La capa de inteligencia propietaria detrás de los productos de seguridad DolutechAI — especializada en amenazas con más de 22.000 ejemplos curados, SFT, DPO de alta calidad y RL continuo.
SOC Model V1 es el motor propietario dentro de las plataformas de seguridad DolutechAI. Los clientes acceden a sus capacidades a través de SOC AI Agent y SOC WebApps — no mediante una API de modelo independiente.
SOC autónomo enterprise: orquestador, ocho agentes especialistas, playbooks SOAR y respuesta a incidentes — todo impulsado por SOC Model V1.
Explorar SOC AI Agent →Protección para sitios web y WebApps con la misma inteligencia del modelo, conectores exclusivamente web y precios adaptados a sitios.
Explorar SOC WebApps →No ofrecemos acceso público a la API del modelo. La inteligencia se entrega exclusivamente a través de nuestros productos.
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.
Active learning human-in-the-loop con ciclos de refinamiento gobernados.
Una base open-weight probada combinada con más de 22.000 ejemplos curados — bases de CVEs, informes de incidentes, playbooks SOC e inteligencia de IOCs.
Especialización de dominio mediante SFT en datasets curados de ciberseguridad. Un modelo propietario entrenado para seguridad — no un generalista con prompt de seguridad.
Optimización Directa de Preferencias con pares validados por analistas, alineados a cómo los profesionales de seguridad trian, investigan y responden.
Aprendizaje por refuerzo en bucle cerrado desde nuestro pipeline agéntico en producción — el modelo mejora con cada interacción real.
Flujo de decisión, controles de seguridad y el flywheel de aprendizaje supervisado que mantiene SOC Model V1 mejorando en producción.
Nuestro documento describe el flujo de decisión en seis etapas, screening determinístico, escalamiento fail-safe y cómo la validación de analistas alimenta el refinamiento gobernado del modelo.
Mejora continua mediante active learning human-in-the-loop — un flywheel supervisado guiado por ground truth de analistas.
El modelo ataca incertidumbre y patrones de ruido recurrentes — adaptándose a medida que evolucionan las amenazas.
La validación de analistas convierte el juicio operacional en etiquetas ground truth para SFT, DPO y refinamiento gobernado.
Screening determinístico primero, escalamiento fail-safe en decisiones de alto impacto y trazas de auditoría completas.
Cada incidente validado afina la siguiente triaje — reduciendo la fatiga de alertas con el tiempo.
Evento en producción → recomendación IA → validación humana → etiqueta ground truth → dataset curado → refinamiento supervisado → inferencia mejorada
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.
SOC Model V1 no es un chatbot independiente — es la capa de inteligencia propietaria que impulsa orquestación, análisis especializado y respuesta automatizada en nuestras plataformas.
Los datos de entrenamiento son curados por especialistas desde bases públicas de CVEs, patrones de incidentes anonimizados y datasets de seguridad validados internamente. Los datos de producción de clientes no se usan para entrenamiento sin consentimiento explícito.
La validación de analistas produce etiquetas ground truth supervisadas que alimentan ciclos de refinamiento gobernados — no prueba y error arriesgado en decisiones de amenaza en vivo.
Screening determinístico, escalamiento fail-safe y trazas de auditoría completas para revisión de compliance y transparencia operacional.
El modelo impulsa detección, análisis y respuesta autónomas dentro de SOC AI Agent y SOC WebApps.
