Las autoridades holandesas desmantelan una botnet vinculada a 17 millones de dispositivos infectados – CYBERDEFENSA.MX

Las autoridades holandesas han anunciado la eliminación de una botnet que esclavizaba a millones de dispositivos infectados, incluidos ordenadores, tabletas, teléfonos inteligentes y dispositivos IoT, para llevar a cabo ataques maliciosos.

La red de bots, según la política holandesa y el Centro Nacional de Seguridad Cibernética (NCSC), constaba de al menos 17 millones de dispositivos infectados. Más de 200 servidores ubicados en los Países Bajos actuaron como infraestructura backend de la plataforma.

Según un comunicado emitido Según el NCSC, los agentes de policía confiscaron un subconjunto de estos servidores de un proveedor de alojamiento que proporcionaba la infraestructura. Se dice que el proveedor desconectó posteriormente la botnet tras su uso con fines delictivos.

Aunque el nombre de la botnet no se mencionó explícitamente, el medio de noticias local NL Times reportado que el servicio en cuestión era Asocks, una empresa que ofrece apoderados residenciales. En abril de 2024, el equipo Satori Threat Intelligence de HUMAN identificó una campaña denominada PROXYLIB que involucraba dispositivos Android infectados con proxyware de LumiApps y Asocks.

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Según los detalles compartidos en el sitio web de Asocks, la plataforma anuncia proxies corporativos, residenciales y móviles para suscripciones mensuales de entre $ 5 y $ 15, con descuentos del 5 al 15 % para compras al por mayor que van de 10 a 100 proxies.

apoderados residenciales tener usos legítimos y beneficios de privacidad, incluido el acceso a recursos web geográficamente restringidos. Sin embargo, el ecosistema también es sombrío, ya que muchos proveedores atienden a delincuentes que compran acceso a dispositivos comprometidos inscritos en estas redes para enrutar tráfico malicioso y llevar a cabo ataques cibernéticos.

«Los dispositivos pueden convertirse en parte de una botnet cuando son accesibles para actores maliciosos», dijo el NCSC. «Después de obtener acceso, los atacantes pueden instalar malware que permite controlar el dispositivo de forma remota. Esto permite que el dispositivo forme parte de una red utilizada para actividades cibercriminales».

Para contrarrestar la amenaza que representa el malware botnet, se recomienda mantener los sistemas operativos actualizados, mantener la visibilidad de los dispositivos periféricos como enrutadores, usar contraseñas seguras, habilitar la autenticación de dos factores siempre que sea posible, instalar aplicaciones de fuentes confiables, cambiar las contraseñas predeterminadas y proteger las redes Wi-Fi con WPA2 o WPA3.

Omisión de autenticación de PAN-OS GlobalProtect (CVE-2026-0257) bajo explotación activa – CYBERDEFENSA.MX

Palo Alto Networks advirtió que una falla de seguridad de gravedad media recientemente revelada que afecta a PAN-OS y Prisma Access ha sido objeto de explotación activa en la naturaleza.

La vulnerabilidad, rastreada como CVE-2026-0257 (Puntuación CVSS: 7,8), se refiere a un caso de omisión de autenticación que podría ser aprovechado por delincuentes para configurar conexiones VPN.

«Las vulnerabilidades de omisión de autenticación en el portal GlobalProtect y la puerta de enlace del software PAN-OS® de Palo Alto Networks permiten al atacante eludir las restricciones de seguridad y establecer una conexión VPN no autorizada», dijo Palo Alto Networks en un aviso publicado el 13 de mayo de 2026.

El problema afecta específicamente a los firewalls con el portal o puerta de enlace GlobalProtect configurado cuando las cookies de anulación de autenticación están habilitadas y existe una configuración de certificado específica, dijo la compañía de seguridad de red.

En una actualización de su aviso del 29 de mayo de 2026, Palo Alto Networks dijo que «se ha dado cuenta de intentos de explotación limitados en dispositivos PAN-OS sin parches y sin mitigaciones aplicadas».

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El desarrollo viene después de Rapid7. reveló identificó una explotación exitosa en numerosos clientes, y los primeros esfuerzos se remontan al 17 de mayo de 2026, seguidos de una segunda ola el 21 de mayo. Se considera que ambos conjuntos de explotación son obra del mismo actor de amenazas.

La actividad observada en la segunda ola implicó la asignación de IP de VPN después de la autenticación de cookies en dos casos, otorgando al atacante acceso a la red interna. No hay actividad de seguimiento en los entornos de los clientes donde se estableció una sesión VPN, añadió el proveedor de ciberseguridad.

«Una omisión de autenticación en un dispositivo VPN empresarial de borde puede tener un impacto significativo en las organizaciones afectadas», dijo Rapid7. «Como tal, se insta a las organizaciones que ejecutan dispositivos afectados a actualizar urgentemente a un parche proporcionado por el proveedor».

Como mitigación temporal, se recomienda deshabilitar la función de anulación de autenticación o generar un nuevo certificado para usarlo exclusivamente para la función de anulación de autenticación.

La explotación de CVE-2026-0257 sigue a un informe de Arctic Wolf sobre la continua utilización como arma de una falla de seguridad crítica, ahora parcheada, que afecta las implementaciones de FortiClient Endpoint Management Server (EMS) (CVE-2026-35616, puntuación CVSS: 9.1) para entregar malware de robo de credenciales llamado EKZ Infostealer.

La vulnerabilidad de ChatGPhish convierte los resúmenes web de ChatGPT en una superficie de phishing – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han revelado detalles de una vulnerabilidad en OpenAI ChatGPT que aprovecha la confianza implícita del asistente de inteligencia artificial (IA) en enlaces e imágenes de Markdown para activar inyecciones rápidas y abrir la puerta a ataques de phishing.

La técnica ha recibido el nombre en código. ChatGPhish por Permiso Seguridad.

«El procesador de respuestas chatgpt.com confía en los enlaces de Markdown y en las URL de imágenes de Markdown que se originaron en una página de terceros que el asistente acaba de resumir. Auto-busca esas imágenes y muestra esos enlaces como elementos activos en los que se puede hacer clic dentro de la interfaz de usuario confiable del asistente», dijo el investigador de seguridad Andi Ahmeti en un informe compartido con The Hacker News.

En un escenario de ataque hipotético, un mal actor puede agregar una pequeña carga útil a cualquier página web que la víctima luego solicita a ChatGPT que resuma, lo que hace que se filtren sus detalles de IP, agente de usuario y referencia cuando las imágenes alojadas por el atacante incrustadas en la página se recuperan automáticamente cuando se presenta la respuesta.

Además, puede dar como resultado que enlaces Markdown maliciosos se presenten como elementos en vivo en los que se puede hacer clic dentro de la respuesta del asistente, generar alertas de seguridad de estilo sistema muy falsas y enviar un código QR desde el depósito S3 de un atacante y engañar a la víctima para que lo escanee a través de su dispositivo móvil, evitando efectivamente los filtros de URL de escritorio y los controles de seguridad empresariales.

El último hallazgo demuestra cómo el resumen puede surgir como una superficie conflictiva. A principios de marzo, Permiso también reveló cómo un correo electrónico controlado por un atacante que contiene instrucciones especialmente diseñadas, cuando Microsoft Copilot las resume, podría influir en su salida a través de una inyección cruzada (XPIA) o una inyección indirecta.

Lo que hace que ChatGPhish sea una técnica de ataque notable no es la inyección rápida en sí, sino la forma en que se siguen las instrucciones incrustadas en una página web y se presentan al usuario como parte del resumen.

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En otras palabras, una página web normal resumida con ChatGPT es suficiente para mostrar enlaces de phishing, alertas de cuentas falsificadas, imágenes remotas y códigos QR directamente dentro de una interfaz de IA confiable. A medida que las organizaciones utilizan cada vez más ChatGPT para investigaciones y resúmenes, esta vulnerabilidad significa que cualquier página web maliciosa que un empleado le pida al chatbot de IA que procese podría contener una carga útil que transforma ChatGPT en una superficie de phishing.

