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Un ataque de Hombre en Medio o MITM ocurre cuando un atacante se coloca de forma oculta entre dos partes que intentan comunicarse y captura, altera o redirige la información sin que las víctimas lo noten.

Cómo funcionan en la práctica: el principio es sencillo interceptar y, en muchos casos, manipular la comunicación. Entre las técnicas más frecuentes están

Wi-Fi malicioso operadores o redes comprometidas que capturan el tráfico de usuarios conectados; suplantación DNS que dirige al dispositivo a sitios falsos cambiando las respuestas del servidor de nombres; secuestro de sesión en el que se roban cookies para acceder a cuentas sin conocer la contraseña; y SSL stripping que degrada conexiones HTTPS a HTTP para leer y modificar datos.

Riesgos reales de los ataques MITM: robo de credenciales de correo, redes sociales y banca; compras y transacciones fraudulentas por sesiones intervenidas; modificación de números de cuenta en transferencias; y filtración de datos sensibles de empresas, especialmente cuando empleados remotos usan conexiones inseguras.

Medidas prácticas para protegerse

1. Usar siempre conexiones seguras verificar la presencia de HTTPS y el candado en el navegador antes de introducir datos sensibles. Los navegadores modernos avisan de sitios inseguros y conviene prestar atención a esas alertas.

2. Precaución con redes Wi-Fi públicas evitar operaciones bancarias o acceder a cuentas críticas en redes abiertas. Si es imprescindible, usar una VPN de confianza para cifrar el tráfico.

3. Activar autenticación multifactor MFA añade una capa extra con códigos desde el móvil o claves físicas, lo que impide a un atacante aprovechar solo la contraseña robada.

4. Mantener actualizados dispositivos y aplicaciones las actualizaciones corrigen vulnerabilidades que los atacantes explotan. Habilitar actualizaciones automáticas en móvil, ordenador y router.

5. Proteger las resoluciones DNS optar por DNS sobre HTTPS DoH o proveedores que soporten DNSSEC para reducir el riesgo de redirección a sitios falsos.

6. Atender advertencias del sistema y del navegador si aparece un aviso de certificado o un inicio de sesión inesperado pueden ser señales de interferencia y deben investigarse.

Lista rápida de verificación mirar el candado y HTTPS antes de enviar datos evitar accesos sensibles en Wi-Fi público sin VPN activar MFA en cuentas críticas mantener sistemas y apps actualizados usar servicios DNS seguros no ignorar las alertas del navegador o del sistema

Cómo puede ayudar Q2BSTUDIO en la prevención y respuesta Q2BSTUDIO es una empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida que además ofrece servicios de ciberseguridad y pruebas de penetración para identificar y mitigar riesgos como los ataques MITM. Nuestro equipo trabaja integrando soluciones de seguridad en el ciclo de vida de las aplicaciones y en infraestructuras cloud para reducir superficies de ataque.

Problema habitual con la API de TikTok: token de acceso inválido o no encontrado en la petición. Al solicitar un token con el flujo client credentials se suele recibir un JSON con access_token, token_type, expires_in y scope, pero ese token no siempre sirve para todas las llamadas de la API. En tu ejemplo la petición POST parece correcta a primera vista, pero las causas más comunes del error access_token_invalid son varias

Posibles causas y comprobaciones prácticas

1 Verificar tipo de token y endpoint utilizado El flujo client credentials suele emitir un token de aplicación pensado para llamadas server to server y puede no ser válido para endpoints que requieren autorización de usuario. Asegúrate de que el endpoint que llamas acepta tokens de cliente o si necesitas realizar el flujo OAuth de usuario para obtener un access token de usuario con los scopes apropiados

2 Revisar cómo se envía el token Muchas APIs esperan el token en la cabecera Authorization con el esquema Bearer Es decir Authorization: Bearer seguido del token Si en tu llamada lo envías como parámetro query o con un esquema distinto puede resultar en token no encontrado

3 Comprobar la respuesta del intercambio de token Imprime y analiza todo el cuerpo de la respuesta JSON tras la petición de token Verifica que el campo access_token exista, que token_type y expires_in tengan valores razonables y que no haya errores en la misma respuesta

