Anthropic, OpenAI, Cloudflare y Google lanzan escáneres de seguridad con IA que funcionan igual

Cómo funciona

Programas de IA que revisan el código para encontrar fallos de seguridad

Trazan un mapa del código y señalan por dónde podrían entrar los atacantes
Buscan vulnerabilidades en todo el código
Un agente distinto revisa cada hallazgo por separado
Redacta parches de corrección sin hacer commit de nada

Qué se puede hacer con ello

Un desarrollador que use Claude Code podría escanear un repositorio entero en busca de vulnerabilidades de seguridad y recibir un informe que liste la severidad de cada hallazgo, la categoría CWE, el impacto y los pasos para reproducirlo ².
Un equipo de seguridad podría ejecutar el skill de auditoría de seguridad con licencia MIT de Cloudflare contra cualquier agente de codificación capaz para producir una auditoría de seis fases que cubra el mapeo de arquitectura, modelado de amenazas, búsqueda de vulnerabilidades y verificación independiente de cada hallazgo ¹.
Una organización de ingeniería podría publicar un escaneo de Codex Security de OpenAI en GitHub Actions para revisar automáticamente cambios programados o de pull request e informar los hallazgos como informes SARIF sin comprometer nada por su cuenta ¹.

Un patrón, cuatro laboratorios

Los investigadores de seguridad de Google descubrieron que el escaneo descuidado de código con IA genera errores falsos y consigue tasas de positivos verdaderos inferiores al 7 por ciento ¹. Un escáner que falla el 93 por ciento de las veces cuesta a los revisores más de lo que ahorra .

La solución común es una separación de responsabilidades. El agente que identifica un problema nunca tiene permitido verificarlo ¹. Cloudflare hace explícita esta regla en su README: la persona que valida un hallazgo nunca es el mismo agente que descubrió el fallo . Anthropic, OpenAI y Google describen todos un paso similar de verificación antes de que cualquier problema llegue a un informe .

El segundo motor es la ofensiva. Anthropic dice que construyó su escáner en parte porque los atacantes ya estaban usando modelos de IA para localizar vulnerabilidades explotables ¹. La publicación de Mantis de Google comienza señalando que los modelos ahora pueden encontrar y explotar fallos con muy poca asistencia humana .

Claude Security de Anthropic

Claude Security se ejecuta dentro de una sesión de Claude Code como un escáner de vulnerabilidades multiagente ¹. Mapea la arquitectura, construye un modelo de amenazas, busca en cada componente y verifica cada hallazgo de forma independiente ². El plugin ofrece tres trabajos: escanear la base de código, escanear cambios o sugerir parches .

La salida incluye un informe en Markdown y un archivo SARIF 2.1.0 para el escaneo de código de GitHub ¹. Cada hallazgo lleva severidad, una categoría CWE, impacto y pasos de reproducción . Los parches se redactan en una copia de trabajo y se guardan como archivos F<n>.patch . El plugin nunca hace commits, pushes ni abre pull requests de forma independiente .

No realiza llamadas al modelo por su cuenta, lo que significa que no se necesita una clave de API separada ¹. Los escaneos se cuentan contra los límites de uso del plan Claude ². Anthropic lanzó una vista previa restringida llamada Claude Code Security en febrero de 2026 . La versión alojada alcanzó la beta pública para clientes Enterprise a través de Claude Opus 4.7 . El plugin de Claude Code entró en beta el 22 de julio de 2026 . En agosto, el escáner alojado pasó a Claude Mythos 5 .

Codex Security de OpenAI

Codex Security es un CLI y SDK en TypeScript publicados como @openai/codex-security ¹. Escanea un repositorio entero, rutas seleccionadas o un diff de Git . Una bandera --mode deep ejecuta trabajadores de descubrimiento en paralelo . Valida candidatos de hallazgos, genera parches y puede verificar correcciones existentes .

La salida incluye modelos de amenazas, exportaciones SARIF, JSON o CSV, además de la publicación en Linear ¹. Una GitHub Action ejecuta escaneos programados o basados en pull request; cualquier descubrimiento se trata como reporte únicamente de forma predeterminada . El cliente es de código abierto con licencia Apache-2.0, pero el escáner detrás de él no lo es . DevOps.com informa que el CLI y el SDK permanecen en beta limitada para clientes aprobados .

Security Audit Skill de Cloudflare

El skill de Cloudflare con licencia MIT convierte cualquier agente de codificación capaz en un auditor de seguridad ¹. Ejecuta una auditoría de seis fases: reconocimiento, búsqueda dirigida por cobertura, validación de candidatos, salida estructurada, verificación independiente de registros e informes neutrales respecto al objetivo .

Los prerrequisitos incluyen un agente de codificación que maneje el uso de herramientas y subagentes en paralelo, además de Node.js para la capa de validación ¹. También requiere un sandbox impuesto por el sistema operativo sin red externa . Sin uno, los leads se quedan como needs_validation en lugar de ejecutarse . Cloudflare publicó el skill el 18 de junio de 2026 . Las aproximadamente 450 líneas de esta capacidad sirvieron como punto de partida para un arnés de pruebas interno que ahora escanea 128 repositorios .

Mantis de Google

El Mantis de Google reproduce los fallos en un sandbox ¹. Google dice que hay que aislarlo . La herramienta sigue el mismo patrón de encontrar-desmentir-parchear que los demás .

Qué tan bueno es

Los investigadores de seguridad de Google descubrieron que el escaneo descuidado de código con IA produjo tasas de positivos verdaderos inferiores al 7 por ciento, lo que significa que aproximadamente el 93 por ciento de los fallos señalados eran falsas alarmas y costaban a los revisores más de lo que ahorraban ¹. Cloudflare informó que mejorar el contexto de reconocimiento redujo su tasa de rechazo de primer pase del 40 por ciento al 11 por ciento en su arnés interno que escanea 128 repositorios . Google dijo que el árbol de resumen jerárquico de Mantis redujo la sobrecarga de tokens en más del 85 por ciento mientras construía modelos de amenazas . Ninguna de las herramientas publicó puntajes de benchmarks externos contra escáneres rivales en las fuentes proporcionadas .

Los datos clave

Las cuatro herramientas usan un diseño de encontrar-entonces-desmentir para reducir las falsas alarmas
Claude Security se ejecuta localmente sin clave de API adicional
El CLI de Codex Security es de código abierto pero el escaneo necesita acceso a OpenAI
El skill de Cloudflare tiene licencia MIT y es independiente del modelo
El Mantis de Google reproduce los fallos en un sandbox antes de informar