«El cambio del correo electrónico al navegador amplía significativamente la superficie de ataque potencial. Un usuario ya no tiene que abrir un archivo adjunto malicioso o interactuar con un mensaje sospechoso», dijo Permiso. «Simplemente resumir una página durante la actividad de navegación normal puede introducir instrucciones controladas por el atacante en el contexto del modelo y, en última instancia, en la respuesta representada».

La divulgación se produce cuando Adversa AI documentó dos técnicas de ataque con nombre en código SymJack y ConfianzaCaída dirigido a agentes de codificación de IA y CLI de codificación de agentes que permiten a los atacantes lograr la ejecución del código y comprometer completamente la máquina.

SymJack es «un patrón de ataque único [that] «Permite que un repositorio malicioso logre la ejecución remota de código a través de asistentes de codificación de IA», dijo el investigador de seguridad Rony Utevsky. «El agente es engañado para crear una copia de archivo de apariencia benigna que sobrescribe secretamente su propia configuración, y el siguiente reinicio ejecuta el código del atacante con todos los privilegios de usuario».

Específicamente, un repositorio trampa engaña al agente para que copie un archivo aparentemente inofensivo, donde el destino es un enlace simbólico que apunta a la propia configuración del agente, lo que provoca que la carga útil del atacante se escriba en la configuración. En el siguiente reinicio, un servidor malicioso de Protocolo de contexto de modelo (MCP) genera y ejecuta código arbitrario con privilegios de usuario completos.

TrustFall, por otro lado, es un ataque de ejecución remota de código con un solo clic a través de un repositorio malicioso que puede enviar una configuración que aprueba automáticamente y genera un servidor MCP sin la aprobación explícita del usuario ni requiere una llamada de herramienta por parte del agente.

Para decirlo de otra manera, todo lo que un actor de amenazas necesita para llevar a cabo el ataque es crear un repositorio que incluya un servidor MCP malicioso y ajustes de configuración que aprueben automáticamente su ejecución. Cuando un desarrollador clona o abre el repositorio en la herramienta de codificación de IA y presiona «Entrar» en el mensaje de confianza de la carpeta, la herramienta de codificación de IA termina lanzando el código controlado por el atacante con todos los privilegios del sistema del desarrollador.

«En el momento en que una víctima clona el repositorio, ejecuta Claude y hace clic en el cuadro de diálogo genérico ‘Sí, confío en esta carpeta’, el servidor MCP se inicia como un proceso del sistema operativo nativo con privilegios de usuario completos», señaló Adversa AI. «La carga útil se ejecuta al iniciar el servidor, antes de que se llame a cualquier herramienta y sin indicaciones adicionales».

Los hallazgos coinciden con el descubrimiento de varios métodos de ataque contra modelos de IA en los últimos meses:

  • El uso de un novedoso enfoque de jailbreak llamado aprendizaje involuntario en contexto (IICL) que «explota la tensión entre el aprendizaje en contexto (ICL) y la alineación de la seguridad» para evitar las restricciones de seguridad GPT-5.4
  • Las barreras de seguridad de los LLM se pueden eludir si un usuario engaña al modelo para que tenga una conversación de varios turnos. «La evaluación de múltiples turnos es importante por una razón: es donde realmente viven los atacantes», Cisco dicho. «Los adversarios reales iteran. Replantean rechazos, descomponen tareas en turnos, adoptan personajes y escalan gradualmente. Un punto de referencia de un solo turno no puede ver nada de eso».
  • Una vulnerabilidad en Código Claude antrópico que emplea un cambio de configuración a nivel de usuario en «~/.claude.json» para reescribir los puntos finales de MCP a través de un paquete npm fraudulento para colocar a un atacante entre Claude Code y un servidor MCP respaldado por OAuth, lo que permite al mal actor capturar tokens utilizados para el acceso SaaS descendente.
  • El uso de un mecanismo de actualización remota que permite que una habilidad de OpenClaw parezca benigna en el momento de la instalación, pero luego permite que el atacante influya en el agente a través de archivos del espacio de trabajo al indicarle al usuario durante la configuración de la habilidad que agregue instrucciones específicas a la Archivo HEARTBEAT.md.
  • El uso de texto oculto incluir contenido extraído de un boletín legítimo o una novela romántica en correos electrónicos de phishing para confundir a un sistema de seguridad de correo electrónico basado en inteligencia artificial y marcar el mensaje como benigno.
  • Una vulnerabilidad en la extensión del navegador Chrome de Claude llamada claude sangrar permite que cualquier extensión, incluso aquellas sin permisos especiales, la secuestre y engañe al asistente de IA para que realice acciones activas en su nombre. «La falla surge de una instrucción en el código de la extensión que permite que cualquier script que se ejecute en el navegador de origen se comunique con el LLM de Claude, pero no verifica quién está ejecutando el script», dijo LayerX. «Como resultado, cualquier extensión puede invocar un script de contenido (que no requiere ningún permiso especial) y emitir comandos a la extensión Claude».
  • Un estudio de Cisco ha encontró que el texto contradictorio representado como imágenes, un ataque conocido como inyección tipográfica rápida, se puede utilizar para eludir los filtros de seguridad en los modelos de lenguaje visual (VLM). «Cuando un modelo no logra leer la imagen original (fuente pequeña, mucho desenfoque, rotación), una perturbación limitada puede recuperar el contenido semántico en la representación interna del modelo sin restaurar la legibilidad visual para un humano», Cisco dicho. «Esto significa que un atacante puede crear imágenes que parezcan ruido o distorsión ilegible en cualquier filtro de contenido basado en OCR y, al mismo tiempo, llevar instrucciones completamente legibles al VLM objetivo».
  • Un conjunto de vulnerabilidades en Microsoft Semantic Kernel (CVE-2026-25592 y CVE-2026-26030) que podría convertir una inyección rápida en una ejecución remota de código a nivel de host.
  • El uso de la Ejecutivo neuronal ataque de inyección rápida y la función Unicode de anulación de derecha a izquierda para evita los filtros de entrada y salida de Apple y las barreras de seguridad del modelo local de Apple Intelligence y engañar al LLM para que produzca resultados dirigidos por el atacante. El problema se solucionó en iOS 26.4 y macOS 26.4.
  • Una vulnerabilidad de inyección rápida indirecta con nombre en código WebPromptTrap afecta a BrowserOS, un navegador agente de código abierto, que engaña a los usuarios para que aprueben un paso de autorización a través de un resumen de IA generado al procesar un artículo de apariencia legítima con instrucciones ocultas. El problema se solucionó en la versión 0.32.0 de BrowserOS.
  • Un auditoría del ecosistema de habilidades de los agentes que abarca ClawHub y skills.sh ha descubierto que el 13,4% de 3984 skills (es decir, 534 en total) tienen al menos un problema de seguridad crítico, incluida la distribución de malware, ataques de inyección rápida y secretos expuestos. Aproximadamente 1.467 habilidades tienen al menos una falla de seguridad, que va desde claves API codificadas y manejo inseguro de credenciales hasta exposición a contenido de terceros.
  • Un par de ataques dirigidos NemoGarrala pila de referencia de código abierto de NVIDIA para proteger a los agentes de OpenClaw AI, para exfiltrar datos de OpenClaw utilizando la configuración predeterminada del sandbox a través de un repositorio malicioso de GitHub o un paquete npm.

A medida que los modelos de IA de frontera continúan evolucionando y madurando, los actores de amenazas están experimentando cada vez más con la tecnología para escribir malware con capacidades adicionales para adaptar dinámicamente su comportamiento en un intento de evadir la detección, así como descargar la toma de decisiones al LLM para determinar si el entorno comprometido es valioso o lo suficientemente seguro como para descartar cargas útiles de la siguiente etapa.

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«A corto plazo, la proliferación de capacidades de modelos de IA de frontera corre el riesgo de empoderar a los adversarios para explotar los días cero y los días N a una escala sin precedentes», Unidad 42 de Palo Alto Networks. dicho. «También es probable que permita a los atacantes moverse a mayor escala, sofisticación y velocidad que nunca antes».

