Sherlock presenta Audit Engine mientras se acelera la carrera de seguridad con IA
Puntos clave
- •Sherlock presentó públicamente Audit Engine, una plataforma de orquestación para la revisión de seguridad nativa de IA que ya venía siendo desarrollada y desplegada con equipos de importantes protocolos antes de su lanzamiento.
- •La plataforma reúne en una sola revisión a LLM de vanguardia, auditores de IA diseñados específicamente e investigadores de seguridad asistidos por IA, con los tres trabajando sobre el mismo código delimitado y contexto subyacente.
- •Sherlock coordina los informes mediante evaluación, validación y deduplicación, entregando al cliente un único resultado de auditoría consolidado a partir de un conjunto de enfoques de seguridad independientes.
- •Las funciones de atribución permiten a los equipos ver qué enfoques ofrecieron una sólida cobertura y precisión, lo que proporciona una comparación en igualdad de condiciones entre sistemas de IA e investigadores humanos sobre código idéntico.
- •El lanzamiento coincide con avances rápidos en las capacidades de seguridad de la IA —Anthropic informó que los modelos de vanguardia encontraban vulnerabilidades de alta gravedad a gran escala—, mientras que Chainalysis estimó que se robaron más de 3400 millones de dólares en criptomonedas en 2025.

Nueva York, Estados Unidos, 18 de agosto de 2026 — La plataforma de seguridad coordina modelos de vanguardia, auditores de IA especializados e investigadores asistidos por IA en una sola revisión.
La empresa de seguridad Web3 Sherlock presentó oficialmente Sherlock Audit Engine, una nueva plataforma de auditoría de seguridad que la compañía venía desarrollando y desplegando discretamente con equipos de importantes protocolos antes de su lanzamiento público.
En esencia, Audit Engine es una plataforma de orquestación para la revisión de seguridad nativa de IA. La plataforma reúne tres capas de inteligencia de seguridad en un mismo servicio: LLM de vanguardia, auditores de IA diseñados específicamente e investigadores de seguridad asistidos por IA. Los tres trabajan sobre el mismo código delimitado y el mismo contexto subyacente. El diseño refleja un patrón ya conocido en la seguridad Web3, donde las competencias de auditoría y los programas de recompensas por errores colocan a muchos revisores independientes sobre la misma base de código, bajo la premisa de que distintos enfoques detectan distintas clases de errores.
Sherlock coordina la revisión y procesa los informes resultantes mediante evaluación, validación y deduplicación. Ese paso de consolidación aporta gran parte del peso práctico: cuando muchos revisores independientes examinan el mismo código, es común encontrar informes superpuestos y hallazgos de baja señal, y la evaluación, la validación y la deduplicación son las que convierten los informes sin procesar en un resultado sobre el cual un protocolo puede actuar. El cliente recibe finalmente un único resultado de auditoría consolidado, proveniente de un conjunto de enfoques de seguridad independientes.
La IA está encontrando más errores
El lanzamiento llega en un momento en que las capacidades de seguridad de los modelos de IA de vanguardia avanzan rápidamente. En febrero, Anthropic informó que los modelos de vanguardia habían alcanzado el punto de encontrar vulnerabilidades de alta gravedad a gran escala, incluidas vulnerabilidades que sobrevivieron a años de pruebas convencionales.
Para los protocolos cripto, donde el software vulnerable puede controlar directamente un valor económico significativo, las mejoras en la capacidad ofensiva tienen consecuencias inusualmente directas. Chainalysis estimó que se robaron más de 3400 millones de dólares en criptomonedas durante 2025.
Sherlock aborda ese entorno dando a los protocolos acceso a múltiples formas de inteligencia de seguridad de manera simultánea.
Audit Engine también atribuye el rendimiento a lo largo de toda la estructura de revisión. Los equipos pueden ver qué enfoques ofrecieron una sólida cobertura, cuáles mantuvieron una alta precisión y en qué puntos sistemas individuales aportaron señales de seguridad que otros pasaron por alto. Eso genera una visión empírica de lo que realmente funcionó en el código de un protocolo, lo cual puede ayudar a dar forma al gasto futuro en seguridad, a las herramientas y a la composición de las revisiones. Dado que cada capa trabaja sobre el mismo código delimitado y contexto, los datos de atribución también funcionan como una comparación en igualdad de condiciones entre sistemas de IA e investigadores humanos sobre código idéntico, en lugar de un conjunto de afirmaciones que compiten entre sí.
Sherlock describe Audit Engine como "la capa de orquestación para la revisión de seguridad nativa de IA".
Acerca de Sherlock
Sherlock es una empresa de seguridad Web3 enfocada en proteger los sistemas onchain durante todo su ciclo de vida. La compañía describe su modelo como seguridad de ciclo de vida completo, que abarca la seguridad en el desarrollo, auditorías privadas con personal dedicado, revisiones de seguridad de alta intensidad y programas activos de recompensas por errores tras el lanzamiento.
Sherlock afirma que completó más de 200 servicios de seguridad de alto perfil durante el primer semestre de 2026, un ritmo que, según la compañía, la ha convertido en una de las empresas de seguridad de más rápido crecimiento en Web3 este año.
Contacto de prensa: Alec Novella, Director de Marketing, Sherlock — alec@sherlock.xyz
Fuente: Chainwire