Los hackers encuentran una nueva forma de atacar a las empresas: gastar su dinero en créditos de IA
Los ataques de denegación de servicio o DDoS llevan décadas basándose en una idea sencilla: inundar un sistema con tantas peticiones que termine colapsando. Sin embargo, la expansión de la inteligencia artificial está dando lugar a una nueva variante con un objetivo distinto. Ya no se trata únicamente de dejar fuera de servicio una web o una aplicación, sino de provocar pérdidas económicas directas consumiendo de forma masiva los recursos de IA de una empresa.
Investigadores de la firma de ciberseguridad Qrator Labs han identificado un paquete de herramientas maliciosas llamado x47.c que, entre otras funciones, incluye un sistema para lanzar ataques de AI API drain, es decir, un mecanismo diseñado para agotar los créditos o disparar la factura de organizaciones que utilizan modelos de lenguaje como los de OpenAI, xAI u otros proveedores compatibles.
El funcionamiento es relativamente sencillo. Muchas empresas integran la inteligencia artificial en chatbots, asistentes virtuales, herramientas de análisis o sistemas automatizados mediante APIs, las interfaces que permiten enviar consultas a los modelos. Cada petición genera un coste, normalmente calculado en función de los llamados tokens, las unidades de texto que procesa la IA.
El problema surge cuando un atacante consigue una clave de acceso válida o encuentra una forma de enviar grandes cantidades de solicitudes legítimas. En lugar de intentar derribar la infraestructura, lo que hace es generar miles o millones de consultas especialmente largas y costosas, incrementando rápidamente el consumo y, con ello, la factura de la víctima.
Según Qrator Labs, este tipo de ataques ya se está ofreciendo como un servicio en foros clandestinos. Los operadores del malware aseguran que puede utilizarse contra chatbots, asistentes basados en IA, herramientas de trading automatizado o cualquier sistema conectado a modelos de lenguaje mediante APIs. Incluso sugieren que podría emplearse para perjudicar a empresas competidoras.
De la denegación de servicio a la ‘denegación de cartera’
Este cambio representa una evolución importante respecto a los DDoS tradicionales. En un ataque clásico, una empresa detecta un aumento anormal del tráfico y puede recurrir a filtros o sistemas de protección para bloquearlo. Sin embargo, en estos nuevos ataques las solicitudes llegan directamente a los proveedores de inteligencia artificial y son, en apariencia, completamente legítimas.
Eso significa que una aplicación puede seguir funcionando con normalidad mientras el consumo de tokens crece sin control. Si el propietario tiene configuradas recargas automáticas o límites de gasto demasiado amplios, el impacto económico puede multiplicarse en pocas horas. Los expertos describen esta modalidad como una ‘denegación de cartera’ (denial of wallet).
El problema se agrava porque las claves de acceso a servicios de IA se han convertido en un objetivo cada vez más codiciado por los delincuentes. En los últimos meses se han detectado numerosos casos de credenciales expuestas o robadas que luego son utilizadas para acceder gratuitamente a modelos de pago o revender ese acceso en mercados clandestinos.
La plataforma descubierta por Qrator Labs reúne además otras funciones habituales en el mundo del cibercrimen, como herramientas para ataques DDoS convencionales, robo de credenciales o uso de servidores intermedios para ocultar la identidad de los atacantes. El paquete completo se comercializa por menos de 1.000 dólares, lo que reduce considerablemente la barrera de entrada para este tipo de actividades ilícitas.
Los expertos recomiendan a empresas y desarrolladores establecer límites de gasto, supervisar el consumo de tokens y evitar las recargas automáticas sin control. En un escenario donde la inteligencia artificial está cada vez más integrada en aplicaciones, asistentes y servicios online, la seguridad ya no depende solo de impedir accesos no autorizados: también consiste en evitar que alguien convierta la propia IA en una máquina de generar costes.