El mes pasado, la empresa de ciberseguridad también detalló un agente de prueba de concepto (PoC) llamado Zealot que aprovecha el poder de los LLM para realizar ataques en la nube de un extremo a otro con una mínima guía humana mediante la explotación de vulnerabilidades y configuraciones erróneas conocidas.

Esto, a su vez, se debe al hecho de que los entornos de nube están «preparados para ataques de IA» de forma predeterminada, dado que cada acción tiene un equivalente de API, tienen diversos mecanismos de descubrimiento como metadatos y servicios de enumeración, están plagados de configuraciones erróneas y están impulsados ​​por el acceso basado en credenciales.

«Los LLM actuales pueden encadenar reconocimiento, explotación, escalada de privilegios y exfiltración de datos con una mínima guía humana», investigadores de la Unidad 42, Yahav Festinger y Chen Doytshman. anotado. «Los ataques no son novedosos, pero la automatización significa que las operaciones que antes requerían experiencia especializada ahora pueden ser orquestadas por un agente de IA siguiendo patrones establecidos».

Hombre de Tennessee vinculado a 764 acusados ​​de una serie de delitos contra niños que se remontan a 2022

Un hombre de Tennessee acusado de abusar y explotar sexualmente a niños mientras participaba activamente en 764, un colectivo extremista violento nihilista en línea afiliado a The Com, se declaró inocente el jueves de una serie de cargos que podrían mantenerlo encerrado durante 50 años.

Zachary Sweeney tiene presuntamente victimizó a varios niñosen numerosas ocasiones preparó y coaccionó a menores para que produjeran material de abuso sexual infantil que distribuyó y, en ocasiones, vendió, dijo el Departamento de Justicia. Una de las presuntas víctimas del hombre de 30 años murió más tarde a causa de una sobredosis.

Sweeney ha sido objeto de múltiples investigaciones del FBI, que descubrieron extensos crímenes contra niños que se remontan al menos a 2022, dijeron los fiscales. Su supuesta participación en 764 y, por extensión, The Com, subraya la creciente y multifacética amenaza de violencia física, cibercrimen, extorsión y la búsqueda de notoriedad criminal clandestina que plantean miles de miembros, generalmente de entre 11 y 25 años.

Las víctimas de estos crímenes suelen ser jóvenes, vulnerables y degradadas o traumatizadas durante años con un impacto que altera sus vidas.

“Los extremistas violentos que victimizan a niños vulnerables en línea se encuentran entre los peores depredadores en nuestra comunidad y en todo el país”, dijo en un comunicado Braden Boucek, fiscal federal para el Distrito Medio de Tennessee.

Los miembros de 764 y grupos relacionados cometen crímenes en Estados Unidos y se involucran con otros extremistas a nivel mundial para fomentar el malestar social y destruir la sociedad civilizada mediante la corrupción y la explotación de personas vulnerables, dijo el Departamento de Justicia.

La policía arrestó a Sweeney el jueves y lo acusó de tres cargos de explotación sexual e intento de explotación sexual de un menor y tres cargos de recibir representaciones visuales de CSAM. Los fiscales dijeron que tienen la intención de solicitar que Sweeney permanezca detenido en su próxima comparecencia ante el tribunal el 3 de junio.

Sweeney supuestamente viajó a Nueva York, Indiana, Missouri y Georgia para reunirse personalmente con numerosas víctimas. Los funcionarios recibieron informes de algunas de sus presuntas víctimas y plataformas en línea, lo que provocó entrevistas del FBI con algunas de sus presuntas víctimas ya en 2023.

Una de sus presuntas víctimas, que comenzó a interactuar con Sweeney cuando era adolescente, dijo a los investigadores que se degradó y participó en videollamadas grupales virtuales de autolesión con un grupo de personas que describió como amigos suyos en The Com. Sweeney supuestamente la violó y transmitió el crimen en línea.

Murió de una sobredosis en 2024, aproximadamente diez días después de que agentes del FBI la entrevistaran.

Sweeney supuestamente drogó y violó a otras víctimas y compartió videos de esos actos en línea, según registros judiciales.

El FBI registró la residencia de Sweeney en St. Louis en septiembre de 2023, más de dos meses después de que Meta enviara un par de pistas al Centro Nacional para Niños Desaparecidos y Explotados que lo vinculaban con chats de Instagram que contenían CSAM.

Los agentes confiscaron dispositivos que contenían evidencia de 99 posibles imágenes y videos de CSAM, pero el cifrado y las contraseñas impidieron a las autoridades realizar más exámenes, según registros judiciales.

Sweeney se mudó a Tennessee en el verano de 2024 y supuestamente continuó viajando fuera del estado para reunirse con las víctimas en persona y obligar a otras víctimas a producir CSAM hasta al menos el verano de 2025.

Las autoridades acusan a Sweeney de alardear de sus crímenes y de compartir material de chantaje, agresión sexual y CSAM que representa a víctimas femeninas menores de edad.

Las autoridades arrestaron a varios miembros de 764 durante el año pasado, lo que refleja una mayor actividad policial dirigida al colectivo extremista violento y otras ramas afiliadas a The Com.

Dos presuntos líderes de 764, Leonidas Varagiannis y Prasan Nepal, fueron arrestados y acusados ​​de dirigir y distribuir CSAM en abril. Alexis Aldair Chávez, de San Antonio, se declaró culpable en diciembre de múltiples delitos relacionados con la explotación sexual de niños mientras actuaba como administrador y líder de 8884, un grupo disidente de 764.

“Esta operación avisa a todos los depredadores de niños: el FBI los perseguirá y los llevará ante la justicia”, dijo en un comunicado Terence Reilly, agente especial a cargo de la oficina de campo del FBI en Nashville. “Expulsar a los extremistas violentos de nuestras calles protege a nuestros miembros más inocentes y vulnerables de la sociedad”.

Puede leer la acusación a continuación.

Matt Kapko

Escrito por Matt Kapko

Matt Kapko es reportero de CyberScoop. Su ámbito incluye delitos cibernéticos, ransomware, defectos de software y (mala) gestión de vulnerabilidades. El californiano de toda la vida comenzó su carrera periodística en 2001 con paradas anteriores en Cybersecurity Dive, CIO, SDxCentral y RCR Wireless News. Matt tiene una licenciatura en periodismo e historia de la Universidad Estatal de Humboldt.

Los atacantes utilizan el agente LLM para la posexplotación después del exploit Marimo CVE-2026-39987 – CYBERDEFENSA.MX

Se ha observado que un actor de amenazas desconocido utiliza un agente de modelo de lenguaje grande (LLM) para llevar a cabo acciones posteriores al compromiso después de obtener acceso inicial luego de la explotación de una red Marimo de acceso público utilizando una vulnerabilidad recientemente revelada.

«El atacante comprometió una computadora portátil Marimo accesible a través de Internet a través de CVE-2026-39987, extrajo dos credenciales de nube del host comprometido, las reprodujo a través de un grupo de salida desplegado para recuperar una clave privada SSH de AWS Secrets Manager y usó esa clave para impulsar ocho sesiones SSH cortas contra un servidor bastión SSH descendente», Sysdig dicho.

«La fase de bastión exfiltró el esquema y el contenido completo de una base de datos interna PostgreSQL en menos de dos minutos».

CVE-2026-39987 hace referencia a una vulnerabilidad crítica de ejecución remota de código previamente autenticado que afecta a todas las versiones de Marimo anteriores a la 0.20.4 incluida. Permite que un atacante no autenticado ejecute comandos arbitrarios del sistema. El problema se solucionó en la versión 0.23.0, lanzada el mes pasado.

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Desde entonces, el defecto de seguridad ha sido objeto de explotación activa, y los actores de amenazas lo utilizan para iniciar un reconocimiento manual de los sistemas honeypot e intentar recopilar datos confidenciales.

La última actividad documentada por Sysdig sigue el mismo patrón, la principal diferencia es que se utilizó un agente LLM para impulsar la actividad posterior a la explotación. El incidente, según la empresa de seguridad en la nube, se registró el 10 de mayo de 2026, cuando el atacante recopiló credenciales del entorno y luego utilizó la clave de acceso de AWS recopilada para realizar llamadas API contra AWS Secrets Manager y recuperar una clave privada SSH.

