Las fallas de RabbitMQ podrían filtrar secretos de OAuth y exponer metadatos de colas entre inquilinos – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han revelado detalles de dos fallas relacionadas con el control de acceso que afectan el servicio de intermediación de mensajes RabbitMQ y que podrían permitir a los atacantes filtrar secretos del cliente OAuth, exponer la infraestructura de mensajería empresarial a riesgos de adquisición y eludir los límites de los inquilinos.

El equipo de seguridad de Miggo, que descubierto e informó las fallas, dijo que uno «filtra el secreto OAuth confidencial del corredor a un atacante no autenticado en una sola solicitud, un camino directo hacia la toma total del control del corredor en las configuraciones que usan ese secreto». La segunda vulnerabilidad permite que cualquier usuario que haya iniciado sesión lea silenciosamente los datos de otros inquilinos.

Se dice que ambas deficiencias han estado presentes en el código base desde principios de 2024, lo que afecta las líneas de lanzamiento de RabbitMQ desde 3.13.0 y posteriores. Se solucionaron en las versiones 4.3.0, 4.2.6, 4.1.11, 4.0.20 y 3.13.15. No hay evidencia de explotación activa de ninguna de las vulnerabilidades antes de la divulgación pública.

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A continuación se muestra una breve descripción de los dos defectos:

  • CVE-2026-57219 (Puntuación CVSS: 8,7): un punto final API HTTP obsoleto («GET /api/auth») que revela el secreto del cliente en instalaciones de RabbitMQ que tenían OAuth 2 configurado para usar la clave de configuración management.oauth_client_secret, lo que permite a un atacante intercambiarlo por un token de administrador y obtener control total de cada mensaje, cola, usuario y configuración del agente.
  • CVE-2026-57221 (Puntuación CVSS: 5,3): falta una autorización que permite a cualquier usuario autenticado que pueda conectarse a un host virtual enumerar todas las colas e intercambiar nombres en ese host virtual y leer el recuento de mensajes de la cola y el recuento de consumidores, independientemente de sus permisos reales.

«La verificación de autorización del punto final estaba codificada para permitir siempre la solicitud, a diferencia de cualquier otro punto final de gestión sensible», dijo Miggo sobre CVE-2026-57219. «El riesgo es mayor cuando el puerto de administración es accesible a través de una red que no es de confianza: configuraciones de nube o de múltiples inquilinos, o una interfaz de usuario de administración expuesta accidentalmente a Internet».

Además de aplicar parches a las últimas versiones, se recomienda rotar el secreto del cliente OAuth si se puede acceder a la interfaz de administración a través de Internet, limitar el acceso al puerto 15672 para evitar que se pueda acceder a la interfaz de administración a través de la red, separar los inquilinos por host virtual e implementar reglas de firewall para bloquear el acceso al punto final vulnerable en instancias sin parches.

La divulgación se produce cuando los mantenedores de RabbitMQ abordaron dos fallas de gravedad crítica que podrían resultar en un Omisión de autenticación de cliente TLS (Puntuación CVSS: 9,1) y permitir que un atacante en una posición de adversario en el medio (AitM) Forjar respuestas del conjunto de claves web JSON (JWKS) y hacer que el corredor acepte JWT arbitrarios (puntuación CVSS: 9,2).

11 antiguas cuñas UEFI de Linux firmadas por Microsoft podrían permitir a los atacantes evitar el arranque seguro – CYBERDEFENSA.MX

Los investigadores de ciberseguridad han descubierto 11 aplicaciones antiguas de Interfaz de firmware extensible unificada (UEFI) firmadas por Microsoft de las que se podría abusar para evitar el arranque seguro en la mayoría de los sistemas que utilizan el estándar de firmware moderno.

«Un atacante que explote una de estas aplicaciones vulnerables puede ejecutar código que no es de confianza durante el arranque del sistema, permitiendo la implementación de bootkits UEFI maliciosos u otro malware», dijo el investigador de ESET Martin Smolár. dicho en un informe publicado hoy.

Los cargadores de arranque UEFI exponen cualquier máquina basada en UEFI que confíe en Microsoft «Corporación Microsoft UEFI CA 2011«Certificado de autoridad certificadora (CA) UEFI de terceros, independientemente del sistema operativo instalado. El certificado se utiliza para firmar componentes de arranque de terceros destinados a ejecutarse bajo arranque seguro. Expiró el 27 de junio de 2026 y ha sido reemplazado por Microsoft UEFI CA 2023 y Microsoft Option ROM UEFI CA 2023.

El shim es un gestor de arranque UEFI liviano y de código abierto que actúa como intermediario entre el firmware de la placa base de una computadora y el sistema operativo Linux. Su objetivo principal es permitir que las distribuciones de Linux se inicien cuando el arranque seguro está habilitado. Vale la pena señalar que el shim en sí está firmado con una clave en la que confía el firmware, principalmente una firma de Microsoft, ya que sus certificados vienen preinstalados en dispositivos basados ​​en UEFI.

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La secuencia procede de la siguiente manera: el firmware UEFI carga el shim y valida su firma con la CA de Microsoft almacenada en el firmware. Luego, el shim valida el cargador de arranque de segunda etapa (en la mayoría de los casos, GRUB 2) con su propio certificado de proveedor integrado. GRUB 2 finalmente valida el kernel utilizando el mismo certificado de proveedor.

La compañía eslovaca de ciberseguridad dijo que los shims, obsoletos pero confiables, pueden explotarse para ejecutar código arbitrario cuando se inicia el sistema, lo que permite a los delincuentes implementar kits de arranque UEFI como Bootkitty, HybridPetya o BlackLotus incluso cuando las protecciones de arranque seguro están habilitadas.