4 Evitar doble encoding y nombres de parámetros Errar en el nombre de los parámetros o aplicar encode URL dos veces provoca valores incorrectos Confirma que el body esté exactamente como client_key=TU_CLIENT_KEY&client_secret=TU_CLIENT_SECRET&grant_type=client_credentials y que el header Content-Type sea application/x-www-form-urlencoded

5 Token caducado o revocado Una vez obtenido, el token tiene un tiempo de vida expires_in Si obtuviste un token antes y lo guardaste, verifica la fecha de caducidad o solicita uno nuevo

6 Endpoint equivocado o credenciales incorrectas Comprueba que TOKEN_URL corresponda al servicio correcto de TikTok y que CLIENT_KEY y CLIENT_SECRET sean los de la aplicación registrada Si la API ofrece diferentes entornos staging y production, verifica que uses las credenciales del entorno correcto

7 Uso de scopes insuficientes Algunos recursos requieren scopes específicos Asegúrate de solicitar y conceder los scopes necesarios al generar el token

Pasos de depuración recomendados

- Loggear la respuesta completa del intercambio de token para ver si se devuelve un error oculto o campos adicionales como log_id que faciliten soporte técnico de TikTok - Probar la llamada a la API con herramientas externas como Postman o curl usando exactamente el mismo token para aislar problemas del cliente Java - Intentar mandar el token en la cabecera Authorization con el esquema Bearer - Generar un token nuevo y corroborar su validez de inmediato - Revisar la documentación oficial de la API de TikTok para confirmar formato de petición y requisitos de autorización

Notas específicas sobre Java y HttpClient sin mostrar literales de código En tu método de ejemplo asegúrate de que el cuerpo form está construido con los nombres de campo correctos y que no haya entidades HTML residuales como ampersand codificados erróneamente También confirma que usas BodyPublishers.ofString con el string crudo del formulario y que la cabecera Content-Type esté bien fijada Tras obtener el access_token valida que root.get access_token no devuelva null antes de usarlo

Si tras todas estas comprobaciones el problema persiste, anota el log_id que devuelve la API en el error y contacta con soporte de TikTok proporcionando ese identificador para rastrear la petición en sus registros

Sobre Q2BSTUDIO y cómo podemos ayudarte

La utilidad de un gran modelo de lenguaje está directamente ligada a su capacidad para ejecutar acciones y acceder a información externa a través de la invocación de herramientas, un proceso clave para que agentes puedan interactuar con servicios, leer archivos y consumir datos más allá de su corpus de entrenamiento.

Durante las primeras implementaciones, la invocación de herramientas era muchas veces artesanal, obligando a que cada integración se desarrollara ad hoc. Ese enfoque fragmentado dificultaba la escalabilidad y el mantenimiento.

El Model Context Protocol MCP surgió para homologar la comunicación entre agentes y herramientas mediante un servidor proxy que actúa como intermediario entre el cliente del agente y la API nativa de la herramienta. Aunque aportó estandarización, también introdujo costes y limitaciones importantes.

Entre los retos arquitectónicos de MCP destacan el impuesto por los wrappers, que obliga a crear y mantener un servidor proxy por herramienta aunque exista una API nativa; la reinvención de la seguridad, donde autenticación y control de acceso se vuelven responsabilidades del wrapper en lugar de aprovechar la infraestructura ya consolidada; la ineficiencia por el salto adicional que aumenta la latencia y tiende a simplificar estructuras de datos ricas; y las dificultades para escalar cuando crece el catálogo de herramientas y el contexto del protocolo se satura.

Frente a esto aparece el Universal Tool Calling Protocol UTCP, que replantea el papel del intermediario proponiendo que las herramientas publiquen un manual descriptivo, habitualmente un archivo JSON, con instrucciones que permitan al cliente llamar directamente al endpoint nativo. El flujo propuesto por UTCP incluye descubrimiento de la manual, comunicación directa con la API nativa y aprovechamiento de la infraestructura existente para seguridad, facturación y limitación de tasa.

El modelo UTCP elimina el wrapper tax al evitar servidores adicionales, mejora la seguridad al usar los mecanismos nativos de la API y reduce la latencia al suprimir el salto intermedio. Además, UTCP fue diseñado para ser compatible con MCP, lo que permite enfoques híbridos en los que se use MCP cuando se necesiten comunicaciones bidireccionales complejas y UTCP para llamadas directas y eficientes.