Minutos más tarde, se dice que el actor de amenazas llevó a cabo la primera autenticación SSH en el servidor bastión SSH utilizando la clave recuperada, seguido de lanzar ocho sesiones SSH paralelas contra el servidor descendente para desviar una base de datos interna PostgreSQL. La cadena de ataques de un extremo a otro duró poco más de una hora.

Sysdig dijo que descubrió cuatro indicadores de que un agente de LLM estaba detrás de la actividad. Primero, el atacante improvisó un volcado de base de datos sin ningún conocimiento previo del esquema. En segundo lugar, un comentario de planificación en chino, «看还能做什么», que se traduce como «Ver qué más podemos hacer», se filtró directamente en el flujo de comandos al ejecutar una búsqueda de credenciales.

«El nombre de host de la base de datos era opaco, sin ningún identificador de aplicación en el disco y ningún volcado de esquema preestablecido, pero la cadena aún así aterrizó en una tabla de credenciales en cuestión de minutos», dijo Sysdig. «El atacante ya no necesita ver su entorno para operar dentro de él».

La tercera señal es que cada comando está diseñado para el consumo de la máquina, con cada comando separado por un delimitador «—«, junto con capturas de salida limitadas, deshabilitando el comando «menos» y descartando el flujo de error (stderr) para minimizar el ruido.

Por último, las transferencias de valores se obtienen de la salida de la herramienta anterior. En otras palabras, la forma en que se extrajeron ciertos valores, por ejemplo, contraseñas de bases de datos, implica que un agente de IA alimenta su propia salida anterior (ejecutando un comando cat del archivo «~/.pgpass») en la siguiente acción.

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En otro caso, un comando cat para imprimir el contenido de un archivo específico («cat ~/.ssh/id_ed25519») está precedido por un comando ls («list») que pasa el mismo patrón de archivo como entrada («ls -la ~/.ssh/id_ed25519*») para confirmar que existe la clave SSH.

«Cuando un operador con script crea un manual de estrategias por objetivo y lo reutiliza, el obstáculo para agregar un nuevo objetivo es el tiempo de ingeniería», concluyó Sysdig. «Sin embargo, un operador de agente tiene antecedentes generales sobre una clase de aplicaciones y compone la cadena en vivo para adaptarse mejor a su objetivo. Aquí, la barra se convierte en presupuesto de inferencia, no en autoría del manual».

«La propiedad relevante para el defensor de un agente en el bucle es la adaptabilidad. Un atacante con script encuentra un archivo faltante, un esquema inesperado o una falla de autenticación y aborta o recurre a un respaldo codificado. Un agente lee la sorpresa, decide qué intentar a continuación y continúa».

Para contrarrestar esta amenaza, se recomienda que los usuarios actualicen a la última versión de Marimo, auditen los entornos para detectar instancias de acceso público y roten las credenciales, claves API y claves SSH.

La auditoría federal revela que el NVD del NIST está plagado de mala planificación y duplicación

Un informe del inspector general del Departamento de Comercio publicado el jueves encontró que el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología ha administrado mal una base de datos crítica de vulnerabilidades de ciberseguridad mediante una planificación deficiente, operaciones ineficientes, programas federales duplicados y falta de comunicación con los usuarios.

El Base de datos nacional de vulnerabilidadmantenido por NIST desde 2005, recopila información sobre fallas de seguridad informática y agrega detalles como clasificaciones de gravedad y productos afectados. Esta información ayuda a los profesionales de la ciberseguridad del gobierno y del sector privado a decidir qué problemas de seguridad solucionar primero. En febrero de 2024, el contrato de enriquecimiento de la base de datos caducó, lo que generó una acumulación de fallas de seguridad no procesadas que solo ha empeorado.

El informe identificó la falta de planificación estratégica como un problema central. Los líderes del NIST admitieron que no tenían un plan a largo plazo para eliminar el trabajo atrasado, incluso cuando pasó de alrededor de 13.000 fallas de seguridad sin procesar en junio de 2024 a más de 27.000 a fines de 2025.

El NIST prometió públicamente en mayo de 2024 que eliminaría el trabajo atrasado para septiembre de 2024, estableciendo el objetivo de procesar 6200 fallas de seguridad por mes, pero la agencia nunca había procesado más de 5000 por mes en el pasado.

El informe encontró importantes ineficiencias en la forma en que el NIST enriquece la información adjunta a las vulnerabilidades.

Los analistas dedican aproximadamente el 80% de su tiempo a dos tareas: calcular puntuaciones de gravedad e identificar qué productos se ven afectados. La oficina del inspector general probó las puntuaciones de gravedad del NIST y descubrió que coincidían con los evaluadores independientes sólo el 12% de las veces. Además, casi el 80% de las presentaciones de vulnerabilidades ya incluyen estas puntuaciones de las empresas responsables del software. Esto significa que el NIST está haciendo un trabajo que a menudo es innecesario e inconsistente. El inspector general propuso recortar el trabajo de cálculo de la puntuación de gravedad durante los próximos dos años, estimando que el NIST ahorraría 800.000 dólares que podría redirigir a otras áreas del programa.

Otro problema de eficiencia destacado es el proceso manual del programa para identificar los productos afectados. Crear estos identificadores de productos estandarizados lleva mucho tiempo y evita que los analistas eliminen el trabajo atrasado. El NIST está desarrollando herramientas para acelerar esto, pero sigue siendo una desaceleración importante.

El informe también encontró una duplicación importante entre dos programas de seguridad federales. Cuando la Agencia de Seguridad de Infraestructura y Ciberseguridad lanzó su propia Programa de vulneración en mayo de 2024no hubo coordinación entre las agencias, lo que llevó a que los analistas del NIST a veces repitieran el trabajo que los analistas de CISA ya habían completado. Además, las dos agencias incluso contrataron al mismo contratista para partes del mismo trabajo. El inspector general encontró al menos 21.000 casos de trabajo duplicado entre mayo de 2024 y diciembre de 2025, desperdiciando aproximadamente 200.000 dólares en el proceso.

Las fallas de comunicación han empeorado los problemas. En abril de 2024, más de 50 profesionales de la ciberseguridad envió una carta abierta al Congreso quejándose de que el NIST no estaba siendo transparente sobre los problemas de la base de datos. Ni el NIST ni el Departamento de Comercio respondieron a la carta.

Los programas de bases de datos de vulnerabilidades administrados por el gobierno federal han sido un punto de discordia para la comunidad de ciberseguridad durante los últimos dos años. A principios de este año, NIST anunció que había reducido sus prioridades para NVD, centrándose únicamente en las vulnerabilidades en el catálogo KEV de CISA, el software utilizado por el gobierno federal y el software crítico identificado en Orden Ejecutiva 14028.

Un programa similar que sirve como catálogo de fallas de seguridad conocidas, la lista de Vulnerabilidades y Exposiciones Comunes (CVE), ha tenido problemas similares en los últimos años. Ese programa, dirigido por CISA, escapó por poco de una desaparición repentina cuando una extensión de contrato de último momento de 11 meses evitó su cierre en abril de 2025. Desde entonces, se han puesto en marcha varias bases de datos competidoras de organizaciones sin fines de lucro europeas y otras entidades privadas para coordinar mejor cómo se rastrean, divulgan y, en última instancia, reparan las vulnerabilidades.

El inspector general recomendó que el NIST cree un plan a largo plazo para la base de datos, establezca un plan para eliminar el trabajo atrasado con objetivos específicos, reduzca el trabajo innecesario de puntuación de gravedad, facilite que las empresas externas ayuden a identificar los productos afectados, comience inmediatamente a trabajar con CISA para dejar de duplicar el trabajo y desarrolle un plan para comunicarse mejor con los usuarios.

El NIST estuvo de acuerdo con las seis recomendaciones y dijo que está trabajando en ellas. La agencia debe presentar un plan que muestre cómo abordará estos problemas a finales de julio.

Puedes leer el informe completo aquí.

