30 de junio de 2026

Los investigadores de ETH Zúrich han creado el primer píxel que puede capturar y emitir luz al mismo tiempo

Los investigadores de ETH Zúrich han creado el primer píxel que puede capturar y emitir luz al mismo tiempo

Investigadores del Laboratorio de Ingeniería de Materiales Ópticos de ETH Zúrich han roto por primera vez una barrera que lleva casi 100 años sin cuestionarse: han creado un píxel capaz de emitir luz para formar imágenes en una pantalla y, simultáneamente, detectar y analizar la luz que recibe como haría un sensor de cámara. Los resultados se publican esta semana en la revista Nature (DOI: 10.1038/s41586-026-10681-7) bajo la dirección del profesor David Norris, y ya han dado lugar a una solicitud de patente nominada al premio Spark de este año.

El término «pixel» — abreviatura de «picture element» — apareció por primera vez hace casi un siglo en la publicación tecnológica estadounidense Wireless World. Desde entonces, los píxeles han tenido roles excluyentes: iluminan las pantallas de móviles, ordenadores y televisores, o capturan la luz en los sensores de cámara. Hacer ambas cosas en la misma unidad material se consideraba físicamente incompatible. El «píxel de Fourier» que ha desarrollado el equipo de Norris demuestra que no lo es.

Cómo funciona el píxel de Fourier

La tecnología se basa en la interferencia de ondas de luz sobre una superficie metálica. Los píxeles están esculpidos a escala nanométrica para dirigir la luz que incide sobre ellos y dispersarla de manera controlada. Esas ondas superficiales interfieren entre sí creando patrones precisos, lo que permite al píxel tanto proyectar imágenes como registrar intensidad, fase y polarización de la luz que lo atraviesa.

La parte más interesante técnicamente es lo que el equipo llama «operaciones matemáticas directas sobre el material del píxel»: en un diseño más avanzado, el sistema podría reaccionar a una imagen capturada y producir un patrón de luz de respuesta sin pasar por un ordenador. La función de procesamiento está embebida en la física del material, no en el software. Para quienes trabajan en sistemas ópticos de baja latencia — comunicaciones cuánticas, sensores distribuidos, holografía en tiempo real — esa propiedad es relevante.

Los chips fotónicos, que procesan información con luz en lugar de electricidad, han demostrado en publicaciones recientes de Nature que pueden superar en velocidad y eficiencia energética a los circuitos electrónicos tradicionales para tareas de IA. El píxel bidireccional de Zúrich opera en una capa diferente — no procesa datos sino que los capta y emite — pero pertenece al mismo universo conceptual de sistemas que manipulan la luz para hacer cosas que los electrones no pueden.

Aplicaciones a corto y largo plazo

El objetivo inmediato del equipo es escalar el concepto a una matriz de muchos píxeles de Fourier. Esa matriz podría dar lugar a dispositivos que combinan en una sola pantalla las funciones de display y cámara, sin los módulos separados que hoy ocupan espacio en los bordes de teléfonos y tablets. Para los fabricantes de dispositivos que llevan años intentando reducir el tamaño del notch y mejorar el ratio pantalla/cuerpo, un panel que elimina el módulo de cámara frontal tiene valor inmediato.

Más allá del hardware de consumo, las aplicaciones que los investigadores mencionan explícitamente incluyen comunicaciones ópticas de alta velocidad — donde la capacidad de detectar y emitir luz simultáneamente podría aumentar el ancho de banda de los enlaces de fibra — y procesamiento de información cuántica, donde controlar la polarización y fase de los fotones es fundamental.

El equipo surcoreano que trabaja en pantallas OLED flexibles que no pierden brillo al doblarse enfrenta un problema diferente — la degradación mecánica del material emisor — pero el horizonte de aplicación es el mismo: pantallas que hacen más cosas con menos espacio y menor consumo. El píxel de Fourier añade a esa lista la posibilidad de que una pantalla flexible también sea un sensor de visión completo.

