Cuando un “:-P” se cuela en el código: el riesgo de los fallos silenciosos en los LLM

Si alguna vez has pedido ayuda de programación por chat, es probable que hayas escrito como lo harías con una persona: con un tono informal, algún “gracias :)” o una carita para suavizar una petición. El problema es que, para un modelo de lenguaje (un LLM), esa carita no siempre es “solo” una carita. Un estudio reciente describe una vulnerabilidad a la que llama confusión semántica de emoticonos: ciertos emoticonos ASCII pueden interpretarse como parte de la instrucción y desviar la respuesta hacia acciones no deseadas, incluso potencialmente destructivas.

La idea resulta inquietante por lo cotidiana. Es como dejar una nota en la nevera que dice “Compra pan” y dibujar al lado un guiño “;)”. Para ti es un gesto simpático; para alguien que lee con reglas raras, ese guiño podría parecerle un símbolo de “hazlo de otra manera” o “cambia el plan”. En programación, esa “otra manera” puede acabar en un script que toca rutas equivocadas, borra un directorio que no debía o altera permisos sin que te des cuenta a primera vista. Continúa leyendo «Cuando un “:-P” se cuela en el código: el riesgo de los fallos silenciosos en los LLM»

Google presenta CodeMender, su agente de IA para blindar la seguridad del código

La seguridad del software siempre ha sido uno de los grandes dolores de cabeza para desarrolladores y empresas. Los fallos de seguridad no solo pueden comprometer datos sensibles, sino que también tienen un coste alto en tiempo, reputación y recursos. Ante este panorama, Google ha dado un paso importante al presentar CodeMender, un agente autónomo potenciado por inteligencia artificial que promete facilitar la detección y corrección de vulnerabilidades en el código fuente. Continúa leyendo «Google presenta CodeMender, su agente de IA para blindar la seguridad del código»

La IA de Github que resuelve problemas con el código

La seguridad del código siempre ha sido un tema de suma importancia. Con la evolución constante de las amenazas cibernéticas, encontrar maneras de fortalecer las barreras de seguridad sin entorpecer el ritmo de desarrollo es crucial.

Es por eso que me ha gustado lo que acaban de presentar en GitHub, una funcionalidad  que ofrece autocorrección de escaneo de código para detectar y solucionar vulnerabilidades de seguridad durante el proceso de codificación.

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