IA en ciberseguridad: límites de LLM, detección de phishing y riesgos de código
New research reveals open-source LLMs struggle with threat classification, while a novel system detects cloaked phishing campaigns with high accuracy.
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Resumen Ejecutivo
Investigaciones recientes muestran que los LLM de código abierto obtienen puntuaciones F1 bajas en la clasificación ATT&CK, mientras que PhishLumos detecta campañas de phishing ocultas con un 100% de cobertura. La seguridad del código de IA también enfrenta desafíos de doble uso.
Open-source LLMs score only 0.22 F1 in ATT&CK threat classification research.
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