"Buscad, y hallaréis" — Mateo 7:7Construyo sistemas que miden y contienen las capacidades cibernéticas de la IA de frontera. Creador de Project Simurgh, un marco de atestación de contención que hace red-teaming a agentes LLM y produce evidencia firmada y verificable sin conexión de lo que un agente tuvo permitido hacer tras eludir una barrera: 138/138 casos que el clasificador pasó por alto contenidos, y el éxito de ataque de un agente en vivo reducido de 9/140 a 0/140 en AgentDojo. Evaluó las salidas de Claude en el programa de evaluación de seguridad de Anthropic. Trabajando para dar la ventaja a los defensores frente al riesgo cibernético de la IA avanzada.
Artículo de investigación en formato IEEE que expone una vulnerabilidad estructural en la supervisión de exámenes basada en WebRTC. Evasión del 100% en Windows y macOS utilizando APIs de pantalla documentadas del SO.
Marco de atestación de contención verificable e independiente del proveedor para IA agéntica, evolucionado desde la contraparte defensiva de la investigación The Invisible Window. Produce evidencia firmada con Ed25519 y reproducible sin conexión de lo que se permitió hacer a un agente de IA tras un fallo de la barrera de seguridad: contuvo 138/138 casos que el clasificador pasó por alto y redujo el éxito de ataque de un agente en vivo de 9/140 a 0/140 en AgentDojo.
Motor de conocimiento LLM local. Ingiere cualquier documento, extrae conocimiento estructurado (afirmaciones, conceptos, entidades, decisiones) y lo expone a agentes de IA mediante un servidor MCP stdio. 218 pruebas aprobadas.
Escáner de seguridad de QR y URL offline que prioriza la privacidad, construido con Kotlin Multiplatform. Análisis 100% offline con 5 plataformas de destino.
Campus OS nativo de IA que transforma los programas universitarios en PDF en datos estructurados y legibles por agentes. Aceptado en la Incubadora de la Universidad Macquarie como startup formal. Suite completa de operaciones estudiantiles con 503 pruebas en 92 archivos.
Cliente Git potenciado por IA para gestionar múltiples identidades y generar commits semánticos. Construido con Electron y React.
Bóveda de medios personales de estilo cyberpunk con frontend de React, API de Litestar y autenticación de Supabase. Recomendaciones asistidas por IA y autenticación reforzada basada en cookies.
Hacer red-teaming a agentes LLM y medir la mejora de capacidades cibernéticas de la IA de frontera. Caracterizar los límites de seguridad, contener las elusiones de barreras con evidencia firmada y verificable sin conexión, y publicar hallazgos reproducibles.
Defensa en profundidad que da la ventaja a los defensores. La investigación ofensiva —clases de exploits y campañas de ataque a agentes— se convierte en contención verificable y herramientas defensivas del mundo real.
Investigación práctica de vulnerabilidades y experimentación en seguridad de la IA. Trabajo actual: desarrollo de exploits multiplataforma, medición de la mejora de capacidades de la IA y caracterización de límites de seguridad.