Desde entonces, Microsoft ha revocado los gestores de arranque UEFI del proyecto shim de código abierto, principalmente de la versión 0.9 y anteriores, como parte de su Actualización del martes de parches de junio de 2026 tras la divulgación responsable a principios de febrero. La lista de los cargadores de arranque afectados se encuentra a continuación:

  • Spyrus WTGCreator del cargador de cuñas UEFI (0.7 o inferior)
  • RedHat RedHat Enterprise Linux (7.2) desde el cargador de cuñas UEFI (0.9)
  • RedHat CentOS (7.2) del cargador de cuñas UEFI (0.9)
  • Software Baramundi baramundi Management Suite (hasta 2024R1) desde UEFI shim loader (0.8)
  • WhiteCanyon/Blancco WipeDrive (8.0.0 a 8.1.3) del cargador de cuñas UEFI (0.7)
  • Junta de Examen de Matriculación de Finlandia Abitti 1 (1.0) del cargador de cuñas UEFI (0.8)
  • NTC IT ROSA, LLC ROSA Linux (R10, R9) del cargador de cuñas UEFI (0.9)
  • Oracle America, Inc. OracleLinux (7.2) del cargador de cuñas UEFI (0.9)
  • PC-Doctor, Inc. Centro de servicio PC Doctor (15, 16) del cargador de cuñas UEFI (0.9)
  • OpenSuse OpenSuse UEFI Cargador de cuñas (0.9)
  • OpenSuse OpenSuse Shim (2.1) del cargador UEFI Shim (0.9)

Una consecuencia de esta laguna jurídica es que un atacante podría aprovechar estos cargadores de arranque shim susceptibles para eludir los mecanismos de seguridad más nuevos haciendo uso de la técnica de ataque «traiga su propio controlador vulnerable» (BYOVD) para ejecutar código arbitrario durante la fase de arranque inicial, incluso antes de que se inicialice el sistema operativo.

Los sistemas Linux también vienen con una característica de seguridad llamada lista de permitidos de clave de propietario de máquina (MOK) que permite a los usuarios autorizar la carga de controladores no firmados mientras UEFI Secure Boot está activo. Aunque se introdujo una lista de denegados MOK en la versión 0.9 de shim como una forma de revocar certificados de firma antiguos asociados con un binario UEFI vulnerable y volver a firmar versiones parcheadas.

En este contexto, un atacante podría reemplazar el shim actualizado de la víctima con un shim UEFI más antiguo firmado por Microsoft y evitar la aplicación de la lista de denegados MOK aprovechando el hecho de que la lista de permitidos todavía confía en el certificado antiguo. Esto, a su vez, podría permitir que el shim de un atacante cargue binarios vulnerables sin restricciones y obtenga la ejecución de código arbitrario.

Eso no es todo. El ataque también subvierte el Secure Boot Advanced Targeting (SBAT), que está diseñado para revocar componentes de arranque vulnerables en lugar de mantener una enorme lista de bloqueo de hashes criptográficos individuales correspondientes a cada archivo. Dicho de otra manera, el mecanismo se utiliza para actualizar la generación mínima aceptable cada vez que se descubre una vulnerabilidad en un componente de la cadena de arranque. Si un intento de arranque utiliza una versión anterior y vulnerable, el sistema lo bloquea y arroja un error.

El Centro de Coordinación CERT (CERT/CC), en un aviso emitido el mes pasado, dijo que los cargadores de arranque específicos del proveedor no se han actualizado para abordar las vulnerabilidades en el proyecto ascendente después de que se conocieron públicamente y se solucionaron.

«Como resultado, los cargadores de arranque vulnerables permanecieron firmados y confiables para los sistemas de arranque seguro porque no habían sido revocados a través de la lista de revocación DBX firmada por Microsoft», dijo. anotado. «Esto creó una exposición a largo plazo en la cadena de suministro en la que los componentes de arranque obsoletos y vulnerables aún podían ejecutarse en sistemas completamente parcheados».

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El resultado es que un atacante con privilegios administrativos o la capacidad de modificar el proceso de arranque podría abusar de uno de los cargadores de arranque vulnerables mencionados anteriormente para eludir las protecciones de arranque seguro y ejecutar código arbitrario antes de que se cargue el sistema operativo, allanando el camino para una persistencia arraigada que puede sobrevivir a los reinicios del sistema operativo y, en algunos casos, a su reinstalación.

Debido a que todo esto ocurre antes de que se inicialicen el sistema operativo y los productos de seguridad, el código malicioso ejecutado a través de los cargadores de arranque también puede eludir la detección mediante controles de seguridad integrados y soluciones de detección y respuesta de endpoints (EDR).

Los problemas se rastrean bajo los identificadores CVE. CVE-2026-8863 y CVE-2026-10797, este último haciendo referencia a un problema de larga data en una corrección que permitía omitir el mecanismo de revocación basado en certificados modificando el encabezado de firma del gestor de arranque de la segunda etapa.

ESET ha advertido que la caducidad del certificado «Microsoft Corporation UEFI CA 2011» no influye en el proceso de verificación de Secure Boot siempre que los gestores de arranque firmados con el certificado caducado no sean revocados explícitamente mediante hash.

«Lo que hace que estas viejas correcciones sean peligrosas no es una vulnerabilidad novedosa, es que no se necesita ninguna vulnerabilidad nueva para evitar el arranque seguro UEFI», dijo ESET. «Un atacante no necesita primitivos de explotación complicados: solo una copia de un binario shim antiguo, aún confiable, pero no revocado y una comprensión básica de cómo funcionan los shims UEFI. Eso es suficiente para eludir una característica de seguridad tan esencial como UEFI Secure Boot».

Paquetes de 148 npm disfrazados de servidores proxy para estudiantes convirtieron los navegadores en una botnet DDoS – CYBERDEFENSA.MX

Una campaña de paquetes de 148 npm disfrazados de servidores proxy web para estudiantes convirtió los navegadores de los visitantes en una botnet distribuida de denegación de servicio durante aproximadamente dos semanas en mayo, según una nueva investigación de JFrog.

Los paquetes no perseguían a los desarrolladores que podrían instalarlos. Los operadores utilizaron el registro como alojamiento gratuito para un sitio proxy con trampa explosiva y dejaron que los estudiantes que vinieron a esquivar los filtros web de la escuela suministraran el tráfico de ataque.

Los paquetes se enviaron con nombres como charlie-kirk, ilovefemboys y miguelphonk, cada uno con una aplicación proxy con la marca «Lucide» y vestida como una página de inicio de tutoría llamada Riverbend Tutoring o Northstar Tutoring.

En la superficie, el proxy funcionó, permitiendo a los estudiantes pasar los filtros de contenido para acceder a juegos y sitios bloqueados. Debajo, cargó un cargador de código remoto cuya carga útil los operadores podían intercambiar a voluntad, además de un generador de inundación WebSocket creado para hablar el protocolo proxy Wisp. Cualquiera que abriera una página se unía al enjambre sin saberlo.

