Alguien accedió recientemente a la Agencia Nacional de Catastro de Rumanía y amenazó con borrarla si no se le daba un dinero a cambio. Como allí no negocian con delincuentes no se plegaron al intento de extorsión. Eso causó que el atacante (identificado como del grupo ByteToBreach) borrara la base de datos del registro de la propiedad, paralizando buena parte del mercado inmobiliario del país.

Esto duró aproximadamente una semana: los notarios no podían registrar operaciones, los ciudadanos y los bancos no podían obtener certificados de propiedad y las aplicaciones y webs oficiales se quedaron fuera de servicio. El peor de los mundos imaginables para quienes gestionan propiedades.

Según cuentan, el intruso habría entrado utilizando credenciales válidas. Exploró la red interna y cuando no consiguió su objetivo pulsó el botón de «destrucción» borrando tanto los sistemas de producción como las copias de seguridad. Como guinda, al día siguiente aparecieron a la venta credenciales de empleados, documentos internos e información sobre la infraestructura informática de la agencia.

Por suerte la administración rumana está reconstruyendo el sistema desde cero, porque conserva al menos una copia que estaba desconectada de los sistemas principales. La famosa importancia de tener copias de todo, al menos tres veces, en sitios diferentes. Eso les permitirá recuperar los registros… al menos hasta el próximo ataque. Supongo que también conservarán copias en papel, aunque eso puede que lleve más trabajo. (Minipunto aquí para los defensores del papel.)

Tampoco es que sea un caso aislado: en los últimos años ha habido en la Unión Europea ataques similares contra los registros de la propiedad de Polonia, Eslovaquia y Grecia, además de otros en Marruecos, Rusia y Ucrania. Más vale que en España estemos preparados porque parece que esos registros de información masivos son un objetivo que está en la diana de los malotes.

(Vía Risky.Biz.)

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Este fin de semana he hablado con David Sierra de Cruce de cables de RNE acerca de ciberespionaje, ciberterrorismo y ciberseguridad con la disculpa de una nota de prensa de la Policía que anuncia la detención de un presunto colaborador de grupos hacktivistas pro-rusos.

• Ciberespionaje, geopolítica y ciberseguridad [a partir del minuto 18:00].

Lo cierto es que la noticia suena un poco a culebrón porque se trata de un ciudadano italiano que se supone que se llama Marco –lo que ya tiene su coña– casado con una española y residente en Palencia. Pero desde allí se supone que ayudó a un colega ucraniano a huir de su país a través de Polonia y Bielorrusia cuando iban a detenerlo.

Pero este tipo de noticias además a menudo se venden a bombo y platillo, como cuando, por ejemplo, se anunció la detención de la cúpula de Anonymous en España… Lo que al final no quedó en nada pues fueron absueltos.

Aunque no por ello es menos cierto que se desarrolla una guerra soterrada entre las fuerzas de seguridad de distintos países que tampoco es que se lleven muy bien en el MundoReal™ y algunos grupos que colaboran con ellas. Así que no es un tema como para tomarse a coña.

Marco, por ejemplo, se supone que estaba especialmente activo cuando el Gobierno de España anunciaba alguna medida o decisión que pudiera beneficiar a Ucrania. Pero tampoco está claro cómo parar el horno de un crematorio, estropear el sistema de cámaras de refrigeración de una empresa cárnica o parar las bombas de una presa sirven de apoyo a la causa rusa, y menos si no se le da algún tipo de publicidad al tema por parte de «los malos».

También aproveché para comenta una vez más que un hacker y un cracker no son lo mismo. Pero ya es más por cabezonería que porque crea que ya vaya a ser posible desvincular en uso del término hacker cuando se habla de piratas informáticos.

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Tal día como hoy de 1976 el aterrizador de la misión Viking I de la NASA se posaba de una pieza sobre Marte. No era el primero en hacerlo, pues eso lo había conseguido el aterrizador de la misión Mars 3 de la URSS. Y antes de eso el Mars 2 se había estampado contra la superficie del planeta rojo al fallar los paracaídas de frenado.

Pero si bien el aterrizador de la misión Mars 3 apenas transmitió datos durante veinte segundos el de la Viking I funcionó durante algo más de seis años. Y si dejó de hacerlo fue porque una actualización de software fallida, destinada a gestionar mejor la carga de sus baterías ya muy perjudicadas por todo ese tiempo en funcionamiento, se cargó el software que controlaba la orientación de la antena, lo que hizo que se perdiera el contacto con él.

Así que a principios de 1983, tras varios meses de intentar retomar las comunicaciones, la NASA dio por finalizada la misión.

Primera imagen en color de la superficie de Marte, tomada al día siguiente del aterrizaje

Durante su tiempo en activo el aterrizador obtuvo una miríada de imágenes y datos acerca de la temperatura de la atmósfera y del suelo, la humedad y presión atmosféricas, la velocidad y dirección del viento, e hizo el análisis de varias muestras del suelo recogidas con un brazo robot para averiguar su composición. El sismógrafo nunca llegó a desplegarse.

El resultado de los análisis del suelo por el instrumentos Labeled Release (LR) fue objeto de polémica durante años, ya que había quien decía que mostraban posibles indicios de vida actual en Marte. Pero como los otros dos instrumentos dieron resultados claramente negativos al final el consenso mayoritario está en que los datos no eran colclusivos y no confirmaban vida en Marte.

