Claude Mythos en Cisco AI Defense ya diseña ataques simulados a agentes de inteligencia artificial para empresas que quieran romper sus propios sistemas antes de ponerlos a trabajar. Cisco lo anunció este martes 10 de noviembre en Melbourne, durante su evento Cisco Live para Asia, Pacífico, Japón y China.
El trabajo tiene nombre técnico: red teaming, atacar lo propio a propósito para encontrar el hueco antes que un extraño. AI Defense, la plataforma de seguridad para modelos y agentes que Cisco lanzó en enero de 2025, ya construía ataques de varios pasos a la medida de cada sistema.
Cientos de clientes la usaron para detectar fallos graves en modelos, aplicaciones y agentes antes de la salida a producción, datos de la propia Cisco. Mythos entra a planear esas pruebas: razona qué ataque conviene, arma la ruta y convierte el resultado en ideas nuevas para la ronda siguiente.
La contratación llama la atención por el historial del modelo. Semanas atrás, Mythos destapó vulnerabilidades que obligaron a Bank of America a movilizar a 4.000 personas para corregir programas bancarios. El mismo talento que encontró esos fallos ahora cobra por simular al adversario dentro de una jaula con reglas.
Un atacante sin acceso libre a su propio teclado
El cliente no conversa con Mythos. Cisco diseñó el acceso como una interfaz estructurada: nadie escribe instrucciones abiertas al modelo, nadie le pide un ataque fuera del guion. Cada sesión trabaja con un objetivo fijo, un plazo definido y la opción de detenerla en cualquier momento.
Los blancos también quedan amarrados. El sistema solo prueba destinos registrados, propiedad de la empresa cliente y autorizados por escrito para la prueba; escanear infraestructura ajena de internet queda fuera del diseño. Cada ejercicio se firma con criptografía a nombre de un operador concreto, una persona identificable.
Cisco suma una doble capa de vigilancia: controles del producto AI Defense y controles del programa que regula el uso de Mythos. Cada acción de la prueba queda registrada para auditoría, y los resultados alimentan la ronda siguiente de ataques simulados a agentes, con la trazabilidad que pide un departamento legal.
Michael Moore, responsable de ciberseguridad en Anthropic, lo explicó en el anuncio: las empresas meten agentes en sus operaciones centrales y quieren probarlos a fondo antes de la producción. Jeetu Patel, presidente y director de producto de Cisco, lo resumió en una frase seca: no se puede escalar lo que no se puede asegurar, gobernar ni observar.
El dato que empuja el negocio viene de una investigación global de Splunk publicada el mes pasado: el 81 % de los profesionales de operaciones de tecnología y de ingeniería reporta más cooperación entre los equipos de seguridad y los de observación. Los agentes se conectan a herramientas complejas y a datos sensibles, y esa mezcla pide las dos miradas a la vez.
Cada agente con su factura y su boletín de notas
La segunda pieza del anuncio mide dinero. Splunk Agent Observability suma Tokenomics, una función que cruza el costo de cada agente con la calidad de su trabajo: usa datos de Amazon Bedrock y Amazon CloudWatch para emparejar gasto en tokens con evaluaciones de impacto, y deja ver qué agente devuelve valor y cuál quema presupuesto.
Tokenomics entra en vista previa privada en diciembre y llegará de forma general a AWS Marketplace a principios de 2027. El blog de Cisco aportó el contexto que duele: en su informe de observabilidad, el 55 % de las organizaciones admite que no controla el costo de su inteligencia artificial.
Los modelos de evaluación Eval-G1 completan el paquete este mes, ya con disponibilidad general, junto a la herramienta para afinarlos. Son modelos de lenguaje pequeños, entrenados con las trazas de los propios agentes y con la opinión de expertos de la casa, que ejecutan evaluaciones y barreras de control a un costo hasta 98 % menor que un modelo comercial grande, con respuestas 2,5 veces más rápidas.
Cisco IQ cierra el círculo por el lado de la red. Su base cubre cerca de 17.000 clientes y más de 22 millones de dispositivos; ahora vuelca datos de vulnerabilidades, ciclo de vida y configuración en Splunk, para que un analista cruce una amenaza viva con el equipo concreto expuesto. Los conectores con ServiceNow convierten cada hallazgo en un registro de problema atado al activo.
El red teaming adaptativo con Mythos llegará pronto para un grupo escogido de empresas, sin fecha cerrada ni precio público. Para una empresa hispana que ya deja agentes tocando facturas, inventarios o datos de clientes, la oferta ordena una tarea pendiente: probar el agente como lo probaría un atacante, con nombre, registro y freno, antes de darle las llaves de la operación diaria.
La guía de infraestructura resiliente de Cisco IQ ordena esa corrección: marca defectos conocidos del equipo, avisa qué productos piden modernización y revisa la preparación para criptografía resistente a la computación cuántica. El protocolo de contexto de modelos, MCP por sus siglas en inglés, lleva ese mismo retrato a los agentes autorizados de la empresa.
Patel ató las tres piezas a un problema de velocidad. Una ventana entre la publicación de una vulnerabilidad y su explotación pasó de semanas a horas en muchos casos, y una auditoría de un día concreto deja huecos abiertos el resto del mes. De ahí la apuesta por pruebas, medición y corrección en un ciclo continuo.
Fuente: Cisco