Nada de esto se ejecuta en el momento de la instalación. Los paquetes no incluyen enlaces de ciclo de vida ni scripts de compilación nativos, y nunca fueron escritos para ser importados a un proyecto.

El gusano Shai-Hulud autorreplicante que afectó a más de 500 paquetes en septiembre de 2025 recopiló secretos de los desarrolladores y se volvió a publicar con tokens robados. Días antes, un ataque de phishing al mantenedor conocido como qix deslizó código de drenaje de billetera en chalk, debug y otros 16 paquetes con miles de millones de descargas semanales entre ellos.

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Esos ataques se activan en el momento en que se instala un paquete y se dirigen a las personas que crean el software. Éste omite el proceso de compilación y espera en una pestaña del navegador.

Un anterior aviso de SafeDep catalogó 141 de los paquetes en mayo y leyó la operación como adware y abuso de registro: anuncios popunder, scripts de monetización de terceros y seguimiento de Google Analytics incorporados en un proxy Scramjet dirigido a estudiantes. Eso se mantuvo en lo que era visible en la superficie.

JFrog tiró del hilo más. El equipo desofuscó el paquete de entrada de la aplicación, una sola línea de JavaScript de 5,4 MB que se descomprimió en más de 20.600 líneas de código legible, y recuperó cargas útiles archivadas de Wayback Machine para reconstruir la línea de tiempo de la campaña.

Dos módulos se encontraban debajo del adware y ambos se activaban antes de que se renderizara la interfaz de React.

El primero, que JFrog llama G2es un cargador de scripts remoto y recupera el código de la forma más insegura posible. Extrae JavaScript de un repositorio de GitHub a través de la CDN jsDelivr, apunta a la rama principal mutable en lugar de una confirmación fijada, no incluye verificación de integridad de subrecursos y ejecuta todo lo que regresa con los propios privilegios de origen del sitio proxy: acceso completo a cookies, almacenamiento local y puntos finales del mismo origen.

Una política de no referencia evita que la solicitud anuncie su procedencia. Quien tenga la cuenta de GitHub detrás de ella puede cambiar el código que se ejecuta en el navegador de cada visitante cuando lo desee.

Red de robots DDoS

El repositorio devolvía un 404 cuando JFrog lo miró, pero una copia archivada del 30 de mayo conservaba lo que había servido: una burda inundación HTTP. Cada 500 milisegundos, el script crea una nueva cadena de un millón de caracteres y la activa como un POST sin cors en cdn.caan.edu, que JFrog identifica como el dominio público de una escuela de enfermería en Matteson, Illinois.

Las solicitudes nunca esperan una respuesta, por lo que se acumulan. JFrog registra cada visitante activo a aproximadamente 2 MB por segundo de carga, lo que significa que mil pestañas proxy abiertas empujarían alrededor de 2 GB por segundo al objetivo. Un parámetro de consulta aleatorio anula el almacenamiento en caché de los servidores proxy y no-cors omite la verificación previa de CORS, por lo que nada limita los paquetes.

El segundo módulo, I2es el más agudo. Obtiene un archivo de texto sin formato, websocket.txt, que contiene una URL de WebSocket de destino y un recuento de sockets limitado entre 1 y 1024, luego abre esa cantidad de conexiones en un bucle escalonado. La configuración archivada apuntó a cada navegador a 30 conexiones a un punto final Wisp en lunaron[.]arriba, un proxy en vivo ocupado inyectando publicidad maliciosa.

Jirón es un protocolo de Mercury Workshop de bajo costo para hacer túneles de muchos sockets TCP y UDP a través de un único WebSocket, y es una plomería común en la misma escena de proxy de navegador que estos paquetes imitan.

Una vez conectado, cada navegador configura su socket en modo binario y, cada 100 milisegundos, envía una trama Wisp CONNECT válida seguida de una trama CLOSE, ambas apuntando a localhost:1. Los fotogramas son paquetes Wisp little-endian correctos, por lo que el objetivo no es la propia máquina del estudiante. Es el servidor Wisp remoto en el otro extremo de la conexión.

Eso lo convierte en un ataque de plano de control en lugar de volumétrico. Un solo navegador que ejecute los 1.024 sockets completos puede presionar a un servidor Wisp para que asigne y elimine alrededor de 10.240 conexiones por segundo mientras escribe más de 20.000 líneas de registro en el mismo tramo.

JFrog señala que Mercury Workshop nodo-servidor-wisp abre un socket nuevo para cada trama CONNECT sin verificar si el destino es un loopback o una dirección privada, y registra cada intento. Esto agota los descriptores de archivos, inunda el almacenamiento de registros y descarta el proxy. wisp-server-node ya está en desuso; sus encargados están indicando a los usuarios exactamente esta clase de problema de seguridad y estabilidad.

Entonces, la campaña convirtió una herramienta de proxy estudiantil en un arma contra los servidores de los que dependen otros proxy estudiantiles, y apuntó una inundación separada a una escuela lateral.

La infraestructura está muy agrupada y no está diseñada para esconderse. JFrog rastreó las compilaciones hasta una organización de GitHub llamada lucideproxy cuyas cuentas se registraron con segundos de diferencia, vinculadas a un correo electrónico de confirmación en geeked.[.]Wtf y un identificador de Discord. Noventa de los 93 nombres de host de implementación que encontró se resolvieron en una dirección IP, 92.38.177[.]17, organizado por G-Core Labs.

Entre los nombres de los paquetes juveniles, un script de shell de publicación automática dejado dentro de los archivos comprimidos y un comentario «TY WAVES + CHATGPT ILY» que SafeDep encontró en el trabajador del servicio, ambas empresas leen al operador como joven. Una cuenta envió 116 paquetes en menos de 35 minutos y npm no hizo nada para ralentizarlo.

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El historial de confirmaciones de JFrog describe el arco. El proyecto comenzó como simple adware en marzo, agregó el cargador remoto y el generador Wisp en una ráfaga de dos días a mediados de mayo, ejecutó la inundación en vivo contra la escuela de enfermería a fin de mes y luego eliminó los módulos maliciosos nuevamente el 31 de mayo cuando comenzaron los informes.

Una segunda ola el 8 de julio, bajo una nueva cuenta, elevó el total a 148 paquetes y envió la versión limpia y solo con publicidad. La aplicación todavía está ofuscada, todavía carga scripts de terceros desde dominios de atacantes y el cargador todavía apunta a una rama mutable. La capacidad DDoS no ha desaparecido, sólo está desactivada. JFrog señala que los operadores conservan la capacidad de rearmarlo: un compromiso con esa rama mutable, no se requiere actualización del paquete.