Mi valoración

He seguido los avances en óptica integrada durante varios años y el anuncio de ETH Zúrich llama la atención no por la promesa sino por el momento: llega en un ciclo donde la industria de semiconductores está buscando alternativas a la electrónica de silicio para superar los límites físicos del escalado. Lo que más me convence de este trabajo es la publicación en Nature y la nominación al Spark Award, que son señales de que la comunidad científica considera los resultados reproducibles y la tecnología promisora.

Lo que más me preocupa es el gap entre «funciona en laboratorio a escala nanométrica» y «funciona en producción en millones de unidades a precio de consumo». Los chips fotónicos para IA que el equipo de la Universidad de Florida envió a la Estación Espacial Internacional llevan dos años en pruebas y aún no han llegado a producto comercial. La fotónica tiene plazos de madurez más largos que el software.

Mi predicción: veremos los primeros prototipos de cámara-pantalla basados en matrices de píxeles de Fourier en demostraciones de conferencias sectoriales (SID, ICMR) en 2028 o 2029. La integración en dispositivos de consumo no llegará antes de 2031, pero cuando llegue, cambiará el diseño de los dispositivos más radicalmente que la eliminación del jack de auriculares.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un píxel de Fourier y por qué es diferente a los píxeles convencionales?

Un píxel convencional tiene una función: o emite luz (pantalla) o la detecta (cámara). El píxel de Fourier de ETH Zúrich usa la interferencia de ondas de luz sobre una superficie metálica esculpida a escala nanométrica para hacer ambas cosas simultáneamente. Puede proyectar imágenes y capturar lo que la cámara registraría, en la misma unidad material. El nombre viene del análisis de Fourier, la herramienta matemática que descompone señales en sus frecuencias componentes — que es exactamente lo que ocurre con la luz en la superficie del píxel.

¿Cuándo podríamos ver esto en un smartphone real?

El equipo de ETH Zúrich está trabajando en escalar el concepto a una matriz de múltiples píxeles — el paso previo imprescindible para cualquier aplicación de pantalla o cámara. A partir de ahí, el proceso de industrialización, pruebas de fiabilidad y reducción de coste habitualmente lleva entre cinco y diez años para tecnologías de fabricación a nanómetros. Las estimaciones más optimistas de los investigadores apuntan a aplicaciones en comunicaciones ópticas antes que en pantallas de consumo, dado que en esas aplicaciones los requerimientos de escala son menores.




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Satya Nadella dice en voz alta lo que nadie de la industria IA quería decir: la sociedad no va a tolerar que unas pocas empresas controlen todo el aprendizaje del mundo

Satya Nadella dice en voz alta lo que nadie de la industria IA quería decir: la sociedad no va a tolerar que unas pocas empresas controlen todo el aprendizaje del mundo

Satya Nadella, CEO de Microsoft, ha lanzado en una entrevista con The Wall Street Journal una de las críticas más directas que se recuerdan de un líder tecnológico contra la concentración del poder de la IA. Lo hace con el manifiesto que publicó el 14 de junio sobre el «capital de tokens» como telón de fondo y lo hace sabiendo exactamente a quién apunta sin nombrarlo: OpenAI, Anthropic y Google, las tres empresas que hoy dominan los modelos de frontera — y que, en los dos primeros casos, también son socios multimillonarios de Microsoft. La ironía estructural es la sal de esta historia.

El fragmento más citado de la entrevista es este: «No puedes decir que todos los empleos de cuello blanco van a desaparecer, que esto podría ser un arma, y al mismo tiempo usar todo el poder disponible para construir centros de datos.» La frase apunta sin disimulo a Dario Amodei de Anthropic — que en 2025 predijo que la IA podría eliminar la mitad de los empleos de nivel inicial antes de 2029 — y a Sam Altman de OpenAI, que ha hecho afirmaciones similares mientras pedía recursos casi ilimitados para continuar el desarrollo.

La acusación de fondo: se ha perdido el «permiso social»

El concepto central del diagnóstico de Nadella es el de «permiso social». La industria de la IA ha generado en los últimos tres años una narrativa de transformación sin precedentes — lo que más atrae inversión — mientras simultáneamente agita miedos sobre empleo, seguridad existencial y concentración de poder. En el primer trimestre de 2026, las grandes tecnológicas han sumado más de 92.000 despidos, todos ellos justificados con argumentos de eficiencia vinculados a la IA. Microsoft no queda fuera de ese recuento: despidió a más de 15.000 empleados durante 2025 y en abril de 2026 ofreció paquetes de jubilación voluntaria a 8.750 trabajadores en EE.UU., algo sin precedentes en los 51 años de historia de la compañía.

