España detiene a un presunto hacker vinculado a la campaña hacktivista rusa

Las autoridades arrestaron a un presunto miembro del Cyber ​​Army of Russia Reborn, un grupo hacktivista prorruso acusado de cometer múltiples ataques contra proveedores de infraestructura crítica en Estados Unidos y Europa.

la policia nacional de españa anunció el arresto el lunes, pero dijo que ocurrió en marzo. Las autoridades no nombraron al hombre que fue detenido en su casa de Palencia tras una investigación iniciada por una pista del FBI en agosto de 2025.

Agentes del FBI en la oficina local de Los Ángeles se coordinaron con funcionarios españoles para capturar al presunto cibercriminal, dijo la división cibernética de la agencia en un publicación en LinkedIn Lunes. El FBI dijo que el arresto fue parte de la Operación Riptide, una campaña global en curso dirigida a los ciberdelincuentes y la infraestructura y las redes financieras que utilizan para cometer fraude.

«Juntos continuaremos imponiendo costos a los ciberdelincuentes dondequiera que operen», dijo el FBI.

Los funcionarios españoles dijeron que el hombre arrestado brindó apoyo logístico a un hacker ucraniano vinculado al Ejército Cibernético de Rusia Renacido, también conocido como Z-Pentest, facilitando la fuga del ucraniano a Rusia a través de Polonia y Bielorrusia.

El detenido también “participó en acciones atribuidas al grupo hacktivista prorruso NoName057(16), cuyas operaciones fueron posteriormente reivindicadas en portales especializados relacionados con geopolítica, con el objetivo de difundir narrativas prorrusas y antioccidentales”, dijeron las autoridades españolas.

Los investigadores de la policía registraron la casa del sospechoso y confiscaron computadoras y dispositivos de almacenamiento de criptomonedas, y luego congelaron una billetera de criptomonedas que supuestamente usó para recibir pagos por sus presuntos delitos.

Las autoridades dijeron que la investigación de casi un año concluyó recientemente, pero no anunciaron cargos específicos, aparte de acusarlo de colaborar con una organización terrorista, glorificar el terrorismo y dañar computadoras.

Las autoridades llevan años persiguiendo al Ejército Cibernético de Rusia Renacida y a sus presuntos miembros. El grupo patrocinado por el estado ruso ha estado activo desde 2022, dijeron los funcionarios.

El Departamento del Tesoro sancionado el presunto líder y principal hacker del grupo hacktivista prorruso, Yuliya Vladimirovna Pankratova y Denis Olegovich Degtyarenko, en julio de 2024.

En diciembre de 2025, el Departamento de Justicia Victoria Eduardovna Dubranova, ciudadana ucraniana acusadaacusándola de participar en ataques contra infraestructuras críticas y otras víctimas en apoyo de los intereses geopolíticos de Rusia como parte del Cyber ​​Army of Russia Reborn y NoName057(16). Dubranova fue extraditada a Estados Unidos el año pasado y se declaró culpable en dos casos federales presentados en su contra.

El Departamento de Estado desde finales de 2025 ha estado ofreciendo posibles recompensas por hasta $2 millones para obtener información sobre personas asociadas con Cyber ​​Army of Russia Reborn y hasta $10 millones para obtener información sobre personas asociadas con NoName. NoName057(16), también conocido como NoName, fue establecido por el presidente ruso Vladimir Putin en octubre de 2018, según el Departamento de Justicia.

Múltiples agencias federales y socios internacionales emitieron un asesoramiento conjunto sobre ciberseguridad en diciembre de 2025 sobre las amenazas planteadas por grupos hacktivistas prorrusos, incluidos Cyber ​​Army of Russia Reborn y NoName.

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.

RedWing MaaS empaqueta el fraude bancario de Android como un servicio de alquiler de Telegram – CYBERDEFENSA.MX

Una nueva operación de malware para Android llamada Malvís se alquila en Telegram como un servicio de fraude bancario ya preparado. Permite que incluso delincuentes poco capacitados se apoderen del teléfono de la víctima, roben sus inicios de sesión bancarios y capturen los códigos de un solo uso que protegen sus cuentas.

Los zLabs de Zimperiumque descubrió la operación, dice que parece una nueva variante de Olvidouna herramienta de alquiler de malware de 300 dólares al mes documentada a principios de este año.

RedWing se vende como un producto completo, en niveles de suscripción con descuentos por referencias, guías y videos instructivos, por lo que el comprador no necesita habilidades para escribir malware. Un bot de Telegram crea para cada comprador una aplicación personalizada a pedido.

Los investigadores dicen que una cantidad sustancial de los droppers y cargas útiles resultantes actualmente evaden las herramientas de seguridad convencionales.

La infección comienza con un enlace de phishing que abre una página falsa de una tienda de aplicaciones. El creador de cuentagotas del kit puede imitar Google Play, Galaxy Store y AppGallery, o crear páginas totalmente personalizadas, con calificaciones, reseñas y recuentos de descargas falsos. Luego, la página convence al usuario para que instale la aplicación desde fuera de la tienda oficial y apruebe sus permisos.

Ciberseguridad

La aplicación presenta sus solicitudes de permiso una pantalla a la vez. Una página web de apariencia inofensiva se encuentra en segundo plano mientras las tarjetas emergentes solicitan permisos enmarcados como rutinarios: desactivar los límites de batería, configurar la aplicación como el administrador de mensajes de texto predeterminado y activar las notificaciones.

También solicita activar el servicio de Accesibilidad de Android, del que el malware abusa para leer la pantalla y controlar el teléfono.

Con esos permisos, RedWing tiene un amplio control del teléfono. Sus capacidades incluyen:

  • Pantallas de inicio de sesión falsas, llamadas superposiciones, que aparecen sobre aplicaciones bancarias y de criptomonedas reales para robar contraseñas.
  • Leer mensajes de texto entrantes para obtener contraseñas de un solo uso y usar Accesibilidad para eliminar códigos, números de tarjetas y PIN de la pantalla a medida que aparecen.
  • Cambia silenciosamente las llamadas entrantes de la víctima al atacante, utilizando un código de operador oculto (*21*) para activar el desvío de llamadas, lo que anula la verificación telefónica y las llamadas de verificación de fraude bancario.
  • Transmisión de pantalla en vivo y registrador de teclas, para que los operadores puedan ver y controlar el teléfono en tiempo real.
  • Encender la cámara y el micrófono, leer archivos, robar contactos y registros de llamadas y rastrear la ubicación.
  • Agrupar teléfonos infectados para inundar de tráfico un sitio web objetivo, un ataque de denegación de servicio.

Los compradores eligen sus propios objetivos y el malware los divide en dos. Las aplicaciones que observa a través de Accesibilidad están incorporadas en cada copia, lo que indica que se crea una aplicación nueva a pedido una vez que el comprador elige los objetivos. Los objetivos superpuestos, por el contrario, se pueden cambiar más tarde desde el panel de control sin tener que abrir una nueva aplicación.

Zimperium contó 82 instituciones objetivo en varios sectores, con un fuerte enfoque en las empresas financieras rusas, aunque esa lista puede cambiar en cualquier momento. La evidencia apunta al mercado ruso: una muestra utilizó una página falsa de RuStore de Rusia. Los expertos dicen que la operación parece estar vinculada a actores de amenazas rusos, pero no llegan a confirmarla.