Desde entonces, muchos de los paquetes de la campaña han sido retirados de npm y reemplazados con el marcador de posición de seguridad estándar 0.0.1 del registro. Una verificación aleatoria realizada por The Hacker News en todas las familias de paquetes el 14 de julio de 2026 encontró que la mayoría había desaparecido, pero charlie-kirk aún ofrecía las dos versiones que JFrog marcó como maliciosas, 2.0.0 y 3.0.1.

Debido a que la amenaza se envía como una aplicación web del lado del cliente en lugar de un implante en el momento de la instalación, la solución de JFrog sigue el método de entrega.

Los administradores de redes escolares y corporativas, donde estos servidores proxy atraen la mayor cantidad de tráfico, deberían bloquear los dominios de la campaña a nivel de DNS. La monetización y los hosts de secuencias de comandos que aún alcanza la versión actual, entre ellos woofbeginner[.]com y c.vipersfutbol[.]com, son los que deben bloquear primero.

Cualquiera que haya cargado uno de los sitios proxy debe borrar el caché del navegador y el almacenamiento local y cancelar el registro de cualquier trabajador de servicio dejado por un dominio de tutoría o proxy. Los equipos cuyos entornos de compilación obtuvieron los paquetes nombrados deben extraerlos de los manifiestos y archivos de bloqueo y reconstruirlos de forma limpia. El artículo de JFrog incluye la lista completa de 148 paquetes, dominios, direcciones IP y hashes.

The Hacker News se comunicó con JFrog para obtener más detalles sobre la escala de la botnet y si el ataque WebSocket se ejecutó contra un objetivo vivo, y actualizará esta historia con cualquier respuesta.

Los escáneres de dependencias y los entornos sandbox en el momento de la instalación están diseñados para detectar el código que se ejecuta en npm install. Este código nunca solicitó ser instalado. Mientras los registros públicos funcionen como CDN gratuitos, es posible que los paquetes por los que vale la pena preocuparse sean cada vez más aquellos que ningún proceso de construcción jamás obtenga.

Grok Build cargó repositorios Git completos en xAI Storage, no solo los archivos que leyó – CYBERDEFENSA.MX

La CLI de codificación Grok Build de xAI estaba cargando repositorios Git completos, con el historial de confirmación completo y todo, en un depósito de Google Cloud Storage ejecutado por xAI, no solo los archivos que necesitaba una tarea de codificación.

Un investigador que publica como cerebroversión de prueba 0.2.93capturó una de esas cargas, clonó el paquete git de la solicitud interceptada y recuperó un archivo que al agente se le había dicho claramente que no abriera.

La carga se realizó en un canal separado del modelo en sí, y es difícil discutir la división de bytes. En un repositorio de 12 GB de archivos que el modelo nunca leyó, el modelo dirige el tráfico a /v1/responses llegó a aproximadamente 192 KB, mientras que el canal de almacenamiento a /v1/storage movió 5,10 GiB, una brecha de aproximadamente 27.800 veces entre lo que necesitaba el modelo y lo que dejaba la máquina.

Esa carga de almacenamiento se ejecutó en 73 fragmentos de aproximadamente 75 MB, cada uno de los cuales devolvió HTTP 200, y a través del tamaño del investigador barrió el tamaño total del repositorio rastreado. El cubo de destino, grok-code-session-tracesse nombra en binario y en etapas metadata.json cuyas rutas por archivo apuntan a gs://grok-code-session-traces/.

El archivo no leído fue src/_probe/never_read_canary.txtplantado con un marcador único. La clonación del paquete capturado lo recuperó palabra por palabra junto con el historial de confirmación completo del repositorio, y la misma prueba se replicó en un segundo repositorio no relacionado. Las capturas lo que establecen es transmisión, aceptación y almacenamiento, no entrenamiento.

El desmontaje no afirma que xAI esté entrenado en el código, que el personal lo lea o que los archivos ignorados por git siempre sean barridos. Los archivos rastreados más el historial es lo que muestra el cable.

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El camino de los secretos es separado y más sencillo. Cuando Grok lee un archivo, su contenido pasa al turno del modelo y se realiza un seguimiento. .env fue con ellos sin redactar, canario API_KEY y DB_PASSWORD valores y todo. El mismo contenido también llegó a un session_state archivo destinado al almacenamiento. Los secretos plantados eran falsos, por lo que no se filtró nada real en la prueba. El comportamiento sigue siendo el problema: un archivo de credenciales que el agente leyó durante una tarea salió y se almacenó sin redacción.

La configuración que elegirían la mayoría de los desarrolladores no hizo nada aquí. Con «Mejorar el modelo» desactivado, Grok aún cargó el repositorio y el propio servidor. /v1/settings la respuesta seguía regresando trace_upload_enabled: true. Esa palanca determina si sus datos entrenan el modelo. No rige si su código sale de la máquina. Son dos controles diferentes y sólo uno de ellos estuvo expuesto al usuario.

Cada agente de codificación en la nube tiene que enviar alguna fuente a un modelo remoto para realizar su trabajo, por lo que se espera el primer canal. Enviar todo el repositorio rastreado y su historial es un límite más amplio que enviar los archivos que necesita una tarea.

Un repositorio puede contener código propietario, URL internas, datos de clientes y credenciales que se eliminaron del árbol de trabajo pero que aún se encuentran en el historial de confirmaciones. En propia comparación de herramientas cruzadas de cereblabClaude Code y Codex no enviaron ningún paquete de repositorio; Gemini no envió ninguno en una prueba inactiva, aunque su ejecución de tarea realista fue bloqueada por cuotas antes de terminar.

Grok Build fue el caso atípico. Siguen siendo herramientas en la nube que envían los archivos que abren, por lo que «solo local» es el modelo mental incorrecto para cualquiera de ellas. Pero la recolección al por mayor del espacio de trabajo era específica de Grok Build.

La respuesta de xAI

El 13 de julio lo mismo. 0.2.93 El binario dejó de realizar solicitudes de almacenamiento. cereblab volvió a realizar la prueba seis veces y no vio nada /v1/storage cargas, y el servidor ahora regresó disable_codebase_upload: true y trace_upload_enabled: false.

