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Aprende cómo PeopleTec utilizó Chainguard para reducir la fricción de seguridad, acelerar la adopción y alinear la consistencia de la plataforma con el ritmo de desarrollo.
Los registros públicos crean riesgos en la cadena de suministro. Aprenda cómo las bibliotecas desarrolladas internamente ayudan a los equipos regulados por la APRA a mejorar la seguridad, la resiliencia y la auditabilidad.
Actualización del aviso de seguridad de código abierto: Miércoles, 1 de abril de 2026, Boston, MA, 10:00 AM ET Durante la última semana, hemos finalizado casi nuestra investigación y ahora estamos en las etapas finales de documentación y revisión. No hay indicios de que los productos comerciales de Aqua hayan sido afectados. Como parte de este proceso, hemos identificado
Aprende 5 lecciones clave del programa de socios de diseño de Snyk, Evo. Descubre cómo el descubrimiento con IA, la inteligencia de riesgos y la automatización de políticas ayudan a los equipos a proteger la IA generativa y a controlar la expansión de la IA a gran escala.
En 2025, Google celebró el 15 aniversario de su Programa de Recompensa por Vulnerabilidades (VRP), mejorando la colaboración con la comunidad de investigación en seguridad. El programa otorgó más de 17 millones de dólares a más de 700 investigadores en todo el mundo, lo que representa un aumento del 40% en comparación con el año anterior. Las nuevas iniciativas incluían un VRP dedicado a la inteligencia artificial y un programa de recompensas para vulnerabilidades de código abierto. Los eventos importantes de bugSWAT resultaron en numerosos informes y recompensas. Mirando hacia 2026, Google planea continuar con estos esfuerzos, fomentando la innovación y las mejoras en la seguridad.
La IA está acelerando el crecimiento del software y de las vulnerabilidades. El último informe de Chainguard muestra un aumento del riesgo en las áreas menos exploradas y cómo los equipos pueden mantenerse seguros a gran escala.
Las versiones maliciosas de axios en npm entregaron un RAT (programa de ataque remoto) a través de una dependencia oculta. Los clientes de Chainguard fueron protegidos al bloquear paquetes inseguros y verificar la fuente.
Descripción del metadato: Se publicaron versiones maliciosas del paquete npm Axios (1.14.1 y 0.30.4) a través de una cuenta de mantenedor comprometida, lo que introducía una dependencia oculta que desplegaba un caballo de Troya de acceso remoto multiplataforma. Aquí está lo que ocurrió, quiénes están afectados y cómo verificar su exposición.
Versiones maliciosas de Telnyx afectan a PyPI en un ataque más amplio de la cadena de suministro. Los clientes de Chainguard permanecieron protegidos utilizando bibliotecas construidas y verificadas.
Descubra los 5 principios que sustentan la experiencia del desarrollador de Snyk. Aprenda cómo los flujos de trabajo fluidos, las soluciones prácticas y la seguridad impulsada por la IA ayudan a los desarrolladores a entregar código seguro más rápido sin interrumpir la productividad.
Google está abordando las amenazas inminentes que plantea la computación cuántica a la seguridad digital a través de la introducción de Criptografía Post-Cuántica (PQC) en Android 17. Esta transición tiene como objetivo proteger los sistemas digitales esenciales que actualmente dependen de la criptografía de clave pública. Las actualizaciones clave incluyen la integración de PQC en Android Verified Boot y la Remota Atestación, lo que mejora la seguridad fundamental, y actualizaciones para el Android Keystore para que los desarrolladores puedan utilizar la criptografía resistente a la cuántica. Este enfoque también promueve la firma híbrida para las aplicaciones de Google Play para garantizar la autenticidad de las aplicaciones frente a la falsificación de firmas habilitadas para la cuántica. Esta iniciativa, que forma parte de un plan más amplio iniciado en 2016, tiene como objetivo fortalecer todo el ecosistema de Android frente a futuras amenazas cuánticas.
El “red teaming” con IA es el siguiente paso después de AI-SPM. Aprenda cómo Evo Agent Red Teaming simula ataques reales para descubrir inyecciones de prompts, exposición de datos y vulnerabilidades de comportamiento en sistemas de IA.