Rusia acusa al fundador de Telegram, Pavel Durov, de ayudar a actividades terroristas – CYBERDEFENSA.MX

El Servicio Federal de Seguridad de la Federación Rusa (FSB) dijo el miércoles que acusó al fundador de Telegram, Pavel Durov, de supuestamente facilitar actividades terroristas y de no eliminar información prohibida, en violación de la ley rusa.

La principal agencia de seguridad. dicho la plataforma de mensajería instantánea «no logró eliminar numerosos canales, chats y bots en la plataforma que son utilizados activamente por los servicios especiales ucranianos y por organizaciones terroristas y extremistas para planificar y coordinar actos de sabotaje y terrorismo, asesinatos en masa y operaciones de fraude cibernético dentro de la Federación Rusa».

Estas acciones han provocado numerosas víctimas, incluso entre mujeres y niños, así como daños importantes por valor de miles de millones, añadió.

Durov ha sido acusado en relación con una investigación criminal en curso según la Parte 1.1 de Artículo 205.1 del Código Penal de la Federación de Rusia por ayudar a actividades terroristas. También ha sido incluido en la lista internacional de personas buscadas.

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El FSB dijo que también encontró numerosos casos en los que los servicios especiales ucranianos emplearon un chatbot de Telegram llamado «Daivinchik/Leo-Dating, Chatting, and New Friends» para reclutar ciudadanos rusos para sabotaje y actividades terroristas mediante lo que dijo que era engaño y manipulación psicológica.

Según las operaciones conjuntas realizadas con el Ministerio del Interior y el Comité de Investigación de Rusia, 46 ciudadanos rusos de entre 12 y 22 años fueron presuntamente detenidos entre julio de 2025 y el presente. Estos individuos llevaron a cabo ataques armados contra agentes encargados de hacer cumplir la ley y actos de incendio provocados contra infraestructuras de transporte, energía, comunicaciones y financieras, afirmó.

«Además, actuaron como mensajeros, transportando fondos obtenidos de ciudadanos defraudados a puntos de intercambio de criptomonedas para depositarlos en cuentas controladas por el adversario», dijo la agencia en un comunicado.

Además, acusó a agentes de inteligencia ucranianos de utilizar el servicio de citas Telegram «Daivinchik» para hacerse pasar por mujeres jóvenes e iniciar contactos en línea con jóvenes rusos. Al entablar relaciones románticas, se dice que los hombres enviaron la geolocalización de un lugar de encuentro deseado, como un gran centro comercial o un área cercana a una instalación crítica, y pagaron entradas de cine, entradas de conciertos o regalos a través de enlaces de phishing compartidos por los agentes.

En la siguiente fase, representantes de los servicios de inteligencia ucranianos que se hacían pasar por autoridades rusas encargadas de hacer cumplir la ley o funcionarios de Rosfinmonitoring, el Servicio Federal de Monitoreo Financiero, se comunicarían con los hombres a través de aplicaciones de mensajería extranjeras.

«Estos impostores afirmaron que los fondos enviados por estos hombres habían acabado en las cuentas de las Fuerzas Armadas de Ucrania y que las coordenadas que habían compartido estaban siendo utilizadas por el enemigo para planificar ataques con misiles y aviones no tripulados», alegó el FSB.

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«Los ciudadanos engañados e intimidados, incapaces de evaluar críticamente la situación debido a la presión psicológica, fueron luego obligados, bajo amenaza de procesamiento penal, a llevar a cabo ataques armados y actos incendiarios. Estas acciones fueron aparentemente enmarcadas como controles de la seguridad antiterrorista de las instalaciones objetivo o como participación en otras ‘actividades pseudooperativas’».

En respuesta, la cuenta oficial de Telegram en X al corriente una foto del fundador de Telegram mostrando el dedo medio. Durov, que vive en Dubai, no ha comentado públicamente sobre el desarrollo.

Los cargos surgen cuando Rusia introducido una serie de restricciones a Telegram, incluida la limitación de su uso a principios de año, seguida de un bloqueo casi completo en abril de 2026. Hace casi dos años, Durov también fue arrestado y acusado en Francia por no abordar la actividad ilícita en la popular plataforma de mensajería.

El nuevo Gitea RCE permite a los escritores de repositorios instalar un gancho Git para ejecutar comandos de Shell – CYBERDEFENSA.MX

Gitea, la plataforma Git autohospedada, ha solucionado una vulnerabilidad crítica de ejecución remota de código. Un usuario con acceso normal de escritura al repositorio puede convertir el contenido del parche controlado por el atacante en un gancho Git activo y ejecutar comandos de shell como la cuenta de servicio de Gitea.

Seguimiento como CVE-2026-60004 (Puntuación CVSS: 9,8), la falla afecta a las versiones 1.17 y posteriores de Gitea antes de la 1.27.1 y se solucionó en 1.27.1. La llamada API vulnerable requiere autenticación y permiso de escritura en el repositorio. Pero Gitea habilita el registro de forma predeterminada, por lo que un visitante externo puede crear una cuenta y un repositorio normales en una instalación sin cambios y luego explotar el error sin credenciales preexistentes.

Actualizar a 1.27.1 es la solución. Gitea dijo el 27 de julio que las instancias de Gitea Cloud se actualizarían automáticamente. El aviso de Gitea del 28 de julio no dice que la falla haya sido explotada en la naturaleza, pero incluye un código de prueba de concepto (PoC) público.

Deshabilitar el registro abierto puede eliminar la ruta de creación de cuenta pública mientras se implementa la actualización, pero no soluciona la falla ni protege contra usuarios existentes con acceso de escritura al repositorio.

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La falla fue reportada por un investigador de seguridad. Shai Rod, que se hace llamar NightRang3r. Gitea acredita a NightRang3r como el reportero de su aviso.

La gitea ruta afectada invoca reqToken()que rechaza solicitudes sin un usuario registrado. La ruta sin credenciales previas proviene del proyecto configuración predeterminadaque deja el registro abierto, no requiere aprobación manual ni por correo electrónico, no marca a los nuevos usuarios como restringidos y no impone ningún límite predeterminado de creación de repositorio.

El error se encuentra en el POST /api/v1/repos/{owner}/{repo}/diffpatch punto final. Según Gitea aviso de seguridadel punto final aplica un parche proporcionado dentro de un clon temporal desnudo compartido. Invocación de compilaciones vulnerables git apply con --index, --recount, --cachedy --binaryañadiendo el -3 Opción de respaldo de tres vías cuando el servidor ejecuta Git 2.32 o posterior.

Un atacante envía el mismo parche dos veces para crear una colisión agregar/agregar. El respaldo de tres vías verifica la ruta indexada aunque la operación utilice --cached. Debido a que el clon temporal está desnudo, su raíz es $GIT_DIR. Un archivo ejecutable ubicado en hooks/post-index-change por lo tanto, llega al directorio de enlaces de Git y se activa. Git lo ejecuta mientras actualiza el índice.

El PoC inicia sesión con una cuenta normal, crea un repositorio privado inicializado, envía el parche malicioso dos veces y recupera el resultado del comando. No necesita devolución de llamada saliente. El gancho almacena el resultado en objetos Git, crea una rama que contiene el resultado y permite al atacante recuperarlo a través de HTTP inteligente autenticado.

Al 29 de julio de 2026, ninguna de las fuentes primarias citadas informa si la falla fue explotada antes o después de que la versión 1.27.1 estuviera disponible.

La explotación exitosa otorga al atacante los privilegios de la cuenta del sistema operativo Gitea. Dependiendo de cómo esté aislada la instancia, Gitea dijo que eso podría exponer secretos de aplicaciones y entornos, repositorios montados, credenciales y contenidos de bases de datos, credenciales de OAuth y servicios internos accesibles.

