Google dijo el lunes que está implementando oficialmente la verificación de desarrollador de Android para todos los desarrolladores para combatir el problema de los malos actores que distribuyen aplicaciones dañinas mientras «se esconden detrás del anonimato».

El desarrollo se produce antes de un mandato de verificación planificado que entrará en vigor en Brasil, Indonesia, Singapur y Tailandia en septiembre, antes de expandirse a nivel mundial el próximo año.

Como parte de este esfuerzo, Google exige a los desarrolladores de aplicaciones que distribuyen aplicaciones fuera de Google Play que creen una cuenta en la Consola de desarrollador de Android para confirmar su identidad. Aquellos que distribuyen aplicaciones a través del mercado oficial de aplicaciones de Android y han verificado su identidad pueden «ya estar configurados», dijo el gigante tecnológico.

«Para la gran mayoría de los usuarios, la experiencia de instalar aplicaciones seguirá siendo exactamente la misma», dijo Matthew Forsythe, director de gestión de productos para Android App Safety. dicho. «Solo cuando un usuario intenta instalar una aplicación no registrada necesitará ADB o flujo avanzado, lo que nos ayuda a mantener segura a la comunidad en general y al mismo tiempo preserva la flexibilidad para nuestros usuarios avanzados».

Los desarrolladores de Android Studio pueden esperar ver el estado de registro de su aplicación directamente desde el entorno de desarrollo integrado (IDE) en los próximos dos meses cuando generen un App Bundle o APK firmado.

Los desarrolladores que hayan completado los requisitos de verificación de desarrollador de Play Console registrarán automáticamente sus aplicaciones de Play elegibles. Si no se puede registrar una aplicación, se solicita a los desarrolladores que sigan un proceso de reclamo de aplicación manual.

Como se anunció hace un par de semanas, los usuarios avanzados siempre tienen la opción de habilitar la descarga de archivos APK no registrados a través de un flujo avanzado que requiere un paso de autenticación para confirmar que están dando este paso por su propia voluntad y un período de espera único de 24 horas para disuadir a los estafadores.

«Este flujo es un proceso único para usuarios avanzados, pero fue diseñado cuidadosamente para evitar que aquellos que se encuentran en medio de un intento de estafa sean coaccionados por tácticas de alta presión para instalar software malicioso», dijo Forsythe.

El desarrollo llega como lo ha hecho Apple. revisado su Acuerdo de Licencia del Programa de Desarrolladores para hacer cumplir las reglas de privacidad con respecto al acceso de dispositivos portátiles de terceros a actividades y notificaciones en vivo.

Apple señaló explícitamente que terceros «no pueden usar la información de reenvío para publicidad, elaboración de perfiles, modelos de entrenamiento o monitoreo de ubicación», y agregó que «no pueden difundir la información de reenvío a ninguna otra aplicación ni a ningún otro dispositivo además de su accesorio de destino autorizado».

La sección recién agregada también enfatizó que los desarrolladores no pueden almacenar de forma remota ninguna información de reenvío en un servicio en la nube, realizar modificaciones que cambien «materialmente» el significado del contenido o descifrar los datos en cualquier otro lugar que no sea el propio accesorio.

El panorama de la ciberseguridad se está acelerando a un ritmo sin precedentes. Lo que está surgiendo no es simplemente un aumento en el número de vulnerabilidades o herramientas, sino un aumento dramático en la velocidad. Velocidad de ataque, velocidad de explotación y velocidad de cambio en entornos modernos.

Este es el desafío que define la nueva era de la guerra digital: la militarización de la Inteligencia Artificial. Los actores que amenazan, desde Estados-nación hasta empresas criminales sofisticadas, ya no se limitan a atacar. Están automatizando toda la cadena de destrucción.

En esta carrera armamentista de la IA, las estrategias defensivas tradicionales ya no son suficientes. Las evaluaciones periódicas en un momento determinado, la clasificación manual y la respuesta a la velocidad humana ya estaban bajo presión en entornos en rápido movimiento. Contra adversarios que utilizan IA, son cada vez más inadecuados.

Soluciones como PlexTrac están diseñados para ayudar a las organizaciones a ir más allá de los hallazgos fragmentados, las herramientas desconectadas y los flujos de trabajo manuales lentos al unificar la gestión, la corrección y la validación de la exposición en un único sistema operativo. A medida que la brecha entre el descubrimiento y la explotación continúa reduciéndose, los equipos de seguridad necesitan una forma de evaluar continuamente la exposición, priorizar lo que importa e impulsar acciones con la suficiente rapidez para mantener el ritmo.

Para mantenerse al día con los adversarios que utilizan la IA, los defensores también deben utilizarla. Específicamente, necesitan la convergencia de dos capacidades críticas: Evaluación de exposición autónoma y Evaluación continua de amenazas impulsada por IA agente.

El adversario moderno: la IA en el arsenal de los actores de amenazas

Para entender la defensa, es necesario entender el ataque.

La IA se ha convertido en un multiplicador de fuerzas para los actores de amenazas. Los adversarios están utilizando IA generativa para crear campañas de phishing altamente específicas a escala. Están utilizando el aprendizaje automático para analizar defensas, identificar vulnerabilidades automáticamente y encadenar rutas de ataque complejas más rápido que cualquier operador humano. Quizás lo más alarmante sea el aumento del malware polimórfico, que puede reescribir su propio código en tiempo real para evadir la detección basada en firmas.

Atrás quedaron los días de investigar y descubrir vulnerabilidades manualmente, determinar si una o más se pueden encadenar y decidir si se pueden utilizar para alcanzar un objetivo. Hoy en día, ese ciclo se puede comprimir en horas o días mediante la automatización impulsada por la IA.

En resumen, los actores de amenazas ahora operan con mayor velocidad, sigilo y eficiencia que nunca.

Mantenerse a la vanguardia con la gestión unificada de la exposición

1. Evaluación de exposición autónoma sostenible

En este entorno de alta velocidad, comprender la superficie de ataque es la base de la defensa. Pero la gestión tradicional de vulnerabilidades no funciona. Es demasiado lento, demasiado ruidoso y produce datos planos y desconectados.

Aquí es donde las plataformas de evaluación de exposición impulsadas por IA como PlexTrac asunto.

PlexTrac funciona como el sistema sensorial de una estrategia de defensa moderna. No solo busca CVE. Ingiere datos de todo el ecosistema (configuraciones erróneas de la nube, riesgos de identidad, fallas de aplicaciones, hallazgos de pentest y más) para crear una visión unificada y dinámica del riesgo.

Con PlexTrac, las organizaciones pueden:

Corta el ruido

Aplique puntuación contextual para priorizar las vulnerabilidades que realmente presentan un riesgo significativo, en lugar de abrumar a los equipos con miles de alertas «críticas».

Visualice la ruta de ataque

Vaya más allá de los hallazgos aislados y vea cómo un actor de amenazas podría encadenar debilidades aparentemente menores en un compromiso para todo el dominio.

