<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>seguridad on Gaia Lab · Blog</title><link>https://blog.defectiv.es/tags/seguridad/</link><description>Recent content in seguridad on Gaia Lab · Blog</description><generator>Hugo</generator><language>es-ES</language><lastBuildDate>Tue, 22 Sep 2026 22:00:00 +0200</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.defectiv.es/tags/seguridad/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Un clasificador de riesgo para menores que cabe en un móvil</title><link>https://blog.defectiv.es/posts/un-clasificador-de-riesgo-para-menores-que-cabe-en-un-movil/</link><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 13:45:00 +0200</pubDate><guid>https://blog.defectiv.es/posts/un-clasificador-de-riesgo-para-menores-que-cabe-en-un-movil/</guid><description>&lt;p&gt;Octava entrega de &lt;strong&gt;Radiografía del clúster&lt;/strong&gt;. Una línea de seguridad de otro tipo: la de los menores que usan un teléfono.&lt;/p&gt;&#10;&lt;h2 id="la-pregunta"&gt;La pregunta &lt;a class="hanchor" href="#la-pregunta" aria-label="Enlace a esta sección"&gt;#&lt;/a&gt;&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;Detectar situaciones de riesgo en las conversaciones de un menor (acoso, &lt;em&gt;grooming&lt;/em&gt;, contenido sexual, aislamiento, amenazas) es posible con un modelo de lenguaje. Hacerlo en un servidor implica enviar la conversación fuera del teléfono, y eso es precisamente lo que no se quiere hacer con la vida privada de un menor. La línea pregunta &lt;strong&gt;si un modelo lo bastante pequeño para correr en el propio teléfono puede clasificar el riesgo con la fiabilidad necesaria, y cuánto se pierde al comprimirlo hasta que cabe.&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Medir LLM cuantizados: qué se pierde al comprimir un modelo abierto</title><link>https://blog.defectiv.es/posts/medir-llm-cuantizados-gguf-bfcl-bigcodebench-ruler/</link><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 12:45:00 +0200</pubDate><guid>https://blog.defectiv.es/posts/medir-llm-cuantizados-gguf-bfcl-bigcodebench-ruler/</guid><description>&lt;p&gt;Cuarta entrega de &lt;strong&gt;Radiografía del clúster&lt;/strong&gt;. Es el mejor ejemplo de lo que decía la &lt;a href="https://blog.defectiv.es/posts/que-corre-de-verdad-en-nuestro-cluster/"&gt;entrada de resumen&lt;/a&gt;&#10;: el clúster hoy es sobre todo un &lt;strong&gt;laboratorio de medida&lt;/strong&gt;. Aquí no se entrena un parámetro.&lt;/p&gt;&#10;&lt;h2 id="la-pregunta"&gt;La pregunta &lt;a class="hanchor" href="#la-pregunta" aria-label="Enlace a esta sección"&gt;#&lt;/a&gt;&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;Los modelos abiertos se distribuyen cuantizados: los mismos pesos comprimidos a 8, 6, 5, 4, 3 o 2 bits para que quepan en una tarjeta pequeña o en un portátil. La comunidad publica cientos de variantes, pero rara vez con una medida comparable de lo que se pierde. La línea pregunta &lt;strong&gt;cuánto rinde de verdad cada nivel de cuantización de cada familia en tareas que importan para usar el modelo como herramienta&lt;/strong&gt;, y a qué velocidad y coste energético lo hace en cada tarjeta.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Un consejo de modelos pequeños contra uno de 120B: jailbreak automático y quién lo juzga</title><link>https://blog.defectiv.es/posts/un-consejo-de-modelos-pequenos-contra-uno-de-120b/</link><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 12:30:00 +0200</pubDate><guid>https://blog.defectiv.es/posts/un-consejo-de-modelos-pequenos-contra-uno-de-120b/</guid><description>&lt;p&gt;Tercera entrega de &lt;strong&gt;Radiografía del clúster&lt;/strong&gt;. La &lt;a href="https://blog.defectiv.es/posts/auto-alineamiento-de-un-llm-de-3b-con-lora-y-harmbench/"&gt;entrega anterior&lt;/a&gt;&#10; afinaba un modelo para que rechazara lo dañino. Esta línea hace lo contrario: ataca automáticamente un modelo grande y cuenta cuántas veces cede.