Aunque normalmente se piensa en una empresa de ciberseguridad como la que protege a sus clientes de ataques externos, la participación de SonicWall en el Proyecto Glasswing de Anthropic muestra que una parte cada vez más importante de la batalla está ocurriendo puertas adentro, en el propio código que sostiene sus productos. La compañía está incorporando Claude Mythos 5, un modelo de IA de vanguardia que no está disponible para el público general, a sus flujos de pruebas defensivas para buscar vulnerabilidades antes de que puedan ser aprovechadas por un atacante.
Si uno mira el movimiento desde el negocio, el asunto tiene una implicación bastante concreta, porque encontrar un problema durante el desarrollo suele dar margen para corregirlo antes de que se convierta en un incidente que obligue a responder con urgencia. Chandro Prasad, director de producto de SonicWall, explicó que “las vulnerabilidades pasan de ser descubiertas a explotadas más rápido de lo que la mayoría de los ciclos de parches pueden seguir el ritmo”, una presión que cambia la manera en que los fabricantes tienen que pensar sus procesos de seguridad.
Lo interesante es que la IA no aparece aquí como un reemplazo del equipo de seguridad, sino como una herramienta metida directamente en el proceso de revisión y pruebas, de modo que los investigadores pueden dedicar más capacidad a encontrar problemas que podrían ser difíciles de detectar mediante revisiones convencionales. En la práctica, eso puede reducir el tiempo entre descubrir una vulnerabilidad y decidir cómo corregirla, aunque el valor económico está sobre todo en evitar que el problema avance hasta una etapa mucho más costosa.
Mientras el Proyecto Glasswing busca cerrar la brecha entre la velocidad con la que los atacantes pueden utilizar IA y la capacidad defensiva de los fabricantes, SonicWall está aportando una escala particular de conocimiento porque trabaja con más de 17.000 socios, incluidos proveedores de servicios gestionados y pequeñas y medianas empresas. Esa red importa porque muchas de esas organizaciones cuentan con menos recursos especializados para enfrentar amenazas sofisticadas, de manera que cualquier mejora en los procesos del proveedor puede terminar teniendo efectos sobre una cadena más amplia de empresas.
Una red de 17.000 socios detrás del experimento
Aunque la prueba de Claude Mythos 5 podría parecer inicialmente una decisión tecnológica interna, el hecho de que SonicWall comparta los hallazgos y las mejores prácticas con Anthropic introduce otra dimensión, ya que el conocimiento generado no queda limitado al fabricante. Prasad lo resumió al señalar que “los atacantes ya comparten herramientas y técnicas a gran escala, y es hora de que los defensores hagan lo mismo”, planteando una lógica de colaboración que busca elevar la capacidad de respuesta más allá de una sola compañía.
De hecho, esa colaboración también permite observar cómo está cambiando el costo de la ciberseguridad, porque una vulnerabilidad no solo implica el trabajo técnico necesario para corregirla, sino también posibles interrupciones, actualizaciones urgentes y exposición para los clientes. Cuando una herramienta de IA ayuda a encontrar problemas durante las pruebas, la ganancia potencial no se limita a productividad del equipo: puede estar en reducir la probabilidad de que una falla llegue a producción y termine generando costos mucho mayores.
Por eso, el movimiento de SonicWall dentro de Glasswing puede leerse como algo más que una adopción puntual de IA, ya que conecta tres asuntos que normalmente se analizan por separado: velocidad de descubrimiento, capacidad de corrección y escala de distribución. Mientras Anthropic intenta acercar las capacidades defensivas a la velocidad de los atacantes, SonicWall está llevando esa experimentación a sus propios procesos y aportando lo aprendido a una comunidad que, por la cantidad de organizaciones involucradas, puede convertir una mejora técnica en un cambio operativo con impacto mucho más amplio.
