misma calidad que los que ofrece Mythos en la actualidad, y están diseñadas con la estructura necesaria para integrar sin problemas modelos más potentes a medida que estén disponibles.