Modelo propietario sobre base abierta — especializado en amenazas con más de 22.000 ejemplos curados, SFT, DPO de alta calidad y RL continuo.
Leer el documento de arquitectura (PDF)Los modelos de propósito general no fueron creados para análisis de logs, triaje de incidentes o contexto de CVEs. Adivinan — y adivinar en seguridad es peligroso.
Partimos de una base open-weight probada y la combinamos con más de 22.000 ejemplos curados por especialistas — bases de CVEs, informes de incidentes, playbooks SOC e inteligencia de IOCs.
Especialización de dominio mediante SFT en datasets curados de ciberseguridad. No es un generalista con prompt de seguridad — es un modelo propietario entrenado para este dominio.
Optimización Directa de Preferencias con pares validados por analistas. Respuestas alineadas con cómo los profesionales de seguridad trian, investigan y responden.
Aprendizaje por refuerzo en bucle cerrado desde nuestro pipeline agéntico en producción en SOC AI Agent — el modelo mejora con cada interacción real.
Mejora continua mediante active learning human-in-the-loop — un flywheel supervisado guiado por ground truth de analistas, no trial-and-error arriesgado en decisiones de amenaza.
El modelo ataca incertidumbre y patrones de ruido recurrentes — adaptándose a medida que evolucionan las amenazas.
La validación de analistas convierte el juicio operativo en etiquetas ground truth para SFT, DPO y ciclos de refinamiento gobernados.
Cribado determinista primero, escalado fail-safe en decisiones de alto impacto y auditoría completa.
Cada incidente validado afina el siguiente triaje — menos fatiga de alertas y moat operativo con el tiempo.
Evaluado a través de nuestro flujo agéntico de producción — el mismo pipeline que impulsa SOC AI Agent en campo.
Benchmark interno — metodología alineada con nuestro pipeline agéntico de producción. Los resultados reflejan tareas reales de análisis SOC, no trivia sintética.
Base open-weight especializada en un modelo propietario de ciberseguridad.
Ejemplos curados de ciberseguridad — CVEs, incidentes, playbooks y datos de IOC.
Especialización en ciberseguridad vía SFT — no generalista con wrapper.
Optimización Directa de Preferencias con pares validados por analistas.
Aprendizaje por refuerzo continuo desde feedback agéntico en producción.
Impulsa el orquestador y 8 agentes especialistas en SOC AI Agent.
Acceso anticipado vía waitlist — lanzamiento completo de API próximamente.
Priorice alertas, comprenda el contexto de amenazas y obtenga inteligencia accionable sin ruido.
Analice logs, genere playbooks y automatice flujos de investigación con razonamiento preciso en el dominio.
Reduzca falsos positivos, enriquezca IOCs y acelere el triaje con un modelo que habla su idioma.
Integre inteligencia de ciberseguridad vía API en sus herramientas, pipelines y aplicaciones de seguridad.
Dolutech SOC Model V1 no es un chatbot independiente — es la capa de inteligencia propietaria que impulsa nuestra plataforma autónoma de Security Operations Center.
Dolutech SOC Model V1 — Modelo propietario sobre base abierta — especializado en amenazas con más de 22.000 ejemplos curados, SFT, DPO de alta calidad y RL continuo.
Es nuestro modelo de lenguaje propietario — construido sobre una base open-weight y especializado en ciberseguridad mediante SFT con más de 22.000 ejemplos curados (CVEs, informes de incidentes, playbooks SOC, inteligencia de IOCs), seguido de DPO de alta calidad y RL continuo. Impulsa el motor de IA dentro de SOC AI Agent.
Los modelos genéricos se entrenan con datos amplios de internet y frecuentemente alucinan consejos de seguridad. SOC Model V1 es una especialización propietaria — SFT en datos de seguridad curados, DPO alineado con preferencias de analistas y RL continuo desde flujos reales de producción. No es un prompt sobre un generalista.
SFT (Fine-Tuning Supervisado) enseña al modelo tareas de ciberseguridad con ejemplos curados. DPO (Optimización Directa de Preferencias) alinea las salidas con las preferencias de los analistas. RL continuo significa que el modelo sigue mejorando con feedback de nuestro pipeline agéntico en producción.
Estamos desplegando el acceso anticipado en fases. Únase a la waitlist para obtener acceso prioritario y precios de early-bird cuando se lance la API.
SOC Model V1 es el LLM central dentro de SOC AI Agent. El orquestador y los 8 agentes especialistas lo usan para clasificar eventos, analizar logs por dominio y proponer acciones SOAR. La waitlist le da acceso anticipado a la API del modelo directamente.
Los datos de entrenamiento son curados por especialistas desde bases públicas de CVEs, patrones de incidentes anonimizados y datasets de seguridad validados internamente. No entrenamos con datos de producción de clientes sin consentimiento explícito.
Profesionales de seguridad, ingenieros, analistas, desarrolladores y organizaciones interesadas en IA enfocada en ciberseguridad. Revisamos solicitudes para asegurar que el acceso anticipado vaya a equipos que proporcionen feedback significativo.
Mediante una arquitectura human-in-the-loop: los analistas validan decisiones ambiguas o de alto riesgo, produciendo etiquetas supervisadas de ground truth. Esas etiquetas alimentan un ciclo de refinamiento gobernado — no trial-and-error descontrolado en entornos de clientes. Descargue el documento de arquitectura para el flujo completo.
Únase a la waitlist para acceso prioritario a la API, precios de early-bird y contribución directa en el roadmap del producto.
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