Pasar de reactivo a proactivo

Utilice evaluaciones automatizadas y conocimientos predictivos para identificar dónde puede surgir el riesgo a continuación, de modo que los equipos puedan fortalecer las defensas antes de que ocurran los ataques.

2. Evaluación continua de amenazas con IA agente

La evaluación de la exposición proporciona visibilidad, pero la visibilidad por sí sola es sólo un requisito previo para la acción. Para mantenerse a la cabeza en la carrera armamentista de la IA, las organizaciones necesitan una validación autónoma y continua. Aquí es donde la IA agente cobra importancia.

La IA agente representa un cambio significativo con respecto a los copilotos de IA tradicionales. En lugar de esperar indicaciones, los sistemas agentes pueden planificar, razonar y ejecutar tareas de varios pasos con mayor autonomía.

Esto transforma la Evaluación Continua de Amenazas de un concepto a una capacidad práctica.

Pentesting Autónomo

La IA agente puede operar como un equipo rojo sintético, probando defensas continuamente. No duerme, no se fatiga y puede simular técnicas de ataque modernas impulsadas por IA en tiempo real.

Esto incluye la capacidad de:

Planificar y adaptar rutas de ataque

En lugar de ejecutar una lista de verificación estática, estos sistemas pueden analizar la topología de la red, priorizar objetivos y construir rutas de ataque de varias etapas. Si encuentran una barrera, pueden ajustar las tácticas de manera que se parezcan más a un operador humano capacitado.

Emular comportamientos adversarios

Utilizando modelos fundamentales entrenados en grandes conjuntos de inteligencia sobre amenazas, estos sistemas pueden emular TTP conocidos o simular métodos de ataque emergentes habilitados por IA.

Validar la efectividad del stack defensivo

Pueden probar continuamente si las herramientas SIEM, EDR y XDR realmente detectan los comportamientos correctos y alertan a las personas adecuadas, proporcionando pruebas de eficacia defensiva en lugar de una cobertura supuesta.

Adaptarse en tiempo real

A medida que cambian las configuraciones de la red o surge nueva inteligencia sobre amenazas, los sistemas agentes pueden actualizar su lógica de evaluación y sus procedimientos de prueba para mantenerse al día con el entorno de amenazas real.

Al automatizar gran parte del trabajo repetitivo de los equipos rojos, las organizaciones pueden liberar a los operadores humanos para que se concentren en vectores de ataque verdaderamente novedosos, sofisticados y matizados.

3. Cerrar el círculo: corrección y validación impulsadas por la IA

Encontrar una vulnerabilidad no es suficiente si todavía lleva semanas solucionarla. Los adversarios aprovechan este retraso.

Por eso es tan importante el papel de PlexTrac a la hora de cerrar el ciclo. La gestión de la exposición no puede detenerse en la detección. Debe extenderse a la remediación y validación.

Cuando se identifica una ruta explotable, los flujos de trabajo habilitados por IA dentro de una plataforma de gestión de exposición pueden ayudar a que ese problema se convierta en acción más rápido:

Contexto instantáneo y creación de tickets

En el momento en que se valida una ruta crítica, se puede generar un ticket de solución detallado en sistemas como Jira o ServiceNow, completo con pasos de reproducción, contexto de gravedad y acción requerida.

Actualizaciones automáticas de políticas

Si un firewall está mal configurado, el cambio de configuración necesario se puede redactar y preparar para la aprobación humana antes de la implementación.

Gestión de parches orquestada

Para las vulnerabilidades críticas, el flujo de trabajo puede priorizar el parche, respaldar las pruebas en la etapa de preparación y acelerar la implementación para reducir el tiempo medio de reparación.

Validación automatizada

Los agentes pueden validar si los controles implementados para solucionar un problema realmente han surtido efecto, lo que ayuda a los equipos a reducir el riesgo y, al mismo tiempo, obtener un mejor valor de su pila de seguridad existente.

Al integrar el equipo rojo, la remediación y la validación impulsados ​​por Agentic AI en una plataforma de gestión de exposición, PlexTrac brinda a las organizaciones la capacidad de luchar contra la IA con IA. Así es como los equipos de seguridad pasan de una vulnerabilidad constante a una postura de seguridad demostrable y continua.

Un nuevo camino a seguir para la resiliencia en ciberseguridad

La resiliencia de la ciberseguridad ahora depende de un conocimiento proactivo, una validación continua y la capacidad de avanzar más rápido de lo que permiten los flujos de trabajo manuales. El objetivo es pasar de una postura caótica y reactiva a una que sea intencional, resiliente y mensurable.

PlexTrac se centra en ayudar a los equipos de seguridad a hacer ese cambio combinando la gestión de exposición unificada con capacidades impulsadas por IA que automatizan lo tedioso, consolidan lo fragmentado y aceleran la acción.

La carrera armamentista de la IA ya está aquí.

La pregunta ya no es si las organizaciones serán atacadas por actores de amenazas que utilizan IA. La pregunta es si desarrollarán la resiliencia, el conocimiento y la autonomía limitada necesarios para resistirlos.

Nota: Este artículo fue escrito y contribuido de manera experta por Rohit Unnikrishnan, director de productos y tecnología de PlexTrac. Rohit es un experimentado ejecutivo de seguridad cibernética con experiencia en gestión de productos, análisis de mercado, estrategia, ventas e ingeniería. Durante las últimas dos décadas, ha desempeñado muchas funciones: ingeniero, operador, ventas, gerente de producto y empresario. Con su diversa experiencia, aporta una capacidad única para gestionar equipos multifuncionales y ejecutar compromisos multidisciplinarios.

Un hacker entregó brevemente malware esta semana a través de un popular proyecto de código abierto para desarrolladores de software que tiene aproximadamente 100 millones de descargas semanales, lo que aumenta la posibilidad de que los compromisos se propaguen ampliamente a través de un ataque a la cadena de suministro.

Axios es una biblioteca cliente de JavaScript que se utiliza en solicitudes web. El atacante desconocido secuestró la cuenta npm (npm es un administrador de paquetes para JavaScript) del principal mantenedor de axios y luego publicó versiones maliciosas de axios con troyanos de acceso remoto en npm. Eso sucedió el domingo por la noche hasta el lunes por la mañana, empresa de ciberseguridad. Cazadora dijo, antes de que se sacaran las versiones envenenadas.

Aikidootra empresa de seguridad, lo calificó como «uno de los ataques a la cadena de suministro de npm más impactantes jamás registrados». Los investigadores de un gran número de empresas cibernéticas han hecho sonar las alarmas sobre el ataque, entre ellas Paso de seguridad, Enchufe, Laboratorios Endor y otros.

Según Step Security, las versiones maliciosas “axios@1.14.1” y “axios@0.30.4” inyectan una nueva dependencia de software, Plain-crypto-js@4.2.1, que actúa como cargador del malware. Está dirigido a dispositivos MacOS, Windows y Linux.

