JFrog cierra el punto ciego de la Shadow IA y presenta AI-SEC para controlar cada agente, skill y modelo de IA, desde el desarrollador hasta producción

swampUP Europe 2026 – JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG), la empresa de Liquid Software y creadora de la JFrog Software Supply Chain Platform, el sistema de registro de artefactos de software, binarios y activos de IA de confianza, ha anunciado hoy novedades en JFrog AI Security que reúnen en una única solución la detección, el análisis y la aplicación de políticas sobre activos de IA para la cadena de suministro de software impulsada por IA. JFrog amplía sus actuales capacidades de detección de shadow IA hasta el endpoint del desarrollador. La detección local de shadow IA (Local Shadow AI Detection) saca a la luz los activos de IA que se ejecutan directamente en los equipos de los desarrolladores, adonde no llegan los controles del pipeline ni del registro. JFrog también presenta el nuevo análisis de activos de IA con clave de LLM propia (Bring Your Own LLM Key, BYOK), que permite a los clientes analizar skills, plugins de agentes de programación y paquetes APM con su propia instancia de LLM, de modo que puedan examinar esta capa de la cadena de suministro de IA en una infraestructura que controlan.

Este comunicado de prensa trata sobre multimedia. Ver la noticia completa aquí: https://www.businesswire.com/news/home/20261021183845/es/

JFrog's new Local Shadow AI Detection and Bring Your Own LLM Key (BYOK) scanning give security teams oversight of AI assets that pipeline and registry controls never reach.

“Los desarrolladores ya están ejecutando agentes de IA que las organizaciones no pueden ver. JFrog AI Security los pone bajo control”, afirma Shlomi Ben Haim, cofundador y CEO de JFrog. “Hasta ahora, el debate sobre los agentes de IA se ha centrado en lo que pueden construir frente a lo que pueden romper, o en quién responde cuando algo sale mal. Ya no se trata de si los agentes tocarán la cadena de suministro, sino de si se puede demostrar qué han tocado. Nuestros clientes viven en un mundo de confianza cero y no pueden confiar a ciegas en agentes de IA ni en desarrolladores que usan IA. JFrog reúne en una sola solución la detección, el análisis y la aplicación de políticas para la cadena de suministro de software impulsada por IA”.

Los atacantes han pasado del código a las instrucciones

El informe JFrog 2026 Software Supply Chain Security State of the Union hizo un seguimiento de skills maliciosas de agentes de IA e identificó 969 con cargas de gran impacto, además de 495 modelos de IA maliciosos en Hugging Face. Las herramientas de AppSec actuales se diseñaron para detectar código vulnerable. Las skills, los plugins y los paquetes APM de los agentes aportan algo distinto: instrucciones en lenguaje natural que un agente lee y ejecuta.

JFrog AI Security cubre esa brecha con tres capacidades: la detección local de shadow AI, que inventaría los activos de IA en uso; el análisis de activos de IA, que interpreta la intención de modelos, skills, plugins y paquetes APM; y JFrog Agent Guard, que aplica políticas en el momento en que un agente accede a cualquiera de ellos. En conjunto, ofrecen a los equipos de seguridad y de desarrollo una única fuente de verdad sobre los activos de IA.

La detección de shadow IA llega al endpoint del desarrollador

Los equipos de seguridad necesitan saber cada vez más qué activos de IA se utilizan y quién los ha introducido. Los desarrolladores instalan skills, plugins, servidores MCP, hooks y otros activos agénticos a través de Git, Slack, marketplaces y archivos zip, a menudo al margen de la revisión de los equipos de seguridad. Cada uno de estos activos se ejecuta con los permisos y las credenciales del propio desarrollador, y no siempre está claro qué se instaló, quién lo hizo o si alguien lo aprobó, algo cada vez más problemático en un entorno con una exigencia de cumplimiento creciente.

La nueva detección local de shadow AI de JFrog extiende la visibilidad a los equipos de los desarrolladores mediante:

• Detección de los activos en cuanto llegan: se despliega a través del JFrog Agent Plugin en la estación de trabajo del desarrollador, mediante gestión de dispositivos móviles (MDM) o la configuración del entorno del agente, y encuentra skills, plugins y servidores MCP, con independencia del repositorio o marketplace del que procedan.
• Análisis en el dispositivo local: el análisis determinista se ejecuta en la propia estación de trabajo, y a la JFrog Platform solo se envían los metadatos y una evaluación de riesgo.
• Creación de una línea base: cada activo se contrasta con los datos de origen de la JFrog Platform para saber qué está aprobado para su uso, lo que permite a los equipos de seguridad avanzar con confianza.

Con JFrog AI Security, los equipos de ingeniería de plataforma y de seguridad disponen por fin de una visibilidad completa y de aplicación de políticas a través de un único sistema de registro.

