This is where we write up our analysis of public AI-security events and explain how we run a review. We have published no proprietary vulnerability discoveries — and we will never imply that we have. Everything below is either our analysis of public events or a description of our own method.
Two kinds of writing, both falsifiable. (1) Analysis of public AI-security events — drawn entirely from public disclosures we cite. (2) Method notes — descriptions of how our review pipeline works, which you can check against the review we sell. We have discovered and published no CVEs; nothing here should be read as a claim that we have.
We read the public record on AI and agent security — disclosures, advisories, framework updates — and write down what we think it means for teams shipping LLM apps and MCP servers. Sources cited; claims framed as our reading.
No proprietary CVEs, no "we found" without a public reference, no invented client incidents. If we ever publish original findings, they will carry their own public disclosure trail. Until then, this page is analysis and method.
We sell an AI security review. The fairest way to show what that review is — without naming a client we cannot name — is to run it against our own tooling and publish the method. "Hermes" is our in-house secure code-QA agent. We put it through the exact assessment we sell, and the constraints below are not aspirational; they are how Hermes is built and how we review any tool-calling agent.
When we assess an agent — Hermes or a client's — we check whether it actually holds these four properties under adversarial input, not just whether the README says it does.
A single reviewer who both finds an issue and confirms it is grading their own work. Our pipeline splits those roles on purpose:
The deliverable is an EVIDENCE / STATUS packet: every finding carries a reproducible repro artifact, a severity mapped to OWASP and ATLAS, a remediation guide, and the independent blind verdict. The flagship review includes one free re-test after you remediate.
You can check this method against the thing itself: the free scan at crm.waitdead.com/scan applies the same posture to a public surface — pasted input is treated as untrusted data, secrets are redacted on submit, and you get an OWASP-Agentic-mapped exposure checklist back. That's the front door to the same pipeline described above.
Short pieces — one published above, the rest marked as upcoming. We link only to anchors that exist on this page; planned pieces are labeled and do not link out yet.
The four containment properties we look for, and the independent blind second pass that keeps a reviewer from grading their own work.
Upcoming · analysisOur analysis of the public MCP disclosures from early 2026 — what the patterns suggest for anyone exposing a tool-calling surface. Drawn entirely from public advisories, cited when it publishes. [to be supplied: publication date]
Tip a finding our way. Spotted something in a public AI or agent surface? Report it through our intake form at crm.waitdead.com/intake — it opens a tracked ticket.
The fastest way to understand the review is to run the free scan against a public MCP server URL, OpenAPI manifest, or agent config.
Aquí escribimos nuestro análisis de eventos públicos de seguridad en IA y explicamos cómo realizamos una revisión. No hemos publicado ningún descubrimiento propio de vulnerabilidades, y nunca insinuaremos que lo hayamos hecho. Todo lo que sigue es, o bien nuestro análisis de eventos públicos, o bien una descripción de nuestro propio método.
Dos tipos de texto, ambos falsables. (1) Análisis de eventos públicos de seguridad en IA, basados por completo en divulgaciones públicas que citamos. (2) Notas de método: descripciones de cómo funciona nuestro proceso de revisión, que puedes contrastar con la revisión que vendemos. No hemos descubierto ni publicado ningún CVE; nada aquí debe leerse como una afirmación de que lo hayamos hecho.
Leemos el registro público sobre seguridad en IA y agentes —divulgaciones, avisos, actualizaciones de marcos— y anotamos lo que creemos que significa para los equipos que despliegan apps LLM y servidores MCP. Con fuentes citadas; las afirmaciones se presentan como nuestra lectura.
Sin CVE propios, sin "nosotros encontramos" sin una referencia pública, sin incidentes de clientes inventados. Si algún día publicamos hallazgos originales, llevarán su propia traza pública de divulgación. Hasta entonces, esta página es análisis y método.
Vendemos una revisión de seguridad de IA. La forma más justa de mostrar qué es esa revisión —sin nombrar a un cliente que no podemos nombrar— es ejecutarla sobre nuestras propias herramientas y publicar el método. "Hermes" es nuestro agente interno de QA de código seguro. Lo sometemos exactamente a la misma evaluación que vendemos, y las restricciones de abajo no son aspiracionales: así está construido Hermes y así revisamos cualquier agente que invoque herramientas.
Cuando evaluamos un agente —Hermes o el de un cliente— comprobamos si realmente mantiene estas cuatro propiedades ante entradas adversarias, no solo si el README dice que lo hace.
Un único revisor que encuentra un problema y a la vez lo confirma está calificando su propio trabajo. Nuestro proceso separa esos roles a propósito:
El entregable es un paquete EVIDENCE / STATUS: cada hallazgo lleva un artefacto de reproducción reproducible, una severidad mapeada a OWASP y ATLAS, una guía de remediación y el veredicto independiente a ciegas. La revisión insignia incluye un re-test gratuito después de que remedies.
Puedes contrastar este método con la cosa en sí: el escaneo gratuito en crm.waitdead.com/scan aplica la misma postura a una superficie pública —la entrada pegada se trata como datos no confiables, los secretos se redactan al enviar y recibes de vuelta una lista de exposición mapeada a OWASP-Agéntico—. Esa es la puerta de entrada al mismo proceso descrito arriba.
Piezas breves: una publicada arriba, el resto marcadas como próximas. Solo enlazamos a anclas que existen en esta página; las piezas planificadas están etiquetadas y aún no enlazan a otro sitio.
Las cuatro propiedades de contención que buscamos, y la segunda pasada independiente y a ciegas que evita que un revisor califique su propio trabajo.
Próximamente · análisisNuestro análisis de las divulgaciones públicas de MCP de principios de 2026: qué sugieren los patrones para cualquiera que exponga una superficie que invoca herramientas. Basado por completo en avisos públicos, citados cuando se publique. [a definir: fecha de publicación]
Pásanos un hallazgo. ¿Viste algo en una superficie pública de IA o de agentes? Repórtalo a través de nuestro formulario de intake en crm.waitdead.com/intake: abre un ticket con seguimiento.
La forma más rápida de entender la revisión es ejecutar el escaneo gratuito sobre la URL de un servidor MCP público, un manifiesto OpenAPI o la configuración de un agente.