Pero, aunque los investigadores lo describen como malware, señalan que «no hay líneas de código malicioso dentro del propio axios». Más bien, el software simplemente funciona según lo diseñado o rediseñado.

“Ambas versiones envenenadas inyectan una dependencia falsa… nunca importada a ninguna parte de la fuente de axios, cuyo único propósito es ejecutar un [post installation] script que implementa un troyano de acceso remoto multiplataforma”, escribió Ashish Kurmi, director de tecnología y fundador de Step Security.

Feross Aboukhadijeh, director ejecutivo y fundador de Socket, calificó la situación como “un compromiso vivo” con un amplio radio potencial de explosión.

«Este es un software malicioso instalador de la cadena de suministro de libros de texto», Aboukhadijeh escribió el lunes X por la nochey agrega sobre las versiones maliciosas que «Cada instalación de npm que extrae la última versión está potencialmente comprometida en este momento».

El paquete de software introducido por las versiones maliciosas de axios tiene cargas útiles integradas que evaden los métodos estáticos de análisis de ciberseguridad y confunden a los revisores humanos, y elimina y cambia el nombre de los artefactos para destruir la evidencia forense.

Aboukhadijeh dio consejos contundentes a cualquiera que haya descargado o usado axios al menos durante la semana pasada.

«Si usa axios, fije su versión inmediatamente y audite sus archivos de bloqueo», escribió. «No actualice».

Kurmi describió el ataque como de “precisión”, y señaló que la dependencia maliciosa se realizó con menos de 24 horas de anticipación y que ambas versiones maliciosas fueron envenenadas en la misma hora.

Dado el período de tiempo durante el cual las versiones maliciosas de axios estuvieron en línea, eso podría traducirse en aproximadamente 600.000 descargas, dijo Joshua Wright, miembro de la facultad del Instituto SANS y director técnico senior de Counter Hack Innovations.

«Esa es una gran cantidad de compromisos, y tan pronto como se instala el software, se eliminan las credenciales de acceso, por lo que ahora los actores de amenazas podrían recurrir a AWS y a otros paquetes de GitHub a través de claves de GitHub eliminadas, y esa es la parte que es realmente difícil de articular», dijo a CyberScoop, advirtiendo que las consecuencias podrían extenderse durante semanas. «Vamos a ver más y más historias sobre personas que se dan cuenta de que han sido violadas, ya que hoy están tratando de descubrir cuál es el impacto de eso».

El ataque sigue de cerca a otros casos de segmentación orientada al desarrollador.

Una falla de seguridad de alta gravedad en el software de videoconferencia del cliente TrueConf ha sido explotada como un día cero como parte de una campaña dirigida a entidades gubernamentales en el sudeste asiático denominada Verdadero Caos.

La vulnerabilidad en cuestión es CVE-2026-3502 (Puntuación CVSS: 7,8), falta de verificación de integridad al recuperar el código de actualización de la aplicación, lo que permite a un atacante distribuir una actualización manipulada, lo que resulta en la ejecución de código arbitrario. Se ha parcheado en el cliente TrueConf de Windows a partir de versión 8.5.3lanzado a principios de este mes.

«La falla surge del abuso del mecanismo de validación del actualizador de TrueConf, lo que permite a un atacante que controla el servidor TrueConf local distribuir y ejecutar archivos arbitrarios en todos los puntos finales conectados», Check Point dicho en un informe publicado hoy.

En otras palabras, un atacante que logra hacerse con el control del servidor TrueConf local puede sustituir el paquete de actualización por una versión envenenada, que luego es extraída por la aplicación cliente instalada en los terminales de los clientes, debido al hecho de que no aplica una validación adecuada para garantizar que la actualización proporcionada por el servidor no haya sido manipulada.

Se ha descubierto que la campaña TrueChaos utiliza esta falla en el mecanismo de actualización como arma para probablemente implementar el marco de comando y control (C2) de código abierto Havoc en puntos finales vulnerables. La actividad se ha atribuido con moderada confianza a un actor de amenaza del nexo chino.

Los ataques que explotan la vulnerabilidad fueron registrados por primera vez por la empresa de ciberseguridad a principios de 2026, y la confianza implícita que el cliente deposita en el mecanismo de actualización se utilizó como arma para impulsar un instalador fraudulento que, a su vez, aprovecha la carga lateral de DLL para lanzar una puerta trasera de DLL.

También se ha observado que el implante DLL («7z-x64.dll») realiza acciones prácticas en el teclado para realizar reconocimiento, configurar la persistencia y recuperar cargas útiles adicionales («iscsiexe.dll») desde un servidor FTP («47.237.15).[.]197»). El objetivo principal de «iscsiexe.dll» es garantizar la ejecución de un binario benigno («poweriso.exe») que se coloca para cargar la puerta trasera.

Aunque no está claro cuál es el malware exacto de la etapa final entregado como parte del ataque, se evalúa con alta confianza que el objetivo final es implementar el implante Havoc.

Los vínculos de TrueChaos con un actor de amenazas del nexo chino se basan en las tácticas observadas, como el uso de carga lateral de DLL, Alibaba Cloud y Tencent para la infraestructura C2, y el hecho de que la misma víctima fue atacada en el mismo período de tiempo por ShadowPad, una sofisticada puerta trasera ampliamente utilizada por grupos de hackers vinculados a China.

Además de eso, el uso de Havoc se ha atribuido a otro actor de amenazas chino llamado Amaranth-Dragon en intrusiones dirigidas a agencias gubernamentales y policiales en todo el sudeste asiático en 2025.

«La explotación de CVE-2026-3502 no requirió que el atacante comprometiera cada punto final individualmente», dijo Check Point. «En cambio, el atacante abusó de la relación de confianza entre un servidor central TrueConf local y sus clientes. Al reemplazar una actualización legítima por una maliciosa, convirtieron el flujo de actualización normal del producto en un canal de distribución de malware a través de múltiples redes gubernamentales conectadas».

Los usuarios de habla china son el objetivo de una campaña activa que utiliza dominios con errores tipográficos que se hacen pasar por marcas de software confiables para entregar un troyano de acceso remoto previamente indocumentado llamado AtlasCross RAT.

«La operación cubre clientes VPN, mensajería cifrada, herramientas de videoconferencia, rastreadores de criptomonedas y aplicaciones de comercio electrónico, con once dominios de entrega confirmados que se hacen pasar por marcas como Surfshark VPN, Signal, Telegram, Zoom, Microsoft Teams y otras», dijo la empresa de ciberseguridad con sede en Alemania Hexastrike. dicho en un informe publicado la semana pasada.

La actividad se ha atribuido a un grupo de cibercrimen chino llamado Silver Fox, al que también se le sigue como SwimSnake, The Great Thief of Valley (o Valley Thief), UTG-Q-1000 y Void Arachne.