RedWing encaja en un movimiento más amplio en los delitos de Android hacia el fraude en el dispositivo, donde los atacantes operan dentro de la propia sesión bancaria de la víctima en lugar de robar una contraseña para usarla en otro lugar.

Ciberseguridad

Los investigadores detectaron el año pasado un kit de alquiler casi idéntico en el mercado ruso, Fantasy Hub. Las mismas técnicas aparecen en Albiriox, dirigido a más de 400 aplicaciones financieras, y Klopatra, que utilizaba control remoto oculto y superposiciones falsas para vaciar cuentas mientras las víctimas dormían.

RedWing no necesita ningún exploit de Android. Sólo funciona cuando un usuario instala la aplicación desde fuera de una tienda oficial y aprueba las indicaciones, por lo que la primera línea de defensa es lo que sucede en el momento de la instalación. Para particulares:

  • Instale aplicaciones sólo desde tiendas oficiales y trate como sospechosa cualquier «actualización» que llegue mediante un enlace o mensaje de texto.
  • No active «instalar desde fuentes desconocidas» y no otorgue accesibilidad, controlador de mensajes de texto predeterminado o acceso de exención de batería a una aplicación sin una razón clara para necesitarla.
  • Esté atento a una aplicación que oculta su ícono después de instalarse, un truco común para permanecer fuera de la vista.

En los dispositivos administrados, se pueden aplicar las mismas opciones de forma centralizada: bloquear la descarga y marcar las aplicaciones que solicitan Accesibilidad o la función de SMS predeterminada.

Los investigadores también han publicado indicadores de compromiso para los equipos que quieren buscarlo. Debido a que el kit se puede cambiar y sus objetivos superpuestos se pueden intercambiar desde un panel, el mismo código puede seguir apareciendo con nuevos nombres, por lo que los nombres de las aplicaciones son una mala manera de rastrearlo. El comportamiento es la señal, no el nombre.

Demanda Deepfake CSAM contra xAI, Grok se expande

Se han agregado dos nuevas partes a una demanda colectiva contra X.ai por su herramienta Grok, incluidos adolescentes y niños que dicen que fue utilizada por familiares u otras personas que conocen para crear material de agresión sexual infantil (CSAM) no consensuado y falso.

La demanda, presentada originalmente en marzo por tres mujeres, fue modificado esta semana para incluir a dos demandantes adicionales, Jane Does 4 y 5, quienes dicen que Grok fue utilizado para crear contenido ilegal basado en sus fotos y videos reales.

Las cinco mujeres en la demanda son anónimas y la denuncia dice que la difusión del material las había dejado humilladas y avergonzadas.

Jane Doe 4, una mujer de Wyoming, dijo que su padrastro subió una foto de ella cuando tenía 11 años y estaba acostada en un sofá frente a su teléfono. Usando Grok, el padrastro creó más de 7.000 imágenes de ella relacionadas con CSAM. También compartió e intercambió las imágenes con otros en plataformas de redes sociales.

La demanda alega que el padrastro optó por Grok «porque la plataforma era menos restrictiva que otros modelos de IA y respondía a sus indicaciones para generar material sexualmente explícito utilizando una imagen que representaba a un menor prepúber».

También afirma que en febrero, xAI generó un aviso al Centro Nacional para Niños Desaparecidos y Explotados con respecto a las imágenes, pero la compañía solo presentó la imagen original y auténtica como prueba. Según la demanda, xAI no respondió cuando las autoridades solicitaron las miles de imágenes generadas por Grok basadas en la foto y la información de la dirección IP que habrían ayudado rápidamente a identificar a su padrastro como el perpetrador.

La demanda afirma que el padrastro se pegó un tiro dos días después de ser arrestado y acusado de delitos de explotación infantil. Su suicidio se sumó a la “crisis personal extrema” provocada por las imágenes creadas a través de Grok. Regularmente «lucha contra el autodesprecio y el disgusto», así como contra la «ansiedad extrema» ante la idea de que otras personas encontrarán las imágenes en línea y sufre de depresión, incluido sueño excesivo e ideas suicidas cuando está despierta.

Jane Doe 5 afirmó que un hombre adulto relacionado con uno de sus compañeros de clase usó Grok para convertir una fotografía de su graduación de octavo grado en material ilícito. Las imágenes también se intercambiaron y compartieron con otras personas en línea. Si bien el hombre fue arrestado y acusado, gran parte del contenido todavía está disponible en Internet. Como resultado, “siente una total falta de control sobre la difusión continua de los archivos”.

«Es imposible saber cuántos otros depredadores sexuales de niños pueden poseer ahora el CSAM de Jane Doe 5, ni cuán ampliamente se ha difundido su CSAM en línea a través de canales y aplicaciones de la red oscura», dice la denuncia.

La oficina de prensa de xAI no respondió a una solicitud de comentarios enviada por correo electrónico por parte de CyberScoop.

La demanda también agrega a Stability AI como demandado, alegando que la compañía lanzó Stable Diffusion 1.0 como un modelo de peso abierto a pesar de saber que estaba entrenado en CSAM y se negó a alterar o modificar sus barreras de seguridad en respuesta.

Según un Estudio de Stanford 2023el conjunto de datos subyacente utilizado para entrenar modelos de difusión estable se creó mediante el rastreo web no guiado de contenido de Internet. Eso significa que ingirió “una cantidad significativa de material explícito”, incluido CSAM. Stable Diffusion 1.0 tenía un clasificador destinado a bloquear la generación de tales imágenes, pero debido a esos datos de entrenamiento, los desarrolladores posteriores podrían explotar más fácilmente el modelo y crear versiones modificadas que eludan esas protecciones.

Si bien Stable Diffusion 2.0 introdujo barreras de seguridad más fuertes, la demanda afirma que Stability AI eliminó esas protecciones en respuesta a los usuarios «descontentos» de que las nuevas restricciones eran «mojigatas» e «impopulares». Esto, a su vez, ha alimentado un ecosistema de “aplicaciones de nudificación” con jailbreak basadas en los modelos de Stability AI.

«Stability AI sabía que sus modelos, una vez capaces de generar imágenes sexualmente explícitas, previsiblemente se utilizarían para generar CSAM a menos que se implementaran salvaguardias adecuadas a nivel de modelo», decía la denuncia.

Stability AI no respondió a una solicitud de comentarios de CyberScoop.

Derek B. Johnson

Escrito por Derek B. Johnson

Derek B. Johnson es reportero de CyberScoop, donde su área incluye la ciberseguridad, las elecciones y el gobierno federal. Antes de eso, ha brindado una cobertura galardonada de noticias sobre ciberseguridad en los sectores público y privado para varias publicaciones desde 2017. Derek tiene una licenciatura en periodismo impreso de la Universidad de Hofstra en Nueva York y una maestría en políticas públicas de la Universidad George Mason en Virginia.

La falla de un agente fraudulento podría haber permitido a los atacantes secuestrar los chatbots CX de Google Dialogflow – CYBERDEFENSA.MX

Un defecto crítico en Dialogflow CX de Google podría haber permitido que un atacante con derechos de edición en un agente habilitado para Code Block comprometiera a otros agentes habilitados para Code Block en el mismo proyecto de Google Cloud.