El desarrollador Peter Dedene informó que la misma bandera fue devuelta a su cuentapor lo que el cierre no fue solo la observación de una sola máquina del cereblab. El cliente probado permaneció 0.2.93 aunque la configuración de su servidor cambió, se trató de un cambio del lado del servidor, no de una solución enviada en una actualización. xAI no ha confirmado si llega a todas las cuentas o es permanente.

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Hasta ahora, xAI ha abordado el problema en X en lugar de mediante un aviso de seguridad o una nota de registro de cambios. El Cuenta @SpaceXAI dijo que los equipos empresariales con retención de datos cero nunca tienen código o datos de seguimiento almacenados, que el uso de claves API respeta ZDR y que los consumidores que no lo han habilitado pueden ejecutar /privacy en la CLI para deshabilitar la retención y eliminar datos previamente sincronizados.

Elon Musk fue más allá, dicho todos los datos de usuario cargados hasta ahora serían «borrados total y absolutamente», sin dejar nada atrás. ZDR cubre equipos empresariales y el uso de API, por lo que para suscriptores individuales el /privacy El comando es el control que se ofrece.

Para cualquiera que ya haya ejecutado la herramienta, la decisión es no esperar a xAI. Rote cualquier credencial que Grok haya podido enviar: cualquier cosa que haya leído, cualquier cosa en un archivo rastreado y cualquier cosa en el historial de git que llevaba el paquete, incluido un secreto que usted confirmó y luego eliminó.

Un archivo que fue ignorado y nunca confirmado quedó fuera del paquete. Uno comprometido avanza en la historia y borrarlo más tarde no lo hace retroceder. Un análisis separado de la compilación 0.2.99. Encontré el código de carga todavía en el binario, retenido por la bandera del servidor, por lo que xAI puede volver a activarlo sin una actualización.

Y todavía no ha dicho por qué se cargaron repositorios completos de forma predeterminada, cuánto tiempo se conservaron o cuántos usuarios se vieron afectados. La exclusión voluntaria de la capacitación no es una promesa de que su código permanecerá fijo, y vale la pena comprobar usted mismo lo que sale de la máquina.

EE.UU. sanciona al primer vendedor de criptomoneda de malware y servicio VPN por soporte de ransomware – CYBERDEFENSA.MX

La Oficina de Control de Activos Extranjeros (OFAC) del Departamento del Tesoro de Estados Unidos ha designado dos personas y un proveedor de servicios VPN para permitir las actividades maliciosas de los actores de ransomware y otros ciberdelincuentes, incluidos los ataques de ransomware contra estadounidenses.

La VPN, llamada Primer servicio VPN (1VPN), ha sido acusado de ofrecer sus herramientas a grupos de ransomware, junto con su administrador ucraniano de 45 años, Dmytro Rashevskyi. El departamento también sancionó a Yegeniy Vladimirovich Silayev, un ciudadano bielorruso, por vender cifrados para ayudar a ocultar ransomware y otro malware como programas seguros para evitar ser detectados por herramientas de seguridad.

La primera VPN fue desmantelada en mayo de 2026 como parte de una operación conjunta de aplicación de la ley por parte de las autoridades europeas y norteamericanas para ayudar a los actores criminales a ocultar los orígenes de los ataques de ransomware, robo de datos, escaneo y ataques de denegación de servicio. El servicio ha estado operativo desde 2014, anunciando que no mantiene un registro de las identidades o actividades de los usuarios ni coopera con las autoridades para abordar las actividades ilegales que se originan en los servidores que alquila a los clientes.

Según el Tesoro, se dice que varios grupos de ransomware compraron First VPN para llevar a cabo ataques a empresas e instituciones estadounidenses y ocultar sus verdaderos orígenes, implementar malware y gestionar datos exfiltrados. Las víctimas de ataques de ransomware que involucraron la infraestructura VPN incluyeron empresas estadounidenses, empresas de servicios financieros, hospitales y gobiernos municipales.

Los grupos de ransomware que utilizan servicios proporcionados por las partes designadas supuestamente causaron miles de millones de dólares en pérdidas a empresas estadounidenses y proveedores de infraestructura crítica, dijeron funcionarios estadounidenses.

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«Rashevskyi ha utilizado identidades falsas, incluidas ‘Maksim Sorin’ y ‘Roman Chabanenko’, para comprar infraestructura de empresas que de otro modo podrían negarse a hacer negocios con él debido a quejas de abuso por parte de proveedores de servicios de Internet sobre actividades ilegales originadas en los servidores 1VPNS», dijo el departamento.

El Reino Unido y la UE imponen sanciones a personas y entidades rusas

La revelación coincide con las sanciones del Reino Unido y la UE a las redes cibernéticas rusas por sus «intentos persistentes y cada vez más imprudentes de sembrar caos y división en toda Europa». Las sanciones se dirigen a 24 personas y entidades detrás de operaciones cibernéticas e híbridas destructivas, incluidos operadores involucrados en redes proxy vinculadas a los Servicios de Inteligencia Rusos (RIS).

Esto incluye a los altos dirigentes de la Dirección Principal de Inteligencia (GRU) de Rusia, Vyacheslav Stafeyev, Ivan Senin e Ivan Kasyanenko, por su papel en la dirección de las operaciones de amenazas híbridas y cibernéticas del GRU. En conjunto, Al Centro 16 del Servicio Federal de Seguridad (FSB) se le atribuyen operaciones de sabotaje perturbadoras contra la red eléctrica de Polonia a finales del año pasado.

«La división cibernética de la Unidad 29155 de GRU trabajó con ciberdelincuentes, incluida la empresa IMPULS, para reclutar piratas informáticos y especialistas cibernéticos de universidades y academias de toda Rusia», dijo el gobierno del Reino Unido. dicho.

Las sanciones también están dirigidas a las personas detrás de Lumma Stealer por permitir a los ciberdelincuentes recopilar información confidencial a gran escala de dispositivos comprometidos. Se dice que Rusia utilizó las credenciales robadas del ladrón para llevar a cabo operaciones de ciberespionaje contra objetivos en todo el mundo para apoyar los objetivos del Kremlin.

«Los ciberdelincuentes, los autoproclamados hacktivistas y las empresas privadas vinculadas a Rusia, incluidos los actores que operan bajo sus instrucciones, dirección o control, también han llevado a cabo, habilitado y facilitado una amplia gama de actividades maliciosas», afirmó la UE. dicho.

