Investigación / ThreatBytes
Super Intelligence para la investigación de malware novedoso.
SI agéntica, redes neuronales, análisis conductual y razonamiento cognitivo para detectar malware nunca visto.
- Rol
- Fundador e investigador principal
- Estado
- VECTOR SI v1 en desarrollo
- Afiliación
- Por confirmar
La brecha de conocimiento
El malware se adapta, muta y evade las defensas tradicionales mediante polimorfismo, ofuscación y propagación autónoma. La mayoría de los sistemas siguen siendo reactivos: reglas, firmas o indicadores de comportamiento que detectan la actividad maliciosa solo tras el compromiso.
El aprendizaje automático ha mejorado la clasificación de malware, pero la mayoría de los enfoques son retrospectivos: analizan el software tras su ejecución en lugar de razonar sobre señales incompletas para anticipar malware nuevo.
La carencia no es solo la detección, sino sistemas autónomos que aprendan de muestras históricas, simuladas y aportadas por la comunidad para inferir comportamientos futuros. ThreatBytes desarrolla un marco agéntico basado en el razonamiento para lograrlo antes de la ejecución.
Cuatro fases
Fase 1
Datos
Corpus histórico de más de 110 M de muestras únicas y aportaciones comunitarias controladas. Rasgos de comportamiento, temporales, estructurales y de firma; datos sintéticos de ejecución en sandbox.
Fase 2
Diseño del modelo
SI agéntica híbrida: deep learning, aprendizaje por refuerzo, capas cognitivas y de razonamiento, detección de anomalías. Aprendizaje continuo centrado en la predicción previa a la ejecución.
Fase 3
Defensa proactiva
Integración con la plataforma ThreatBytes para la ingesta y decisiones basadas en razonamiento. Mitigación agéntica como contención en sandbox y aislamiento de endpoints, desplegada en contenedores.
Fase 4
Evaluación
Ejecución controlada, cyber range y red team. Comparación con IDS/IPS reactivos (p. ej. Snort, Suricata) y análisis de SI explicable.
VECTOR SI v1 · En desarrollo
Versatile Engine for Cognitive Threat Observation & Response.
Clasificadores base estáticos y de comportamiento sobre el corpus histórico; solo puntuación reactiva.
Fuente: threatbytes.dev. La ingesta prevista alcanza 100 millones de muestras en incrementos anuales iguales de 2027 a 2032, bajo cuarentena y gobernanza ética.
Artefactos abiertos, listos para usar.
Template · Licencia MIT · v1.0
Malware Analysis Report Template
Un formato de informe estandarizado con JSON Schema y plantilla Markdown, alineado con MITRE ATT&CK.
YARA · Licencia MIT · v1.0
YARA Rule Starter Kit
Reglas YARA probadas y documentadas, con fixtures de prueba seguros y CI que comprueba cada regla en cada push.