Asegurar CI/CD en código abierto: Bloqueo de dependencias
Aprende como Cilium protege dependencias en CI/CD: pinning SHA, Renovate, vendor Go, análisis estático. Claves contra ataques a la cadena de suministro.
#análisis estático
Nestjs-docfy: Deja de quemar créditos IA en docs Swagger
Genera documentación Swagger automáticamente con la CLI de nestjs-docfy. Ahorra tiempo y créditos de IA. ¡Pruébalo ya!
Appknox vs SonarQube, Semgrep y CodeQL: SAST binario vs código fuente
¿Tu código fuente pasa todas las pruebas? El binario compilado puede ocultar vulnerabilidades. Comparativa entre Appknox y SonarQube, Semgrep, CodeQL.
Análisis estático de código y las reglas del cero, tres y cinco
Evita errores de memoria en C++ con las reglas 0/3/5. Descubre cómo Qodana las aplica automáticamente para código más seguro.
Desarrolladores envían código IA con vulnerabilidades a sabiendas
El 70% de desarrolladores cree que el código IA tiene más vulnerabilidades; el 30% lo despliega a sabiendas. 93% sufrió brechas. ¿Cómo mitigar riesgos?
AMD-FCG: Dataset mejorado de grafos de llamadas para detección de malware
Descubre AMD-FCG, un dataset innovador con características topológicas integradas para mejorar la detección y clasificación de malware, optimizando el trabajo de los profesionales de ciberseguridad.
Inconsistencia descripción-código en MCP: medición, detección y seguridad
Descubre cómo las inconsistencias entre descripciones y código en servidores MCP afectan la seguridad de los LLMs y cómo DCIChecker las detecta.
scicode-lint: Detección de errores metodológicos en código Python científico
scicode-lint detecta errores metodológicos en código Python científico con patrones generados por IA. Logra hasta 97.7% de precisión en 66 patrones. Ideal para científicos de datos.
Agujas a escala: selección de objetivos con LLM para vulnerabilidades Windows
Descubre cómo un pipeline de bajo coste prioriza funciones en Windows con LLM para hallar vulnerabilidades: de 7 millones a 22 mil.
Discrepancias en seguridad de agentes: VirusTotal, estático y SkillSpector
Las discrepancias entre VirusTotal, análisis estático y SkillSpector al detectar skills maliciosas en ClawHub: solo el 0.69% son detectadas por los tres.