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«Condenamos enérgicamente el comportamiento de Rusia y el uso indebido de este ecosistema cibernético, dirigido a servicios públicos e infraestructura crítica, causando perturbaciones y pérdidas financieras. Al denunciar el comportamiento malicioso de Rusia e imponer costos a los responsables de tales actividades, la UE subraya su determinación de defender la rendición de cuentas en el ciberespacio».

Los objetivos patrocinados por el Estado ruso van tras los enrutadores

Las sanciones también llegan contra el fondo de un nuevo aviso emitido por la Oficina Federal de Investigaciones (FBI) de EE. UU. sobre la explotación por parte de ciberactores del FSB Center 16 de dispositivos de red vulnerables y mal configurados en todo el mundo para piratear de manera oportunista múltiples redes del sector de infraestructura crítica.

«Los ciberactores del Centro FSB ruso 16 utilizan principalmente el escaneo para identificar dispositivos de red mal configurados, principalmente enrutadores, para su explotación», dijo la agencia. «Los actores buscan rangos de IP de Internet con agentes activos del Protocolo simple de administración de red (SNMP) que aceptan cadenas de comunidad comunes o predeterminadas para la autenticación».

Estos análisis, que se ejecutan a través de servidores proxy, consisten en solicitudes de configuración SNMP desde una dirección IP falsificada que contiene identificadores de objetos (OID) que indican al agente SNMP en dispositivos de red mal configurados que copie su configuración en un archivo y la transfiera a un servidor privado virtual (VPS) controlado por un atacante o a un servidor FTP comprometido.

La actividad también implica abusar de vulnerabilidades y exposiciones comunes (CVE) en dispositivos Cisco, como CVE-2018-0171 y CVE-2008-4128como una forma de descubrir y explotar dispositivos de red mal configurados. Desde entonces, la Agencia de Seguridad de Infraestructura y Ciberseguridad de EE. UU. (CISA) ha agregado CVE-2008-4128 a sus vulnerabilidades explotadas conocidas (KEV) catálogo, lo que requiere que las agencias federales apliquen las correcciones antes del 16 de julio de 2026.

Microsoft mapea el robo de datos de Salesforce vinculado a ShinyHunters durante un año a través de tres caminos – CYBERDEFENSA.MX

Los atacantes cuyos métodos se alinean con los del grupo de extorsión de datos ShinyHunters pasaron el año pasado ingresando a entornos corporativos de Salesforce sin explotar una sola falla en la plataforma.

La forma de entrar ha sido la confianza que la organización ya había extendido, generalmente a través de las conexiones OAuth que vinculan a Salesforce con las aplicaciones y los proveedores externos que la rodean.

En investigación publicada el 13 de julioMicrosoft mapeó las campañas, que se desarrollaron desde mediados de 2025 hasta mediados de 2026, en tres técnicas distintas. También trabajó con Salesforce para implementar nuevas herramientas de detección y gobernanza destinadas a abordar los registros de autenticación de actividad perdidos.

Eso es lo que hace que esto sea difícil de detectar. Cuando el acceso proviene de un usuario real que aprobó una aplicación conectada, o de una integración en la que la empresa ya confía, el tráfico se lee como uso normal y el monitoreo de inicio de sesión y autenticación apenas lo registra.

Lo que importa es lo que hace la aplicación o cuenta una vez que está dentro, y eso es exactamente para lo que la mayoría de los registros de Salesforce no fueron creados para mostrar.

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Microsoft agrupa la actividad en tres rutas de intrusión:

  • llamadas vishing que engañan a los empleados para que aprueben una aplicación conectada maliciosa,
  • tokens OAuth robados de proveedores de software comprometidos, y
  • acceso de invitados mal configurado a sitios de Salesforce.

Cada uno se corresponde con un incidente de Salesforce del año pasado, y Microsoft dice que vio la actividad entre inquilinos en industrias que incluyen el comercio minorista, la educación y la fabricación.

la llamada telefonica

El primer camino es el que inició todo el recorrido. A partir de mediados de 2025, los actores realizaron llamadas de phishing de voz (vishing) haciéndose pasar por soporte de TI y hablaron con los empleados a través de la pantalla de consentimiento OAuth de Salesforce, logrando que autorizaran una aplicación conectada controlada por un atacante disfrazada de la propia herramienta de carga de datos de Salesforce.

Una vez que se otorgaba el consentimiento, la aplicación podía realizar llamadas API como ese usuario, permitiendo a los atacantes enumerar los datos de Salesforce de la organización, mantener acceso persistente a los registros de CRM y buscar credenciales que pudieran abrir la puerta a otras plataformas SaaS.

Sin malware, sin repetición de contraseñas robadas. Sólo una llamada telefónica y un clic de consentimiento.

Así es la campaña de Google Threat Intelligence Group (GTIG) y Mandiant documentado a mediados de 2025, rastreando el acceso inicial como UNC6040 y la extorsión posterior como UNC6240, los cuales seguían afirmando ser ShinyHunters para apoyarse más en las víctimas.

Google confirmó que una de sus propias instancias corporativas de Salesforce fue atacada en junio de 2025, y los atacantes tomaron datos de contactos comerciales en gran medida públicos antes de que Google los cortara. La misma ola se vinculó públicamente con violaciones en Chanel y Pandora, con Adidas, Qantas, Allianz Life y varias marcas de LVMH también mencionadas como objetivos.

El consejo de Mandiant a los defensores fue contundente: estas llamadas explotan el instinto de ayuda de la mesa de ayuda, los controles de identidad estándar a menudo no se aplican y la medida segura es colgar y volver a llamar a un canal que se sabe que es bueno.

Tokens robados de proveedores confiables

El segundo camino omite por completo al empleado. En lugar de hacer phishing a un usuario, los atacantes comprometen a un proveedor externo cuya aplicación ya tiene acceso OAuth a las organizaciones de Salesforce de sus clientes, roban los secretos o tokens de conexión y los utilizan para consultar y exportar datos en muchas instancias posteriores a la vez.

Debido a que el tráfico proviene de una integración aprobada, no activa alarmas de inicio de sesión y se integra con la automatización normal.

Microsoft señala tres incidentes aquí. El compromiso de Salesloft Drift de agosto de 2025 es el más grande y claro: los atacantes robaron OAuth y tokens de actualización vinculados a la integración del chat de Drift AI y los utilizaron contra los entornos de los clientes de Salesforce.