Análisis de activos de IA con BYOK

Las nuevas capacidades de análisis de activos de IA con clave de LLM propia (BYOK) emplean análisis semántico con la cuenta privada de LLM del cliente y ayudan a los clientes a:

• Mantener el control de sus datos: los prompts y las skills van directamente desde la JFrog Platform al endpoint del modelo del cliente, sin pasar por ninguna pasarela alojada por JFrog.
• Aprovechar sus contratos de LLM existentes: los clientes que usan su propia clave pueden analizar y ser facturados a través de su propio proveedor, aprovechando las inversiones ya realizadas. Para los clientes de JFrog con despliegue autoalojado, BYOK es la única forma de ejecutar el análisis de activos de IA.

“Los equipos de seguridad necesitan una visibilidad que empiece en el equipo del desarrollador, antes de que un activo llegue a un agente de programación o se comparta a través de Artifactory. Los clientes de sectores regulados necesitan un análisis que apunte a sus propios modelos”, afirma Yuval Fernbach, vicepresidente y CTO de JFrog AI Security. “La detección local de shadow IA y el AI Asset Scanner responden a ambas necesidades en una única solución: JFrog AI Security”.

JFrog AI Security, que incluye la detección local de shadow IA y el análisis de activos de IA, ya está disponible para los clientes de JFrog Unified Security y Ultimate Security. Las primeras versiones del análisis de activos de IA de JFrog con BYOK son compatibles con Opus 4.8 de Anthropic, GPT 5.6 Sol de OpenAI y Gemini 3.1 Pro de Google. Para obtener más información sobre la detección local de shadow IA, visite https://jfrog.com/ai-security/ o consulte esta demo del producto.

¿Te ha interesado esta noticia? Compártela en X: Los agentes de IA no solo escriben software: siguen instrucciones. JFrog Research ha descubierto 969 skills de agentes de IA con cargas maliciosas de alto impacto. Los atacantes no fuerzan la entrada: los invitan a pasar. @JFrog AI Security reúne cada modelo, skill, plugin y servidor MCP en un único sistema de registro, del portátil a producción. Más información: https://jfrog.co/4zIDm3r #AISecurity #AgentSecOps #DevGovOps #DevSecOps #softwaresupplychain #AIGovernance

Acerca de JFrog

JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG), creadora de la plataforma unificada de DevOps, DevSecOps, DevGovOps y AgentSecOps, tiene la misión de crear un mundo de entrega de software de confianza, sin fricciones, desde el desarrollo hasta la producción. Guiada por su visión de «Liquid Software», la JFrog Platform es un sistema de registro de la cadena de suministro de software diseñado para impulsar a las organizaciones a la hora de crear, gestionar, gobernar y distribuir software seguro con rapidez y a escala. Sus funciones de seguridad integral ayudan a identificar amenazas y vulnerabilidades, protegerse frente a ellas y remediarlas. La JFrog Platform, universal, híbrida y multinube, está disponible tanto como servicios SaaS en los principales proveedores de nube como en modalidad autoalojada. Millones de usuarios y unas 6.600 organizaciones de todo el mundo, entre ellas la mayoría de las Fortune 100, confían en las soluciones de JFrog para afrontar con seguridad la transformación digital en la era de la IA. Más información en https://jfrog.com o síguenos en X: @JFrog.

Nota sobre las declaraciones de carácter prospectivo

Esta nota de prensa contiene declaraciones de carácter prospectivo («forward-looking»), según la definición de las leyes federales de valores de EE. UU., que incluyen, entre otras, las relativas a nuestras expectativas sobre el rendimiento de JFrog AI Security, incluidas la detección local de shadow IA y el análisis de activos de IA con BYOK.

Estas declaraciones se basan en nuestras hipótesis, expectativas y creencias actuales y están sujetas a riesgos, incertidumbres, supuestos y cambios de circunstancias significativos que pueden hacer que los resultados, el rendimiento o los logros reales de JFrog difieran sustancialmente de los expresados o implícitos en ellas. Existe un número considerable de factores que podrían provocar que los resultados, el rendimiento o los logros reales difieran sustancialmente de las declaraciones realizadas en esta nota de prensa, entre ellos los riesgos detallados en nuestros documentos presentados ante la Comisión del Mercado de Valores de EE. UU. (SEC), incluido nuestro informe anual en el formulario 10-K correspondiente al ejercicio finalizado el 31 de diciembre de 2025, nuestros informes trimestrales en el formulario 10-Q y otros documentos e informes que podamos presentar ante la SEC en el futuro. Las declaraciones de carácter prospectivo reflejan nuestras creencias y supuestos únicamente en la fecha de esta nota de prensa. Renunciamos a cualquier obligación de actualizarlas, salvo que la ley lo exija.

Vea la versión original en businesswire.com: https://www.businesswire.com/news/home/20261021183845/es/

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