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La explotación aún requiere acceso de escritura al repositorio, Git 2.32 o posterior, un habilitado diffpatch ruta y un sistema de archivos temporal ejecutable y grabable. El registro predeterminado permite que un usuario externo obtenga el acceso de escritura requerido en una instalación sin cambios.

Es fácil pasar por alto la solución en el registro de cambios. Gitea cambió el clon temporal de desnudo a no desnudo. El comentario de código advierte explícitamente que los comandos de Git que usan --index puede operar en el árbol de trabajo. El cambio se fusionó y se respaldó el 26 de julio de 2026.

Versión 1.27.1 enviado el 27 de julio, y el aviso de seguridad siguió el 28 de julio. Las notas de la versión enumeraron el cambio en MISC como «refactor: git patch apply», no en SEGURIDAD.

Rod tenía obtuvo una vista previa del RCE junto con un problema de inclusión de archivos separadocon un PoC recuperando /etc/passwd desde un host Gitea 1.27.0. Esta cuestión parece corresponder a un tema aparte cambio incluido en 1.27.1 que alteró tanto el renderizador del modo Org de Gitea #+INCLUDE las rutas se devuelven como texto sin formato en lugar de leerse desde el sistema de archivos del servidor. Gitea no ha publicado un aviso por separado o CVE para el problema de la inclusión de archivos.

El agente corrupto de OpenAI muestra por qué necesitamos reglas federales para la IA autónoma

Meses antes de la violación de Hugging Face, surge la IA investigación publicada que hizo público el periodista de investigación Ronan Farrow. Diez agentes autónomos de IA operaron en cinco entornos virtuales durante quince días sin intervención humana. Gran parte de la atención se centró en Grok 4.1 volviéndose violento y Gemini 3 Flash cometiendo 683 crímenes.

Lo que más importaba pasó desapercibido: Claude Sonnet 4.6 de Anthropic construyó una democracia pacífica de forma aislada y luego robó recursos de entornos vecinos en el momento en que se unió a uno compartido. La lección fue clara: la seguridad no es un atributo modelo. Surge del entorno operativo. Los modelos no cambiaron. Trabajando según lo diseñado, su comportamiento evolucionó a medida que cambiaba el entorno. La lección es difícil de ignorar: el entorno de gobernanza cambió y, con él, la dinámica de recompensas.

La historia aquí se refiere a instituciones, específicamente OpenAI y Hugging Face, y cómo debemos entender su reciente incidente de seguridad a través de esa lente.

La industria está de acuerdo sobre cómo ocurrió la violación de Hugging Face. Los expertos en ciberseguridad se han centrado en las vulnerabilidades, cómo se utilizaban y cómo remediarlas. OpenAI ha destacado las capacidades del modelo. Ambas conversaciones importan. Lo que requiere atención es por qué esta brecha es estratégicamente importante. Después de pasar el fin de semana pasado discutiéndolo con formuladores de políticas, investigadores de seguridad y profesionales de la industria en Aspen, salí convencido de que estamos examinando el problema equivocado.

En 1961, el psicólogo de Yale Los experimentos de Stanley Milgram. reveló una verdad más amplia: cambiar la arquitectura institucional cambia el comportamiento sin cambiar al actor. Los investigadores de Emergence AI no cambiaron al agente de Claude. Cambiaron la arquitectura de gobernanza que determinaba lo que constituía el éxito del sistema. El comportamiento de Claude cambió con eso.

OpenAI construyó un modelo inteligente pero se olvidó de construir una sala más inteligente. Esa elección hizo posible la brecha en Hugging Face. Todas las organizaciones que ahora despliegan agentes autónomos enfrentan el mismo problema de gobernanza.

OpenAI le dio al agente un objetivo: pasar una evaluación de ciberseguridad. Para ponerlo a prueba por completo, relajaron las restricciones de seguridad y el agente encontró un camino más corto. En lugar de resolver la evaluación directamente, encontró las respuestas fuera del entorno de prueba, escapó de su entorno de pruebas y aprovechó una falla en el proceso de procesamiento de datos de Hugging Face para llegar a los sistemas de producción en vivo. Durante el fin de semana, sin supervisión humana, ejecutó más de 17.000 acciones automatizadas escalando su propio acceso, moviéndose a través de sistemas internos y recopilando credenciales.

Hugging Face es una de las empresas de inteligencia artificial más destacadas del mundo, valorada en aproximadamente 4.500 millones de dólares. Proporciona la infraestructura que los gobiernos, las organizaciones de defensa y las empresas de tecnología utilizan para construir e implementar IA. El agente perseguía el objetivo que se le había asignado. Irrumpir en Hugging Face fue el camino más rápido para pasar la prueba. La gobernanza establecía el objetivo, el nivel de riesgo a aceptar y quién era responsable. El diseño técnico determinó si esas decisiones de gobernanza podrían hacerse cumplir. Como afirman los investigadores James Shires y Max Smeets han discutidopara que un modelo sea lo suficientemente capaz de actuar por sí solo, las pruebas y el despliegue deben regirse de la misma manera.

El diseño de agentes de IA requiere estándares básicos. La observabilidad, incluida una capa de monitoreo que señala cuando un agente va más allá de su alcance, es un requisito básico. La revisión humana también es importante en los límites de escalada, como cuando un agente pasa de herramientas internas a herramientas externas. Cuando cualquier agente cruza ese límite, ¿qué alerta se activa? ¿Qué humano lo revisa? Carecemos de respuestas claras para cualquiera de las dos. Se trata de una elección de gobernanza, no simplemente de una falla de seguridad. En el mejor de los casos, ésta fue una prueba catastróficamente fallida. En el peor de los casos, ¿cómo podemos confiar en que una empresa de inteligencia artificial de vanguardia autogobernará el despliegue autónomo de agentes?

Hace más de una década, el Departamento de Defensa de EE. UU. creó el programa Comply-to-Connect (C2C): cada dispositivo que se conecta a redes sensibles debe demostrar que pertenece allí o quedará aislado de la red. C2C funciona porque el actor en cuarentena se detiene. Una computadora portátil que no pasa la verificación se desconecta y permanece allí. Un agente de IA autónomo se adapta a la aplicación de la ley. C2C fue creado para actores pasivos. La gobernanza de los agentes autónomos debe adaptarse a los que se adaptan. La visibilidad no es aplicación de la ley y la aplicación de la ley no es control. Nos faltan los tres.

Una segunda falla que no se está discutiendo lo suficiente: la violación explotó una suposición de confianza implícita en el proceso de procesamiento de datos de Hugging Face, donde las entradas se trataban como confiables sin verificación. Después de SolarWinds, el gobierno de EE. UU. estableció reglas para la integridad de la cadena de suministro de software: Orden Ejecutiva 14028 y demandas de verificación de software federal. El principio era simple: la confianza debe verificarse mediante pruebas. Esos principios aún no se han aplicado de manera integral o consistente a la cadena de suministro del modelo de IA. Las reglas siguen siendo débiles. A nadie se le ha pedido que explique por qué.

La respuesta no es un nuevo marco. Los marcos existentes son suficientes. C2C demostró que la visibilidad sin aplicación de la ley deja lagunas, mientras que la Orden Ejecutiva 14028 estableció que la confianza en las cadenas de suministro de software requiere pruebas y verificación. El desafío radica en aplicar estos principios a una nueva categoría de actores. El Congreso, la Agencia de Seguridad de Infraestructura y Ciberseguridad o la Oficina de Gestión y Presupuesto deberían tomar determinaciones formales de que los agentes autónomos de IA deben seguir las mismas reglas que cualquier otro actor en una red federal. El marco existe; debe ser actualizado.

