Windows 11 endurece la confianza en drivers antiguos

Microsoft está retirando la confianza predeterminada en determinados controladores de kernel firmados mediante el antiguo programa de certificados cross-signed. La política se aplica a Windows 11 24H2, 25H2 y 26H1, además de Windows Server 2025, con las actualizaciones de 2026. No significa que todos los drivers antiguos dejen de funcionar de inmediato: Windows mantiene una lista de controladores permitidos y activa la política de forma gradual.

Qué está cambiando

Los controladores de kernel tienen un nivel de acceso muy alto. La política de integridad de código de Windows busca que los paquetes cargados estén firmados mediante el Windows Hardware Compatibility Program, conocido como WHCP, o que figuren en la lista de excepciones de Microsoft. El programa WHCP incluye validación del editor y pruebas de compatibilidad con el Hardware Lab Kit.

El cambio afecta sobre todo a drivers que dependían de certificados cross-signed antiguos. Microsoft explica que ese programa fue retirado y que sus certificados podían ofrecer menos garantías sobre la identidad del editor, la seguridad del código y la compatibilidad. La medida no es una eliminación indiscriminada de todo hardware viejo, aunque sí puede dejar fuera algunos paquetes que nunca fueron actualizados.

Gemini 3.8 Flash: programación y ciberseguridad con límites

Google presentó Gemini 3.8 Flash el 2 de septiembre de 2026 como un modelo orientado a programación, agentes autónomos y razonamiento de varios pasos. También anunció Gemini 3.8 Flash Cyber, una variante especializada en ciberseguridad. No son exactamente el mismo producto ni tienen el mismo acceso: la versión Cyber se ofrece a defensores de confianza mediante el Fairwind Program.

Qué aporta Gemini 3.8 Flash

La versión Flash está diseñada para tareas de ingeniería de software que requieren mantener el contexto durante varias etapas. Puede analizar texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, y admite funciones como ejecución de código, llamadas a herramientas, búsqueda y salidas estructuradas en la API de Gemini. En otras palabras, puede ayudar a revisar una base de código, proponer cambios y seguir un flujo de trabajo con herramientas, pero el resultado sigue necesitando revisión humana.

Google afirma que el modelo mejora frente a Gemini 3.7 Flash en programación y razonamiento. Esas cifras proceden de pruebas y benchmarks publicados por la compañía; no garantizan que vaya a resolver sin errores cualquier proyecto real. En tareas complejas puede usar más tokens y más tiempo de razonamiento, especialmente con niveles de esfuerzo altos.

Windows 11 activa Memory Integrity: impacto en juegos

Windows 11 comenzó a activar Memory Integrity de forma predeterminada en equipos compatibles a partir de la actualización del 13 de octubre de 2026. La función mejora la protección del núcleo, pero puede reducir el rendimiento de algunos juegos, sobre todo en hardware antiguo o con controladores problemáticos. Antes de desactivarla, comprueba el impacto en tu propio equipo.

Qué es Memory Integrity y qué relación tiene con VBS

Memory Integrity, también llamada HVCI, es una función de seguridad basada en virtualización. Utiliza el hipervisor de Windows para aislar parte de la comprobación de integridad del código y evitar que un controlador o malware modifique componentes sensibles del núcleo. VBS es el marco de seguridad basado en virtualización; HVCI es una de las protecciones que puede ejecutarse dentro de ese marco.

Microsoft advierte que algunos programas y controladores pueden ser incompatibles con Memory Integrity. En casos poco frecuentes, esa incompatibilidad puede producir fallos de funcionamiento o incluso una pantalla azul durante la activación. Por eso, “más seguro” no significa que todos los equipos vayan a comportarse exactamente igual.

Cómo optimizar una canalización CUDA paso a paso

El tutorial de NVIDIA muestra cómo mejorar una canalización de procesamiento de imágenes en CUDA sin reescribirla por completo. El ejemplo convierte imágenes RGB a escala de grises, calcula medianas por bloques de 32 × 32 píxeles y devuelve los resultados al equipo anfitrión.

La idea central no es copiar una cifra de rendimiento, sino seguir un método: primero detectar errores de índices, después medir, sustituir algoritmos lentos por primitivas optimizadas, reducir el coste de las asignaciones y solapar transferencias con cálculo. NVIDIA acompaña el artículo con ejemplos de código y un cuaderno de Google Colab.

1. Detectar errores antes de medir

La primera mejora utiliza la API moderna de CCCL para expresar índices globales y de bloque con mayor claridad. En el ejemplo original, un acceso incorrecto a memoria compartida puede pasar desapercibido porque el programa compila y solo falla con determinados tamaños. Compute Sanitizer ayuda a localizar accesos fuera de límites y otros problemas de memoria.

Este paso es importante porque una optimización que conserva un error de direccionamiento no es una mejora real. Antes de comparar tiempos, ejecuta el caso de prueba con datos conocidos y revisa los mensajes del analizador.