&lt;/p&gt;&#10;&lt;h2 id="la-pregunta"&gt;La pregunta &lt;a class="hanchor" href="#la-pregunta" aria-label="Enlace a esta sección"&gt;#&lt;/a&gt;&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;Los ataques de &lt;em&gt;jailbreak&lt;/em&gt; automáticos suelen usar un modelo atacante que refina un &lt;em&gt;prompt&lt;/em&gt; turno a turno. La línea pregunta si &lt;strong&gt;un grupo de modelos pequeños que deliberan&lt;/strong&gt; ataca mejor que cualquiera de ellos por separado, y, con el mismo peso, &lt;strong&gt;cómo medir el éxito sin engañarse&lt;/strong&gt;, porque el mismo ataque puede parecer exitoso o no según quién lo juzgue.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Auto-alineamiento: cuánta seguridad hay que enseñar a un modelo de lenguaje sin que deje de ser útil</title><link>https://blog.defectiv.es/posts/auto-alineamiento-de-un-llm-de-3b-con-lora-y-harmbench/</link><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 12:15:00 +0200</pubDate><guid>https://blog.defectiv.es/posts/auto-alineamiento-de-un-llm-de-3b-con-lora-y-harmbench/</guid><description>&lt;p&gt;Segunda entrega de &lt;strong&gt;Radiografía del clúster&lt;/strong&gt;. Tras el &lt;a href="https://blog.defectiv.es/posts/fuzzing-de-banda-base-con-firmwire-y-afl/"&gt;fuzzing de banda base&lt;/a&gt;&#10;, la primera de tres líneas sobre seguridad de modelos de lenguaje.&lt;/p&gt;&#10;&lt;h2 id="la-pregunta"&gt;La pregunta &lt;a class="hanchor" href="#la-pregunta" aria-label="Enlace a esta sección"&gt;#&lt;/a&gt;&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;Ajustar un modelo de lenguaje para que rechace peticiones dañinas tiene un coste: si se le enseña demasiado a decir no, empieza a rechazar también lo inofensivo, y pierde utilidad. La línea estudia ese equilibrio: &lt;strong&gt;qué proporción de datos de seguridad hay que mezclar con los datos de utilidad, y si el propio modelo puede generar sus ejemplos de rechazo y regular la dosis solo.&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Fuzzing de banda base: buscar fallos en el módem de un teléfono sin tocar el aire</title><link>https://blog.defectiv.es/posts/fuzzing-de-banda-base-con-firmwire-y-afl/</link><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 12:00:00 +0200</pubDate><guid>https://blog.defectiv.es/posts/fuzzing-de-banda-base-con-firmwire-y-afl/</guid><description>&lt;p&gt;Primera entrega de &lt;strong&gt;Radiografía del clúster&lt;/strong&gt;, la serie que desgrana línea a línea &lt;a href="https://blog.defectiv.es/posts/que-corre-de-verdad-en-nuestro-cluster/"&gt;qué corre de verdad en el clúster del grupo ANTS&lt;/a&gt;&#10;. Empezamos por la que más trabajos envía y ninguna GPU usa: seguridad de bandas base celulares.&lt;/p&gt;&#10;&lt;h2 id="la-pregunta"&gt;La pregunta &lt;a class="hanchor" href="#la-pregunta" aria-label="Enlace a esta sección"&gt;#&lt;/a&gt;&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;El procesador de banda base es el ordenador dentro del teléfono que habla con la red móvil. Ejecuta un firmware propio, cerrado, y &lt;em&gt;parsea&lt;/em&gt; mensajes que llegan por radio antes de que el sistema operativo vea nada. Históricamente es una fuente rica de fallos disparables en remoto, y a la vez uno de los componentes más difíciles de analizar: no hay código fuente, apenas hay depuradores y el hardware es opaco.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Qué corre de verdad en nuestro clúster, leído desde los propios scripts</title><link>https://blog.defectiv.es/posts/que-corre-de-verdad-en-nuestro-cluster/</link><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 10:00:00 +0200</pubDate><guid>https://blog.defectiv.es/posts/que-corre-de-verdad-en-nuestro-cluster/</guid><description>&lt;p&gt;El histórico de trabajos de un clúster suele ser un muro de identificadores de seis cifras y nombres crípticos —&lt;code&gt;mcpfw_cc&lt;/code&gt;, &lt;code&gt;eval_dynamic_pid&lt;/code&gt;, &lt;code&gt;boltz2&lt;/code&gt;— que lo dicen todo a quien los lanzó y nada a los demás. Pero si guardas los &lt;em&gt;scripts&lt;/em&gt;, el muro se convierte en un documento: la gente escribe &lt;strong&gt;por qué&lt;/strong&gt; hace las cosas, sobre todo cuando una tanda cuesta dinero y una noche de espera.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>