Greg Otto

Escrito por Greg Otto

Greg Otto es el editor en jefe de CyberScoop y supervisa todo el contenido editorial del sitio web. Greg ha dirigido una cobertura de ciberseguridad que ha ganado varios premios, incluidos los de la Sociedad de Periodistas Profesionales y la Sociedad Estadounidense de Editores de Publicaciones Empresariales. Antes de unirse a Scoop News Group, Greg trabajó para Washington Business Journal, US News & World Report y WTOP Radio. Tiene una licenciatura en periodismo televisivo de la Universidad de Temple.

El nuevo GREYVIBE vinculado a Rusia apunta a Ucrania con ciberataques impulsados ​​por IA – CYBERDEFENSA.MX

Un actor de amenazas previamente indocumentado apodado GREYVIBE se ha atribuido a ataques continuos y persistentes contra Ucrania y entidades relacionadas con Ucrania desde al menos agosto de 2025.

GREYVIBE, según WithSecure, se considera un grupo de habla rusa que opera ampliamente en la zona horaria rusa, con actividades alineadas con los intereses estatales del Kremlin, específicamente cuando se trata de esfuerzos de recopilación de inteligencia dirigidos a Ucrania en el contexto de la guerra ruso-ucraniana en curso.

«El grupo ha aprovechado múltiples vectores de ataque, incluidos correos electrónicos de phishing, páginas captcha falsas y sitios web fraudulentos de clubes para adultos ucranianos, para entregar malware a un conjunto diverso de víctimas», dijo el investigador de WithSecure, Mohammad Kazem Hassan Nejad. dicho en un análisis. «A lo largo de estas campañas, el grupo se ha basado en ofuscadores, cargadores y malware desarrollados a medida».

La huella de la victimología abarca organizaciones militares, gubernamentales, civiles y empresariales. GREYVIBE, a pesar de su actividad afiliada a un estado-nación, también comparte vínculos con el ecosistema de cibercrimen ruso más amplio a través de algunos de sus miembros que se cree que son actores cibercriminales actuales o anteriores.

Además, hay evidencia que indica que el adversario confía en la inteligencia artificial generativa (GenAI) y los grandes modelos de lenguaje (LLM) para potenciar sus operaciones. En conjunto, WithSecure presenta el panorama de un «grupo poco a moderadamente sofisticado» que sufre errores de seguridad operativa y emplea herramientas asistidas por IA para aumentar sus esfuerzos de desarrollo de malware.

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Se ha observado que GREYVIBE utiliza múltiples cadenas de ataques contra sus objetivos:

  • Correo fantasmaque utiliza correos electrónicos de phishing para distribuir enlaces que apuntan a archivos ZIP o RAR maliciosos alojados en Google Drive y 4sync que contienen cargadores basados ​​en JavaScript para lanzar un documento señuelo, y PhantomRelay, un troyano de acceso remoto (RAT) basado en PowerShell diseñado para perfilar el host y ejecutar scripts de PowerShell y comandos de Windows.
  • clic fantasmaque utiliza páginas CAPTCHA falsas al estilo ClickFix en dominios falsos que se hacen pasar por Zoom y LAPAS para engañar a los usuarios para que ejecuten comandos que inician una cadena de infección PhantomRelay.
  • princesaclubque utiliza sitios web falsos de clubes para adultos ucranianos para ofrecer FallSpy en Android y PhantomRelayV1 o LegionRelay en Windows, con iteraciones posteriores de los sitios señuelo que introducen una función de llamada en vivo basada en WebRTC para capturar audio y video de la víctima. Si bien FallSpy es un software espía de Android capaz de recopilar datos confidenciales del dispositivo comprometido, LegionRelay es un RAT liviano basado en PowerShell que admite la enumeración de archivos, la exfiltración de archivos, la captura de capturas de pantalla, el robo de datos del navegador, la exfiltración de datos de Telegram y WhatsApp y la configuración de acceso RDP. PhantomRelayV1 es una variante de PhantomRelay con un mecanismo de persistencia de vigilancia personalizado.
  • Enlace Droneque utiliza sitios web que se hacen pasar por fundaciones benéficas que apoyan a las Fuerzas Armadas de Ucrania para ofrecer WireGuard y LegionRelay.
  • Neboque utiliza una muestra de FallSpy que imita una pantalla de inicio de sesión en ruso, probablemente en un intento de engañar al personal militar ucraniano haciéndoles creer que estaban accediendo a una terminal militar rusa.

La variedad de vectores de entrega y herramientas utilizadas en los ataques probablemente se deba al uso de plataformas de inteligencia artificial, incluidas Ideogram AI, OpenAI ChatGPT y Google Gemini, para ayudar a generar imágenes y desarrollar LegionRelay, así como scripts de ofuscación y carga, infraestructura de backend y comandos posteriores al compromiso.

La compañía de ciberseguridad dijo que el uso de IA por parte de GREYVIBE ofrece múltiples ventajas, incluida la reducción de brechas en la experiencia técnica, la aceleración del ciclo de vida del desarrollo y la reducción de la dependencia de malware o herramientas previamente conocidos que podrían ayudar en los esfuerzos de atribución.

«Si un actor puede generar, refactorizar o reemplazar con frecuencia componentes de su huella operativa con asistencia de IA, los métodos tradicionales de agrupación basados ​​en artefactos técnicos estables pueden volverse menos confiables con el tiempo», dijo Nejad.

Dicho esto, el uso de IA también ha tenido el efecto secundario de introducir fallas de diseño en LegionRelay, exponiendo la funcionalidad backend del malware. Esta es otra señal que sugiere que GREYVIBE puede no ser un actor puro de Estado-nación, ya que es poco probable que adversarios sofisticados cometan tales errores.

Ciberseguridad

Los vínculos del grupo de hackers con el ecosistema cibercriminal se basan en múltiples factores:

  • Posible acceso y uso de un constructor ISO con vínculos sospechosos con la pandilla TrickBot y UAC-0098
  • Presencia de variantes de PhantomRelay en grupos de actividades de delitos cibernéticos aparentemente no relacionados, como un microsoft Voz de equipos phishing campaña entre julio de 2025 y febrero de 2026, y una cadena de entrega KongTuke entre finales de febrero y finales de marzo de 2026 que utilizó ClickFix para distribuir el malware.
  • La carga de muestras de prueba y desarrollo inicial a VirusTotal
  • Uso de términos de jerga de Internet como «letsrollboyos», «totallyunsus» y «cuteuwu» como convenciones de nomenclatura para artefactos de desarrollo.
  • La implementación del minero XMRig en una pequeña cantidad de máquinas infectadas con LegionRelay

«En conjunto, evaluamos con confianza moderada que el grupo tiene vínculos con el ecosistema de cibercrimen más amplio, y con confianza baja a moderada que involucra a miembros cibercriminales actuales o anteriores», dijo WithSecure. «La naturaleza exacta de su relación con el Estado ruso sigue sin estar clara, si dichos miembros han sido absorbidos por un grupo respaldado por el Estado, si operan de forma independiente bajo tareas dirigidas por el Estado o si han formado un equipo híbrido».

«El grupo ocupa un área gris entre el cibercrimen y la actividad afiliada al Estado, lo que complica los esfuerzos de atribución y desdibuja las distinciones tradicionales entre estas categorías».

Lo que revelan 2000 aplicaciones codificadas por Vibe expuestas sobre los límites de la mayoría de las pilas de seguridad – CYBERDEFENSA.MX

Shadow AI solía significar que los empleados pegaban cosas que no deberían en ChatGPT. Ahora significa algo más grande: empleados que crean aplicaciones completas con IA, las conectan a sistemas de producción y las publican en Internet abierta. Sin seguridad ni TI al tanto.

El artefacto pasó de un mensaje a un producto. La superficie de riesgo se movió con él.

En Los constructores de sombras informe (consíguelo aquí), una nueva investigación a nivel de categoría cubierta en mayo por Axios, WIRED y VentureBeat, Red Access identificó más de 380.000 activos web de acceso público en las principales plataformas de codificación de vibraciones.