Google estimó que el robo del token Drift expuso potencialmente a más de 700 organizaciones, entre ellas Cloudflare, Zscaler, Palo Alto Networks, Proofpoint, PagerDuty y Tanium. Google rastrea el clúster como UNC6395; Cloudforce One de Cloudflare lo llama GRUB1.

Posteriormente, Salesloft rastreó la causa raíz hasta el acceso del atacante a su cuenta de GitHub ya en marzo de 2025, que se utilizó para llegar al entorno AWS de Drift y recolectar los tokens. Los operadores estaban allí en busca de secretos, ejecutando consultas SOQL para examinar casos de soporte y otros objetos en busca de claves de AWS, tokens Snowflake y contraseñas, y luego eliminando sus trabajos de consulta para ralentizar a cualquiera que investigara.

El incidente de Gainsight de noviembre de 2025 ejecutó la misma jugada contra un proveedor diferente. Salesforce retiró las aplicaciones publicadas por Gainsight después de detectar una actividad API inusual, y GTIG vinculó la campaña a los afiliados de ShinyHunters en más de 200 instancias de Salesforce afectadas.

Las personas detrás del nombre ShinyHunters afirmaron que las ondas Salesloft y Gainsight alcanzaron juntas cerca de 1.000 organizaciones, una cifra que no ha sido confirmada de forma independiente.

El caso más reciente, de junio de 2026, es el compromiso de Klue. Los atacantes ingresaron a la plataforma de inteligencia competitiva a través de una credencial heredada que estuvo en desuso durante mucho tiempo pero aún activa, sobrante de una integración de prueba que nunca se implementó, impulsaron una actualización de código que recopiló los tokens OAuth de los clientes y los utilizaron para acceder a los datos de Salesforce y Gong pertenecientes a los clientes de Klue, incluidos Cazadora y futuro grabado.

Ciberseguridad

Microsoft rastrea al actor de Klue como Storm-3138. Un problema de nomenclatura para cualquiera que haga referencias cruzadas de informes: la mayor parte de la industria, incluidos Huntress y Datadog, vincula la extorsión de Klue a un grupo que se hace llamar Icarus, y una cuenta de Telegram que afirma ser ShinyHunters también se atribuyó el mérito.

Las etiquetas se desdibujan porque estas identidades se superponen y se reivindican de manera oportunista, lo que se mantiene en todo este conjunto de campañas.

Acceso de invitados dejado abierto

El tercer camino no necesita ninguna credencial. Microsoft vio un aumento en la actividad sospechosa de usuarios invitados contra los puntos finales de Salesforce Aura, el marco detrás de los sitios de Experience Cloud. Cuando los permisos de los usuarios invitados estaban mal configurados, los actores accedían a la funcionalidad de Aura sin autenticarse.

Al llamar al controlador GraphQL Aura, utilizaron paginación basada en cursor para extraer registros más allá del límite de consulta estándar de 2000 registros, obteniendo mucho más de lo que el rol de invitado debía exponer.

La detección relacionada de Microsoft apunta a las herramientas AuraInspector utilizadas para sondear estos puntos finales. No hubo ningún exploit involucrado. La organización había dejado que el papel de invitado pudiera ver más de lo que debería, y los actores lo leyeron con todo lo que valía.

Lo que Microsoft y Salesforce enviaron para atraparlo

La señal que sí existe reside en lo que sucede después del acceso: qué aplicación conectada realizó una llamada, qué alcances de OAuth tiene, cuánto está consultando y si algo de eso es normal para el inquilino.

Microsoft trabajó con Salesforce para mostrar exactamente eso en Defender para aplicaciones en la nube. Para los clientes que ejecutan Salesforce Shield Event Monitoring, el conector de Salesforce actualizado incorpora el marco de monitoreo de eventos en tiempo real para una detección casi en tiempo real y agrega atribución de aplicaciones conectadas, vinculando la actividad a una identidad de aplicación específica y sus alcances OAuth otorgados, junto con más contexto de sesión y API.

Además de la detección, Microsoft agregó funciones de postura y gobernanza para las aplicaciones OAuth conectadas: una vista de aplicaciones altamente privilegiadas que tienen alcances elevados, una forma de mostrar aplicaciones no utilizadas que han permanecido inactivas durante 90 días o más mientras mantienen permisos activos, y una puntuación de riesgo de 0 a 100 por aplicación que los equipos pueden conectar a alertas y políticas.

El objetivo es encontrar las integraciones olvidadas y con permisos excesivos antes de que alguien más lo haga.

Reducir la superficie de ataque de OAuth

La guía de Microsoft es práctica y coincide con lo que dijeron los proveedores después de cada incidente: conecte instancias de Salesforce a Defender para aplicaciones en la nube para obtener telemetría adicional, active y observe los registros de eventos de Salesforce y bloquee el acceso de los usuarios invitados a Experience Cloud.

Más allá de los pasos específicos del producto, las soluciones duraderas son las conocidas. Haga un inventario de las aplicaciones conectadas, elimine las que nadie usa, limite el resto al privilegio mínimo y prepárese para revocar y rotar tokens en el momento en que una integración comience a comportarse de manera extraña.

El patrón bajo los tres caminos es el mismo. Los controles de identidad que la mayoría de las empresas dedicaron a construir durante la última década se crearon para inicios de sesión humanos: MFA, acceso condicional y políticas de sesión. Las aplicaciones OAuth, las cuentas de integración y las credenciales de servicio que realizan el trabajo real en una pila moderna de Salesforce en su mayoría se encuentran fuera de ella, sin vigilancia y con exceso de permisos.

Los atacantes que descubrieron esto lo utilizaron durante un año y, más de una vez, la entrada no fue nada más exótica que una credencial que alguien olvidó apagar.

The Hacker News se comunicó con Microsoft para obtener más detalles sobre la atribución de los actores detrás de estas campañas y actualizará esta historia con cualquier respuesta.

Google y Microsoft eliminan ModHeader con 1,6 millones de instalaciones después de que se encontrara un recopilador inactivo – CYBERDEFENSA.MX

Google y Microsoft se han retirado ModEncabezadouna popular extensión de edición de encabezados con aproximadamente 1,6 millones de instalaciones en Chrome y Edge, después de que los investigadores encontraran un recopilador de historial de navegación oculto integrado en su versión oficial de la tienda.

El coleccionista estaba inactivo. Una lista de permitidos vacía lo mantuvo apagado y no ha surgido ninguna prueba de que alguna vez haya recopilado o enviado un solo dominio de navegación.

