Noticias de tecnología seleccionadas el 13 de noviembre de 2026
- Un estudiante de secundaria superior de 3 publicó en un artículo las respuestas que usó para solicitar su admisión al Security Camp 2026, un programa japonés de formación de talento en seguridad. El autor indica que completó la clase de seguridad de producto y que redactó las respuestas el 11 de mayo.
- La pregunta sobre ataques a la cadena de suministro trata un caso en el que se vulneraron la cuenta de administrador y el token de un paquete npm y se mezcló código malicioso en un paquete legítimo. Explica cómo se roban credenciales en entornos infectados y se propagan a otros paquetes.
- Como medidas, el autor propone revisión de código para los cambios en los flujos de trabajo, permisos de solo lectura por defecto, fijar los hashes de commit y usar tokens de corta duración (OIDC). También escribió que conviene definir de antemano los procedimientos de respuesta ante una intrusión.
- Cuando el autor convirtió el Dockerfile de una aplicación Go a una compilación multietapa (un método que separa la imagen de compilación de la de ejecución), las alertas del análisis de Trivy pasaron de 50 a 14. Dijo que las alertas restantes también deben priorizarse revisando, por ejemplo, si se usan en tiempo de ejecución.
- Es un modelo de IA que predice cómo cambia la actividad de los genes dentro de una célula concreta, como una célula del músculo cardíaco o una célula inmunitaria, cuando cambia una sola letra del ADN. Los modelos anteriores se quedaban en promedios por tejido.
- Según DeepMind, encuentra casi el doble de variantes que alteran la expresión génica dentro de las células que el mejor modelo anterior. En el conjunto de datos TenK10K de 28 tipos de células inmunitarias, la tasa de acierto en variantes causales fue de 30%, superior a 16% de las herramientas existentes, según la empresa.
- El modelo recibe el tipo o el estado de la célula como condición junto con la secuencia de ADN. DeepMind explicó que, con solo subir datos de ARN de célula única de unas pocas decenas de células, se puede aplicar a nuevos estados celulares sin reentrenamiento.
- Para investigación no comercial se puede usar de inmediato mediante la API de AlphaGenome, y para investigación comercial se ofrece como vista previa privada. El artículo científico y la API son públicos.