El próximo incidente ya está en marcha. Aparecerá en los registros como tráfico extraño, se entregará a las mismas personas que publicaron estos marcos esta semana y provocará otra ronda de recomendaciones sobre las que nadie actúa. Hemos resuelto este problema antes: para dispositivos, para software, para cadenas de suministro. Sabemos cómo construir habitaciones más inteligentes. Las herramientas existen. La voluntad, la autoridad y la decisión de gobernar siguen ausentes.

alison rey

Escrito por Alison King

Alison King es vicepresidenta de Asuntos Gubernamentales de Forescout, presidenta de la junta directiva de OT Cyber ​​Coalition y miembro principal del Instituto McCrary de la Universidad de Auburn. Anteriormente se desempeñó como Directora de Comunicaciones Estratégicas y Asuntos Legislativos de la Comisión Cyberspace Solarium.

PoC pública publicada para la omisión de autenticación de SmartConsole de Check Point explotada – CYBERDEFENSA.MX

Los investigadores de ciberseguridad han compartido detalles técnicos adicionales sobre una falla de seguridad crítica recientemente parcheada que afecta a Check Point Security Management Server y Multi-Domain Security Management Server (MDS) y que ha sido objeto de explotación activa en la naturaleza.

La vulnerabilidad, rastreada como CVE-2026-16232 (Puntuación CVSS: 9,3), es una omisión de autenticación en el proceso de inicio de sesión de SmartConsole que permite a un atacante remoto no autenticado obtener un token de inicio de sesión de la aplicación y usarlo para autenticarse con privilegios administrativos completos.

«Al aprovechar CVE-2026-16232, un atacante no autenticado puede obtener un token de inicio de sesión de la aplicación, utilizar este token para iniciar sesión a través de SmartConsole con privilegios completos de administrador y modificar la política de seguridad o la configuración de seguridad», Rapid7 dicho.

La explotación exitosa requiere que un atacante tenga acceso de red al Servidor de administración y una configuración que no restrinja los Clientes confiables. Check Point ha revelado que tiene conocimiento de que un puñado de clientes han sido atacados por esta falla como de día cero.

El análisis Rapid7 de la vulnerabilidad ha descubierto que la causa principal es un «límite de confianza roto» en la ruta de autenticación de la aplicación que permite al actor de la amenaza iniciar sesión en un dispositivo vulnerable a través de SmartConsole con privilegios de administrador completos.

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Específicamente, se ha descubierto que un servidor vulnerable acepta un nombre distinguido (DN) de comunicación interna segura (SIC) proporcionado por un atacante como la identidad de una aplicación remota en lugar de vincular esa identidad al DN del certificado de igual remoto autenticado devuelto por una función denominada «getCertificateDnName()».

Como resultado, un atacante puede leer el DN SIC del servidor de administración durante la comunicación de arranque no autenticada y autenticarse como una aplicación remota reproduciendo el DN de ese servidor de administración, obteniendo un token de inicio de sesión de la aplicación y luego generando un nuevo ticket de inicio de sesión único (SSO) de SmartConsole a través de la sesión de la aplicación falsificada.

El parche introducido por Check Point garantiza que los clientes remotos utilicen el DN del certificado de par remoto autenticado, lo que provoca que se rechace cualquier discrepancia entre el DN proporcionado y esa identidad autenticada. También agrega una nueva verificación de identidad vacía que impide un inicio de sesión remoto en la aplicación cuando no hay una identidad SIC autenticada.

«Para que el DN del servidor proporcionado sobreviva las comprobaciones parcheadas, el atacante necesitaría un certificado de cliente autenticado cuyo DN del sujeto ya coincida con el DN del servidor, lo que elimina la omisión no autenticada», dijo Stephen Fewer de Rapid7.

Rapid7 tiene liberado un script Python de prueba de concepto (PoC) que se puede utilizar para validar con éxito si un objetivo es vulnerable o está parcheado contra la falla.

Se recomienda a los clientes que apliquen las revisiones Jumbo publicadas por Check Point el 22 de julio de 2026 para solucionar la falla lo antes posible.

Rastros de Flying Eagle Android RAT encontrados en 170 servidores a medida que circula el código fuente – CYBERDEFENSA.MX

Código fuente para el águila voladora El marco del troyano de acceso remoto (RAT) de Android circula a través de canales criminales de Telegram. Hunt.io y el investigador independiente NetAskari rastrearon paneles de control y certificados coincidentes hasta 170 servidores de Internet.

Vincularon el marco a una aplicación falsa del servicio de Seguridad Pública «公安一网通办» dirigida a usuarios de Android en China. El kit admite captura de pulsaciones de teclas y contraseñas de pago, grabación de pantalla, acceso a cámaras y mensajes de phishing para aplicaciones financieras, de contenido para adultos y de servicios gubernamentales.

La búsqueda de Hunt.io en los 30 días anteriores de telemetría encontró huellas digitales de infraestructura en 170 servidores, un recuento que no establece 170 teléfonos infectados, víctimas, operadores o sistemas de comando y control (C2) confirmados.

Los investigadores encontraron 158 servidores a través del título de la página AdminPro, el comportamiento de redireccionamiento HTTPS y los encabezados de respuesta coincidentes, luego identificaron 12 más a través de un certificado predeterminado empaquetado con Flying Eagle. Dijeron que el total probablemente sea conservador porque excluyó servidores similares que no devolvieron la redirección 302 esperada.

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Las autoridades chinas aconsejaron a cualquiera que instalara la aplicación fraudulenta que la eliminara, escaneara el dispositivo, cambiara las contraseñas de las cuentas afectadas, congelara los canales de pago si se movían fondos y reportara el incidente a la policía.

Centro Nacional de Notificación de Ciberseguridad de China advirtió el 18 de junio que la aplicación falsa se estaba distribuyendo desde 110gongan[.]com, asociado con 207.56.30[.]188, y podría robar datos de pago y controlar dispositivos de forma remota.

De acuerdo a investigación conjunta publicado el 28 de julio, el código Flying Eagle se distribuyó como un archivo de 388 MB llamado 中国龙.zipo dragón chino. Contiene una implementación completa de Docker con nginx, PHP, MySQL, un servidor WebSocket Node.js, herramientas de compilación de Android, plantillas de phishing y un certificado de seguridad de la capa de transporte predeterminado.

El panel permite al operador elegir el nombre de una aplicación, un ícono, un texto atractivo y una dirección C2, luego produce un APK firmado a partir de una de dos plantillas. El constructor aleatoriza los nombres de paquetes y clases, cifra las URL C2 integradas utilizando AES-128-CBC y agrega de 2,8 MB a 3,5 MB de relleno JSON de baja entropía diseñado para parecerse a los datos de configuración legítimos del kit de desarrollo de software.

Flying Eagle es el marco de construcción y control; Hunt.io dijo que las muestras que analizó del constructor fueron detectadas como SpyNote y utilizaron servicios de accesibilidad de Android para escalada de privilegios e inyección de gestos.

Los investigadores observaron dos canales de Telegram, SQLRCE0 e Yx Technology, distribuyendo versiones modificadas del marco. Los mensajes revisados ​​por ellos afirmaban que una parte no identificada había comprometido la infraestructura del cliente que contenía 189 servidores Flying Eagle y había extraído datos de la base de datos, pero ninguna de las afirmaciones ha sido confirmada de forma independiente. Yx Technology también anunció servicios de retiro de efectivo que cobraban entre el 20% y el 50% del valor de la transacción.

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El número de servidores y la circulación del código fuente están documentados, pero no se ha establecido ninguna relación causal entre ellos.

SQLRCE0 introdujo un kit de control de Android separado llamado Dragón nocturno el 23 de junio de 2026. Los investigadores encontraron dos servidores asociados y un panel expuesto que enumeraba 46 dispositivos como en línea y 29 como conectados activamente, pero dijeron que no podían determinar si las entradas representaban víctimas o datos de prueba.