Desde allí, podían leer conversaciones en vivo, robar los datos compartidos por los usuarios y hacer que los bots enviaran mensajes escritos por los atacantes, incluidas solicitudes para volver a ingresar una contraseña.

Empresa de seguridad varonis Lo encontró y lo nombró Agente rebelde. La falla afectó solo a las organizaciones que crearon agentes con los Playbooks de Dialogflow y bloques de código personalizados, que permitieron a los desarrolladores agregar su propio Python. Y no fue un ataque remoto y no autenticado.

Para lograrlo, se necesitaba el permiso dialogflow.playbooks.update en uno de esos agentes, lo que limita al atacante realista a un interno malicioso o una cuenta de desarrollador comprometida, no a un extraño en Internet. Sin embargo, desde ese único punto de apoyo, el alcance se extendió a todos los agentes del proyecto.

Google lo ha solucionado, y tanto Varonis como Google dicen que no hay señales de que la falla haya sido utilizada alguna vez en un ataque real.

Un archivo grabable ejecutó los bloques de código de cada agente

Los bloques de código de Dialogflow permiten a los desarrolladores agregar Python personalizado al flujo de conversación de un chatbot para verificar la entrada, controlar el comportamiento e invocar herramientas definidas. Ese código se ejecuta en un entorno Cloud Run administrado por Google y cada agente que usa bloques de código en el mismo proyecto de Google Cloud comparte una instancia del mismo.

Google maneja ese entorno, el cliente no puede verlo ni controlarlo, y Varonis no encontró un aislamiento real entre los agentes dentro de él.

Ciberseguridad

Cuando un agente ejecuta un bloque de código, el código del desarrollador se agrega al código de configuración interno y se pasa a la función exec() de Python. Ese código de configuración define las variables y funciones que el bloque puede tocar. Las variables incluyen el historial de la conversación completa y el estado de los detalles de la sesión, como el ID de la sesión. Las funciones incluyen responder(), que hace que el bot responda con una cadena determinada.

Varonis encontró el archivo que realiza este ajuste, code_execution_env.py, en el entorno compartido con acceso de escritura.

Como ese archivo se podía escribir, un solo bloque de código podría reemplazarlo. Ese bloque descarga un code_execution_env.py modificado desde un servidor controlado por un atacante y sobrescribe el original dentro del contenedor en ejecución.

A partir de ese momento, la versión del atacante se ejecuta para cada ejecución de bloque de código en cada agente que comparte ese entorno. Se encuentra en el mismo alcance que el código legítimo, con el mismo acceso al historial, estado y respuesta().

Eso le permite leer cada conversación, enviarla silenciosamente al servidor del atacante y hacer que el bot publique mensajes escritos por el atacante. Un ejemplo es el phishing: el bot le pide al usuario que vuelva a verificar su inicio de sesión y el atacante recopila todo lo que escribe.

Para cubrir las pistas, el atacante restaura el bloque de código original en la consola de Dialogflow. Eso cambia sólo lo que muestra la consola; el archivo sobrescrito ya se está ejecutando en el contenedor y sigue ejecutándose debajo.

La caja de arena se filtró de dos maneras más

Varonis informó dos problemas relacionados y ninguno necesitaba sobrescribir el archivo. Primero, el entorno Code Block tenía acceso saliente a Internet sin restricciones. Utilizando la biblioteca urllib incorporada, los investigadores enviaron datos directamente a un servidor externo y pudieron recibir comandos.

Varonis dice que esto pasa por alto los controles de servicio de VPC, el perímetro de Google Cloud destinado a evitar que los datos abandonen los servicios protegidos. El entorno se encuentra fuera de ese perímetro y puede llegar a Internet abierto, lo que lo convierte en un canal tanto para el robo de datos como para el control remoto.

En segundo lugar, y menos grave, el entorno expuso el Servicio de Metadatos de Instancia (IMDS), un punto final normalmente interno que entrega credenciales de nube. Al consultarlo se devolvió un token para una cuenta de servicio administrada por Google.

Esa cuenta tenía pocos privilegios, por lo que el riesgo directo era limitado; El verdadero punto es que un entorno limitado de ejecución de código no debería poder llegar a IMDS en absoluto.

Casi nada llegó a los registros.

La sobrescritura se produjo dentro del entorno de Google, donde los clientes no tienen visibilidad y Cloud Logging no registró el cambio de archivo ni el código inyectado.

Eso hace que sea difícil, aunque no imposible, captar la situación por parte del cliente. Las acciones de configuración aún dejan rastros, en los que se basan las comprobaciones siguientes.

Ciberseguridad

Varonis reveló la falla a través del Programa de recompensa por vulnerabilidades de Google en noviembre de 2025. Google envió una solución inicial en abril de 2026 y la resolvió por completo en junio de 2026, aproximadamente siete meses desde el informe hasta la resolución. No se asignó ningún CVE.

Qué verificar si usaste bloques de código

Si ejecutó agentes de Dialogflow CX con Code Block Playbooks antes de la solución y desea confirmar que no fue el objetivo, comience con el acceso.

El permiso dialogflow.playbooks.update es el punto de entrada completo, así que audite qué roles y cuentas lo tienen.

Entonces:

  • Revise sus registros de auditoría DATA_WRITE para la API de Dialogflow en busca de actualizaciones inesperadas del manual y correlacione con usuarios, direcciones IP u tiempos de acceso inusuales.
  • Ejecute una consulta de Cloud Logging para solicitudes fallidas de usuarios, donde los mensajes de error pueden revelar excepciones generadas por bloques de código maliciosos.
  • En la consola de Dialogflow, abra Playbooks para cada agente y confirme que cada bloque de código sea uno que haya aprobado.

Un tipo diferente de falla de la IA

Muchas fallas de seguridad recientes de la IA han funcionado engañando al modelo.

El propio Reprompt y SearchLeak de Varonis convirtieron un solo clic en robo de datos en Copilot de Microsoft. ForcedLeak de Noma Security ocultó instrucciones en un formulario web de Salesforce para extraer datos de CRM.

Los investigadores de Microsoft demostraron una inyección rápida convirtiéndose en ejecución de código en el marco del kernel semántico. Rogue Agent no tocó el modelo en absoluto. Abusó de una característica normal del desarrollador y de un tiempo de ejecución invisible y compartido, al que se puede acceder con un permiso de edición normal.

En una configuración como esta, un permiso que parece un derecho de edición de contenido es en realidad un derecho de ejecución de código. Cualquiera que pueda agregar un bloque de código puede ejecutar Python arbitrario dentro de un entorno compartido que el cliente no puede inspeccionar.

Trate los permisos de edición del agente como los controles de tiempo de ejecución que son. Incluso cuando el proveedor dice que no es necesario arreglar nada, los clientes todavía no tienen forma de mirar dentro de ese tiempo de ejecución por sí mismos.

Las herramientas DEBULL abusan del flujo de código de dispositivo de Microsoft para apuntar a cuentas M365 – CYBERDEFENSA.MX

Se ha observado una campaña de phishing de código de dispositivo Microsoft 365 que aprovecha señuelos con temas de colaboración para tomar el control de las cuentas de las víctimas entre la última semana de junio de 2026 y principios de julio, según recomendaciones de ZeroBEC.

