- Origen
- Múltiples fuentes: CSO Online, Empirical Security, FIRST
- Fecha
- 2026-04-23T04:08:08.263993+00:00
- Resumen
- Según múltiples fuentes, Anthropic ha destacado que su modelo de IA Mythos ha acelerado la detección de vulnerabilidades, intensificando un problema ya existente de exceso de fallos y falta de claridad sobre cuáles priorizar. Para abordar esta situación, recomienda usar el Exploit Prediction Scoring System (EPSS), un modelo probabilístico que predice la probabilidad de explotación en los próximos 30 días, facilitando la priorización de parches. EPSS, adoptado por más de 120 proveedores de seguridad como CrowdStrike y Palo Alto Networks, ofrece una alternativa automatizada y basada en machine learning frente a métodos tradicionales como CVSS, que están bajo presión debido al volumen creciente de vulnerabilidades. Sin embargo, expertos señalan que tanto EPSS como CVSS pueden quedar obsoletos ante la velocidad que la IA imprime en la explotación, proponiendo una defensa en tiempo real. Además, Mythos y tecnologías similares descubrirán millones de vulnerabilidades fuera del modelo CVE tradicional, lo que requerirá modelos predictivos locales para aplicaciones, nubes y configuraciones específicas. Aunque el desafío es enorme, existen métodos para gestionarlo sin que la situación sea catastrófica.