Desde la perspectiva de implementación, un proveedor MCP debe desarrollar y operar un servidor que traduzca solicitudes MCP a llamadas nativas y formatee las respuestas, una carga operacional significativa. Un proveedor UTCP, en cambio, publica un manual estático con la descripción de endpoints, parámetros y métodos, dejando al cliente la responsabilidad de ejecutar la llamada. Este desplazamiento de la carga reduce la fricción para adopción y mantenimiento.

La elección entre un protocolo centralizado y uno directo refleja una tensión clásica en arquitectura de software: control y gobernanza frente a flexibilidad y menor fricción. MCP aporta fronteras claras y puntos unificados para políticas de seguridad y auditoría, útiles en entornos corporativos; UTCP aporta escalabilidad práctica para integrar el vasto ecosistema de APIs existentes y permite que un agente interactúe con una herramienta igual que lo haría un desarrollador.

Microsoft ha anunciado que dejará de mantener la exclusividad con OpenAI para su suite de productividad y añadirá a Anthropic como segundo proveedor de inteligencia artificial para servicios como Word, Excel y Teams. Este movimiento refleja una estrategia para diversificar proveedores, fomentar la competencia en modelos IA y ofrecer a las empresas más opciones en cuanto a capacidades, privacidad y precios.

La llegada de Anthropic al ecosistema de Microsoft puede traducirse en funciones nuevas y alternativas en asistentes inteligentes, generación de texto y automatización de tareas dentro de Office. Para las organizaciones significa mayor flexibilidad al integrar agentes IA en flujos de trabajo, evaluar diferentes modelos según requisitos de cumplimiento y aprovechar innovaciones en seguridad y control de datos.

Los callbacks de Keras son hooks que se pasan a fit evaluate o predict para observar y controlar el proceso de entrenamiento. Funcionan como puntos de extensión que permiten ejecutar código en momentos globales, por época o por lote, con métodos como on_train_begin on_train_end on_epoch_begin on_epoch_end on_batch_begin on_batch_end. Cada uno recibe un diccionario logs con métricas e información relevante, y el callback tiene acceso completo a self.model para inspeccionar o modificar el modelo, detener el entrenamiento, ajustar la tasa de aprendizaje del optimizador o guardar puntos de control.

Un callback personalizado típico incluye inicialización de estado, manejo de eventos por época y por lote, y la posibilidad de almacenar métricas personalizadas. Por ejemplo, se puede implementar un early stopping que monitorice la pérdida y detenga el entrenamiento cuando se alcance una pérdida mínima establecida, o un scheduler a medida que modifique el learning rate según una regla propia o un calendario basado en la métrica de validación.

Además de callbacks personalizados, Keras ofrece utilidades integradas muy útiles como TensorBoard para visualización y ModelCheckpoint para guardar pesos de forma segura. TensorBoard permite trazar curvas de pérdida y métricas, visualizar el grafo, los histogramas de pesos y embebidos, lo que facilita la interpretación del rendimiento del modelo. ModelCheckpoint ayuda a preservar los mejores pesos por métrica y a recuperar entrenamientos interrumpidos sin perder progreso.

En la práctica conviene combinar callbacks para obtener robustez y observabilidad: usar EarlyStopping para evitar overfitting, ModelCheckpoint para mantener el mejor estado y TensorBoard para monitorización en tiempo real. También es habitual alterar dinámicamente el optimizador desde un callback, por ejemplo reducir la tasa de aprendizaje cuando la métrica deje de mejorar o implementar reinicios cíclicos de learning rate.

Este artículo explora la dificultad computacional de instancias aleatorias del problema Cardinality Number Partitioning CNP, con especial atención a las transiciones de fase entre regiones de soluciones duras y regiones con soluciones perfectas. Mediante el uso del algoritmo de diferencia completa (complete differencing) se analiza cómo el tamaño del problema y el sesgo en la distribución de elementos condicionan la dificultad. Los resultados muestran que la dificultad media alcanza su máximo cerca de las transiciones de fase, y que incluso instancias sesgadas de CNP mantienen un comportamiento computacionalmente desafiante, por lo que resultan candidatos robustos como puntos de referencia para evaluar la eficiencia de hardware tipo SPIM en la resolución de tareas de optimización complejas.