«La campaña no dependía de una página de contraseña falsa de Microsoft. Utilizó un señuelo malicioso de estilo colaborativo para empujar a los usuarios a la experiencia legítima de inicio de sesión del dispositivo Microsoft, mientras que un agente backend generaba y sondeaba tokens de código de dispositivo del Agente de Autenticación de Microsoft», dijo la compañía de seguridad de correo electrónico en un informe compartido con The Hacker News.

Se evalúa que la actividad comparte superposiciones «fuertes» con una campaña documentada por Microsoft en febrero de 2025 bajo el nombre de Storm-2372, incluido el uso de mensajes o señuelos estilo Teams para engañar a víctimas desprevenidas para que ingresen un código de dispositivo proporcionado por el atacante, junto con sus credenciales, lo que permite efectivamente al actor de amenazas recuperar el token y secuestrar su cuenta.

A pesar de estas similitudes, se evalúa que los actores de amenazas están empleando técnicas de estilo Storm-2372 a través de lo que se ha descrito como una capa de herramientas reutilizable llamada DEBULL.

El phishing de código de dispositivo se refiere a una técnica de robo de identidad en la que los atacantes explotan un mecanismo de autenticación OAuth 2.0 legítimo, específicamente el flujo de concesión de autorización de dispositivo, para evitar la autenticación multifactor (MFA) y obtener acceso persistente a la cuenta sin tener que robar las contraseñas de los usuarios.

A diferencia de los ataques de phishing tradicionales que requieren que los operadores configuren páginas de inicio de sesión falsas de adversario en el medio (AitM), el phishing de código de dispositivo se basa en manipular a un usuario para que complete un mensaje de autenticación real y confiable.

Ciberseguridad

Autenticación de código de dispositivo, por microsoftes un flujo OAuth legítimo diseñado para dispositivos con interfaces limitadas, como televisores inteligentes o impresoras, que no pueden admitir un inicio de sesión interactivo tradicional. En este escenario, al usuario se le presenta un código corto en el dispositivo desde el que intenta iniciar sesión y se le solicita que ingrese ese código en un navegador web en un dispositivo separado para completar la autenticación.

Los actores de amenazas tienen abusado esta separación para insertarse y iniciar el flujo de autenticación. Luego, comparten ese código con el objetivo a través de un señuelo de phishing. Así, cuando el usuario ingresa el código, autoriza la sesión del actor de la amenaza sin su conocimiento, otorgándole acceso a la cuenta.

«El phishing del código del dispositivo no se abre camino», Huntress notas. «Utiliza un flujo de autenticación legítimo para atravesar la puerta principal, sin necesidad de contraseña, sin pasar por MFA y con tokens de sesión entregados directamente al atacante».

Los ataques exitosos de phishing de código de dispositivo pueden facilitar la apropiación total de la cuenta, el robo de información valiosa, el fraude, el compromiso del correo electrónico empresarial (BEC), el movimiento lateral dentro de un entorno comprometido e incluso ataques disruptivos como el ransomware.

«En la mayoría de los ataques de phishing de código de dispositivo actuales, el código se genera dinámicamente cuando un usuario hace clic en el enlace de phishing inicial. Este cambio aparentemente pequeño permite al usuario ver el correo electrónico en cualquier momento para iniciar la cadena de ataque», Proofpoint dicho en un análisis publicado en mayo de 2026. «Estas nuevas implementaciones de las cadenas de ataque de código de dispositivo se pueden comprar a través de ofertas de phishing como servicio (PhaaS), como EvilTokens o Tycoon, o pueden ser creadas y propiedad del actor de amenazas que realiza las campañas».

También se sabe que estas campañas aprovechan el salto de toma de control de cuenta (ATO), una técnica en la que un atacante compromete una cuenta de correo electrónico inicial y luego abusa de ella para enviar enlaces de phishing a un conjunto más amplio de contactos en forma de botón, texto con hipervínculo, incrustado en un documento o código QR. Los enlaces, cuando los visita el destinatario, inician una secuencia de ataque que emplea el proceso de autorización de dispositivos de Microsoft.

ZeroBEC dijo que la campaña que observó implica el uso de pretextos de pago y carpetas compartidas en correos electrónicos de phishing para engañar a las víctimas para que hagan clic en una URL que las lleva a un sitio web de alquiler croata legítimo pero comprometido, que, a su vez, actúa como un orquestador de códigos de dispositivos utilizado para iniciar la cadena de desafío de códigos de dispositivos de Microsoft.

El flujo de trabajo se caracteriza por la presencia de marcadores de desarrollador en idioma turco, aunque las pistas no son suficientes para atribuir definitivamente la procedencia de la campaña. Un análisis más detallado de la infraestructura ha revelado que DEBULL es probablemente una plataforma de phishing como servicio (PhaaS) que utiliza GraphSpy o un flujo de trabajo derivado de GraphSpy para Microsoft 365 y Entra post-explotación.

«Los operadores pueden definir un nombre de página y un slug, editar HTML, CSS y JavaScript directamente y luego elegir cómo se publica el señuelo», dijo ZeroBEC. «Las plantillas integradas incluían una página de autenticación de código de dispositivo de Microsoft 365, una página de devolución de llamada de OAuth y una página de inicio moderna. La plantilla de Microsoft 365 es especialmente importante porque expone el bloque de construcción exacto utilizado por la campaña: una visualización del código de usuario, un comportamiento de copia de código y un vínculo para iniciar sesión en el dispositivo de Microsoft».

«La conclusión más útil es que el arte de identidad al estilo Storm-2372 ahora se está empaquetando en una infraestructura de corredor reutilizable. DEBULL proporciona la capa orientada a la campaña y al operador. GraphSpy o el código derivado de GraphSpy probablemente maneja la capa posterior a la autenticación. El atractivo se puede cambiar sin cambiar la pila de identidades del backend».

La divulgación se produce como lo dijo Cisco Talos. identificado un panel de operador PhaaS con todas las funciones llamado ARToken que comparte infraestructura, contratos API y patrones operativos con la plataforma de phishing de código de dispositivo EvilTokens y está disponible para los afiliados.

Ciberseguridad

«El panel ARToken expone más de 80 puntos finales API para phishing de códigos de dispositivos, persistencia de tokens de actualización primaria (PRT), acceso a correo electrónico, operaciones de compromiso de correo electrónico empresarial (BEC) y exfiltración de SharePoint, todo accesible para los operadores a través de un panel basado en React», dijo Talos.

EvilTokens, como DEBULL, permiten a los atacantes utilizar tokens recolectados como armas para filtrar correos electrónicos, archivos y otros datos confidenciales de cuentas de Microsoft comprometidas, realizar reconocimientos a través de Microsoft Graph API y establecer acceso persistente. Además, incorpora Funciones impulsadas por inteligencia artificial (IA) para automatizar y escalar los flujos de trabajo de BEC, como examinar miles de correos electrónicos recopilados, identificar hilos de correo electrónico relacionados con finanzas y redactar borradores de correos electrónicos de BEC.

ARToken funciona como un conjunto de herramientas completo posterior al compromiso que permite a los operadores aprovechar el token de acceso capturado recuperado luego de una autenticación exitosa del código del dispositivo para mantener el acceso, realizar operaciones de correo electrónico, acceder a OneDrive y SharePoint, y explorar las sesiones de Microsoft 365 de las víctimas fuera del panel utilizando una herramienta dedicada conocida como ARTBrowser.

