Presentan modelo de IA de código abierto para pruebas de penetración y análisis local de código

Para las pruebas de penetración con IA ya no es necesario entregar el código fuente a un servicio en la nube externo. La belga Aikido presentó Altar, un modelo de pesos abiertos para la búsqueda de vulnerabilidades y el trabajo dentro de la infraestructura de la empresa. Altar está diseñado para Aikido Machine, donde agentes de IA revisan aplicaciones sin enviar datos sensibles a un proveedor externo.

Altar está basada en GLM-5.3 de Z.AI, un gran modelo con arquitectura mixture-of-experts. En ese esquema cada petición procesa solo una parte de los bloques computacionales especializados, aunque se debe almacenar el conjunto completo. Aikido redujo el número de esos bloques de 256 a 168 en cada capa correspondiente, manteniendo el enrutamiento que activa ocho bloques para cada token.

El segundo paso fue la cuantización, es decir, almacenar la mayor parte de los pesos con menor precisión. La GLM-5.3 completa en BF16 ocupa alrededor de 1,51 TB, la versión AWQ INT4 reduce el volumen a 488,2 GB, y Altar después del adelgazamiento adicional pesa 328 GB. El tamaño disminuyó un 78,2% respecto al modelo original y un 32,8% respecto a la versión ya cuantizada.

La principal cuestión de tal compresión está relacionada con la pérdida de capacidad para encontrar puntos débiles. Aikido evaluó Altar en un conjunto interno de 32 vulnerabilidades conocidas en 30 repositorios, ejecutando tres corridas por cada tarea. El modelo detectó de media el 60,4% de los problemas objetivo en una pasada y encontró 23 de las 32 vulnerabilidades al menos una vez en tres intentos.

La GLM-5.3 a tamaño completo mostró un recall medio del 65,6% y encontró 25 de las 32 vulnerabilidades, mientras que la GLM-5.3 AWQ cuantizada obtuvo 61,5% y las mismas 23 de 32. Según los cálculos de Aikido, Altar mantuvo el 92% de la cobertura del modelo original. La prueba, sin embargo, medía la reidentificación de CVE ya conocidos y no evaluó la búsqueda ciega en toda la base de código ni la explotación autónoma.

Tras las pruebas Aikido desplegó Altar en su plataforma y afirmó que el sistema ya encontró una vulnerabilidad crítica durante un pentest en producción de un cliente. Para su ejecución los desarrolladores indican un servidor con cuatro NVIDIA H200 y vLLM. La compañía publicó los pesos en Hugging Face, y la licencia de Altar hereda las condiciones de la GLM-5.3 base.

El modo local resuelve un problema específico de las pruebas de penetración corporativas. A bancos, organismos estatales, organizaciones médicas e industriales a menudo no se les permite enviar código fuente, documentación interna y hallazgos no corregidos a una nube externa. Aikido Machine está pensada también para redes totalmente aisladas y no requiere una API externa para el funcionamiento del modelo.

Altar por sí sola no reemplaza todo el conjunto de pruebas. El modelo funciona dentro de un sistema de agentes, donde componentes separados gestionan las herramientas, el ámbito de verificación, las sesiones y los resultados. Este enfoque es característico de los actuales agentes de IA para pentesting, cuyos resultados dependen no solo del modelo de lenguaje, sino también de las limitaciones, el registro y la confirmación de los problemas encontrados.

Uno de los primeros grandes usuarios de Aikido Machine fue el banco belga Belfius. Aikido informó que en su centro de datos operan más de 200 agentes de IA que revisan continuamente los sistemas del banco. Aikido alcanzó una valoración de aproximadamente 1.000 millones de dólares en enero de 2026, y la publicación de pesos abiertos permite desplegar el modelo clave de la plataforma de defensa directamente dentro del perímetro corporativo.

Altar refleja la transición de asistentes de IA en la nube a sistemas que se pueden mantener cerca del código fuente y de la infraestructura interna. Anteriormente OpenAI lanzó GPT-5.5-Cyber para tareas controladas de ciberseguridad. Aikido eligió otro escenario: la organización aloja los pesos en sus propias instalaciones y puede realizar comprobaciones sin transmitir código sensible a un proveedor externo.