Aunque desde el descubrimiento de percloratos en Marte por por parte de la Phoenix Mars Lander y de moléculas orgánicas por parte de Curiosity y Perseverance han vuelto a dar un poco de impulso a la idea.

Pero el consenso mayoritario sigue siendo que si hay vida en Marte aún no la hemos encontrado.

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¿Siguen las IAs siendo loros estocásticos o han mejorado de forma efectiva en estos últimos años? ¿Cuánto lo han hecho? ¿Y cuáles? Estas son algunas de las grandes cuestiones acerca de de la inteligencia artificial actual. Para responderlas surgieron diversas pruebas o tests que intentan medir esa  (comillas, comillas) «inteligencia» aparente de algún modo: desde el conocimiento enciclopédico hasta el más puro razonamiento abstracto, que está claro que les atraganta más. ¿Cuál es el estado actual?

Las pruebas tradicionales: preguntas y respuestas

Una de las pruebas más clásicas es el conocido Humanity’s Last Exam (HLE), una prueba de 2.500 preguntas sobre matemáticas, biología, historia, lenguas clásicas y muchas otras disciplinas, planteadas y verificadas por humanos. Tienen nivel para graduados, solo que los modelos se enfrentan a una amplia variedad de temas, que un humano probablemente no abarcaría. Hay otros como el Massive Multitask Language Understanding (MMLU) y similares.

En el HLE y en apenas un año los mejores modelos pasaron de contestar correctamente el 8 por ciento de las preguntas a situarse entre el 35 y el 50% a comienzos de 2026, superando lo que podría conseguir casi cualquier persona en un examen de ese tipo. Además de eso, en el último año se aceleró su eficiencia y mejoraron más de lo previsto. De momento ganan Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol, llegando ya casi al 60%, aunque usando herramientas, agentes, «desvíos» a otros modelos y otros truquis.

Una cuestión sobre el HLE es que tan pronto como un modelo ha tenido acceso a las respuestas es capaz de mejorar notablemente, dado que el asunto no deja de ser una acumulación de datos, algo que es su especialidad. Si un modelo usa ese «truco» o busca las respuestas en internet (generalmente se bloquean repositorios como Hugging Face durante los «exámenes») los resultados se consideran contaminados y no valen. La forma de evitarlo es revisar su razonamiento en busca de atajos. Además, el HLE tiene un conjunto de preguntas privadas, no publicadas, que da un valor más preciso, aunque el que se plasma en las tablas comparativas es el público.

Del «preguntas y respuestas» al razonamiento abstracto

Acumular muchos datos no equivale a comprender lo que son y lo que hay que hacer con ellos. Los modelos actuales siguen cayendo en trampas aparentemente triviales: pueden resolver cuestiones de cálculo avanzado, pero fallar al ordenar números, o equivocarse al contar las letras de una palabra (el famoso «¿cuántas R hay en strawberry?») En el vídeo de Half as interesting hay unos cuantos buenos ejemplos.

Por todo eso los expertos idearon otras pruebas, como el Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence (ARC-AGI), orientados a medir la capacidad de «descubrir reglas nuevas», algo que se considera fundamental para alcanzar la inteligencia artificial general. En lugar de responder preguntas, la IA debe resolver juegos y rompecabezas visuales deduciendo la lógica a partir de unos pocos ejemplos. Es como los tests que hacen a los niños en el colegio o los que se usan para medir el C.I.

Muchos de estos desafíos resultan triviales para una persona humana, pero pueden requerir enormes recursos computacionales para un modelo de IA… Algo que asusta cuando se ven las cifras de coste en tokens y dólares que alcanzan algunos modelos.

Del ARC-AGI existen dos versiones más avanzadas llamadas ARC-AGI 2 y ARC-AGI 3 que ponen el listón todavía más alto: conceptos espaciales como «dentro» y «fuera», reglas lógicas más complicadas… Los de la versión 3 son como pequeños videojuegos sin instrucciones, donde hay que descubrir tanto las reglas como la forma de jugar.

Es divertido jugar con el ARC-AGI 3, y más si te gustan los juegos de este tipo, porque resulta muy entretenido: todo tiene su lógica, se asignan mentalmente roles y definiciones (entrada, salida, puerta, transportador, herramienta para girar piezas…) Y conviene afinar, porque a veces hay límites de movimientos. Tiene su curva de aprendizaje. Es fácil imaginar lo complicado que puede resultar para un modelo que tenga que reconocer todas las piezas de colores, adivinar lo que hay que hacer e inferir el papel de cada una paso a paso.

Los modelos enfrentados al ARC-AGI-3 apenas llegan al 2% de éxito, aunque GPT-5.6 Sol Max llega casi al 8%. Pero todavía están lejos de mostrar una inteligencia general comparable a la humana.

De momento queda claro que son buenos en pruebas de conocimientos y programación, pero siguen con dificultades en cuando al «sentido común» y el razonamiento abstracto, que incluso los niños humanos pueden superar sin muchos problemas. De momento, son pruebas mejores para ver los progresos de la IA y habrá que ver dentro de unos años (o meses) cómo va la cosa.

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