«Estas características indican que la plataforma es más madura que un simple kit de phishing de código de dispositivo: es un entorno de operaciones BEC completo», dijo el investigador de Talos, Michael Kelley.

El aumento de los ataques de phishing de códigos de dispositivos también ha llevado a otros kits PhaaS como Tycoon 2FA a adoptar la técnica para secuestrar cuentas de Microsoft 365 en sus rebote después de una operación policial, lo que indica un cambio más amplio dentro del panorama de amenazas.

«Los operadores de Tycoon 2FA han reutilizado su kit PhaaS existente como marco de entrega para el phishing de concesión de código de dispositivo OAuth», eSentire anotado en mayo de 2026. «El ataque comienza cuando una víctima hace clic en una URL de seguimiento de clics de Trustifi en un correo electrónico atractivo y culmina cuando la víctima, sin saberlo, otorga tokens OAuth a un dispositivo controlado por el atacante a través del flujo legítimo de inicio de sesión del dispositivo de Microsoft en microsoft.com/devicelogin».

Un problema público de GitHub podría engañar a los flujos de trabajo agentes de GitHub para que filtren datos de repositorios privados

Un asunto público puede engañar Flujos de trabajo agentes de GitHub en filtrar el contenido de los repositorios privados de una organización, según han demostrado investigadores de Noma Security.

El atacante sólo necesita abrir un problema de apariencia normal en un repositorio público, sin credenciales robadas y sin acceso a la organización. Si esa organización le ha dado al agente acceso de lectura a todos sus repositorios, incluidos los privados, el problema puede llevarlo a incluir contenidos privados en un comentario público.

Noma llama a la técnica GitPerdido. El objetivo es Flujos de trabajo agentes de GitHubuna característica ahora en versión preliminar pública que GitHub lanzó en febrero. En lugar de escribir scripts de automatización, escribe instrucciones para un agente de IA en inglés sencillo en un archivo Markdown. El agente lee problemas y solicitudes de extracción, ejecuta herramientas y responde por sí solo.

Puede funcionar con GitHub Copilot, Claude de Anthropic, Google Gemini u OpenAI Codex. Los flujos de trabajo son de solo lectura de forma predeterminada, pero una organización puede entregarle un token con acceso de lectura en todos sus repositorios para darle contexto entre repositorios, incluidos los privados.

Esa concesión es la configuración que GitLost vuelve en su contra.

Cómo funciona el truco

La debilidad es bien conocida: inyección inmediata indirecta. Un agente de IA no puede distinguir de manera confiable entre las instrucciones de su propietario y las instrucciones ocultas dentro del contenido que lee. Entonces, si un atacante escribe esas instrucciones en un problema, el agente puede simplemente seguirlas.

En Noma’s prueba de conceptoel problema malicioso se disfrazó de una solicitud de rutina de un vicepresidente de ventas después de una reunión con un cliente. El flujo de trabajo al que llegó estaba configurado para activarse cuando se asigna un problema, leerlo y responder con un comentario. También tenía acceso de lectura a otros repositorios de la organización.

Ciberseguridad

Una vez que una automatización de rutina asignó el problema, el agente extrajo el archivo README de un repositorio privado y lo pegó en un comentario público sobre el problema.

GitHub construyó barreras de seguridad para detener exactamente esto. en su propio documentaciónla compañía advierte que «los agentes de IA pueden ser manipulados mediante inyección rápida, contenido de repositorio malicioso o herramientas comprometidas», y el producto se envía con sandboxing, tokens de solo lectura de forma predeterminada, limpieza de entradas y un paso de detección de amenazas que escanea la salida propuesta de un agente antes de publicarla.

Noma informó que en su prueba, un cambio de una palabra fue suficiente para pasar desapercibido. Anteponer la instrucción maliciosa con «Además» llevó al modelo a tratarlo como una tarea de seguimiento, no como algo que rechazar, y la barandilla lo dejó pasar.

¿Por qué este es diferente?

Lo que distingue a GitLost es lo que el atacante puede controlar. «Los ejemplos anteriores de inyección rápida tenían que ver en gran medida con la manipulación de lo que decía un agente», Sasi Levi, líder de investigación de seguridad de Seguridad Nomadijo a The Hacker News. «GitLost trata de manipular lo que hace un agente con sus permisos».

El agente aquí, dijo, no es una ventana de chat sino un actor acreditado que se encuentra dentro de la infraestructura adyacente a CI/CD de una organización, con acceso de lectura que abarca repositorios que el atacante no puede ver. No toca ningún servidor, no necesita credenciales robadas y no requiere acceso de escritura a nada privado. El atacante sólo tiene que abrir un tema público.

La configuración se ajusta a lo que el desarrollador Simon Willison llamó el «trifecta letal»y Levi usa el mismo término: un agente que puede acceder a datos privados, recibe contenido externo que no es de confianza y tiene una forma de enviar datos. Combine los tres y tendrá una ruta de fuga.

Este no es el tipo de error que soluciona un parche; Como lo plantea Levi, es una consecuencia estructural de otorgar a los agentes de IA credenciales permanentes mientras les hacen leer texto accesible al atacante.

¿Por qué esto sigue sucediendo?

GitLost es el último de una serie del mismo tipo de ataque, y THN ha informado de varios en los últimos meses. Una falla en Claude Code GitHub Action de Anthropic permitió que un solo problema malicioso empujara al agente a filtrar secretos y tomar acceso de escritura a un repositorio.

RoguePilot de Orca Security utilizó un mensaje oculto en un problema de GitHub para hacer que Copilot filtrara el token privilegiado de un repositorio. La versión del problema del agente GitHub se remonta al menos a mayo de 2025, cuando Invariant Labs presentado que un problema público podría empujar a un agente conectado al servidor MCP de GitHub a leer un repositorio privado y filtrarlo a través de una solicitud de extracción; los investigadores lo llamaron arquitectónico, sin ningún parche del lado del servidor para cerrarlo.

Ciberseguridad

Un estudio entre proveedores llamado Comentar y controlar luego engañó a los agentes de Claude Code, Gemini CLI y GitHub Copilot para que filtraran sus propias claves API a través de textos de problemas y solicitudes de extracción, eludiendo las defensas de tiempo de ejecución agregadas de GitHub en el camino.

Que hacer ahora

Noma reveló GitLost a GitHub y publicó sus hallazgos con el conocimiento de la empresa. La exposición se limita a organizaciones que han habilitado la vista previa y han conectado a un agente para leer información pública que no es de confianza mientras mantienen acceso de lectura a repositorios privados y pueden publicar en público.

Lo que un atacante podría obtener depende de lo que el token del agente pueda ver, desde código fuente propietario hasta claves internas, documentos de diseño o secretos de CI/CD. Como dice Levi, el alcance es lo que más importa: un token de agente con alcance en el repositorio único que clasifica es «mucho menos peligroso que uno con acceso de lectura amplio para toda la organización» por conveniencia.

En la práctica, ese acceso entre repositorios proviene de un token de acceso personal que la organización configura, por lo que el token se aplica al repositorio que el flujo de trabajo clasifica en lugar de a toda la organización. Las escrituras fluyen solo a través de salidas declaradas seguras, por lo tanto, limite lo que un flujo de trabajo público puede publicar, porque el comentario que produce es el canal de exfiltración. Restrinja el contenido de los autores sobre el cual actuará el agente y controle sus resultados tras la revisión humana.