El estudio describe cómo pequeños cambios en el sesgo de las entradas pueden desplazar la ubicación de la transición de fase y alterar la distribución de complejidad, transformando problemas aparentemente fáciles en casos intratables con métodos exactos. Además se revisan estrategias heurísticas y exactas, se evalúa el coste en tiempo de cómputo y memoria, y se sugiere el uso de instancias CNP sesgadas como bancos de pruebas para evaluar arquitecturas y algoritmos modernos orientados a optimización.

En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, aplicamos estos conocimientos para diseñar soluciones que requieren optimización avanzada y pruebas de resistencia a nivel algorítmico y de hardware. Ofrecemos servicios de software a medida y aplicaciones a medida que integran técnicas de investigación operativa, inteligencia artificial y arquitecturas cloud para abordar problemas reales derivados de particionamiento, asignación de recursos y planificación óptima.

En el amanecer de la IA cerebral surge un paradigma que va más allá de los modelos de lenguaje tradicionales: el Hierarchical Reasoning Model HRM, una arquitectura inspirada directamente en la estructura y los procesos del cerebro humano. HRM propone capas de razonamiento jerárquico que combinan memoria a corto y largo plazo, atención selectiva y mecanismos de inferencia que mejoran la capacidad para resolver tareas complejas y mantener coherencia en procesos de pensamiento extensos. Los primeros estudios muestran que HRM ofrece un rendimiento superior en problemas de razonamiento abstracto, planificación y comprensión contextual frente a los LLM convencionales.

Para empresas que buscan trasladar estos avances a soluciones reales, Q2BSTUDIO ofrece experiencia y servicios integrales. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure. Implementamos arquitecturas avanzadas de IA para empresas, integrando agentes IA que automatizan procesos, aumentan la toma de decisiones y se adaptan a flujos de trabajo complejos.

La adopción de modelos inspirados en la neurociencia como HRM abre nuevas posibilidades para agentes IA que necesitan razonar sobre múltiples niveles de información, colaborar con sistemas de business intelligence y entregar insights accionables en tiempo real. En Q2BSTUDIO desarrollamos soluciones a medida que conectan modelos de razonamiento con plataformas de analítica avanzada como Power BI y servicios de inteligencia de negocio, facilitando dashboards inteligentes y procesos de toma de decisiones basados en datos.

La Similarity Field Network no es solo una nueva arquitectura de IA. Es un intento de realizar una mente libre de compromisos biológicos, una propuesta que busca una Arquitectura Unificada de IA General Basada en Similitud capaz de integrar percepción, razonamiento y memoria en un solo marco inspirado en la idea de campos de similitud entre representaciones.

Esta aproximación transforma datos heterogéneos en mapas de similitud que facilitan la generalización y el aprendizaje con pocos ejemplos, habilitando agentes IA robustos y adaptativos que pueden ejecutar tareas complejas en entornos reales. Al priorizar relaciones de similitud sobre representaciones rígidas, la arquitectura mejora la transferencia de conocimiento entre dominios, reduce la necesidad de etiquetado masivo y permite soluciones escalables para empresas.

En Q2BSTUDIO aplicamos estos conceptos para crear productos prácticos y seguros. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida que combina experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Nuestro equipo de especialistas diseña soluciones de software a medida y prototipos de agentes IA orientados a casos de uso empresarial, integrando también servicios de inteligencia de negocio y power bi para convertir datos en decisiones estratégicas.

De titulares a digestos: en un mundo donde la información llega a gran velocidad, transformar un firehose informativo en resúmenes personalizados ya no es un lujo sino una necesidad. Los sistemas multiagente permiten captar, filtrar y sintetizar flujos de noticias para entregar exactamente lo que cada usuario necesita, en el formato y la profundidad adecuados.

La clave está en combinar agentes IA especializados con un marco de coordinación como MCP, entendido aquí como un protocolo de coordinación multiagente que define roles, prioridades y modos de colaboración entre procesos. Esto, unido a principios fundamentales de calidad de datos, privacidad y trazabilidad, garantiza que los digestos sean relevantes, verificables y adaptativos.

Un pipeline típico comienza con la ingesta masiva y la normalización de fuentes, continúa con la extracción de entidades, la detección de duplicados y la clasificación temática, y culmina en capas de resumen y personalización que ajustan el tono y la longitud según el perfil del usuario y su historial. Los agentes IA trabajan en paralelo: unos se encargan de la curación, otros del resumen extractivo y abstractive, y otros de la personalización contextual y el aprendizaje continuo por retroalimentación.