El descubrimiento de AtlasCross RAT representa una evolución del arsenal del actor de amenazas a partir de derivados de Gh0st RAT como ValleyRAT (también conocido como Winos 4.0), Gh0stCringe y HoldingHands RAT (también conocido como Gh0stBins).

Las cadenas de ataques implican el uso de sitios web falsos como señuelo para engañar a los usuarios para que descarguen archivos ZIP que contienen un instalador que coloca un binario troyanizado de Autodesk junto con la aplicación señuelo legítima.

El instalador troyanizado de AutoDesk, a su vez, inicia un cargador de código shell que descifra una configuración integrada de Gh0st RAT para extraer los detalles de comando y control (C2) y luego descarga una carga útil de código shell de segunda etapa desde «bifa668″.[.]com» a través de TCP en el puerto 9899, ​​lo que finalmente conduce a la ejecución de AtlasCross RAT en la memoria.

La mayoría de los sitios web falsos se registraron en un solo día, el 27 de octubre de 2025, lo que indica un enfoque deliberado detrás de la campaña. La lista de dominios de entrega de malware confirmados se muestra a continuación:

• aplicación-zoom.com (Zoom)
• eyy-eyy.com (desconocido)
• kefubao-pc.com (KeFuBao, un software chino de atención al cliente para comercio electrónico)
• quickq-quickq.com (QuickQ VPN)
• signal-signal.com (Señal)
• telegrtam.com.cn (Telegrama)
• trezor-trezor.com (Trezor)
• ultraviewer-cn.com (UltraViewer)
• wwtalk-app.com (WangWang)
• www-surfshark.com (VPN de Surfshark)
• www-teams.com (equipos de Microsoft)

Se ha descubierto que todos los paquetes de instalación identificados llevan el mismo certificado de firma de código de validación extendida robado emitido a DUC FABULOUS CO.,LTD, una entidad vietnamita registrada en Hanoi. El hecho de que el mismo certificado haya sido usado en otras campañas de malware no relacionadas ha planteado la posibilidad de una reutilización generalizada dentro del ecosistema cibercriminal para dar a las cargas maliciosas un barniz de legitimidad y eludir los controles de seguridad.

«El RAT incorpora el marco PowerChell, un motor de ejecución nativo de C/C++ PowerShell que aloja .NET CLR directamente dentro del proceso de malware y desactiva AMSI, ETW, modo de lenguaje restringido y el registro de ScriptBlock antes de ejecutar cualquier comando», dijo Hexastrike. «El tráfico C2 se cifra con ChaCha20 utilizando claves aleatorias por paquete generadas mediante RNG de hardware».

AtlasCross RAT viene con capacidades para facilitar la inyección de DLL dirigida en WeChat, secuestro de sesiones RDP, terminación activa de conexiones a nivel TCP de productos de seguridad chinos (por ejemplo, 360 Safe, Huorong, Kingsoft y QQ PC Manager) en lugar de utilizar la técnica Bring Your Own Vulnerable Driver (BYOVD), operaciones de archivos y shell, y creación persistente de tareas programadas.

«AtlasAgent/AtlasCross RAT representa la evolución actual de las herramientas del grupo, basándose en las bases del protocolo Gh0st RAT consistentes con el linaje ValleyRAT y Winos 4.0», añadió la compañía. «La incorporación del marco PowerChell y una cadena de derivación de seguridad integral marca una mejora significativa de la capacidad».

En un informe publicado a principios de este mes, el proveedor de seguridad chino Knownsec 404 caracterizó a Silver Fox como una de las «amenazas cibernéticas más activas» de los últimos años, dirigida al personal directivo y financiero de las organizaciones a través de WeChat, QQ, correos electrónicos de phishing y sitios de herramientas falsas para infectarlos con malware que permita el control remoto, el robo de datos y el fraude financiero.

«La estrategia de dominios de Silver Fox depende de una gran imitación de los dominios oficiales combinados con un etiquetado regional para eliminar las sospechas de los usuarios», dijo la empresa. dicho. «Los operadores utilizan un enfoque múltiple (errores tipográficos, secuestro de dominios y manipulación de DNS) para crear una fachada de legitimidad».

También se ha observado que campañas de ataque recientes pasan de ValleyRAT entregado a través de archivos adjuntos PDF maliciosos en correos electrónicos de phishing dirigidos a organizaciones taiwanesas a abusar de una herramienta china legítima pero mal configurada de monitoreo y administración remota (RMM) llamada SyncFuture TSM, y luego a implementar un ladrón basado en Python disfrazado de una aplicación de WhatsApp.

Estos ataques se han dirigido a entidades en Japón, Malasia, Filipinas, Tailandia, Indonesia, Singapur e India desde al menos diciembre de 2025. Algunos aspectos de la campaña fueron destacados previamente por eSentire en enero de 2026, y los ataques utilizaron señuelos con temas fiscales para apuntar a usuarios indios con el malware Blackmoon.

El uso de ValleyRAT por parte de Silver Fox junto con herramientas RMM y un ladrón personalizado destaca un arsenal flexible que permite al adversario adaptar rápidamente sus cadenas de infección y realizar operaciones estratégicas avanzadas en conjunto con campañas con fines de lucro en el sur de Asia, mientras mantiene el acceso a largo plazo a los sistemas comprometidos.

«El grupo mantiene un modelo de doble vía, ejecutando campañas amplias y oportunistas junto con sus operaciones más sofisticadas mediante la evolución continua de sus herramientas», dijo la empresa francesa de ciberseguridad Sekoia. dicho. «La segunda y tercera campañas basadas en la herramienta RMM y el ladrón Python parecen alinearse más estrechamente con el cibercrimen oportunista que con las operaciones APT».

A partir de la semana pasada, el grupo de hackers también ha sido atribuido a una campaña activa de phishing que utiliza señuelos persuasivos de phishing relacionados con violaciones de cumplimiento tributario, ajustes salariales, cambios de puesto de trabajo y planes de propiedad de acciones de los empleados para identificar a los fabricantes japoneses y otras empresas e infectarlos con ValleyRAT.

«Una vez implementado, ValleyRAT permite al actor tomar control remoto de la máquina comprometida, recopilar información confidencial, monitorear la actividad del usuario y mantener la persistencia en el entorno objetivo», ESET dicho. «Esto puede permitir al atacante profundizar en la red, robar datos confidenciales o preparar etapas adicionales de un ataque».

Los investigadores de ciberseguridad han revelado un «punto ciego» de seguridad en la plataforma Vertex AI de Google Cloud que podría permitir que un atacante utilice agentes de inteligencia artificial (IA) para obtener acceso no autorizado a datos confidenciales y comprometer el entorno de nube de una organización.

Según la Unidad 42 de Palo Alto Networks, el problema se relaciona con cómo se puede hacer un mal uso del modelo de permisos de Vertex AI aprovechando la agente de servicioEl alcance excesivo del permiso de forma predeterminada.