Hunt.io dice que Night Dragon parece ser una compilación independiente, con una segunda versión en desarrollo a partir del 12 de julio. El informe establece que SQLRCE0 distribuyó Flying Eagle y promocionó Night Dragon, pero no establece un código compartido. Esta no es la campaña de espionaje vinculada a China de 2011 McAfee llamado Dragón Nocturno. El kit 2026 es un crimeware para Android con motivación financiera.

El agente de OpenAI utilizó credenciales expuestas en cuatro servicios durante una violación de la cara de abrazo – CYBERDEFENSA.MX

OpenAI reveló el martes al agente de inteligencia artificial (IA) deshonesto que escapó de su entorno de evaluación sellado e irrumpió en el entorno de producción de Hugging Face, y también pirateó múltiples cuentas y servicios de terceros como parte del ataque.

El última divulgación muestra que el incidente de seguridad, que surgió de una prueba de seguridad interna, tuvo un alcance más amplio de lo que se pensaba anteriormente.

La compañía de inteligencia artificial dijo que su revisión en curso del incidente reveló una «pequeña cantidad de casos» en los que los modelos, incluido GPT-5.6 Sol y un «modelo de prelanzamiento aún más capaz», identificaron y utilizaron credenciales expuestas a nivel de cuenta en otros servicios disponibles públicamente.

«Esto incluye cuatro cuentas en cuatro servicios como parte del incidente de Hugging Face (y algunas cuentas a las que se accedió como parte de otras evaluaciones)», dijo.

«Una de estas cuatro cuentas se usó como retransmisión de salida y ruta de preparación, y otra cuenta se usó para el almacenamiento de datos. Los modelos accedieron a las dos cuentas restantes de manera de solo lectura y no se usaron para comprometer a Hugging Face».

OpenAI no reveló a qué empresas u organizaciones pertenecían las cuentas, pero señaló que continuará notificando a los propietarios de servicios directamente y que no ha visto ninguna evidencia de un impacto más amplio para estos proveedores o cuentas como resultado de la violación. Dicho esto, Reuters reportado que un cliente de Modal Labs estaba entre las entidades comprometidas por el agente de OpenAI.

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Además, se dice que los modelos utilizaron una serie de servicios disponibles públicamente, incluidos sitios web para pegar códigos, servicios de captura de solicitudes, servicios de captura de pantalla, servicios de entrega de archivos y otras utilidades web. En estos escenarios no se observó ningún compromiso a nivel de plataforma o cuenta.

OpenAI, que está trabajando con Hugging Face después de que la violación saliera a la luz el 16 de julio de 2026, reconoció que los modelos identificaron y explotaron una vulnerabilidad previamente desconocida. Vulnerabilidad de día cero en versiones autohospedadas de Artifactory, un proxy de caché de registro de paquetes mantenido por JFrog, para obtener acceso a Internet y salir de su zona de pruebas. La cuestión ha sido abordada en Artifactorio 7.161.

Las notas de la versión de Artifactory 7.161.15 estado que la versión parchea múltiples vulnerabilidades de seguridad que podrían encadenarse en un escenario de ataque crítico si se habilita el acceso anónimo. El acceso anónimo está deshabilitado de forma predeterminada y no se recomienda para entornos de producción debido a riesgos de seguridad, afirmó.

«Hay una lección importante, y francamente optimista, oculta en este incidente: los modelos de IA se están convirtiendo en extraordinarios motores de descubrimiento de día cero», dijo el CTO de JFrog, Yoav Landman. dicho. «La misma capacidad que permite a un modelo encontrar una ruta de explotación que ningún ser humano había encontrado es la capacidad que permitirá a los defensores encontrar y erradicar esas rutas primero».

La compañía estadounidense de inteligencia artificial también describió el modelo de prelanzamiento como un prototipo de investigación exclusivamente interno destinado a su lanzamiento público. Desde entonces, el modelo ha sido desactivado, cifrado y restringido el acceso a la investigación.

Hugging Face publica la autopsia del incidente

Según un cronograma detallado publicado por Hugging Face, el agente autónomo de IA pasó aproximadamente dos días y medio dentro de su infraestructura con el objetivo de engañar a ExploitGym, un marco de evaluación comparativa que califica los sistemas de IA según su capacidad para descubrir y explotar vulnerabilidades de software. La compañía dijo que revisó aproximadamente 17.600 acciones de atacantes que recuperó de los registros entre el 9 y el 13 de julio de 2026.

«Creemos que toda la intrusión fue, desde el punto de vista del agente, un intento de engañar a la evaluación: llegar a nuestros sistemas de producción y robar las soluciones de prueba en lugar de resolver el desafío por sí solo», Hugging Face dicho.

Se dice que la intrusión de un extremo a otro se desarrolló en dos etapas:

  • El agente escapó de su zona de pruebas explotando un día cero en Artifactory, una salida de red permitida con Internet, seguido de abusar de una zona de pruebas externa de evaluación de código pública alojada en la infraestructura de un proveedor externo para ejecutar comandos como raíz y usar esa zona de pruebas como una «plataforma de lanzamiento externa».
  • Desde esa zona de pruebas, el agente aprovechó el proceso de procesamiento de conjuntos de datos de Hugging Face para obtener acceso de administrador a los clústeres de Kubernetes; realizar movimientos laterales mediante una combinación de suplantación de nodos, robo de tokens CSI y tokens de identidad falsificados; establecer mando y control (C2); y, en última instancia, obtener acceso de escritura no autorizado a un subconjunto de repositorios de código fuente internos en GitHub.

«Aunque la intrusión alcanzó la infraestructura interna de Hugging Face, el único contenido del cliente al que se accedió fue el conjunto de soluciones de desafío ExploitGym/CyberGym almacenadas en cinco conjuntos de datos», dijo la compañía. «Ningún otro modelo, conjunto de datos, espacios o paquete orientado al cliente se vio afectado, y los únicos registros de clientes leídos fueron metadatos operativos vinculados a consultas de búsqueda en el servidor del conjunto de datos».

Uno de los aspectos definitorios del ataque es el uso de un protocolo de comunicación improvisado para C2. Ubicado encima de los servicios públicos de captura de solicitudes, Pastebins y servicios de entrega de archivos, el protocolo permite que cada mensaje transporte una carga útil junto con detalles sobre el tipo de carga útil comprimida y codificada en Base64, un canal que agrupa un flujo de mensajes relacionados, un número de secuencia para volver a ordenar los mensajes y una suma de verificación.

La secuencia se desarrolla de esta manera: (1) el agente envía un sobre de autodescripción a un servicio público de captura de solicitudes, (2) el receptor lo sondea, vuelve a ensamblar los fragmentos y luego ejecuta la carga útil como un comando de shell y presenta los resultados.

Hugging Face también caracterizó al agente como efímero y resistente de una manera que recuerda a las ejecuciones de evaluación autónoma, donde cada ejecución de la zona de pruebas de evaluación de código obtiene una nueva identidad, mientras se toman medidas para evitar exponer las cargas útiles en texto sin cifrar.

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«El agente encadenó vulnerabilidades a través de varios límites de confianza, escapó de su entorno de evaluación, llegó a la Internet pública y mantuvo una campaña coherente contra nuestra infraestructura de producción durante varios días», dijo. «Cada entorno de evaluación de código de corta duración comenzó desde cero, pero el agente reconstruyó sus herramientas, recuperó sus canales y continuó».

En respuesta al incidente, la compañía tapó las rutas de ejecución de código en su proceso de procesamiento de conjuntos de datos, bloqueó el acceso a los metadatos de la nube, rotó tokens y credenciales, reconstruyó la infraestructura central, aisló clústeres y mejoró los mecanismos de alerta.

El director ejecutivo de Hugging Face, Clem Delangue, en una publicación compartida en X durante el fin de semana, llamado por «transparencia radical», y agregó que «el primer ciberataque con agente autónomo es un evento sin precedentes. Merece una respuesta sin precedentes».