Esa es la contradicción que Nadella está señalando desde dentro. Su propia empresa está destruyendo empleos al mismo ritmo que predica las bondades de la IA. Cuando dice que «no basta con la narrativa porque ahora tenemos que demostrar con hechos», lo dice en voz alta desde una de las sillas que más contribuye al problema.

El Build 2026 de Microsoft, donde Nadella presentó el Agent Framework, Project Solara y Windows Local AI como una plataforma completa de agentes de IA, fue el correlato de producto de este discurso: más democratización, más herramientas para empresas medianas, más competencia de precios. Microsoft ha lanzado modelos propios de bajo coste y ha integrado en Copilot la capacidad de elegir entre distintos modelos según la tarea y el presupuesto.

El concepto de «capital de tokens»: por qué importa y por qué contradice lo que Microsoft hace

El ensayo de Nadella del 14 de junio introduce la idea de que las empresas necesitarán un tercer activo además del dinero y los empleados: el «capital de tokens». Este activo está formado por la IA que una empresa construye y posee — no la que alquila a terceros — y se nutre del conocimiento, los criterios y los patrones que aportan los empleados. La tesis: si una empresa solo usa la IA de otros como servicio de suscripción, cuando deja de pagar ese servicio pierde todo el aprendizaje acumulado. El capital de tokens propio es el que permanece.

El razonamiento es convincente como análisis. Pero tiene un problema práctico enorme: construir capital de tokens propio requiere exactamente el tipo de talento humano experto que las mismas empresas tecnológicas están despidiendo para pagar la infraestructura de IA. Microsoft Scout, el asistente personal que opera de forma continua en la nube y el escritorio aprendiendo los patrones del usuario, es el producto que Nadella imagina cuando habla de capital de tokens. Pero es también un asistente que por definición reduce el número de personas que una empresa necesita para gestionar información y decisiones.

La posición de Nadella no es filosófica: es estratégica. Microsoft lleva meses apostando por un modelo de acceso abierto y precios más bajos donde no puede competir con los mejores modelos — y eso describe con precisión la situación actual de Copilot frente a ChatGPT, Claude o Gemini. Presionar para que el mercado se fragmente y la competencia se base en precio es la forma más directa de cambiar el tablero en el único segmento donde Microsoft puede ganar.

Mi valoración

He cubierto los discursos de Nadella desde su primer año como CEO en 2014 y es raro verlo con tan poco disimulo. Lo que más me convence de este análisis es la coherencia entre el diagnóstico y la posición competitiva de Microsoft: donde no puedes ganar con el modelo más potente, construyes el argumento de que el modelo más potente no debería ser el único que importa.

Lo que más me preocupa es que el «permiso social» del que habla Nadella no se gana con entrevistas en el WSJ ni con ensayos en LinkedIn. Se gana, o se pierde, con las decisiones de contratación y despido de las próximas 24 meses. Si las grandes tecnológicas siguen despidiendo mientras automatizan y no invierten activamente en reconversión laboral, la presión social sobre la IA pasará de ser un riesgo de comunicación a ser un freno regulatorio real.

El interés del gobierno de Trump en comprar acciones de OpenAI, Anthropic y xAI como activos estratégicos nacionales es la otra cara de la moneda: el estado que ve la IA como infraestructura crítica tiene un interés directo en que la narrativa pública sea de «beneficio compartido» en lugar de «concentración privada». Nadella lo sabe y está surfando esa ola política con precisión.

Mi predicción: en los próximos seis meses veremos un movimiento regulatorio en la UE o en EE.UU. que exija «desempaquetado» de servicios de IA de las plataformas de productividad, usando exactamente el lenguaje de concentración que Nadella ha introducido en el debate público.

Preguntas frecuentes

¿Por qué Nadella critica a OpenAI siendo el mayor socio inversor de Microsoft?