«Un agente mal configurado o comprometido puede convertirse en un ‘agente doble’ que parece cumplir su propósito previsto, mientras extrae secretamente datos confidenciales, compromete la infraestructura y crea puertas traseras en los sistemas más críticos de una organización», dijo el investigador de la Unidad 42, Ofir Shaty. dicho en un informe compartido con The Hacker News.

Específicamente, la empresa de ciberseguridad descubrió que el agente de servicio por proyecto y por producto (P4SA) asociado con un agente de IA implementado creado con el kit de desarrollo de agentes de Vertex AI (ADK) tenía permisos excesivos otorgados de forma predeterminada. Esto abrió la puerta a un escenario en el que los permisos predeterminados de P4SA podrían usarse para extraer las credenciales de un agente de servicio y realizar acciones en su nombre.

Después de implementar el agente Vertex a través de Motor de agentecualquier llamada al agente invoca el servicio de metadatos de Google y expone las credenciales del agente de servicio, junto con el proyecto de Google Cloud Platform (GCP) que aloja al agente de IA, la identidad del agente de IA y los alcances de la máquina que aloja al agente de IA.

La Unidad 42 dijo que pudo usar las credenciales robadas para saltar del contexto de ejecución del agente de IA al proyecto del cliente, socavando efectivamente las garantías de aislamiento y permitiendo el acceso de lectura sin restricciones a todos los datos de los depósitos de Google Cloud Storage dentro de ese proyecto.

«Este nivel de acceso constituye un riesgo de seguridad significativo, transformando al agente de IA de una herramienta útil a una potencial amenaza interna», añadió.

Eso no es todo. Con el Vertex AI Agent Engine implementado ejecutándose dentro de un proyecto de inquilino administrado por Google, las credenciales extraídas también otorgaron acceso a los depósitos de Google Cloud Storage dentro del inquilino, ofreciendo más detalles sobre la infraestructura interna de la plataforma. Sin embargo, se descubrió que las credenciales carecían de los permisos necesarios para acceder a los depósitos expuestos.

Para empeorar las cosas, las mismas credenciales del agente de servicio P4SA también permitieron el acceso a repositorios restringidos de Artifact Registry propiedad de Google que se revelaron durante la implementación de Agent Engine. Un atacante podría aprovechar este comportamiento para descargar imágenes de contenedores de repositorios privados que constituyen el núcleo de Vertex AI Reasoning Engine.

Es más, las credenciales de P4SA comprometidas no solo permitieron descargar imágenes que aparecían en los registros durante la implementación de Agent Engine, sino que también expusieron el contenido de los repositorios de Artifact Registry, incluidas varias otras imágenes restringidas.

«Obtener acceso a este código propietario no sólo expone la propiedad intelectual de Google, sino que también proporciona al atacante un modelo para encontrar más vulnerabilidades», explicó la Unidad 42.

«El Artifact Registry mal configurado resalta una falla adicional en la gestión del control de acceso para la infraestructura crítica. Un atacante podría potencialmente aprovechar esta visibilidad no intencionada para mapear la cadena de suministro de software interna de Google, identificar imágenes obsoletas o vulnerables y planificar futuros ataques».

Google desde entonces actualizó su documentación oficial para explicar claramente cómo Vertex AI utiliza los recursos, las cuentas y los agentes. El gigante tecnológico también recomendó que los clientes utilicen Traiga su propia cuenta de servicio (BYOSA) para reemplazar al agente de servicio predeterminado y hacer cumplir el principio de privilegio mínimo (PoLP) para garantizar que el agente tenga solo los permisos que necesita para realizar la tarea en cuestión.

«Otorgar a los agentes permisos amplios de forma predeterminada viola el principio de privilegio mínimo y es una falla de seguridad peligrosa por diseño», dijo Shaty. «Las organizaciones deben tratar la implementación de agentes de IA con el mismo rigor que el nuevo código de producción. Validar los límites de permisos, restringir los alcances de OAuth al mínimo privilegio, revisar la integridad de la fuente y realizar pruebas de seguridad controladas antes del lanzamiento de la producción».

El popular cliente HTTP conocido como axios ha sufrido un ataque a la cadena de suministro después de que dos versiones recientemente publicadas del paquete npm introdujeran una dependencia maliciosa.

Se ha descubierto que las versiones 1.14.1 y 0.30.4 de Axios inyectan «cripto-js simple» versión 4.2.1 como una dependencia falsa.

Según StepSecurity, las dos versiones fueron publicado utilizando las credenciales npm comprometidas del mantenedor principal de Axios («jasonsaayman»), lo que permite a los atacantes eludir la canalización CI/CD de GitHub Actions del proyecto.

«Su único propósito es ejecutar un script posterior a la instalación que actúa como un gotero de troyano de acceso remoto (RAT) multiplataforma, dirigido a macOS, Windows y Linux», dijo el investigador de seguridad Ashish Kurmi. dicho. «El dropper contacta con un servidor de comando y control en vivo y entrega cargas útiles de segunda etapa específicas de la plataforma. Después de la ejecución, el malware se elimina y reemplaza su propio paquete.json con una versión limpia para evadir la detección forense».

Los usuarios que tengan instaladas las versiones 1.14.1 o 0.30.4 de Axios deben rotar sus secretos y credenciales con efecto inmediato y bajar a una versión segura (1.14.0 o 0.30.3). Las versiones maliciosas, así como «plain-crypto-js», ya no están disponibles para descargar desde npm.

Con más de 83 millones de descargas semanales, Axios es uno de los clientes HTTP más utilizados en el ecosistema JavaScript en marcos frontend, servicios backend y aplicaciones empresariales.

«Esto no fue oportunista», añadió Kurmi. «La dependencia maliciosa se organizó con 18 horas de anticipación. Se preconstruyeron tres cargas útiles separadas para tres sistemas operativos. Ambas ramas de lanzamiento fueron atacadas en 39 minutos. Cada rastro fue diseñado para autodestruirse».

La cronología del ataque es la siguiente:

• 30 de marzo de 2026, 05:57 UTC: se publica una versión limpia del paquete «plain-crypto-js@4.2.0».
• 30 de marzo de 2026, 23:59 UTC: se publica una nueva versión («plain-crypto-js@4.2.1») con la carga útil agregada.
• 31 de marzo de 2026, 00:21 UTC: se publica una nueva versión de Axios («axios@1.14.1») que inyecta «plain-crypto-js@4.2.1» como una dependencia de tiempo de ejecución utilizando la cuenta comprometida «jasonsaayman».
• 31 de marzo de 2026, 01:00 UTC: se publica una nueva versión de Axios («axios@0.30.4») que inyecta «plain-crypto-js@4.2.1» como una dependencia de tiempo de ejecución utilizando la cuenta comprometida «jasonsaayman».

Según StepSecurity, se dice que el actor de amenazas detrás de la campaña comprometió la cuenta npm de «jasonsaayman» y cambió su dirección de correo electrónico registrada a una dirección de Proton Mail bajo su control («ifstap@proton.me»). El «plain-crypto-js» fue publicado por un usuario de npm llamado «nrwise» con la dirección de correo electrónico «nrwise@proton.me».