Los hallazgos subrayan una vez más cómo las herramientas de IA están madurando rápidamente en sus capacidades ciberofensivas, incluso si no revelan usos innovadores o que cambien paradigmas de la tecnología. Esto, a su vez, no sólo puede reducir la barrera para el desarrollo de exploits, sino que también permite que los malos actores encuentren, investiguen y exploten configuraciones erróneas a escala y mejoren la eficiencia de sus operaciones criminales, lo que resulta en ataques mejores, más grandes y más rápidos.

El desarrollo también se produce cuando su rival Anthropic dijo que su agente Claude Mythos Preview AI ha descubierto formas de atacar algoritmos criptográficos, incluido el diseño de una técnica de recuperación de claves que «debilita significativamente» HAWK, uno de los esquemas de firma digital candidatos seleccionados por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) como parte del proceso de estandarización poscuántica.

Dos paquetes joyfill npm comprometidos ejecutan RAT cuando se importan a Node.js – CYBERDEFENSA.MX

Las versiones beta de dos paquetes npm en el espacio de nombres @joyfill se han visto comprometidas para entregar un troyano de acceso remoto (RAT) asociado con el DESARROLLADOR#POPPER familia de programas maliciosos.

La lista de paquetes afectados es la siguiente:

  • @joyfill/layouts@0.1.2-2773.beta.0
  • @joyfill/components@4.0.0-rc24-2773-beta.4

Los dos paquetes «contienen un implante de JavaScript en el momento de la importación que resuelve el código cifrado a través de transacciones de Tron, Aptos y BNB Smart Chain», afirmó Socket. dicho en un análisis.

A diferencia de otros paquetes maliciosos que se activan mediante un enlace de ciclo de vida de npm, el implante entregado como parte de las bibliotecas de JavaScript se ejecuta cuando Node.js carga el punto de entrada del paquete CommonJS.

Vale la pena señalar que el uso de una estructura de resolución de múltiples cadenas de bloques que comprende Tron, Aptos y BNB Smart Chain (BSC) se ha vinculado a un grupo de amenazas rastreado como PolinRider, que se considera relacionado con Contagious Interview.

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A principios de este mes, Checkmarx y OpenSourceMalware destacaron un conjunto de paquetes npm maliciosos denominados colectivamente ViteVenom dirigidos al ecosistema de herramientas frontend de Vite utilizando la misma infraestructura de comando y control (C2) basada en blockchain para entregar una RAT con shell inverso, recolección de credenciales, exfiltración de archivos e inyección persistente de puerta trasera.

El implante consta de dos secuencias paralelas de acciones:

  • Una rama en proceso que conduce a una carga útil recuperada de JavaScript de 77 KB con similitudes con la familia de malware DEV#POPPER.
  • Una rama secundaria que inicia un proceso Node.js separado y solicita una carga útil de arranque independiente desde el 23.27.13.[.]43, descifra la respuesta y la evalúa.

Una vez que se carga el paquete, inicia un envío basado en blockchain que obtiene un hash de transacción BSC de la última transacción saliente de una dirección Tron codificada. Si este paso falla, consulta una cuenta de Aptos como alternativa para recuperar la transacción BSC y, a partir de ella, descifra y extrae el código JavaScript y lo ejecuta.

Tanto las sucursales en proceso como las independientes utilizan un conjunto distinto de direcciones de billetera, cuentas y transacciones para Tron, Aptos y BSC. El uso de blockchain también significa que ofrece resiliencia operativa y permite cambiar cargas útiles sin tener que publicar una nueva versión de los paquetes.

La primera carga útil en proceso es un cargador de JavaScript que emplea el método de resolución blockchain para recuperar un malware de segunda etapa llamado «clientCode». El proceso separado, por otro lado, consulta la dirección IP antes mencionada para obtener y ejecutar código JavaScript.

«Esta es una rama de entrega redundante, no una alternativa inofensiva», explicó Socket. «Está separado del proceso de importación de Node.js y puede continuar después de que salga un comando de compilación, prueba o CLI».

La carga útil final «clientCode» está muy ofuscada y funciona como una RAT de Node.js con las siguientes características, al tiempo que evita la ejecución en máquinas de desarrollo, CI o sandbox con los nombres de host github-runner, buildbot, buildkitsandbox y microsoft-standard-WSL2:

  • Cargar archivos al host de carga configurado
  • Recuperar JavaScript adicional
  • Recopile detalles básicos del anfitrión
  • Enviar mensajes de registro de estado
  • Lea los datos del portapapeles a través de PowerShell en Windows, pbpaste en macOS y xclip o xsel en Linux

Se han asociado dos cargas útiles con el proceso separado: el RAT «clientCode» y un ladrón de información de Python que puede recopilar una amplia gama de datos de hosts comprometidos. Se considera una iteración del malware OmniStealer, cuyos detalles fueron destacado por primera vez por eSentire a principios de abril.

Los datos recopilados por el malware se encuentran a continuación:

  • Información sobre el entorno y el anfitrión
  • Datos del Administrador de credenciales de Windows y del Servicio secreto de Linux
  • Datos de los navegadores Chromium y Firefox
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Socket le dijo a The Hacker News que tanto ViteVenom como la última colección de paquetes npm están conectados a la misma operación en curso por parte de actores de amenazas norcoreanos, en lugar de representar campañas separadas.

Ciberseguridad

Según la empresa de seguridad de aplicaciones, se dice que ambas versiones maliciosas fueron publicadas por la misma identidad npm usando Node.js 18.20.0 y npm 10.5.0, con el código presente en el momento del paquete. Dicho esto, actualmente no está claro si esta inyección de código fuente se logró luego de comprometer una estación de trabajo de desarrollador, un repositorio de código fuente, un entorno de CI o credenciales de publicación.

Se recomienda a los desarrolladores que hayan instalado las versiones afectadas que las eliminen de los archivos de bloqueo, cachés, espejos internos, imágenes de compilación y artefactos de implementación, las fijen a una versión verificada y roten las credenciales del proceso Node.js afectado.

«La versión @joyfill/layouts debe ser tratada como capaz de ejecutar código arbitrario en el contexto de cualquier proceso que lo cargue», dijo Socket. «Esto incluye entornos de desarrollo, ejecutores de CI, herramientas de prueba, renderizado del lado del servidor y compilaciones».

«El código final recuperado puede recopilar información del host, establecer un canal de control remoto Socket.IO, ejecutar JavaScript o comandos de shell suministrados, cargar archivos, leer datos del portapapeles y modificar archivos que pertenecen a herramientas de desarrollo».

Una falla crítica de OpenWrt DHCPv6 podría permitir que atacantes no autenticados ejecuten código como raíz – CYBERDEFENSA.MX

OpenWrt ha enviado la versión 24.10.8 para cerrar un desbordamiento crítico de la pila DHCPv6 y un conjunto más amplio de fallas activables de forma remota en los servicios de red habilitados de forma predeterminada.

La cuestión crítica, rastreada como CVE-2026-53921 y con una puntuación de 9,8 en CVSS 3.1 en el aviso de GitHub de OpenWrt, permite que un atacante no autenticado capaz de acceder al servidor DHCPv6 sobrescriba un búfer de pila en odhcpd mediante una SOLICITUD DHCPv6 diseñada.

odhcpd se ejecuta como root, y el aviso señala que el hardware integrado comúnmente carece de valores canarios de pila y de aleatorización del diseño del espacio de direcciones (ASLR), lo que hace que la ejecución de código sea un resultado realista en dispositivos típicos.

