Escribe Seguridad Photo Courtesy of: La adopción de asistentes de IA como GitHub Copilot ha transformado el desarrollo de software. Los analistas estiman que para 2025, más del 50% del nuevo código será generado por máquina, según Gartner. Si bien esto ha acelerado la productividad, también ha creado nuevos desafíos de seguridad. Para las empresas que manejan miles de repositorios y dependencias, esta inundación de código producido por la IA expande una superficie de ataque ya compleja.Un informe de 2024 de IBM encontró que el coste promedio de una violación de datos alcanzó los 4,45 millones de dólares, con vulnerabilidades en la cadena de suministro citadas como una de las fuentes de exposición que crecen más rápidamente.Los gobiernos de Estados Unidos, la Unión Europea y Japón han introducido requisitos más estrictos para la procedencia verificable del software, presionando a las empresas a adoptar mecanismos de seguridad que puedan rastrear el origen e integridad de cada artefacto. “La velocidad de desarrollo se ha acelerado más allá del alcance de la inspección manual”, dijo Rubi Arbel, CEO de “Las organizaciones necesitan sistemas que validen y registren cada paso, ya sea que el código sea escrito por humanos o generado por IA”. Escribe Seguridad Continuous Evidence and Policy Guardrails Evidencia continua y guardias de la política Scribe Security ha construido su plataforma ScribeHub en torno a la idea de que la seguridad no puede ser una comprobación única. En lugar de depender únicamente de escaneos periódicos, ScribeHub recopila evidencia firmada durante cada fase del ciclo de vida del desarrollo de software. La evidencia se almacena en un gráfico de conocimiento prohibido que vincula los artefactos, las identidades y las acciones. Esto permite a los equipos de seguridad rastrear las vulnerabilidades de nuevo a los compromisos, herramientas o configuraciones específicas. Las políticas escritas como código actúan como guardrails, bloqueando los artefactos no verificados o manipulados de progresar a la implementación. Los desarrolladores ven el impacto a través de la retroalimentación contextual, con la opción de desencadenar correcciones automatizadas sin dejar sus flujos de trabajo. Este método ha ganado fuerza entre las industrias reguladas, donde los marcos de cumplimiento como SLSA, NIST SSDF y la Ley de Resiliencia Cibernética de la UE requieren la prueba de que los componentes de software cumplen con estándares de seguridad definidos. Agentic Security: AI for Remediation Agentic Security: AI para la reparación Introducción del código generado por IA para agregar una nueva dimensión: remedios impulsados por la IA. En lugar de colocar algoritmos en los dashboards, la compañía diseñó una red de agentes específicos de tareas que interactúan con el gráfico de conocimiento firmado. Escribe Seguridad Un ejemplo es “Remus”, un flujo de trabajo de agentes capaz de producir solicitudes de pull para patchar dependencias inseguras o archivos de configuración. Otra, “Compy”, compara continuamente la evidencia firmada contra estándares como PCI DSS o FedRAMP, produciendo documentación lista para la auditoría como parte del desarrollo diario. “Las correcciones generadas por la IA solo funcionan si están vinculadas a evidencias verificadas”, explicó Arbel. “Al combinar la procedencia firmada con la reparación automatizada, reducimos tanto la carga de trabajo humana como la probabilidad de introducir nuevos errores”. Implications for CISOs and Developers Implicaciones para CISOs y desarrolladores Los Chief Information Security Officers se enfrentan a una presión creciente para conciliar la velocidad con la responsabilidad. En muchas organizaciones, el personal de seguridad es superado por los desarrolladores en una proporción tan alta como 1 a 100. Sin automatización, investigar alertas y prepararse para auditorías puede abrumar a los equipos. De acuerdo con una encuesta de 2025 de ISACA, el 66% de las empresas reportaron dificultades para cumplir con los roles de ciberseguridad, especialmente en la seguridad de la cadena de suministro de software. Para los desarrolladores, los procesos tradicionales de seguridad a menudo se experimentan como barreras de botella. Al integrar la recopilación de evidencias y la reparación impulsada por agentes directamente en las herramientas que ya utilizan, la fricción se reduce. Las solicitudes de retiro llegan con explicaciones, las políticas se aplican de forma consistente y se generan informes de cumplimiento continuamente. Market Forces and Regulatory Drivers Las fuerzas del mercado y los impulsores reguladores Se prevé que el mercado de la ciberseguridad crezca de 262 mil millones de dólares en 2025 a más de 350 mil millones de dólares en 2030, con la seguridad de la cadena de suministro de software citada como una de las áreas de inversión de mayor prioridad.En los Estados Unidos, la Orden Ejecutiva 14028, 14144, y la NIST SSDF mandan a los contratistas federales a producir SBOMs, mientras que la Ley de Resiliencia Cibernética de Europa introduce requisitos similares para los proveedores de tecnología. Estas presiones regulatorias se alinean con la creciente prevalencia de la IA en el desarrollo.Las empresas ya no pueden depender de correcciones ad hoc; deben demostrar la verificación continua de sus fábricas de software.Soluciones que combinan controles de integridad criptográfica, rastros de evidencia y reparación de IA se están moviendo rápidamente de opcional a necesario. “La confianza en el software ahora depende de poder probar cómo fue construido”, dijo Arbel.

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Dentro de la cadena de suministro impulsada por la IA: Cómo Scribe Security está construyendo confianza en la velocidad del código

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