Se cree que el atacante obtuvo un token de acceso npm clásico de larga duración para que la cuenta tomara el control y publicara directamente versiones envenenadas de Axios en el registro.

El malware incrustado, por su parte, se lanza a través de un dropper ofuscado de Node.js («setup.js») y está diseñado para ramificarse en una de las tres rutas de ataque basadas en el sistema operativo:

• En macOS, ejecuta una carga útil AppleScript para recuperar un binario troyano de un servidor externo («sfrclak.com:8000»), guardarlo como «/Library/Caches/com.apple.act.mond», cambiar sus permisos para hacerlo ejecutable y ejecutarlo en segundo plano a través de /bin/zsh. El archivo AppleScript se elimina después de la ejecución para cubrir las pistas.
• En Windows, localiza la ruta binaria de PowerShell, la copia en «%PROGRAMDATA%\wt.exe» (disfrazándola de la aplicación Terminal de Windows), escribe un script de Visual Basic (VBScript) en el directorio temporal y lo ejecuta. VBScript se pone en contacto con el mismo servidor para buscar un script PowerShell RAT y ejecutarlo. El archivo descargado se elimina.
• En otras plataformas (por ejemplo, Linux), el dropper ejecuta un comando de shell a través de execSync de Node.js para recuperar un script Python RAT del mismo servidor y guardarlo en «/tmp/ld.py,» y ejecútelo en segundo plano usando el comando nohup.

«Cada plataforma envía un cuerpo POST distinto a la misma URL C2: paquetes.npm.org/product0 (macOS), paquetes.npm.org/product1 (Windows), paquetes.npm.org/product2 (Linux)», dijo StepSecurity. «Esto permite que el servidor C2 proporcione una carga útil apropiada para la plataforma en respuesta a un único punto final».

El binario de segunda etapa descargado para macOS es un RAT C++ que toma huellas digitales del sistema y envía señales a un servidor remoto cada 60 segundos para recuperar comandos para su posterior ejecución. Admite capacidades para ejecutar cargas útiles adicionales, ejecutar comandos de shell, enumerar el sistema de archivos y finalizar la RAT.

Una vez que se inicia la carga útil principal, el malware Node.js también toma medidas para realizar tres pasos de limpieza forense: eliminando el script postinstalación del directorio del paquete instalado, eliminando el «package.json», que hace referencia al gancho postinstalación para iniciar el cuentagotas, y cambiando el nombre de «package.md» a «package.json».

Vale la pena señalar que el archivo «package.md» está incluido en «plain-crypto-js» y es un manifiesto «package.json» limpio sin el gancho postinstalación que desencadena todo el ataque. Al cambiar los manifiestos del paquete, la idea es evitar generar señales de alerta durante la inspección posterior a la infección del paquete.

«Ninguna versión maliciosa contiene una sola línea de código malicioso dentro del propio Axios», dijo StepSecurity. «En cambio, ambos inyectan una dependencia falsa, Plain-crypto-js@4.2.1, un paquete que nunca se importa a ninguna parte del código fuente de Axios, cuyo único propósito es ejecutar un script posterior a la instalación que implementa un troyano de acceso remoto multiplataforma (RAT)».

Se recomienda a los usuarios que realicen las siguientes acciones para determinar el compromiso:

• Busque las versiones maliciosas de Axios.
• Compruebe si hay artefactos RAT: «/Library/Caches/com.apple.act.mond» (macOS), «%PROGRAMDATA%\wt.exe» (Windows) y «/tmp/ld.py» (Linux).
• Cambie a las versiones 1.14.0 o 0.30.3 de Axios.
• Elimine «plain-crypto-js» del directorio «node_modules».
• Si se detectan artefactos RAT, asuma un compromiso y rote todas las credenciales en el sistema.
• Audite las canalizaciones de CI/CD en busca de ejecuciones que instalaron las versiones afectadas.
• Bloquear el tráfico de salida al dominio de comando y control («sfrclak[.]es»)

Socket, en su propio análisis del ataque, dijo que identificó dos paquetes adicionales que distribuyen el mismo malware a través de dependencias proporcionadas:

En el caso de «@shadanai/openclaw», el paquete malicioso «plain-crypto-js» está incrustado en lo profundo de una ruta proporcionada. Por otro lado, «@qqbrowser/openclaw-qbot@0.0.130» incluye un «axios@1.14.1» manipulado en sus node_modules.

«El axios real tiene sólo tres dependencias (follow-redirects, form-data, proxy-from-env)», la empresa de seguridad de la cadena de suministro dicho. «La adición de Plain-crypto-js es una manipulación inequívoca. Cuando npm procesa este axios suministrado, instala Plain-crypto-js y activa la misma cadena de postinstalación maliciosa».

Una vulnerabilidad previamente desconocida en OpenAI ChatGPT permitió que se filtraran datos confidenciales de conversaciones sin el conocimiento o consentimiento del usuario, según nuevos hallazgos de Check Point.

«Un solo aviso malicioso podría convertir una conversación ordinaria en un canal de exfiltración encubierto, filtrando mensajes de usuarios, archivos cargados y otro contenido sensible», dijo la empresa de ciberseguridad. dicho en un informe publicado hoy. «Un GPT con puerta trasera podría abusar de la misma debilidad para obtener acceso a los datos del usuario sin el conocimiento o el consentimiento del usuario».

Tras una divulgación responsable, OpenAI abordó el problema el 20 de febrero de 2026. No hay evidencia de que el problema haya sido explotado alguna vez en un contexto malicioso.

Si bien ChatGPT está construido con varias barreras de seguridad para evitar el intercambio o generación de datos no autorizados. solicitudes de red salientes directasla vulnerabilidad recientemente descubierta elude por completo estas salvaguardas al explotar un canal lateral que se origina en el tiempo de ejecución de Linux utilizado por el agente de inteligencia artificial (IA) para la ejecución de código y el análisis de datos.

Específicamente, abusa de una ruta de comunicación oculta basada en DNS como un «mecanismo de transporte encubierto» al codificar información en solicitudes de DNS para sortear las barreras de seguridad visibles de la IA. Es más, la misma ruta de comunicación oculta podría usarse para establecer un acceso remoto al shell dentro del tiempo de ejecución de Linux y lograr la ejecución de comandos.

En ausencia de cualquier advertencia o diálogo de aprobación del usuario, la vulnerabilidad crea un punto ciego de seguridad, y el sistema de inteligencia artificial supone que el entorno estaba aislado.

Como ejemplo ilustrativo, un atacante podría convencer a un usuario de que pegue un mensaje malicioso haciéndolo pasar como una forma de desbloquear capacidades premium de forma gratuita o mejorar el rendimiento de ChatGPT. La amenaza se magnifica cuando la técnica está integrada dentro de GPT personalizados, ya que la lógica maliciosa podría incorporarse en lugar de engañar al usuario para que pegue un mensaje especialmente diseñado.