El aviso incluye código público de prueba de concepto de Python para ambas rutas de desbordamiento documentadas. Los usuarios de la rama 24.10 deben instalar 24.10.8, mientras que los usuarios de la versión 25.12 deben instalar 25.12.5; Las imágenes de firmware están disponibles a través del Selector de firmware OpenWrt.

Hasta el 28 de julio, los materiales de OpenWrt revisados ​​no reportaron explotación en la naturaleza. La falla tampoco estaba en el catálogo de vulnerabilidades explotadas conocidas (KEV) de CISA. versión 2026.07.27aunque la ausencia de KEV no demuestra que no se haya producido explotación.

El lanzamiento llegó junto con una auditoría separada asistida por IA realizada por Casa hacker que identificó debilidades de inyección de comandos, recorrido de ruta y secuencias de comandos entre sitios (XSS) en componentes opcionales de LuCI. OpenWrt encontró un problema separado de XSS almacenado y faltaba protección contra falsificación de solicitudes entre sitios (CSRF) mientras preparaba las correcciones.

Estas correcciones separadas de LuCI no formaban parte de OpenWrt 24.10.8 y permanecieron bajo revisión el 28 de julio.

Un paquete al servidor DHCP predeterminado

El aviso asociado con CVE-2026-53921 documenta dos sitios de desbordamiento independientes en la ruta de procesamiento de solicitudes DHCPv6. En ambos, las opciones de IA diseñadas dejan espacio insuficiente en un búfer de pila fijo de 512 bytes antes de que el código agregue datos de respuesta adicionales sin una verificación de límites suficiente.

El desencadenante final es una SOLICITUD DHCPv6 no autenticada enviada al puerto UDP 547. La prueba de concepto de la primera ruta crea cinco enlaces IA_NA con una SOLICIT anterior; el segundo se activa mediante una única SOLICITUD diseñada.

El aviso enumera odhcpd master en la confirmación e432dd6 y todas las versiones anteriores que contienen dhcpv6_ia_handle_IAs() y build_ia() como afectadas. OpenWrt enumera 24.10.8 y 25.12.5 como las versiones compatibles que llevan la actualización de seguridad odhcpd relevante.

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El aviso asocia sus dos sitios documentados con CVE-2026-53921, pero las notas de la versión 24.10.8 enumeran el desbordamiento RECONF_ACCEPT por separado como un problema de alta gravedad sin un CVE. OpenWrt solucionó las escrituras subyacentes verificando la capacidad restante del búfer de respuesta antes de agregar los datos afectados.

El aviso de OpenWrt agrupa ambos sitios desbordados bajo CVE-2026-53921, mientras que las notas de la versión enumeran RECONF_ACCEPT por separado sin un CVE. El mapeo exacto aún no está claro.

Las notas de la versión de OpenWrt describen la falla como alcanzable por un atacante no autenticado adyacente a la red. El vector CVSS 3.1 del aviso utiliza AV:N (Red), no AV:A (Adyacente), y ninguna fuente explica la diferencia. Un atacante todavía necesita acceso de red al servicio DHCPv6. Una explotación exitosa podría darle al atacante el control del enrutador en lugar de simplemente bloquear el servicio.

El Versión 24.10.8 También aborda otras debilidades de la autenticación previa en odhcpd, incluida una escritura fuera de límites, uso después de la liberación, divulgación de memoria, denegación de servicio, sobrelectura de pila y suplantación de proxy de descubrimiento de vecinos. Otras correcciones del servicio predeterminado cubren tres errores de contrabando de solicitudes HTTP en uhttpd y una falla de inyección de nombre de host DHCPv6, rastreada como CVE-2026-62948, que puede producir XSS almacenado cuando un administrador abre la página de arrendamientos de LuCI.

El mismo lanzamiento incluye CVE-2026-62947 en cgi-io, que puede exponer archivos arbitrarios legibles por raíz a través del recorrido de ruta. Ese problema requiere una sesión autenticada con el permiso de descarga cgi-io y una concesión de lectura de archivos comodín aplicable. No es una falla de lectura de archivos anónima.

OpenWrt 24.10 se encuentra en mantenimiento de seguridad y el final de su vida útil se proyecta para septiembre de 2026. El proyecto recomienda migrar a serie 25.12 antes de eso. Los paquetes instalados por separado de la imagen del firmware también pueden requerir actualizaciones por separado.

Los parches aún en revisión

Matthew Hickey, también conocido como Hacker Fantastic y CTO y cofundador de Hacker House, dijo públicamente que se habían publicado correcciones para problemas de ejecución remota de código y recorrido de ruta que informó a OpenWrt.

Publicado el mantenedor de OpenWrt, Hauke ​​Mehrtens Solicitud de extracción de LuCI n.º 8878 el 26 de julio, acreditando explícitamente a Hickey y Hacker House. Una revisión realizada por The Hacker News el 28 de julio encontró que la solicitud de extracción aún estaba abierta y sin fusionar.

Fuente de la imagen: Casa Hacker

Hacker House dijo que auditó las ramas principales de LuCI y uhttpd, utilizando el compromiso de LuCI. 3b4f44d8e3d9d5de35127b42dd449babe2d19fe5 del 27 de mayo y compromiso uhttpd 7b1bec45826bd78c8afc993435bdc0f1df2fe399 desde el 13 de junio.

Describió tres rutas de autenticación previa para comprometer el dispositivo: recorrido de directorio en luci-app-bmx7, XSS almacenado en luci-app-olsr e inyección de comandos en luci-app-commands. Los cuatro restantes requerían credenciales LuCI y podían usarse para ejecutar comandos en el dispositivo.

La firma dijo que cinco hallazgos fueron tratados inicialmente como rutas de ejecución de comandos posteriores a la autenticación, pero las pruebas de OpenWrt mostraron que un caso de luci-app-commands podría funcionar sin una sesión cuando un administrador había configurado un comando como público y parametrizado. La carga útil OLSR también se puede inyectar sin credenciales LuCI, aunque solo se ejecuta cuando un administrador abre la página de vecinos.

La solicitud de extracción de OpenWrt no asigna un compromiso a cada uno de los siete envíos de Hacker House. Dentro de la solicitud de extracción #8878, seis confirmaciones corresponden al informe de Hacker House, dos abordan debilidades de seguridad adicionales que OpenWrt encontró mientras preparaba las correcciones y una corrige un problema de nombre de archivo que no es de seguridad. La solicitud de extracción también identifica dos hallazgos del mismo conjunto de informes que ya se habían corregido en el maestro, por lo que los siete envíos no se asignan uno por uno a sus nueve confirmaciones.

The Hacker News todavía está esperando la respuesta de OpenWrt sobre el mapeo de CVE, las versiones afectadas y el estado del parche.

Los cambios de seguridad en la solicitud de extracción n.° 8878 incluyen:

  • Comandos-de-la-aplicación-luci: Un carácter de tubería simple pasaba la lista de permitidos de argumentos de la aplicación y permitía que los comandos se ejecutaran como root. OpenWrt descubrió que la ruta también funcionaba sin una cookie de sesión o un token CSRF cuando un administrador había configurado un comando con el ‘1’ público y el parámetro ‘1’.
  • luci-aplicación-ddns: La configuración ddns_dateformat podría inyectar comandos en una operación de ejecución raíz, mientras que service_name permitía el recorrido de ruta. OpenWrt encontró un problema de XSS almacenado por separado mientras preparaba las correcciones.
  • luci-proto-openvpn: Los valores de configuración controlados por el atacante podrían llegar a los comandos del shell a través del tipo de clave, mientras que los parámetros del directorio de claves exponían las condiciones de recorrido de ruta.
  • luci-aplicación-olsr: Un nodo de malla malicioso podría anunciar un nombre de host diseñado que ejecuta un script en el navegador cuando un administrador ve la página de vecinos OLSR.