El paso de detección de amenazas de GitHub escanea la salida de un agente antes de publicarlo, pero la omisión de una palabra de Noma es un recordatorio de que un filtro es un respaldo, no un límite.

GitHub, al igual que los otros proveedores, construyó barreras de seguridad exactamente para esta clase de ataque, y un cambio de una palabra las evitó. Los investigadores y los propios proveedores siguen archivando el resultado bajo «limitación arquitectónica», y el punto de Levi es por qué se mantiene la etiqueta: en el lenguaje natural, no hay una línea clara entre los datos y las instrucciones como ocurre en SQL, por lo que la solución se basa en la arquitectura en lugar de filtrar la inyección, en el aislamiento, las credenciales de alcance y la revisión por etapas.

Hasta que exista ese límite, cualquier agente que lea datos privados, reciba información que no sea de confianza y pueda publicar en público está a un paso inteligentemente redactado de una filtración.

Una falla en la IA del escritor podría permitir que las vistas previas de los agentes filtren tokens de sesión entre los inquilinos

Investigadores de ciberseguridad han revelado detalles de una vulnerabilidad de aislamiento de sesión crítica ahora parcheada en Escritoruna plataforma empresarial de inteligencia artificial (IA) generativa, que podría resultar en un compromiso entre inquilinos.

La vulnerabilidad de un clic ha recibido el nombre en clave Escribir por el equipo de investigación de seguridad de arena.

«Un extraño podría pasar de no tener acceso a hacerse cargo de cualquier organización de Writer AI dentro de empresas líderes en la industria, con nada más que un vínculo», dijo la empresa de ciberseguridad. dicho en un informe compartido con The Hacker News.

Dicho de otra manera, se podría abusar de la deficiencia para hacerse cargo de la cuenta de escritor de una víctima y usarla para acceder a chats privados, documentos y otros datos confidenciales relacionados con agentes, configuraciones, modelos privados, conectores y credenciales de modelos de lenguaje grande (LLM).

Peor aún, se podría abusar de él para tomar el control administrativo dependiendo del papel de la víctima. Un aspecto importante del fallo es que el atacante y la víctima no tienen por qué pertenecer a la misma organización.

Ciberseguridad

Un atacante puede crear un agente en su propia cuenta de Writer y compartir un enlace de vista previa. Eso es todo lo que se necesita para activar la vulnerabilidad, esencialmente haciendo posible secuestrar la cuenta de una víctima que hace clic en el enlace y inicia sesión con su propia sesión.

«Un atacante puede abusar de la zona de pruebas administrada por la IA de Writer para recopilar sesiones que pertenecen a compañías completamente separadas y actuar dentro de cada una de ellas como un usuario real, sin ningún punto de apoyo previo en ninguna parte», dijo Sand Security.

WriteOut también socava el modelo de responsabilidad compartida, ya que rompe las protecciones de aislamiento de los inquilinos al aprovechar la ventaja de Writer. función de vista previa en vivo que permite a los usuarios obtener una vista previa de la aplicación a través de Writer Framework.

Toda la cadena de ataque se desarrolla de la siguiente manera:

  • Un atacante crea un agente con una vista previa en vivo y comparte su enlace de vista previa pública.
  • Cuando un usuario de Writer que ha iniciado sesión abre ese enlace, su navegador adjunta su cookie de sesión de Writer a la solicitud.
  • El proxy de vista previa envía esa cookie al servidor del atacante. salvadera.
  • El código contenido dentro del entorno limitado controlado por el atacante lee el token de sesión reenviado y se filtra.
  • él.
  • El atacante reproduce el token y obtiene el control de la cuenta de escritor de la víctima.

Debido a que un atacante puede indicarle a su agente malicioso prediseñado que ejecute código dentro de la zona de pruebas administrada y controlada, esto hace posible leer la memoria del proceso de la zona de pruebas, recuperar el token de sesión exfiltrado de la víctima y transmitirlo a un servidor que mantienen.

Ciberseguridad

Luego de una divulgación responsable, Writer resolvió el problema impidiendo que la cookie de sesión del usuario se reenvíe por completo a las vistas previas de la zona de pruebas y moviéndolas a un origen aislado.

«El escritor no fue descuidado, había barreras de seguridad. El filtrado del lado de entrada intentó impedir que los usuarios leyeran variables de entorno o enviaran código obviamente malicioso», dijo Sand Security. «El problema es lo que observaron esas comprobaciones: las instrucciones, no el comportamiento en tiempo de ejecución».

«Eludir la barrera de seguridad fue bastante sencillo: en lugar de pegar la carga útil en línea, simplemente le dijimos al agente que buscara y ejecutara un script remoto. La barrera de seguridad vio una solicitud benigna de ‘descargar y ejecutar’, y la lógica de explotación real nunca apareció en el mensaje».

Un documento judicial revela que la identificación del dispositivo Windows ayudó al FBI a rastrear al presunto hacker Scattered Spider

Los fiscales estadounidenses vincularon a un presunto hacker de Scattered Spider con un robo en una joyería de lujo utilizando una identificación persistente de un dispositivo Windows, según un documento recientemente revelado. denuncia federal.

Los registros de Microsoft vincularon esa identificación primero con la cuenta que los atacantes utilizaron para mantener el acceso durante la intrusión de mayo de 2025, luego con las cuentas en línea que, según los fiscales, pertenecen a Peter Stokes, de 19 años.

Stokes está acusado de conspiración, intrusión informática y fraude. Con doble ciudadanía estadounidense y estonia, conocido en línea como «Bouquet», fue extraditado de Finlandia e hizo su primera comparecencia ante el tribunal en Chicago el 30 de junio, como informó THN. Se presume inocente en espera de juicio.

Cómo funcionó el robo

Entre el 12 y el 15 de mayo de 2025, los atacantes llamaron al servicio de asistencia de TI del minorista desde números de Google Voice, se hicieron pasar por empleados bloqueados y consiguieron que el personal restableciera las contraseñas de los empleados y los dispositivos móviles vinculados a su autenticación multifactor.

En pocas horas controlaban tres cuentas, dos de ellas pertenecientes a administradores de TI. Instalaron ngrok y una segunda herramienta de túnel llamada Teleport, trasladaron datos al almacenamiento en la nube de Amazon y extrajeron al menos 77 gigabytes.

Ciberseguridad

Parece que intentaron implementar ransomware, pero el equipo de seguridad del minorista lo bloqueó y los expulsó de la red. Los atacantes aún enviaron un correo electrónico de rescate, con el asunto «IMPORTANTE: ROBAMOS LOS DATOS, CONTACTE INMEDIATAMENTE [sic],» y luego pidió 8 millones de dólares en criptomonedas. La empresa no pagó. La violación aun así le costó alrededor de 2 millones de dólares en interrupción, investigación y limpieza.

La forma de entrar fue la mesa de ayuda, no una falla de software. La solución es un proceso, no un parche: verifique la identidad antes de cualquier reinicio con una devolución de llamada a un número que ya está registrado, el cierre de sesión del administrador o verificaciones de video para cuentas privilegiadas. La MFA resistente al phishing, como las claves FIDO2, debilita los otros métodos del grupo, pero no hace nada si un servicio de asistencia técnica restablece una cuenta mediante una llamada telefónica.