Aproximadamente 5.000 parecían corporativos. Más de 2.000 de ellos tenían datos corporativos, operativos o personales confidenciales, ubicados en la web abierta, implementados sin controles de acceso básicos y, a menudo, otorgando acceso de administrador de forma predeterminada a cualquiera que alcanzara la URL. Seis continentes. Se examina cada industria. No se requiere explotación.

Dentro de las organizaciones, pasando sus auditorías mientras estas exposiciones estaban activas.

La nueva Shadow AI no se trata de indicaciones. Se trata de productos.

La codificación Vibe, el espacio más amplio de las plataformas de desarrollo impulsadas por IA donde cualquiera puede crear una aplicación funcional describiendo lo que quiere, ha comprimido lo que solía llevar meses a los equipos de ingeniería en algo que un no desarrollador puede enviar antes del almuerzo.

Un gerente de marketing crea un rastreador de campañas y lo conecta a la herramienta de BI donde se encuentran los números reales. Un gerente de operaciones crea un formulario de admisión de proveedores y lo conecta al sistema de emisión de boletos. Un equipo de finanzas crea un panel de preparación de la junta directiva y ingresa en él los datos de las facturas antes del viernes. Esas aplicaciones se conectan a sistemas de producción autorizados (CRM, ERP, herramientas de emisión de tickets, plataformas de BI) y con frecuencia se publican en la Internet abierta, con cualquier control de acceso que el creador haya configurado. A menudo, ninguno.

Las personas que hacen esto no son maliciosas. Son empleados competentes que resuelven problemas reales más rápido que su organización y hacen exactamente lo que las plataformas les invitaron a hacer. Las plataformas tampoco son villanas: ofrecen lo que pidió su audiencia original. Lo que no ha seguido el ritmo son las barreras técnicas y de comportamiento que rigen lo que sucede después de la construcción.

Esto no es Shadow IT en el antiguo sentido. La TI en la sombra estaba limitada: cuando un equipo compraba una cuenta de Trello con una tarjeta corporativa sin decírselo a nadie, los datos se guardaban dentro de un proveedor de SaaS no autorizado, pero al menos existían la identidad, los registros de auditoría y una superficie de gobernanza. Constructores de sombras invertir eso. La aplicación está diseñada a medida, los datos se cargan a medida, las integraciones son conexiones directas a sistemas de registro de producción y el artefacto a menudo se publica en Internet abierto. La plataforma debajo puede ser auditada; la aplicación construida sobre él no lo es. Está el constructor, la plataforma y la URL. ¿ÉL? Principalmente no en la habitación.

Por qué una pila de seguridad madura todavía no tiene esto en cuenta

El reflejo de un CISO que lee los números anteriores es comprobar la pila. EDR está en ejecución. DLP está configurado. CASB tiene licencia. Se han implementado firewall y SSE. Algunas organizaciones han agregado un navegador empresarial. Cada una de esas herramientas está haciendo aquello para lo que fue diseñada. La categoría se encuentra en los espacios entre ellos.

EDR ve el proceso del navegador, no la compilación que contiene. Para un agente de punto final, un Shadow Builder que utiliza una plataforma de codificación de vibración parece una actividad de navegador normal y no maliciosa: la misma forma de telemetría que alguien que lee las noticias. Cuando un EDR moderno o un navegador empresarial ve más profundamente, solo lo hace en los dispositivos que posee la organización y dentro de los navegadores que administra. Las computadoras portátiles personales, las máquinas de contratistas, los dispositivos BYOD y las pestañas del navegador personal son invisibles por definición.

DLP mira canales enumerados. Puede señalar a un usuario que pega datos regulados en un chat de IA conocido. No puede ver una aplicación codificada por vibración que se conecta mediante programación a una herramienta de BI aprobada a través de API, moviendo datos de nube a nube, evitando físicamente el punto final por completo.

CASB se creó para Shadow IT, para proveedores de SaaS con identidades reconocibles. No puede distinguir fácilmente una población ilimitada de aplicaciones personalizadas alojadas en los subdominios de una plataforma de codificación de vibración de la plataforma misma. Toda la población tiende a registrarse como un proveedor de SaaS aprobado.

Firewall y SSE ven el tráfico hacia el dominio de la plataforma pero carecen del contexto de aplicación como objeto comercial. Y la mayoría de las implementaciones de SASE/SSE son parciales; incluso las más maduras abandonan el problema del dispositivo no administrado no resuelto.

Ninguna de estas herramientas está fallando. La categoría simplemente se ubica en los espacios que la arquitectura existente deja entre capas, generando fragmentos de señal que nunca se ensamblan en una imagen única y gobernable.

Donde la visibilidad realmente tiene que vivir

La codificación vibe de un extremo a otro es un evento de sesión web. La compilación es un evento del navegador. La concesión de OAuth que vincula la nueva aplicación a un sistema empresarial autorizado es un evento del navegador. Los datos sobre los que se basa la aplicación se mueven a lo largo de la sesión. La implementación es un evento del navegador: la acción de publicación que convierte la compilación en una aplicación activa en una URL pública es un clic dentro de la misma pestaña donde sucedió todo lo demás.

Cada paso ocurre en la capa de sesión. No adyacente a él. Dentro de él.

Por lo tanto, un control ubicado en la capa de sesión ve toda la ruta de construcción, no un fragmento de ella. La plataforma utilizada. Los sistemas corporativos conectados a él y a través de qué mecanismo. Los datos entran y salen. El evento de publicación que coloca la aplicación en Internet abierto. Atribuible a una persona específica y a una instancia de aplicación específica, independientemente del navegador utilizado o de la ruta de red que tomó el tráfico. Y, lo que es más importante, independientemente de si el dispositivo es una computadora portátil corporativa o la máquina personal de un contratista.

Que hacer esta semana

Cuatro movimientos. Ninguno de ellos es una compra de tecnología.

Comience con el descubrimiento. Pregunte directamente a los empleados qué han construido. La mayoría de los Shadow Builders están haciendo un trabajo útil y no ocultan nada; el encuadre importa. Un mensaje para toda la fuerza laboral: Si ha creado una herramienta utilizando una plataforma de desarrollo de IA, cuéntenosla. No estamos auditando. estamos inventariando – llega más lejos en la primera pasada que un memorando de política o un despliegue de herramientas.

Luego mapear. Para cada aplicación que aparezca, capture a qué sistemas corporativos está conectada, cómo (OAuth, clave API, carga manual – diferentes pistas de auditoría) y si es accesible públicamente. La accesibilidad al público es la señal más viable a corto plazo.

Establecer un camino sancionado. Dale a Shadow Builders un lugar para decírtelo. Nombre las plataformas aprobadas, defina categorías de datos aceptables y establezca un estándar mínimo de autenticación. Menor fricción que la alternativa, que es que no te dicen nada.

Y luego acepte que el trabajo no es un inventario único. Se siguen creando aplicaciones codificadas en Vibe; La imagen que construyas este mes estará incompleta el próximo mes. La postura madura es un descubrimiento continuo en la capa donde realmente ocurre la actividad.

La categoría seguirá madurando. Las plataformas seguirán recalibrando los valores predeterminados. Ninguna de esas adaptaciones está terminada. La exposición existe en la mayoría de las empresas en este momento.

Red Access es la plataforma de seguridad de capa de sesión sin agentes diseñada exactamente para esto: visibilidad y gobernanza de nivel SSE en la sesión misma, en cualquier navegador y dispositivo, incluidos los no administrados. Implementable en horas. Solicita tu auditoría gratuita.

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El malicioso Sicoob NuGet roba credenciales bancarias mientras los paquetes npm apuntan a secretos de la nube – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han descubierto un paquete NuGet malicioso que se hace pasar por un kit de desarrollo de software C# para Sicoob, uno de los sistemas financieros cooperativos más grandes de Brasil, para desviar ID de clientes y certificados PFX.

De acuerdo a Enchufeversiones 2.0.0 a 2.0.4 de «Sicoob.Sdk» contiene funcionalidad para filtrar información confidencial, incluidos certificados PFX que se utilizan para autenticar empresas en la red bancaria Sicoob con el fin de automatizar operaciones bancarias, como el procesamiento de pagos instantáneos y la generación de códigos QR dinámicos Pix. Se estima que el paquete se descargó casi 500 veces.