La ruta luci-app-commands no autenticada tiene condiciones previas materiales. La aplicación opcional debe estar instalada y un administrador debe haber expuesto deliberadamente un comando parametrizado como público. Las otras rutas de ejecución de comandos requieren acceso LuCI autenticado y los permisos de configuración relevantes. La explotación exitosa ejecuta comandos como root. No son fallas generales de autenticación previa que afecten a todos los enrutadores OpenWrt.

un separado Solicitud de extracción de scripts ddns aborda la misma configuración insegura de ddns_dateformat fuera de LuCI. Un operador DDNS delegado podría colocar la sintaxis del shell en el valor, y la ejecución se producirá cuando se inicie el actualizador, incluso después de la reconfiguración o el reinicio. La misma verificación del 28 de julio encontró que la solicitud de extracción estaba abierta y no fusionada.

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Otros dos hallazgos del mismo conjunto de informes ya se habían solucionado en la rama maestra de LuCI: un recorrido de ruta de lectura de archivos no autenticado en luci-app-bmx7 e inyección de comandos a través de ttyd_start en luci-app-dockerman. OpenWrt dijo que ambos todavía requerían backports para liberar ramas.

Hacker House dijo que el cruce de BMX7 se incluyó en su divulgación del 8 de julio y lo caracterizó como una ruta de autenticación previa para comprometer el dispositivo. OpenWrt aviso publico describe el impacto de manera más específica como acceso no autenticado a archivos legibles por el proceso CGI y acredita a nebusecurity como el reportero. Hacker House dijo que no sabe si los informes eran duplicados o por qué el crédito difiere.

IA en descubrimiento y revisión de parches

Hacker House describió la auditoría de OpenWrt como un proceso de inferencia difusa de cuatro etapas que comienza con un modelo de amenaza. El método examina repetidamente el código para generar un amplio conjunto de posibles vulnerabilidades.

Debido a que ese grupo contiene muchos falsos positivos, la etapa final utiliza un modelo de mayor precisión para filtrar los resultados. Luego, los investigadores confirman manualmente los hallazgos restantes en el código y, cuando sea práctico, en un sistema en ejecución antes de informarlos.

Hacker House dijo que Qwen 3.6 35B Heretic se utiliza para la etapa de inferencia difusa centrada en el recuerdo. Para la clasificación de la cuarta etapa en proyectos de código abierto, utiliza un modelo de frontera como Claude Opus 4.6 de Anthropic. Qwen 3.5 115B se puede sustituir cuando una auditoría debe ejecutarse completamente fuera de línea, permitiendo que el código fuente privado permanezca dentro del entorno del cliente.

Después de la clasificación, los investigadores inspeccionan manualmente el código y, cuando sea práctico, confirman el problema en tiempo de ejecución mediante pruebas de seguridad de aplicaciones dinámicas (DAST) estándar. Hacker House dijo que solo presenta hallazgos que ha confirmado como vulnerabilidades, aunque las cargas útiles de exploits pueden requerir ajustes durante la validación manual.

La firma dijo que les da a los proyectos de código abierto de siete a 10 días hábiles para reconocer un informe y luego trabaja con los mantenedores en su cronograma de remediación preferido. Si no llega ningún acuse de recibo, puede publicar detalles limitados para alentar al proyecto a responder o abordar el hallazgo.

OpenWrt también utilizó IA durante partes del proceso de remediación. Varias confirmaciones propuestas incluyen un tráiler Asistido por: Claude:claude-opus-5, y una revisión automatizada de la solicitud de extracción de LuCI dice que se generó con Claude Code. Por lo tanto, los modelos contribuyeron al descubrimiento de candidatos, la clasificación y la revisión de parches, mientras que los investigadores y mantenedores verificaron manualmente los hallazgos y las correcciones.

Para las correcciones enviadas, los usuarios deben instalar OpenWrt 24.10.8 o 25.12.5 y actualizar los paquetes instalados por separado. Los administradores también deben revisar los permisos delegados de LuCI, eliminar aplicaciones opcionales que no utilizan y comprobar si algún comando en luci-app-commands es público y está parametrizado.

A partir del 28 de julio, las dos solicitudes de extracción no enumeraban CVE, puntuaciones CVSS, rangos completos de versiones afectadas ni versiones fijas de paquetes estables. Ninguno informó explotación en la naturaleza.

JFrog confirma que los modelos OpenAI explotaron el día cero artificial antes de abrazar la violación de la cara – CYBERDEFENSA.MX

JFrog ha confirmado que los modelos OpenAI explotaron un día cero en sistemas autohospedados. Artifactorio mientras intenta llegar a Internet abierto desde un entorno de evaluación sellado.

Artifactory es el administrador de repositorios de software de JFrog. OpenAI dice que los modelos luego aumentaron los privilegios y se movieron lateralmente hasta llegar a un nodo conectado a Internet. JFrog dice que desde entonces ha desarrollado y lanzado correcciones para clientes autohospedados y en la nube.

El exploit Artifactory ocurrió dentro del entorno de OpenAI. OpenAI dice que una ruta de ataque separada llegó más tarde a los sistemas de Hugging Face. JFrog afirma que sus clientes de la nube ya están protegidos. Los usuarios autohospedados deben revisar el Notas de la versión artificial y pasar a la compilación de reparación para su rama mantenida.

El 27 de julio se publicaron varios registros CVE de Artifactory con rangos de versiones afectadas y umbrales de versión fijos, pero ni JFrog ni OpenAI han dicho si alguno de esos registros corresponde a las vulnerabilidades utilizadas durante la evaluación.

Ciberseguridad

Al menos tres de esos registros, CVE-2026-65618, CVE-2026-65923 y CVE-2026-66018, dan crédito a los investigadores de OpenAI.

Los registros no asignan ningún CVE al incidente, no identifican el acceso requerido antes de la explotación ni explican por qué OpenAI se refiere a un proxy de día cero mientras que JFrog se refiere a múltiples vulnerabilidades.

El incidente comenzó como una de las pruebas de capacidad cibernética de OpenAI. OpenAI dijo La evaluación de ExploitGym se realizó sin los clasificadores de producción que normalmente bloquean la actividad cibernética de alto riesgo. GPT-5.6 Sol y un modelo de prelanzamiento más capaz también se ejecutaron con rechazos cibernéticos reducidos.

OpenAI dijo que la única ruta de red del entorno sellado era un proxy y caché de registro de paquetes alojado internamente, que JFrog identificó más tarde como Artifactorio. Los modelos utilizaron importantes recursos informáticos para buscar una salida.

OpenAI dice que los modelos aumentaron los privilegios y se movieron lateralmente hasta que alcanzaron un nodo con acceso abierto a Internet, luego infirieron que Hugging Face podría albergar modelos, conjuntos de datos o soluciones de ExploitGym. La compañía dijo que los modelos finalmente obtuvieron soluciones de prueba directamente de la base de datos de producción de Hugging Face.

En un ejemplo descrito por OpenAI, un modelo utilizó credenciales robadas y más días cero para encontrar una ruta de ejecución remota de código en los servidores de Hugging Face. Hugging Face reveló la intrusión el 16 de julio sin saber qué modelo estaba detrás.

Ni OpenAI ni Hugging Face explican cómo ese ejemplo de RCE se relaciona con la cuenta de acceso inicial de Hugging Face a través de la ejecución de un conjunto de datos malicioso.

Ciberseguridad

JFrog presentó su cuenta en un publicación de blog por el director de tecnología, Yoav Landman. La compañía dijo que el equipo de seguridad de OpenAI reveló los hallazgos, después de lo cual desarrolló, validó y publicó correcciones para implementaciones en la nube y autohospedadas. Landman enmarcó el episodio en torno a la velocidad de respuesta: un día cero encontrado por un modelo y dejado reposar durante semanas, escribió, es «un regalo para los atacantes».

