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El Centro de Actividades de Chainguard centraliza las alertas para CVEs, cambios y actualizaciones, proporcionando notificaciones en tiempo real donde ya trabajan sus equipos.
LiteLLM es la última víctima de la ola de ataques de código abierto de TeamPCP. Las versiones maliciosas 1.82.7 y 1.82.8 abusan del mecanismo .pth de Python para una persistencia encubierta. El malware extrae credenciales de la nube, secretos de CI/CD y claves a dominios controlados por el atacante.
El análisis dimensional puede identificar eficazmente errores lógicos y aritméticos en fórmulas de DeFi sin alterar el código, mejorando el razonamiento en el desarrollo de contratos inteligentes. Al examinar las fórmulas desde una perspectiva dimensional, los desarrolladores pueden identificar inconsistencias en las ecuaciones, similar a las comprobaciones en física. El artículo analiza ejemplos específicos de fórmulas de DeFi defectuosas y destaca las mejores prácticas para implementar la seguridad dimensional, incluyendo la necesidad de anotaciones claras en el código para prevenir errores y mejorar la auditabilidad. También se introduce un nuevo plugin para comprobaciones dimensionales para una aplicación práctica.
El 24 de marzo de 2026, el grupo conocido como TeamPCP publicó versiones modificadas del paquete Python litellm después de robar las credenciales de PyPI a través de una instancia comprometida de Trivy en la línea de CI/CD de LiteLLM. Aquí está lo que sucedió, cómo funciona el malware en tres etapas y cómo verificar si está afectado.
Los hackers comprometieron litellm en PyPI para robar secretos. Las bibliotecas Chainguard evitaron la exposición reconstruyendo solo la fuente verificada, bloqueando las publicaciones maliciosas.
El escáner KICS de Checkmarx es la última víctima de un ataque a la cadena de suministro para robar credenciales realizado por TeamPCP. Entre las 12:58 y las 16:50 UTC del 23 de marzo, fueron robados 35 tokens. Aprenda a auditar sus flujos de trabajo, identificar actividades maliciosas y proteger sus GitHub Actions.
Red Agent es un atacante impulsado por IA y con conocimiento del contexto, que descubre riesgos explotables complejos en toda su superficie de ataque, de forma continua y a gran escala.
Proteja cada capa de las aplicaciones de IA, desde la infraestructura y los datos hasta el acceso, los modelos, los agentes y las aplicaciones, desde el código hasta el tiempo de ejecución, en cada entorno que cree.
Un nuevo modelo de seguridad impulsado por agentes de IA que elimina cuellos de botella y permite a los equipos actuar a la velocidad de la IA.
Presentamos Agent Security, un enfoque unificado para gobernar los agentes de IA y garantizar un comportamiento seguro desde el código hasta el tiempo de ejecución. Comience con Evo AI-SPM, ahora disponible en general.
Prisma Optimize se está descontinuando, ya que estamos trasladando la visibilidad de las consultas directamente a Prisma Postgres a través de Query Insights.
Comprender y detectar el comportamiento impulsado por la IA en modelos, cargas de trabajo y en la nube.