La relación entre Microsoft y OpenAI es estratégica pero no de alineación total. Microsoft ha invertido más de 13.000 millones de dólares en OpenAI y usa sus modelos en Copilot, pero también ha empezado a desarrollar modelos propios (Project Polaris) para reducir la dependencia. Cuando Nadella critica la concentración, está pidiendo que el mercado se abra a múltiples proveedores — lo que beneficia a Microsoft frente a un escenario donde OpenAI domina en solitario.

¿Qué es el «permiso social» en el contexto de la IA?

Nadella lo usa para describir el derecho implícito que la sociedad otorga o retira a las industrias para operar de determinada manera. En Davos en enero de 2026 ya había advertido que sin resultados tangibles en salud, educación o productividad, la IA podría perder ese permiso. En términos prácticos: si la percepción pública es que la IA solo beneficia a las grandes empresas y destruye empleos sin crear nuevos, los gobiernos y ciudadanos presionarán para regularla o ralentizarla, independientemente del potencial técnico.




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El cáncer en menores de 50 años lleva décadas creciendo. Un macroestudio apunta por fin al gran culpable: el envejecimiento biológico

El cáncer en menores de 50 años lleva décadas creciendo. Un macroestudio apunta por fin al gran culpable: el envejecimiento biológico

El aumento de la incidencia de cáncer en adultos jóvenes es uno de los temas más debatidos en la oncología reciente. Durante los últimos años, revisiones exhaustivas han alertado de un incremento de diagnósticos en menores de 50 años, aunque la ciencia médica llevaba tiempo buscando el mecanismo subyacente que uniera los puntos entre el estilo de vida moderno y la aparición temprana de esta odiada enfermedad. 

La respuesta. Un nuevo estudio recién publicado parece haber encontrado una pieza clave del rompecabezas, que no es más que nuestras células están envejeciendo más rápido que nuestro carné de identidad. 

Esta es la conclusión de la investigación publicada en la revista Nature que apunta a que el envejecimiento biológico acelerado está asociado con un mayor riesgo de desarrollar cánceres de aparición temprana, especialmente los de tipo sólido como el de pulmón, estómago y también el uterino. 

Dos conceptos. Para entender el hallazgo, primero hay que diferenciar entre edad cronológica y edad biológica. La primera de estas es inamovible, ya que no es más que los años que han pasado desde nuestro nacimiento. Pero la edad biológica, es flexible, puesto que se calcula evaluando el estado fisiológico de una persona mediante biomarcadores en sangre y perfiles metabólicos. Refleja cómo de "viejos" están realmente nuestros tejidos y órganos.

Cómo medirlos. Para medir esto, el equipo de Tian utilizó modelos ya consolidados en la literatura científica, como el PhenoAge y el método de Klemera-Doubal. Con estas herramientas, cruzaron los datos de más de 150.000 adultos provenientes del UK Biobank y de aproximadamente 10.000 participantes del programa All of Us de Estados Unidos.

El resultado muestra un desajuste peligroso. Esto quiere decir que aquellas personas nacidas en décadas más recientes presentaban una mayor tendencia a tener una edad biológica superior a la que les correspondía por su fecha de nacimiento. Y este "salto" temporal tiene consecuencias clínicas directas como la aparición de cáncer. 

Para ser más concretos, se ha visto que cada vez que tenemos una persona con una edad biológica superior a la que le corresponde, tiene un riesgo un 8% superior de tener un cáncer sólido de aparición temprana antes de los 50 años. Si comparamos los extremos, los individuos situados en el tercil con mayor envejecimiento biológico tienen un 15% más de riesgo de desarrollar la enfermedad frente a aquellos en el tercil de menor desgaste biológico.

El contexto. Lo principal es no caer en el alarmismo, ya que, aunque es cierto que el cáncer está aumentando en las personas más jóvenes de la sociedad, también lo está haciendo en todas las franjas restantes debido a múltiples factores como el envejecimiento poblacional general y los mejores métodos de cribado que nos permiten detectar antes el cáncer. 

Sin embargo, los datos específicos de aparición temprana son innegables, puesto que los grandes estudios apuntan a repuntes significativos en tumores de tiroides, mama, colon, riñón y endometrio en la franja de 20 a 49 años. El cáncer colorrectal, en concreto, es el que más preocupa por su escalada en adultos jóvenes.

