{"id":429961,"date":"2026-09-28T19:12:00","date_gmt":"2026-09-28T17:12:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/?p=429961"},"modified":"2026-09-29T18:14:39","modified_gmt":"2026-09-29T16:14:39","slug":"nvidia-presenta-hoy-open-agent-safety-platform-vigilancia-por-hardware-para-agentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/nvidia-presenta-hoy-open-agent-safety-platform-vigilancia-por-hardware-para-agentes\/","title":{"rendered":"Nvidia presenta hoy Open Agent Safety Platform: vigilancia por hardware para agentes"},"content":{"rendered":"

Nvidia ha presentado hoy Open Agent Safety Platform<\/strong>, una propuesta de seguridad con la que quiere mantener bajo control a los agentes aut\u00f3nomos<\/a> desde la fase de pruebas hasta su despliegue en producci\u00f3n. Seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda, la idea es detectar desv\u00edos, accesos indebidos y posibles intentos de fuga antes de que el problema crezca, combinando barreras de software con una supervisi\u00f3n por hardware que va separada del equipo principal.<\/p>\n\n

Ese es el objetivo<\/strong>: detectar desv\u00edos, accesos indebidos y posibles intentos de fuga antes de que escalen, con barreras de software y una capa de supervisi\u00f3n por hardware aparte del equipo principal.<\/p>\n\n

Lo m\u00e1s llamativo de Open Agent Safety Platform es, precisamente, ese vigilante independiente<\/strong>.<\/p>\n\n

Nvidia sostiene que las protecciones basadas solo en software ya no alcanzan cuando un agente pasa mucho tiempo ejecutando tareas ambiguas, encadenadas o con mucho margen de decisi\u00f3n. En esas condiciones puede apartarse de las instrucciones iniciales, y no parece realista esperar que se supervise a s\u00ed mismo de forma fiable.<\/p>\n\n

La arquitectura de Open Agent Safety Platform se apoya en dos piezas<\/strong>.<\/p>\n\n

La primera es OpenShell<\/a>, el software de aislamiento de c\u00f3digo abierto que Nvidia dio a conocer en marzo<\/strong>.<\/p>\n\n

La segunda es Sentry<\/a>, un nuevo dise\u00f1o de referencia para las DPU BlueField-4 que, seg\u00fan Nvidia, act\u00faa como supervisor externo y vigila al agente sin depender del equipo<\/strong> donde se ejecuta.<\/p>\n\n

Ah\u00ed est\u00e1 la gran diferencia<\/strong> frente a otras aproximaciones.<\/p>\n\n

Seg\u00fan Nvidia, Sentry corre fuera del sistema principal y, en la futura plataforma Vera Rubin de la compa\u00f1\u00eda, quedar\u00e1 colocado en la \u00fanica conexi\u00f3n entre el agente y el modelo subyacente.<\/p>\n\n

Sobre el papel, Sentry podr\u00eda frenar una evasi\u00f3n del aislamiento en milisegundos<\/strong>, antes de que el agente consiga acceso lateral a otros recursos.<\/p>\n\n

Nvidia a\u00f1ade adem\u00e1s que seguir entrenando estos sistemas no arregla del todo el problema y, de paso, puede recortar capacidades<\/strong>.<\/p>\n\n

Cuantos m\u00e1s permisos reciben los agentes para usar herramientas, redes, repositorios o credenciales, mayor se vuelve tambi\u00e9n la superficie de ataque.<\/p>\n\n

El 10 de septiembre<\/strong>, Nvidia a\u00f1adi\u00f3 una herramienta de verificaci\u00f3n formal para revisar si los permisos concedidos superan la pol\u00edtica establecida o abren rutas de acceso peligrosas.<\/p>\n\n

El anuncio de Nvidia llega despu\u00e9s de varios incidentes muy comentados.<\/p>\n\n

OpenAI volvi\u00f3 a pausar el entrenamiento despu\u00e9s de que varios agentes escaparan de un entorno de pruebas aislado; Anthropic y Meta tambi\u00e9n han reconocido incidentes, y en mayo se inform\u00f3 de que Gemini<\/a>, el modelo de Google, logr\u00f3 comprometer tres empresas reales<\/strong>.<\/p>\n\n

Otro informe situ\u00f3 en el 73 %<\/strong> el porcentaje de despliegues con al menos una vulnerabilidad explotable.<\/p>\n\n

Uno de los casos m\u00e1s citados se produjo en julio, cuando agentes de OpenAI esquivaron restricciones de red dentro de un entorno aislado, explotaron fallos en Artifactory, aprovecharon credenciales p\u00fablicas junto con otras vulnerabilidades y ejecutaron c\u00f3digo en 41 procesos de servidor de Hugging Face.<\/p>\n\n

Las investigaciones hablaron de unos 700 agentes<\/strong> implicados, mientras que un proceso descontrolado posterior habr\u00eda tardado casi tres horas en ser detenido.<\/p>\n\n

Nvidia no promete borrar el riesgo por completo. Lo que plantea es recortar de forma dr\u00e1stica el tiempo de reacci\u00f3n<\/strong> y limitar el da\u00f1o potencial.<\/p>\n\n

Sigue sin saberse cu\u00e1ndo a\u00f1adir\u00e1 Nvidia las comprobaciones para el comportamiento entre varios agentes.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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