La identificación que llevó a los investigadores hasta Stokes

Los investigadores regresaron a Stokes desde el dispositivo que abrió la cuenta ngrok. Microsoft le dijo al FBI que llevaba el identificador global de dispositivo g:6755467234350028, que Microsoft describe como un identificador persistente vinculado a una única instalación de Windows, uno que sobrevive a las actualizaciones del sistema operativo pero que cambia cuando se reinstala Windows.

Los registros de Microsoft muestran que el dispositivo visitó la página de registro de ngrok a las 19:21 UTC del 12 de mayo de 2025, el mismo minuto en que se creó la cuenta de ngrok, y llegó al sitio web del minorista a través del mismo proxy aproximadamente tres horas después.

El dispositivo también siguió apareciendo en las mismas direcciones IP, al mismo tiempo, que los fiscales atribuyen a Stokes las cuentas de Snapchat, Apple y Facebook: una dirección en su ciudad natal de Tallin, Estonia, en junio de 2024, luego Nueva York en noviembre y Tailandia en febrero de 2025, coincidente con los registros de viajes del Departamento de Estado.

La denuncia muestra a un operador que ocultó el ataque detrás de un proxy VPN, herramientas de túnel y alias, pero no a sí mismo. Los fiscales dicen que en su Snapchat hacía alarde de dinero en efectivo, relojes y cadenas de diamantes que decían «HACK THE PLANET», junto con los mismos viajes que lo ubicaron en esas ciudades. Incluso publicó fotografías de una comisaría de policía de Estonia y se burló de que los federales no tenían idea de lo que habían dejado escapar.

Un arresto y por qué es posible que no frene la amenaza

Los investigadores ahora pueden vincular a un solo operador a la máquina que organizó el ataque. Pero un arresto apenas toca la amenaza más amplia.

En una investigación reciente y separada, El Grupo IB argumenta Scattered Spider no es realmente un grupo en absoluto. Es un colectivo informal de células pequeñas e independientes, la mayoría de no más de cinco personas, unidas por trucos, herramientas y salas de chat compartidos en lugar de un jefe compartido. Group-IB lo compara con el movimiento Anonymous y dice que arrestar a algunas de estas células «no detendrá la amenaza en sí».

Ciberseguridad

Los fiscales describen a Scattered Spider como uno de los grupos detrás de más de 100 intrusiones y más de 100 millones de dólares en rescates. Group-IB dice que la etiqueta se adapta mejor a una escena que a una pandilla, y sostiene que la estructura laxa es la razón por la que la actividad sobrevive a cada arresto.

Parte de una serie más larga de casos

Otros procesamientos recientes de Scattered Spider siguen la misma forma: los individuos son arrestados uno a la vez, con el manual compartido intacto. En abril de 2026, el ciudadano escocés Tyler Buchanan se declaró culpable en Estados Unidos de fraude y robo de identidad vinculado al grupo.

En 2025, Noah Urban, conocido como «Sosa», fue sentenciado a 10 años por un plan de intercambio de SIM vinculado a Scattered Spider. Y en el Reino Unido, dos presuntos miembros admitieron recientemente haber participado en el hackeo de Transport for London, que costó aproximadamente £29 millones.

Cuando la policía finlandesa detuvo a Stokes en el aeropuerto de Helsinki cuando intentaba abordar un vuelo a Japón, confiscaron dos discos duros de 2 terabytes. Todo este caso se construyó a partir de ese tipo de material: registros de dispositivos, enlaces de cuentas y rastros de IP. En una red tan difusa, los impulsos podrían importar más que la convicción, si contienen las herramientas, la infraestructura o los contactos que llegan al siguiente miembro.

¿Qué cambia cuando su cadena de suministro de software incluye IA escribiendo su código? – CYBERDEFENSA.MX

La seguridad de la cadena de suministro de software ya era bastante difícil. Luego, la IA se unió al proceso de construcción.

Durante cinco años, la «seguridad de la cadena de suministro de software» significó una pregunta: ¿qué hay en su código? ¿Qué paquetes de código abierto, qué versiones, qué dependencias transitivas de tres capas de profundidad que nadie eligió a propósito?

Utilidades SolarWinds, Log4Shell y XZ Todos enseñaron la misma lección: el riesgo reside menos en el código que escribe un equipo y más en todo lo que lo produce. Shai-Hulud, la campaña de paquetes maliciosos autopropagados que se difundió a través de las cadenas de herramientas de los desarrolladores este año, enseñó al siguiente: saber qué hay en su código todavía es necesario, pero ya no es suficiente.

En los aproximadamente 20 meses transcurridos desde el lanzamiento del Protocolo de contexto modelo, las herramientas, los modelos y la infraestructura de inteligencia artificial que los rodea se han convertido en partes que soportan la carga de cómo se construye, implementa y ejecuta el software. El código lo escriben los agentes. Los paquetes son recogidos por herramientas autónomas que deciden si son necesarios. Las indicaciones se han convertido en una entrada real para la compilación, lo que significa que son una forma real de comprometerla. Nada de esto estaba dentro del alcance cuando se diseñaron la mayoría de los programas de seguridad.

Dónde se movió realmente el riesgo

Es tentador tratar el código generado por IA como simplemente más código, ejecutarlo a través de los mismos escáneres y considerarlo cubierto. Eso malinterpreta hacia dónde se movió el riesgo.

La cuestión de la procedencia que siempre ha definido la seguridad de la cadena de suministro (de dónde viene y si puedo confiar en ella) ahora se aplica al modelo, el agente y las herramientas, no sólo al artefacto. Un asistente de codificación de IA sugiere una dependencia y un desarrollador la acepta sin que el paquete cruce nunca el modelo de amenaza de un humano. Un agente autónomo busca una herramienta a través de MCP para completar una tarea, y esa herramienta busca otra. Un mensaje, elaborado por un atacante y colocado en algún lugar donde el modelo pueda leerlo, dirige lo que se escribe o lo que se introduce.

Validar el código generado por IA antes de confirmarlo es algo que está en juego. El problema más difícil es gobernar a los agentes que escriben y las herramientas que utilizan.

Cómo se ve un programa cuando la IA está dentro de su alcance

A los equipos con los que trabajamos no les faltan hallazgos. Se están ahogando en ellos. Agregar «escanear también la salida de IA» a una cola ya sobrecargada hace que la pila de alertas sea más alta, no que el programa sea más fuerte. Dos cosas cambian cuando la IA está realmente dentro de su alcance.

En primer lugar, el linaje debe extenderse a todo lo que entra en el proceso, incluidos los modelos y agentes. Un enfoque es extender el linaje al propio proceso: rastrear la actividad, la procedencia y los cambios de configuración desde el primer compromiso hasta el tiempo de ejecución, y aplicar el mismo rigor a los modelos y agentes que a cualquier otra dependencia.

En segundo lugar, la priorización debe basarse en la explotabilidad real, no en el volumen. Correlacionar los hallazgos con el contexto del tiempo de ejecución con lo que realmente se puede alcanzar es la diferencia entre una lista de vulnerabilidades y una cadena viable de explotación. Esa diferencia importa más, no menos, una vez que un agente puede generar mil líneas de código plausible antes del almuerzo.