El estilo de vida. Que estemos envejeciendo biológicamente mucho más rápido de lo que deberíamos no es arte de magia, sino que parece que influyen diferentes factores relacionados con el estilo de vida. Entre estos destacan las tasas de obesidad juvenil, el consumo prolongado de dietas ricas en ultraprocesados, el sedentarismo y la exposición a toxinas ambientales. 

Lo que aporta este nuevo trabajo es la cuantificación del daño, ya que estos factores de riesgo aceleran el reloj biológico. Debemos tener en cuenta que el cuerpo humano está expuesto a factores proinflamatorios durante más años desde etapas tempranas de la vida, lo que facilita que el daño en el ADN se acumule más rápido de lo que los mecanismos celulares pueden repararlo.

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China y EEUU no se ponen de acuerdo con la hora lunar y los expertos alertan: “Un desfase de un microsegundo en el GPS podría hacer fallar un alunizaje por cientos de metros”

China y EEUU no se ponen de acuerdo con la hora lunar y los expertos alertan: “Un desfase de un microsegundo en el GPS podría hacer fallar un alunizaje por cientos de metros”

La competición y los desacuerdos espaciales entre Estados Unidos y China son uno de los principales problemas geopolíticos de la ciencia del siglo XXI. Podríamos pensar que ese empeño en ser los primeros solo les perjudica a ellos, pero en realidad puede ser un problema para cualquiera que se adentre en la carrera espacial. Hay muchas cuestiones que sirven como ejemplo, aunque la más reciente es la que concierne a la hora lunar. 

Hace tiempo que está bien claro que debe haber una hora estándar lunar, pero Estados Unidos ha decidido instaurar una y China otra. La consecuencia es un sistema de navegación por satélite poco sólido, que puede afectar a cualquiera que quiera aterrizar en la Luna. De momento, parece que la NASA es la que lleva más delantera en ese sentido, pero es posible que tenga que hacerlo bajo los estándares chinos, por lo que el conflicto, si no se ponen de acuerdo, está servido.

Dos horas para un solo lugar. Estados Unidos ha acordado determinar la hora lunar bajo algo bautizado como Tiempo Lunar Coordinado (LTC). Esa sería la hora bajo la que trabajarían los satélites de LunaNet, un sistema satelital proyectado por la NASA en 2019, con el fin de controlar el primer sistema de navegación de nuestro satélite. Por su parte, China ha decidido instaurar la hora según el Lunar Time Ephemeris (LTE-440). Este es el sistema con el que maniobran tanto Queqiao-1 como Queqiao-2, los dos únicos satélites de retransmisión lunar que están actualmente activos. Están diseñados para las comunicaciones y supondrían el primer peldaño para avanzar a un sistema de GPS lunar. 

Por qué es necesario. La gravedad es muy distinta en la Tierra y la Luna. Sabemos que la gravedad, además de generar atracción sobre los cuerpos, también curva el espacio-tiempo. Como consecuencia, el tiempo transcurre más despacio cuanto mayor es la gravedad. ¿Y qué quiere decir eso? Pues, básicamente, que en la Luna el tiempo transcurre más deprisa. Concretamente, 56 microsegundos más veloz. Eso significa que no podemos usar la misma hora en la Tierra que en la Luna. Nuestro satélite natural necesita su propio horario.

Cuidado con el GPS. Los sistemas de GPS funcionan señalizando señales temporales medidas por los satélites. Se mide cuánto tarda en llegar la señal del satélite de un punto a otro y, así, se puede calcular la distancia. Por eso, es muy importante que los satélites y los relojes trabajen con el mismo sistema horario. Al viajar a la Luna, se debería tener en cuenta cómo miden el tiempo los satélites que utiliza el GPS. Pero ya hemos visto que China y Estados Unidos no se ponen de acuerdo con eso. De momento, LunaNet no es más que un proyecto. El sistema de GPS lunar chino también, pero al menos ya hay satélites. Los de Estados Unidos no se han lanzado. 

