40 fallos en herramientas de IA esta semana: lo que hay que actualizar

Por Inteligencia QuantumSec · Píldoras de inteligencia · 3 min de lectura

Generada con 0data a partir de lo que ingiere cada día.

Del 27 de octubre al 2 de noviembre se publicaron 40 avisos de seguridad en paquetes del ecosistema de inteligencia artificial: el 8,4 % de todos los de GitHub. Es un 344,4 % por encima de una semana normal (la mediana de las ocho anteriores es 9). Y en las tendencias de GitHub, el 47,1 % de lo que más sube es IA (156 de 331 repositorios).

40 avisos de seguridad en paquetes de IA esta semana (+344,4 % frente a una semana normal)

1 sep: 2 · 8 sep: 10 · 15 sep: 48 · 22 sep: 45 · 29 sep: 4 · 6 oct: 38 · 13 oct: 8 · 20 oct: 8 · 27 oct: 40

17
de gravedad alta o crítica
9
en servidores MCP (lo que conecta un agente con vuestras herramientas)
11
fallos de IA ya explotados en un año (catálogo KEV de CISA)

Semana fuera de lo normal. El volumen de avisos de IA de esta semana es el triple o la tercera parte de lo habitual. Antes que un cambio en el mundo, eso suele ser la fuente recargando o dejando de enviar datos: tomad la cifra con cautela hasta ver la semana que viene.

Lo que se rompe

  • Servir y operar modelos: 52.5 %
  • Servidores MCP: 22.5 %
  • Agentes y orquestación: 15.0 %
  • Librerías de modelos: 10.0 %

Avisos de la semana por tipo de herramienta

PaqueteQué esQué permiteGravedad
agnoAgentes y orquestaciónOtro tipo de falloCrítica
mlflowServir y operar modelosAcceso sin autenticaciónCrítica
langgraph-apiAgentes y orquestaciónOtro tipo de falloAlta
praisonaiAgentes y orquestaciónEjecución remota de códigoAlta
@modelcontextprotocol/sdkServidores MCPOtro tipo de falloAlta
@sylphx/pdf-reader-mcpServidores MCPAcceso sin autenticaciónAlta
mcp-sanitizerServidores MCPOtro tipo de falloAlta
mcp-sanitizerServidores MCPOtro tipo de falloAlta
github.com/kubeflow/pipelinesServir y operar modelosSubida de ficheros sin controlAlta
github.com/kubeflow/pipelinesServir y operar modelosOtro tipo de falloAlta
litellmServir y operar modelosLectura de ficherosAlta
litellmServir y operar modelosEscalada de privilegiosAlta

Y 28 más, de gravedad menor, en la base de avisos de GitHub.

Por qué tantos en MCP. 9 de los 40 avisos son de servidores MCP, los conectores que dejan a un agente de IA leer vuestro correo, vuestro Jira o vuestros ficheros. Se escriben deprisa, muchos por una sola persona, y heredan los permisos de quien los instala: un fallo de lectura de ficheros en uno de ellos es un fallo en vuestro portátil.

Lo que ya se explota

No es teoría: 11 fallos en herramientas de IA entraron en el último año en el catálogo de CISA de vulnerabilidades explotadas de verdad. Los más recientes:

CVEProductoAlta en KEV
CVE-2026-59822LiteLLM2026-09-02
CVE-2026-64849MLflow2026-08-19
CVE-2025-62593Ray2026-08-17
CVE-2026-9198Langflow2026-08-04
CVE-2026-0770Langflow2026-07-21
CVE-2026-55255Langflow2026-07-07

Lo que sube

  1. pbakaus/impeccable — 2870
  2. Nutlope/hallmark — 2830
  3. vercel-labs/agent-desktop — 2243
  4. elayadesign/ai-design-skills — 2139
  5. cloudflare/security-audit-skill — 1860
  6. TauricResearch/TradingAgents — 1735
  7. thedotmack/claude-mem — 1723
  8. Panniantong/Agent-Reach — 1632

Repositorios de IA con más estrellas en un día esta semana

  • pbakaus/impeccable — The design vocabulary for your coding agent. Steer with polish and bolder, review with critique and audit, catch AI slop before it ships.
  • Nutlope/hallmark — Anti-AI-slop design skill for Claude Code, Cursor, and Codex.
  • vercel-labs/agent-desktop — Agent Desktop gives any agent reliable computer use on the desktop. Built with Rust, it sees any app's real UI structure through OS accessibility trees and oper
  • cloudflare/security-audit-skill — A coding-agent skill for multi-phase security audits with independently verified, machine-readable findings

Los modelos de la semana

Salieron 6 modelos nuevos, 2 de ellos de pesos abiertos (se pueden descargar y ejecutar en casa, que es lo que permite usarlos con datos que no pueden salir de la empresa).

ModeloDePesosSalida
LongCat-2.5MeituanCerrados01/11
GPT-6 RosalindOpenAICerrados30/10
Particle-1Particle AICerrados28/10
Gemini 4 CarbonGoogleCerrados28/10
LFM3-VL-2BLiquid AIAbiertos27/10
LFM3-1.7BLiquid AIAbiertos27/10

Compruébalo en vuestra casa

Si usáis Python o Node, esto dice en un minuto si alguno de los paquetes de la semana está en vuestro proyecto (ejecutadlo en la raíz de cada repositorio):

pip list 2>/dev/null | grep -iE 'sdk|pdf-reader-mcp|agno|pipelines|langgraph-api|langgraph-checkpoint-postgres|langgraph-cli|langgraph-sdk|litellm|mcp-sanitizer'
npm ls --all 2>/dev/null | grep -iE 'sdk|pdf-reader-mcp|agno|pipelines|langgraph-api|langgraph-checkpoint-postgres|langgraph-cli|langgraph-sdk|litellm|mcp-sanitizer'

Y para los servidores MCP: abrid la configuración de vuestro cliente (Claude, Cursor, VS Code) y mirad cuántos hay instalados que nadie recuerda haber puesto.

Qué hacer hoy

  1. Haced inventario de la IA que ya usáis
    Servidores MCP, extensiones del editor, interfaces de chat montadas por alguien del equipo. Lo que no está en el inventario no se actualiza.
  2. Un agente, los mínimos permisos
    Un conector que solo necesita leer un tablero no debería poder escribir en todo el repositorio. Revisad con qué cuenta corre cada uno.
  3. Nada de interfaces de IA abiertas a internet
    Langflow, Open WebUI o MLflow están en el catálogo de explotados porque había miles a la vista sin contraseña. Detrás de la VPN o del proxy con autenticación, siempre.

Esta mañana salió El parte del ransomware: quién publicó víctimas, en qué sectores y dónde.

Cómo lo medimos. Ventana: del 27 de octubre al 2 de noviembre (semana cerrada, hora UTC). Se cuentan los avisos de seguridad de GitHub de la semana cuyo paquete es del ecosistema de IA (agentes, servidores MCP, inferencia, interfaces, librerías de modelos), por su fecha de publicación. Lo que sube son los repositorios de las tendencias diarias de GitHub cuyo nombre o descripción es de IA, con su máximo de estrellas en un día. Los modelos de la semana son los del catálogo público de llm-stats con fecha de lanzamiento en la ventana. Las cifras las cuenta 0data, nuestra plataforma de datos, directamente sobre lo ingerido; ninguna está estimada. Así está hecha por dentro.

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