«Lo más importante es que, debido a que el modelo operaba bajo el supuesto de que este entorno no podía enviar datos directamente, no reconocía ese comportamiento como una transferencia de datos externa que requería resistencia o mediación del usuario», explicó Check Point. «Como resultado, la filtración no generó advertencias sobre los datos que salían de la conversación, no requirió confirmación explícita del usuario y permaneció en gran medida invisible desde la perspectiva del usuario».

Con herramientas como ChatGPT cada vez más integradas en entornos empresariales y usuarios cargando información muy personal, vulnerabilidades como estas subrayan la necesidad de que las organizaciones implementen su propia capa de seguridad para contrarrestar las inyecciones rápidas y otros comportamientos inesperados en los sistemas de IA.

«Esta investigación refuerza una dura verdad para la era de la IA: no asuma que las herramientas de IA son seguras por defecto», dijo Eli Smadja, jefe de investigación de Check Point Research, en un comunicado compartido con The Hacker News.

«A medida que las plataformas de IA evolucionan hacia entornos informáticos completos que manejan nuestros datos más confidenciales, los controles de seguridad nativos ya no son suficientes por sí solos. Las organizaciones necesitan visibilidad independiente y protección en capas entre ellas y los proveedores de IA. Así es como avanzamos de manera segura: repensando la arquitectura de seguridad para la IA, sin reaccionar al siguiente incidente».

El desarrollo se produce cuando se ha observado que los actores de amenazas publican extensiones de navegador web (o actualizan las existentes) que participan en la dudosa práctica de caza furtiva rápida para desviar silenciosamente conversaciones de chatbot de IA sin el consentimiento del usuario, destacando cómo complementos aparentemente inofensivos podrían convertirse en un canal para la filtración de datos.

«Casi no hace falta decir que estos complementos abren las puertas a varios riesgos, incluido el robo de identidad, campañas de phishing dirigidas y la venta de datos confidenciales en foros clandestinos», dijo el investigador de Expel, Ben Nahorney. dicho. «En el caso de organizaciones donde los empleados pueden haber instalado estas extensiones sin saberlo, es posible que hayan expuesto propiedad intelectual, datos de clientes u otra información confidencial».

La vulnerabilidad de inyección de comandos en OpenAI Codex lleva a un compromiso del token de GitHub

Los hallazgos también coinciden con el descubrimiento de una vulnerabilidad crítica de inyección de comandos en OpenAI. Códiceun agente de ingeniería de software basado en la nube, que podría haber sido aprovechado para robar datos de credenciales de GitHub y, en última instancia, comprometer a varios usuarios que interactúan con un repositorio compartido.

«La vulnerabilidad existe dentro de la solicitud HTTP de creación de tareas, que permite a un atacante contrabandear comandos arbitrarios a través del parámetro de nombre de rama de GitHub», dijo el investigador de BeyondTrust Phantom Labs, Tyler Jespersen. dicho en un informe compartido con The Hacker News. «Esto puede resultar en el robo del token de acceso de usuario de GitHub de la víctima, el mismo token que Codex usa para autenticarse con GitHub».

El problema, según BeyondTrust, se debe a una limpieza inadecuada de la entrada al procesar nombres de ramas de GitHub durante la ejecución de tareas en la nube. Debido a esta insuficiencia, un atacante podría inyectar comandos arbitrarios a través del parámetro de nombre de rama en una solicitud HTTPS POST a la API del Codex backend, ejecutar cargas útiles maliciosas dentro del contenedor del agente y recuperar tokens de autenticación confidenciales.

«Esto otorgó movimiento lateral y acceso de lectura/escritura a todo el código base de la víctima», dijo Kinnaird McQuade, arquitecto jefe de seguridad de BeyondTrust. dicho en una publicación en X. OpenAI lo parchó a partir del 5 de febrero de 2026, después de que se informara el 16 de diciembre de 2025. La vulnerabilidad afecta al sitio web ChatGPT, Codex CLI, Codex SDK y la extensión Codex IDE.

El proveedor de ciberseguridad dijo que la técnica de inyección de comandos de rama también podría extenderse para robar tokens de acceso de instalación de GitHub y ejecutar comandos bash en el contenedor de revisión de código cada vez que se haga referencia a @codex en GitHub.

«Con la rama maliciosa configurada, hicimos referencia a Codex en un comentario sobre una solicitud de extracción (PR)», explicó. «Codex luego inició un contenedor de revisión de código y creó una tarea en nuestro repositorio y sucursal, ejecutando nuestra carga útil y reenviando la respuesta a nuestro servidor externo».

La investigación también destaca un riesgo creciente de que el acceso privilegiado otorgado a los agentes de codificación de IA pueda usarse como arma para proporcionar una «ruta de ataque escalable» a los sistemas empresariales sin activar los controles de seguridad tradicionales.

«A medida que los agentes de IA se integran más profundamente en los flujos de trabajo de los desarrolladores, la seguridad de los contenedores en los que se ejecutan (y la entrada que consumen) debe tratarse con el mismo rigor que cualquier otro límite de seguridad de la aplicación», dijo BeyondTrust. «La superficie de ataque se está expandiendo y la seguridad de estos entornos debe seguir el ritmo».

Una nueva campaña de robo de credenciales basada en malware, que los investigadores denominan «DeepLoad», ha estado infectando entornos de TI empresariales en el pasado.

en un informe publicado el lunes, los investigadores de IA de ReliaQuest, Thassanai McCabe y Andrew Currie, dicen que la característica más relevante de este ataque es la forma en que utiliza la inteligencia artificial y otras ingenierías “para derrotar los controles en los que confían la mayoría de las organizaciones, convirtiendo la acción de un usuario en un acceso persistente y de robo de credenciales”.

DeepLoad se entrega a las víctimas mediante técnicas de ingeniería social «QuickFix», como mensajes falsos del navegador o páginas de error. Si el usuario cae en la trampa, los desarrolladores de malware (o más probablemente sus herramientas de inteligencia artificial) se esfuerzan mucho en crear evasión de la tecnología de seguridad «en cada etapa» de la cadena de ataque.

El cargador «entierra el código funcional bajo miles de asignaciones de variables sin sentido» y la carga útil se ejecuta detrás de un proceso de pantalla de bloqueo de Windows que es «pasado por alto por las herramientas de seguridad» que monitorean las amenazas. ReliaQuest dijo que «el gran volumen» de relleno de código probablemente descarta la participación únicamente humana.

«Evaluamos con gran confianza que se utilizó IA para construir esta capa de ofuscación», escriben McCabe y Currie. «Si es así, las organizaciones deberían esperar actualizaciones frecuentes del malware y menos tiempo para adaptar la cobertura de detección entre oleadas».