Por eso, si la NASA aterriza en la Luna sin tener en cuenta el sistema horario chino podría haber problemas. Solo un microsegundo de desfase en la hora lunar puede afectar a cientos de metros de distancia. Eso puede ser muy peligroso de cara a un alunizaje.

China ya lo ha probado. El país asiático es el único que ha aterrizado una nave en el lado oculto de la Luna. Los sistemas de radio terrestres no llegan a esta zona de nuestro satélite. Por lo tanto, este alunizaje no tripulado tuvo dependencia total de Queqiao-1. Se demostró que funciona, ya que el alunizaje fue un éxito. Pero claro, la nave estaba sincronizada con el sistema horario de los satélites. 

Es necesario llegar a acuerdos. A veces, este tipo de desacuerdos políticos dan bastante pereza a los científicos. Ellos sí que pueden querer llegar a acuerdos para trabajar de una forma más segura. De momento, el NIST, que es el Instituto de Estándares de Estados Unidos, está teniendo conversaciones con el Observatorio de la Montaña Púrpura (Zijinshan). Esta institución es uno de los principales gestores de satélites chinos, por lo que sus decisiones tienen mucha importancia en la decisión de utilizar un sistema horario u otro. Para que todos puedan lograr sus objetivos, esta vez sería necesario trabajar en equipo. Los rencores y las competiciones podrían terminar retrasando la carrera espacial de ambas partes. 

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Un fallo crítico en libssh2 permite ejecutar código remoto con paquetes SSH manipulados

La vulnerabilidad CVE-2026-55200 afecta a libssh2 y abre la puerta a ejecución remota de código mediante paquetes SSH manipulados. El fallo, catalogado como crítico, se corrige con comprobaciones de límites añadidas en el código del proyecto.

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La vulnerabilidad CVE-2026-55200 pone en jaque a libssh2, una biblioteca muy usada para añadir soporte de SSH-2 a aplicaciones y servicios. El problema afecta a libssh2 hasta la versión 1.11.1 incluida y permite que un atacante remoto provoque corrupción de memoria y llegue a ejecutar código en el sistema que procese tráfico SSH especialmente manipulado.

El origen del fallo está en la función ssh2_transport_read(), dentro de la capa de transporte. Al leer paquetes SSH, el código acepta un valor packet_length sin imponer un límite superior estricto. Ese detalle, que parece menor, tiene consecuencias serias: un valor desmesurado puede desencadenar una escritura fuera de límites en el heap, con el riesgo clásico de que el proceso se bloquee o, en el peor escenario, ejecute instrucciones controladas por el atacante.

La debilidad encaja en CWE-680, un desbordamiento de entero que acaba derivando en un desbordamiento de búfer. La entrada se mueve en cifras propias de un incidente grave: NVD publica una puntuación CVSS v3.1 de 9.8, mientras que VulnCheck refleja 9.2 en CVSS v4.0. Además, ya existe una prueba de concepto pública referenciada en GitHub, un factor que suele acelerar las pruebas por parte de atacantes y también la reacción de equipos defensivos.

La corrección llega en el commit 97acf3df del repositorio de libssh2. El parche refuerza las comprobaciones del tamaño de los paquetes y rechaza longitudes por encima de LIBSSH2_PACKET_MAXPAYLOAD, cerrando la puerta a ese procesamiento inseguro de datos.

Para reducir el riesgo, conviene actualizar libssh2 a una revisión que incluya el commit 97acf3df o aplicar el parche equivalente en la distribución correspondiente. También toca hacer inventario: libssh2 puede aparecer como dependencia indirecta, y el orden de prioridad debería favorecer a componentes que acepten tráfico SSH desde la red o que se conecten a servidores no confiables. En entornos donde sea posible, limitar el alcance de red ayuda a contener daños. Y en paralelo, resulta prudente reforzar registros y alertas ante patrones anómalos de negociación o tráfico SSH, porque este tipo de ataques suele dejar señales en la capa de transporte.

Un último matiz práctico: la mitigación real depende de la versión concreta que integre cada producto. No basta con ‘tener SSH’. Hay que confirmar que los paquetes del sistema operativo o de la cadena de suministro ya arrastran la corrección.

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