«Cuando un desarrollador crea una instancia de SicoobClient con una ID de cliente, una ruta de archivo PFX y una contraseña PFX, el paquete lee el archivo PFX del disco, codifica en Base64 su contenido y envía la ID de cliente suministrada, la contraseña PFX y los datos PFX codificados a un punto final Sentry de terceros codificado», dijo el investigador de seguridad Kirill Boychenko.

Además, el paquete está diseñado para capturar respuestas sin procesar de la API de Boleto a través de una ruta Sentry separada. Boleto es un método de pago en efectivo popular en Brasil para realizar compras en línea y fuera de línea. Esto puede potencialmente exponer detalles confidenciales de transacciones, estado de pago, montos, fechas de vencimiento, identificadores y datos del pagador o beneficiario.

Como resultado, los datos robados podrían abrir la puerta a riesgos graves, ya que el actor de amenazas puede abusar de ellos para hacerse pasar por la integración de la API bancaria Sicoob de la víctima, añadió Socket. Tras una divulgación responsable, NuGet bloqueó el paquete. El perfil detrás del paquete, llamado «sicoob», también ha enumerado otros 11 paquetes NuGet que en conjunto han acumulado alrededor de 6.000 descargas.

Ciberseguridad

La compañía de seguridad de aplicaciones también dijo que el modo Google Search AI mostró el paquete como una biblioteca C# legítima para interactuar con las API bancarias de Sicoob, amplificando así el paquete malicioso para los desarrolladores desprevenidos que pueden estar buscándolo.

Otro aspecto importante del ataque es la discrepancia entre el origen y el paquete entre el repositorio de GitHub vinculado y el artefacto distribuido a través de NuGet. Se sospecha que el repositorio de GitHub está diseñado para dar una apariencia de legitimidad a la operación manteniéndola limpia, mientras que la funcionalidad maliciosa de robo de datos se introduce sólo en el paquete cargado en el registro.

Es más, el compromiso del material de autenticación de la API de Sicoob también puede plantear riesgos indirectos para los usuarios finales, ya que podría filtrar datos financieros posteriores o permitir el abuso de pagos.

Se recomienda a las organizaciones que hayan instalado «Sicoob.Sdk» que eliminen inmediatamente el paquete, traten el material PFX como comprometido, reemplacen los certificados PFX expuestos, roten las contraseñas de PFX y cambien o deshabiliten las ID de los clientes afectados cuando corresponda. También se recomienda auditar la autenticación de Sicoob y los registros de API para detectar signos de actividad inusual.

El desarrollo coincide con el descubrimiento de 14 paquetes npm maliciosos que escriben bibliotecas conocidas de configuración de entorno, OpenSearch, ElasticSearch, DevOps y para recolectar credenciales de AWS, tokens de HashiCorp Vault, tokens de npm y secretos de canalización de CI/CD del entorno host mediante un recolector de credenciales especialmente diseñado que se lanza a través de un gancho de preinstalación.

Según el equipo de investigación de seguridad de Microsoft Defender, los paquetes fueron publicados por un único actor de amenazas llamado «vpmdhaj» («a39155771@gmail.com») el 28 de mayo de 2026. Los nombres de los paquetes se encuentran a continuación:

  • @vpmdhaj/herramientas-devops
  • @vpmdhaj/elástico-ayudante
  • @vpmdhaj/opensearch-setup
  • @vpmdhaj/configuración de búsqueda
  • utilidad-config-aplicación
  • ayudante de búsqueda abierta elástica
  • administrador de configuración env
  • utilidad-config-opensearch
  • escáner-de-seguridad-opensearch
  • configuración de búsqueda abierta
  • herramienta de configuración de opensearch
  • configuración-del-clúster-de-búsqueda
  • configuración del motor de búsqueda
  • vpmdhaj-opensearch-configuración

Los hallazgos son los últimos de una asombrosa serie de campañas de ataques a la cadena de suministro que se han dirigido al ecosistema npm en los últimos días.

  • 164 paquetes npm maliciosos en cinco espacios de nombres con alcance que contienen una carga útil posterior a la instalación que descarga JavaScript de segunda etapa, lo genera como un proceso independiente y envía las variables de entorno de la víctima («process.env») a «oob.moika[.]tecnología/informe.»
  • 141 paquetes npm maliciosos publicado entre el 7 y el 27 de mayo de 2026, que abusa de npm como alojamiento estático gratuito para un proxy web monetizado con publicidad dirigido a estudiantes, que muestra anuncios emergentes a quienes acceden a estas páginas a través de resultados de búsqueda o enlaces compartidos.
  • Un paquete npm malicioso llamado «forjar-jsxy» que es capaz de realizar registros de teclas, monitoreo del portapapeles, escaneo de .env, filtración del historial de shell, inventario de host, acceso remoto al sistema de archivos, captura de pantalla y escaneo de billeteras de criptomonedas. Se considera que «Forge-jsxy» es una continuación de la campaña «forge-jsx» que salió a la luz a fines del mes pasado.
  • 176 paquetes npm maliciosos que emplean confusión de dependencia mediante el uso de un número de versión alto («99.99.99») para distribuir un script posterior a la instalación con capacidades para tomar huellas dactilares del host y descargar una carga útil de JavaScript específica de la plataforma, que luego realiza reconocimientos adicionales, extrae credenciales y otros secretos valiosos del desarrollador, y descarga y ejecuta un binario de segunda etapa.

En un informe recientemente publicado, Sonatype dijo que los actores de amenazas han superado las técnicas clásicas de typosquatting, yendo más allá de errores ortográficos obvios al uso de nombres que parecen convincentes en flujos de trabajo legítimos de desarrolladores para robar datos y soltar cargas maliciosas. Esto, a su vez, transforma un paso de instalación de rutina en una vía propensa a riesgos para el reconocimiento, el robo de credenciales y el compromiso posterior.

Ciberseguridad

Las técnicas populares de brandjacking incluyen la adición de prefijos o sufijos, confusión de dependencias, imitación de versiones, términos de destino integrados, ámbitos o espacios de nombres alterados y nombres que se asemejan a la función de un paquete legítimo.

«’Typosquatting’ es ahora una etiqueta demasiado limitada para lo que captura este análisis», dijo la empresa de seguridad de la cadena de suministro. dicho. «El patrón más amplio es la legitimidad fabricada: los atacantes diseñan nombres de paquetes para que parezcan plausibles, útiles y operativamente rutinarios dentro de los ecosistemas de software modernos».

Estos incidentes también se han desarrollado contra una serie de compromisos en la cadena de suministro de software que se han relacionado con TeamPCP (también conocido como Replicating Marauder y UNC6780), que se ha convertido en una fuerza a tener en cuenta al envenenar herramientas de desarrollo populares en npm, PyPI, Docker Hub y Packagist en forma de gusano.

«Replicar Marauder no consistió simplemente en insertar código malicioso en paquetes, sino también explotar la automatización, la confianza heredada y los flujos de trabajo de CI/CD ordinarios para impulsar el compromiso aún más», dijo el investigador de BlueVoyant, Michael Warren. dicho.

«Este fue el punto donde la campaña demostró más claramente que una dependencia o imagen de contenedor envenenada podría desencadenar un compromiso en el proceso de lanzamiento de una organización no relacionada. El cambio táctico convirtió el envenenamiento de software aislado en un método reproducible para la expansión de víctima a víctima».

Kimsuky implementa HTTPSpy y amplía su arsenal con HelloDoor y VS Code Tunnels

El actor de amenazas patrocinado por el estado de Corea del Norte conocido como Kimsuky (también conocido como Velvet Chollima) se ha atribuido a una nueva serie de ataques cibernéticos dirigidos a entidades militares y corporativas de Corea del Sur durante marzo y abril de 2026.

«Kimsuky empleó una variedad de tácticas de ingeniería social personalizadas, como falsificar páginas de instalación de software de seguridad y crear una página de reunión de Webex falsa que aprovechaba un calendario de reuniones legítimo», ENKI dicho en un análisis publicado esta semana.