Esta es la brecha que Gartner formalizó en junio cuando publicó el Cuadrante Mágico inaugural para la seguridad de la cadena de suministro de software: el reconocimiento del mercado de que un problema que los equipos han estado defendiendo sin una línea presupuestaria es ahora algo que vale la pena evaluar sistemáticamente.

El 22 de julio, los investigadores de OX organizarán un seminario web: Cómo la IA está remodelando la seguridad de la cadena de suministro tal como la conocemos – recorrer nuevas investigaciones junto con los líderes de seguridad que realizan este trabajo desde adentro. Cubriremos cómo la integración de la IA cambió la superficie de ataque, los hallazgos de la primera mirada sistemática a los servidores MCP en la naturaleza y cómo se ve realmente un programa de seguridad de la cadena de suministro cuando la IA está dentro del alcance en lugar de incorporarse después.

Regístrate aquí. Traiga preguntas difíciles.

¿Encontró interesante este artículo? Este artículo es una contribución de uno de nuestros valiosos socios. Síguenos en noticias de google, Gorjeo y LinkedIn para leer más contenido exclusivo que publicamos.

Presuntos piratas informáticos alineados con China explotan las fallas de Roundcube contra las universidades – CYBERDEFENSA.MX

Se ha observado que un grupo de actividad de amenazas presuntamente alineado con China explota el software de correo web Roundcube perteneciente a los departamentos de física e ingeniería de universidades de EE. UU. y Canadá como parte de una nueva campaña.

La actividad implica la explotación de fallas de seguridad críticas ahora parcheadas en la solución de correo electrónico de código abierto, como CVE-2024-42009 (puntaje CVSS: 9.3), para desviar credenciales, seguido de la implementación de un shell web para acceso persistente o una conocida herramienta posterior a la explotación llamada VShell.

Proofpoint está rastreando el grupo de amenazas emergentes bajo el nombre UNK_MassTraction. Se detectó por primera vez en mayo de 2026, centrándose específicamente en administradores y profesores de departamentos con vínculos de seguridad nacional o entidades que estudian astrofísica y física de partículas.

«Los correos electrónicos dirigidos a departamentos universitarios utilizaron remitentes comprometidos, así como dominios abusados ​​y vulnerables a la suplantación de identidad debido a la política laxa de DMARC para enviar los correos electrónicos», escribió la compañía de seguridad empresarial en un informe técnico compartido con The Hacker News, añadiendo que el uso de señuelos genéricos indica una «franja de objetivos más amplia» más allá de su visibilidad.

Si bien la naturaleza del exploit de secuencias de comandos entre sitios (XSS) es tal que solo requiere que el destinatario abra el correo electrónico en el cliente Roundcube para obtener acceso al servidor de correo, se evaluó que los departamentos objetivo fueron seleccionados porque todos ejecutaban versiones de Roundcube susceptibles a fallas de seguridad de N días.

Esto indica que el actor de amenazas probablemente llevó a cabo un reconocimiento preparatorio de estos objetivos para recopilar información sobre sus entornos antes de enviar correos electrónicos de phishing que desencadenan un exploit para CVE-2024-42009 y ejecutan código JavaScript arbitrario en el contexto del navegador web de la víctima.

Ciberseguridad

«Es probable que el actor esté abusando de los servidores Roundcube como punto de pivote para ingresar a las redes objetivo, y los operadores han diseñado deliberadamente su cadena de infección para evitar la detección», dijeron los investigadores de Proofpoint Greg Lesnewich y Mark Kelly.

La carga útil entregada tras la explotación de la falla XSS, cuyo nombre en código es IceCube, está diseñada para desviar información de credenciales almacenada en el navegador junto con autenticación de dos factores (2FA) y cookies. También lleva a cabo su propio reconocimiento para recopilar información sobre el idioma del navegador, el tamaño de la pantalla y los valores de los campos del formulario. tamaño de pantalla y valores de campo de formulario.

La información recopilada se envía a un sistema externo mediante una solicitud HTTP POST. En el siguiente paso, IceCube aprovecha el token CSRF de la sesión para convertir en arma una segunda falla de ejecución remota de código posterior a la autenticación en Roundcube: CVE-2025-49113 (puntuación CVSS: 9,9): con el objetivo de establecerse en el servidor de correo y colocar VShell o un shell web denominado SquareShell en la memoria.

El shell web, implementado mediante un comando de shell de gadget PHP, es accesible de forma remota en el punto final «plugins/newmail_notifier/mail_preview.php» y permite la ejecución de código arbitrario. Sin embargo, si la instalación del shell web falla por algún motivo, la cadena de ataque recurre a un mecanismo alternativo en el que se ejecuta un script de shell a través de la vulnerabilidad Roundcube para finalmente entregar VShell.

Se dice que el método secundario se introdujo en junio de 2026, cuando anteriormente la cadena de ataque simplemente saldría al no implementar SquareShell. El script de shell actúa como conducto para un cargador ELF denominado SNOWLIGHT y se ha utilizado en otras intrusiones orquestadas por adversarios chinos. El uso de SNOWLIGHT y VShell se ha vinculado a un clúster vinculado a China rastreado como UNC5174 en el pasado.

Esto sugiere que el script de shell posiblemente sea compartido por múltiples clústeres de China-nexus a título privado, similar a ShadowPad y otras herramientas. La principal responsabilidad del script es buscar una versión de SNOWLIGHT que sea compatible con la arquitectura del sistema del host y luego ejecutarla.

«IceCube también establece lo que llama ‘desencadenantes diferidos’ para garantizar la continuidad de la cadena de infección», afirmó Proofpoint. «Los activadores diferidos monitorean si el usuario cierra la página o cambia de pestaña, verifica si el mouse sale de la ventana del navegador y secuestra el botón de cerrar sesión».

Ciberseguridad

«Si se toma alguna de esas acciones, IceCube engancha esos eventos y vuelve a intentar la explotación de CVE-2025-49113, y señala al C&C [command-and-control] que el usuario abandonó la sesión de Roundcube.»

Al completar estas acciones o agotar el tiempo de espera, el malware JavaScript destruye las sesiones iniciadas por el usuario y el malware en el servidor, lo que hace que el usuario cierre sesión y borre la evidencia forense asociada con el compromiso del servidor Roundcube.

Escrito en Go, VShell es una herramienta de administración remota que proporciona capacidades posteriores al compromiso similares a Cobalt Strike. Ha sido utilizado por varios adversarios alineados con China en los últimos años.

Este hecho marca la primera vez que un grupo de piratas informáticos chino se vincula a la explotación de las fallas de Roundcube, de las que tradicionalmente han abusado los actores de amenazas patrocinados por el estado de Rusia.

«Si bien el objetivo de esta campaña cautiva la imaginación, es poco probable que UNK_MassTraction resuelva profundas cuestiones de física teórica o la paradoja de Fermi en un futuro próximo», concluyeron los investigadores de Proofpoint.

«UNK_MassTraction mostró un conjunto de herramientas maduro y un uso único de las vulnerabilidades de n días. La campaña es un recordatorio de que la entrega de correo electrónico puede facilitar el compromiso del servidor de correo, y que los operadores chinos continuarán tratándolos como cualquier otro dispositivo de borde, por lo que los defensores deben priorizar la defensa de los servidores de correo de sus redes tan a fondo como lo hacen con sus concentradores VPN y otros nodos de acceso remoto en sus redes».