DeepLoad puede robar credenciales mediante el registro de teclas en tiempo real, e incluso si los equipos de seguridad bloquean el cargador inicial, pudo persistir a través de contingencias de respaldo.

«En los incidentes que investigamos, el cargador se propagó a las unidades USB conectadas, lo que significa que es poco probable que el host inicial sea el único sistema afectado», escribieron McCabe y Currie. «Incluso después de la limpieza, un mecanismo de persistencia oculto no abordado por los flujos de trabajo de remediación estándar volvió a ejecutar el ataque tres días después».

La investigación de ReliaQuest ofrece más evidencia de que durante el año pasado, algunas prácticas tradicionales de ciberseguridad estática, como la búsqueda de firmas de malware o patrones basados ​​en archivos, pueden volverse obsoletas rápidamente, ya que los modelos de IA pueden generar infinitas variaciones de herramientas de ataque con firmas únicas.

Otras organizaciones como Google y Anthropic han estado haciendo sonar la alarma de que los ciberataques mejorados por IA están reduciendo drásticamente el tiempo que los defensores deben responder a un compromiso.

En la Conferencia RSA celebrada este año en San Francisco, los expertos dijeron a CyberScoop que los próximos dos años serán una “tormenta perfecta” que favorecerá las ofensivas impulsadas por la IA, en la que los ciberdelincuentes y los Estados-nación adaptarán más rápidamente la tecnología para añadir mayor velocidad y escala a sus ataques que sus homólogos defensivos.

McCabe y Currie dicen que el probable uso continuo de la IA para frustrar el seguimiento del análisis estático significa que los defensores tendrán que cambiar su atención hacia otros indicadores de compromiso.

«Según lo que hemos observado, las organizaciones deben priorizar la detección de comportamiento en tiempo de ejecución, no el escaneo basado en archivos, para detectar esta campaña (y otras similares) temprano», escribieron.

Una nueva campaña ha aprovechado la táctica de ingeniería social de ClickFix como una forma de distribuir un cargador de malware previamente no documentado conocido como Carga profunda.

«Es probable que utilice ofuscación asistida por IA e inyección de procesos para evadir el escaneo estático, mientras que el robo de credenciales comienza inmediatamente y captura contraseñas y sesiones incluso si el cargador principal está bloqueado», afirman los investigadores de ReliaQuest Thassanai McCabe y Andrew Currie. dicho en un informe compartido con The Hacker News.

El punto de partida de la cadena de ataque es un señuelo ClickFix que engaña a los usuarios para que ejecuten comandos de PowerShell pegando el comando en el cuadro de diálogo Ejecutar de Windows con el pretexto de abordar un problema inexistente. Este, a su vez, utiliza «mshta.exe», una utilidad legítima de Windows para descargar y ejecutar un cargador PowerShell ofuscado.

Se ha descubierto que el cargador, por su parte, oculta su funcionalidad real entre asignaciones de variables sin sentido, probablemente en un intento de engañar a las herramientas de seguridad. Se evalúa que los actores de amenazas confiaron en una herramienta de inteligencia artificial (IA) para desarrollar la capa de ofuscación.

DeepLoad hace esfuerzos deliberados para integrarse con la actividad habitual de Windows y pasar desapercibido. Esto incluye ocultar la carga útil dentro de un ejecutable llamado «LockAppHost.exe», un proceso legítimo de Windows que administra la pantalla de bloqueo.

Además, el malware oculta sus propias huellas al desactivar el historial de comandos de PowerShell e invocar directamente las funciones principales nativas de Windows en lugar de depender de los comandos integrados de PowerShell para iniciar procesos y modificar la memoria. Al hacerlo, evita los ganchos de monitoreo comunes que controlan la actividad basada en PowerShell.

«Para evadir la detección basada en archivos, DeepLoad genera un componente secundario sobre la marcha utilizando la característica incorporada de PowerShell Add-Type, que compila y ejecuta código escrito en C#», dijo ReliaQuest. «Esto produce un archivo temporal de biblioteca de vínculos dinámicos (DLL) que se coloca en el directorio Temp del usuario».

Esto ofrece una manera para que el malware eluda las detecciones basadas en nombres de archivos, ya que la DLL se compila cada vez que se ejecuta y se escribe con un nombre de archivo aleatorio.

Otra táctica de evasión de defensa notable adoptada por DeepLoad es el uso de inyección de llamada a procedimiento asincrónico (APC) para ejecutar la carga útil principal dentro de un proceso confiable de Windows sin una carga útil decodificada escrita en el disco después de iniciar el proceso de destino en un estado suspendido, escribir shellcode en su memoria y luego reanudar la ejecución del proceso.

DeepLoad está diseñado para facilitar el robo de credenciales extrayendo las contraseñas del navegador del host. También elimina una extensión de navegador maliciosa que intercepta las credenciales a medida que se ingresan en las páginas de inicio de sesión y persiste en las sesiones de los usuarios a menos que se elimine explícitamente.

Una característica más peligrosa del malware es su capacidad de detectar automáticamente cuando se conectan dispositivos de medios extraíbles, como unidades USB, y copiar los archivos con malware usando nombres como «ChromeSetup.lnk», «Firefox Installer.lnk» y «AnyDesk.lnk» para desencadenar la infección una vez que se hace doble clic.

«DeepLoad utilizó el Instrumental de administración de Windows (WMI) para reinfectar un host ‘limpio’ tres días después sin acción del usuario ni interacción del atacante», explicó ReliaQuest. «WMI cumplió dos propósitos: rompió las cadenas de procesos padre-hijo para las cuales la mayoría de las reglas de detección están diseñadas para detectar, y creó una suscripción de evento WMI que silenciosamente volvió a ejecutar el ataque más tarde».

Al parecer, el objetivo es implementar malware multipropósito que pueda realizar acciones maliciosas a lo largo de la cadena de ciberataque y eludir la detección mediante controles de seguridad al evitar escribir artefactos en el disco, mezclarse con los procesos de Windows y propagarse rápidamente a otras máquinas.

La divulgación viene como G DATA detallado otro cargador de malware denominado Kiss Loader que se distribuye a través de archivos de acceso directo a Internet (URL) de Windows adjuntos a correos electrónicos de phishing, que luego se conecta a un recurso WebDAV remoto alojado en un dominio TryCloudflare para ofrecer un acceso directo secundario que se hace pasar por un documento PDF.

Una vez ejecutado, el acceso directo inicia un script WSH responsable de ejecutar un componente JavaScript, que procede a recuperar y ejecutar un script por lotes que muestra un PDF señuelo, configura la persistencia en la carpeta Inicio y descarga el Kiss Loader basado en Python. En la etapa final, el cargador descifra y ejecuta Venom RAT, una variante de AsyncRAT, usando inyección APC.

Actualmente no se sabe qué tan extendidos están los ataques que implementan Kiss Loader y si se ofrece bajo un modelo de malware como servicio (MaaS). Dicho esto, el actor de amenazas detrás del cargador afirma ser de Malawi.