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Mis datos de Pocket revelaron mis secretos

2025-07-07

Antes del cierre de Pocket, el autor exportó casi 900 artículos guardados a lo largo de siete años y utilizó la herramienta de IA o3 para analizarlos. Sorprendentemente, o3 infirió con precisión la edad, el sexo, la ubicación, la profesión, los ingresos, el estado familiar del autor e incluso sus inclinaciones políticas, tolerancia al riesgo y estilo de aprendizaje. Esto provocó reflexiones sobre la privacidad de datos y las capacidades de la IA, inspirando la creación de un sistema de recomendación de contenido personalizado.

LLMs: El éxito inesperado del ranking de documentos

2025-02-25

Este artículo argumenta que los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) pueden utilizarse eficazmente para el ranking de documentos por lista, y que, sorprendentemente, algunos problemas complejos pueden resolverse transformándolos en problemas de ranking de documentos. El autor lo demuestra utilizando la comparación de parches para localizar vulnerabilidades de día N. Al replantear el problema como el ranking de diferencias (documentos) según su relevancia para un aviso de seguridad (consulta), los LLMs pueden identificar eficientemente la función específica que corrige una vulnerabilidad. Esta técnica se ha validado en varias conferencias de seguridad y puede aplicarse a otros problemas de seguridad, como la selección y priorización de objetivos de fuzzing. Las mejoras futuras incluyen analizar los resultados clasificados y generar pruebas verificables, como generar automáticamente exploits de prueba de concepto que se puedan probar.