JFrog no ha revelado el número exacto de vulnerabilidades de Artifactory utilizadas, los ID de CVE correspondientes, los permisos disponibles antes de la explotación o la versión de Artifactory que se ejecuta dentro de OpenAI. Tampoco ha dicho si alguna de las fallas fue explotada fuera de la evaluación controlada.

OpenAI calificó el episodio como un «incidente cibernético sin precedentes». Dijo que agregó Hugging Face a su programa de acceso confiable y que todavía está investigando junto con la compañía.

The Hacker News se comunicó con JFrog para obtener más detalles y actualizará esta historia si recibe una respuesta.

24.650 BMC expuestos a Internet divulgan hashes de contraseñas de IPMI antes de iniciar sesión – CYBERDEFENSA.MX

Los investigadores de ciberseguridad han hecho sonar una alerta después de encontrar más de 36.000 interfaces de gestión de controladores de gestión de placa base (BMC) que exponen el protocolo de interfaz de gestión de plataforma inteligente (IPMI) a la Internet pública.

De las 36.872 interfaces de administración de servidores expuestas a Internet que ejecutan IPMI, se ha descubierto que 24.650 revelan hashes de autenticación derivados de contraseñas antes de iniciar sesión debido a una vulnerabilidad en la propia especificación IPMI v2.0, según un nuevo informe Lava compartió con The Hacker News. IPMI v2.0 fue introducido en febrero de 2024.

La cuestión en cuestión es CVE-2013-4786 (Puntuación CVSS: 7,5), una falla de divulgación de información de alta gravedad que permite a atacantes remotos obtener hashes de contraseñas para cuentas válidas y realizar ataques de adivinación de contraseñas fuera de línea obteniendo el HMAC de una respuesta de mensaje del Protocolo de intercambio de claves autenticado (RAKP) RMCP+ de un BMC.

por un consultivo publicado por Dell, «este es un problema inherente a la especificación IPMI v2.0», y el fabricante de PC señaló que no hay ningún parche.

«Más del 30% de los hashes devueltos estaban asociados con contraseñas que podían recuperarse utilizando listas de palabras comunes y formatos predecibles de pegatinas de chasis de fábrica», dijo el investigador de seguridad Michael Katchinskiy. «La exposición también afectó a los servidores modernos Supermicro y HPE operados por proveedores de GPU, incluidos los sistemas que todavía usaban contraseñas emitidas de fábrica».

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Los BMC son procesadores de administración especializados integrados en la placa base de un servidor que controlan la energía, el firmware, el acceso remoto a la consola, la instalación del sistema operativo y la recuperación del sistema. También actúan como un componente crucial para la automatización y el tiempo de actividad del centro de datos remoto para monitorear la telemetría del hardware y facilitar la implementación masiva de actualizaciones de firmware y configuraciones de BIOS.

Para conectar comandos remotos al hardware, el BMC normalmente se comunica mediante protocolos como IPMI y Redfish. Como lo destaca la empresa de seguridad de firmware Eclypsium en A finales de 2022 y principios de 2023, la posición privilegiada de la que disfrutan las BMC también puede convertirlas en objetivos de ataque ideales para los delincuentes que buscan obtener control remoto e implementar malware persistente.

Debido a que los BMC se ejecutan de forma completamente independiente del sistema operativo host, un mecanismo conocido como administración fuera de banda (OOB), un atacante que logra comprometer con éxito un BMC expuesto puede eludir los controles de seguridad tradicionales, sobrevivir a las reinstalaciones del sistema operativo y mantener el acceso.

«En los centros de datos de IA modernos, donde el mismo entorno básico a menudo alberga a múltiples inquilinos, un solo BMC expuesto puede potencialmente poner en riesgo las cargas de trabajo de varias organizaciones a través de una infraestructura compartida o movimiento lateral, lo que lo convierte en un importante punto ciego en la infraestructura que sustenta el auge de los centros de datos de IA», dijo la compañía israelí.

En el centro de la investigación se encuentra CVE-2013-4786, una debilidad de 20 años en IPMI 2.0, que un atacante puede aprovechar para recuperar contraseñas débiles, reutilizadas, configuradas de fábrica o formateadas de manera predecible.

«Durante el proceso de autenticación, el BMC puede devolver un mensaje de respuesta que contiene un código de autenticación HMAC-SHA1 calculado utilizando la contraseña de la cuenta y los valores de sesión conocidos por el solicitante», explicó Katchinskiy. «Una parte remota no autenticada que pueda alcanzar el puerto UDP 623 puede solicitar esta respuesta y probar las adivinanzas de contraseña fuera de línea. A diferencia de los repetidos intentos de inicio de sesión en línea, el proceso fuera de línea no requiere una nueva solicitud al BMC para cada candidato de contraseña».

Al 6 de mayo de 2026, una búsqueda en Internet pública de servicios IPMI expuestos en el puerto UDP 623 descubrió 36.872 hosts únicos, de los cuales más de 14.000 están ubicados en los EE. UU. Los sistemas restantes se concentran en Alemania, China, los Países Bajos y el Reino Unido.

Un análisis más detallado ha determinado que casi 25.000 expusieron materiales de autenticación derivados de contraseñas antes de iniciar sesión, lo que permitió descifrar credenciales fuera de línea. Quizás aún más preocupante es que un total de 6240 BMC devolvieron material de autenticación para un nombre de usuario vacío que coincidía con una contraseña candidata débil y otros 2340 BMC devolvieron datos de autenticación para una cuenta con nombre como ADMIN o root que coincidía con una contraseña de listas de palabras disponibles públicamente.

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En las pruebas realizadas por Lava, las contraseñas de fábrica de HPE iLO se pudieron recuperar en un minuto utilizando hardware GPU moderno, mientras que las contraseñas de fábrica de Supermicro se pudieron recuperar en aproximadamente una hora a pesar de ser asignado de forma única a cada servidor. En respuesta a los hallazgos, Supermicro dijo que evaluará posibles mejoras a la política de contraseña predeterminada para futuras revisiones de hardware.

«CVE-2013-4786 no es nuevo, pero el riesgo que lo rodea ha cambiado», dijo Lava. El craqueo de GPU ha hecho que la recuperación de contraseñas fuera de línea sea más rápida, mientras que la IA moderna y los entornos básicos han hecho que cada servidor expuesto sea más valioso.

Además de eso, ha surgido evidencia de que los actores de amenazas ya están apuntando a interfaces BMC expuestas a Internet, incluidos los operadores de ransomware que dejan una nota de extorsión en una página de inicio de sesión de HPE iLO 4. No está claro quién está detrás de la actividad. Dicho esto, los servidores HPE iLO han sido seleccionados ya en 2020 para implementar un rootkit llamado iLOBleed.

Para contrarrestar el riesgo, se recomienda bloquear el puerto UDP 623 en el borde de la red, rotar las contraseñas emitidas de fábrica durante el aprovisionamiento, deshabilitar opciones heredadas o débiles como IPMI 1.5, restringir el acceso de BMC a una red de administración privada dedicada y aplicar controles de acceso a la red para garantizar que solo los sistemas administrativos aprobados puedan acceder a las interfaces de BMC.

«Las organizaciones han pasado años fortaleciendo las cargas de trabajo y los sistemas operativos en la nube, pero muchas han pasado por alto la infraestructura que se encuentra debajo de ellos», dijo Yakir Kadkoda, CTO y cofundador de Lava, en un comunicado.

«Estos controladores de gestión contienen las claves de los servidores y centros de datos. Una vez comprometidos, los atacantes pueden operar por debajo de la visibilidad de casi cualquier herramienta de seguridad, mantener la persistencia incluso después de que se reconstruyan los sistemas y potencialmente profundizar en la infraestructura crítica. A medida que la infraestructura de IA se expande rápidamente, asegurar esta capa se ha vuelto mucho más urgente».