Se ha descubierto que los ataques generan una variante de una conocida familia de malware denominada HTTPSpy disfrazándolo como instaladores de software de seguridad surcoreano, una táctica que actor de amenaza tiene consecuentemente adoptado desde 2023.

En la última campaña observada en marzo de 2026, se descubrió que el adversario propagaba cargas maliciosas a través de una página web falsa que se hacía pasar por la página de instalación de software de seguridad de un servicio de mensajería B2B de Corea del Sur. Dada la naturaleza del señuelo, se sospecha que la actividad puede haber sido diseñada específicamente para señalar a los administradores de mensajería dentro de entornos corporativos.

La página afirma ofrecer dos herramientas de seguridad: un firewall y un programa de seguridad de teclado. Una vez que los usuarios desprevenidos inician la descarga, se descarga cualquiera de los dos ejecutables, «nos-setup.exe» y «astx-setup.exe», que se hacen pasar por nProtect Online Security y AhnLab Safe Transaction (ASTx). A pesar de las diferencias en el nombre, el comportamiento malicioso que contienen es idéntico.

Ciberseguridad

La responsabilidad principal de los archivos binarios es iniciar una carga útil DLL de segunda etapa («MemLoader.dll») a través de «regsvr32.exe», después de lo cual se ejecuta un script por lotes para eliminarlos del disco. La DLL establece persistencia en el host mediante una tarea programada y se comunica con un servidor de comando y control (C2) para recuperar una carga útil aún desconocida.

«El atacante probablemente monitoreó las solicitudes GET recurrentes del malware y entregó selectivamente cargas útiles a víctimas específicas», dijo ENKI.

En otra campaña observada en abril de 2026, se dice que se utilizó una página web falsificada que imitaba a Cisco Webex para mostrar un mensaje emergente que instaba a la víctima a descargar y ejecutar un script para solucionar los problemas de acceso a la cámara. Al hacerlo, se recuperará un archivo ZIP que contiene un archivo JavaScript (JSE) cifrado («fix-camera.jse»).

La ejecución del archivo JSE da como resultado la implementación de un descargador intermedio («mTSTCv8.mdxm») usando PowerShell, que luego ejecuta comprobaciones antianálisis y contacta a un servidor C2 para recuperar el malware de la siguiente etapa («engine.dat» o «spyInster.dll»). En la etapa final, la DLL elimina un componente de carga («cacheMon.dat») que, a su vez, ejecuta HTTPSpy en el sistema comprometido.

HTTPSpy es un troyano de acceso remoto con todas las funciones que admite una amplia gama de capacidades para ejecutar comandos de shell, cargar/descargar archivos, ejecutar procesos, capturar capturas de pantalla, inyectar rutas DLL en procesos PID específicos y borrarse del terminal.

Esta no es la primera vez que Kimsuky implementa HTTPSpy. En su Informe sobre el panorama de amenazas en Europa de 2025, CrowdStrike dicho El grupo de hackers probablemente apuntó a los empleados de un fabricante de defensa alemán a través de una campaña de phishing de credenciales que implementó el malware entre mayo de 2024 y al menos septiembre de 2024. El primer uso de HTTPSpy se remonta a 2022.

Al mismo tiempo, el malware también coloca y abre un archivo HTML llamado «meeting.html», que inmediatamente redirige a la víctima a una sala de reuniones de Webex. Al acceder a la URL, se abre una sala de reuniones legítima de Webex asociada con un evento programado real que tuvo lugar aproximadamente al mismo tiempo.

«Esto indica que el atacante probablemente comprometió el dispositivo o la cuenta de un miembro del servicio para obtener el calendario de la reunión y luego creó una página de reunión falsa para distribuir malware a los demás asistentes», dijo la compañía de ciberseguridad.

ENKI dijo que también descubrió páginas web falsas adicionales que consultan un servidor local configurado por el malware en la máquina de la víctima a través de JSONP (JSON con relleno) para verificar el estado de ejecución del malware y mostrar un mensaje de instalación si no se está ejecutando. La técnica ha recibido el nombre en código JSONPing. Sin embargo, se desconoce la naturaleza exacta del malware descargado ya que la URL está actualmente inactiva.

«Kimsuky fue más allá de la simple distribución de malware, introduciendo mecanismos sofisticados para maximizar el éxito de la entrega, incluida la verificación de infecciones en tiempo real a través de JSONPing y la creación de una página falsa utilizando un calendario de reuniones robado», dijo ENKI.

Kimsuky evoluciona con HelloDoor y HttpMalice

La divulgación se produce cuando Kaspersky detalló el uso por parte del actor de amenazas de los túneles Microsoft Visual Studio Code (VS Code), Cloudflare Quick Tunnels, DWAgent, modelos de lenguaje grande (LLM) y el lenguaje de programación Rust en sus últimas campañas, destacando su continua adaptación y evolución.

«Específicamente, Kimsuky aprovechó los mecanismos legítimos de túnel VS Code para establecer persistencia y distribuyó la herramienta de gestión y monitoreo remoto de código abierto DWAgent para actividades posteriores a la explotación», dijo la empresa rusa de ciberseguridad. dicho. «Estas actividades afectaron a varios sectores en Corea del Sur, impactando tanto a entidades públicas como privadas».

Se ha descubierto que las cadenas de ataque dependen de una variedad de droppers escritos en JSE, PIF, SCR y EXE para entregar dos amplias familias de malware: PebbleDash y AppleSeed. Si bien también se han registrado ataques de PebbleDash contra organizaciones de defensa en Brasil y Alemania, el clúster AppleSeed se ha dirigido principalmente a organizaciones gubernamentales.

Ciberseguridad

Algunas de las familias de malware clave entregadas por los droppers son las siguientes:

  • Hola puertauna variante de PebbleDash basada en Rust identificada por primera vez en agosto de 2025 y probablemente desarrollada mediante un LLM. Admite funciones básicas para configurar el directorio actual, suspender durante un intervalo de tiempo específico y ejecutar comandos.
  • httpmalicela última variante de puerta trasera de PebbleDash, surgió a más tardar en diciembre de 2025. Viene con capacidades para recopilar información sobre el sistema comprometido, configurar la persistencia, realizar reconocimiento utilizando comandos nativos de Windows, capturar capturas de pantalla, cargar cargas útiles descargadas en la memoria, ejecutar comandos y filtrar el resultado de la ejecución.
  • HttpTroyuna puerta trasera entregada a través de un cargador llamado MemLoad, permite la carga/descarga de archivos, captura de pantalla, ejecución de comandos, carga de ejecutables en memoria, shell inverso, finalización de procesos y eliminación de rastros.
  • semilla de manzanaque viene en dos variantes: Dropper y Spy. El Dropper es responsable de descargar malware adicional y ejecutar comandos recibidos de su servidor C2. La versión Spy recopila información confidencial como documentos, capturas de pantalla, pulsaciones de teclas y listas de unidades USB. Esto también incluye la recopilación de datos del directorio C:\GPKI, reflejando una característica similar implementada en Troll Stealer.
  • puerta felizuna versión avanzada de AppleSeed que apareció por primera vez en 2021.

Otro cambio táctico notable implica el abuso de la función legítima VS Code Remote Tunneling para establecer un acceso remoto encubierto al dispositivo de la víctima, eliminando así la necesidad de canales C2 tradicionales basados ​​en malware. Este enfoque también ha sido destacado por rastro oscuro y Logpresso.

«Nuestro análisis muestra que el actor conserva el acceso al código fuente original de los grupos de malware y la capacidad de modificarlo», afirmó el investigador de Kaspersky, Sojun Ryu. «Dos grupos tienen sectores objetivo superpuestos que abarcan las industrias de defensa, militar, gubernamental, médica, de maquinaria y energética».

«El clúster AppleSeed está cambiando su enfoque hacia la exfiltración de datos y la extracción de certificados GPKI se ha convertido en una capacidad de firma. Mientras tanto, el clúster PebbleDash demuestra capacidades avanzadas de control remoto y un conjunto de objetivos en expansión».