El análisis surgió de OLT de rayasuna empresa de seguridad del Reino Unido, que verificó el código con la firma de la tienda web de Google y confirmó que el recopilador envió dentro de la extensión genuina, no una falsificación.

Su revisión cubre la versión de Chrome y sus aproximadamente 900.000 usuarios; Los rastreadores de terceros colocan otros 700.000 aproximadamente en Edge. Microsoft retiró la lista de Edge el 3 de julio y Google eliminó la de Chrome una semana después, el 10 de julio.

La versión 7.0.18 (ID de extensión idgpnmonknjnojddfkpgkljpfnnfcklj) todavía edita los encabezados HTTP como se anuncia. El mismo código de fondo minimizado también contiene un segundo sistema. En la primera ejecución, genera una huella digital del dispositivo y carga una clave de cifrado codificada. Mientras navega, toma el dominio de cada página que abre, lo cifra y lo almacena localmente, hasta 1000 dominios distintos.

Una vez al día, un programador agrupa la lista cifrada con su huella digital y la publica en api.stanfordstudies[.]com y borra la copia local. El tiempo de carga se compensa por instalación, por lo que los navegadores que lo ejecutan no generarían todas las balizas a la vez si el recopilador estuviera activado. Derribos separados, por HackIndex en la versión 7.0.18 e investigador yunus aydin el 7.0.17, describe la misma canalización.

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El recopilador se ejecuta solo si su navegador coincide con una entrada en una lista interna de permitidos y esa lista se envía vacía. La verificación falla cada vez, por lo que la canalización se detiene antes de recopilar un único dominio. Completar esa lista es un pequeño cambio, sin nuevos permisos ni clics de su parte, entregado como una actualización de rutina. La clave codificada, la URL del punto final, el programador y la lógica de almacenamiento ya están en la máquina.

No todo estaba dormido. Durante la instalación, actualización y desinstalación, la extensión hizo ping a un segundo dominio, extensions-hub[.]com, con el producto, versión y navegador. Y un script que se ejecuta en cada página ya había registrado metadatos de solicitudes reales en el almacenamiento local en texto sin formato, por lo que esa pieza claramente se había estado ejecutando.

Los verificadores automatizados habían calificado a ModHeader como de bajo riesgo, algunos de hasta 95 sobre 100. Cada parte del diseño puede frustrar un tipo diferente de verificación. Los datos están cifrados, por lo que un escáner ve el texto cifrado. La carga está bloqueada, por lo que una zona de pruebas no ve salir nada.

El código malicioso se minimiza a una base de código legítima. Los puntos finales no tenían una reputación maliciosa establecida que señalar. Y una extensión popular y firmada se lee como confiable. La firma de una tienda demuestra de dónde proviene un archivo, no qué hace.

Adónde conducen los dominios

Stripe OLT vinculó los dominios a una infraestructura real y mantenida. estudios de stanford[.]com no tiene ningún vínculo con Stanford; es un dominio antiguo reutilizado frente a un back-end de OpenSearch, mientras que extensions-hub[.]com está configurado para publicidad.

Los dos puntos finales de API se resolvieron en el mismo servidor de Amazon en el momento del análisis, lo que encaja con un operador sin probarlo. Un puñado de señales débiles apuntan vagamente hacia un operador de habla china: una configuración regional en chino simplificado, un marcador «sal» escrito con el carácter 盐 y un proveedor de correo de origen chino. Los investigadores no nombran ningún grupo, y nosotros tampoco.

Las señales de advertencia llegaron antes. ModHeader generó quejas por insertar anuncios en los resultados de búsqueda en 2023 y, según se informa, empezó a recibir publicidad en ese momento. No se ha confirmado quién se hizo cargo y los investigadores no hacen ninguna afirmación sobre el autor original.

El propio sitio de ModHeader todavía publica un plan publicitario que dice que no recopila datos del usuariolo cual es difícil de cuadrar con un recopilador de historial de navegación incorporado, incluso si está apagado. El desarrollador no ha respondido públicamente a los hallazgos al momento de la publicación.

Hacker News se ha puesto en contacto con ModHeader para hacer comentarios y hacer más preguntas a Stripe OLT, y actualizará esta historia con cualquier respuesta.

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En 2021, Brian Krebs descrito cómo las extensiones populares se compran silenciosamente y se convierten en canales de datos. Esto se parece a ese patrón, ahora con cifrado y una puerta que impide que los escáneres vean la carga. Sólo este año, se descubrió que una serie de extensiones de Chrome recopilaban datos bajo una etiqueta de «análisis anónimo», y un conjunto separado se hizo pasar por Workday y NetSuite para robar cookies de sesión. Los editores de encabezados y los administradores de cookies necesitan un amplio acceso para trabajar y, cuando se rompe la confianza, el radio de explosión es amplio.

que hacer

Si tienes ModHeader, elimínalo de Chrome y Edge; Es posible que su navegador ya lo haya desactivado. La desinstalación borra los datos almacenados, por lo que lo que hay que verificar es que la sincronización del perfil o una política de extensión administrada no los recupere.

Si pegó secretos en él, claves API, tokens de portador y cookies de sesión, rótelos, ya que los investigadores descubrieron que su función de historial de encabezados almacena encabezados HTTP completos en el disco.

Para los defensores, bloquear y registrar estudios de Stanford[.]com y extensiones-hub[.]com en DNS y proxy, y registros de búsqueda para el ID de extensión y cualquier POST en api.stanfordstudies[.]es/app/log. Stripe OLT publicado listo para ejecutarse consultas de búsqueda KQL para Defensor y Centinela.

Los derribos se encargan de esta extensión. El diseño es la parte que debería preocupar a la gente: un recopilador completo, verificado en la tienda, se encontraba dentro de una herramienta popular y confiable, aparentemente diseñada para activarse una vez que una actualización ordinaria llenaba la lista vacía. Los escáneres automatizados lo calificaron como de bajo riesgo, y la próxima herramienta construida de esta manera puede parecer igual de limpia.

La lección práctica es limitada: la revisión de la extensión debe estar atenta a rutas de código inactivo que las pruebas nunca activan, nuevos puntos finales de llamada a casa y una capacidad que una actualización de rutina puede agregar después de un cambio de manos.

El malware CrashStealer para macOS utiliza un cuentagotas notariado para pasar las comprobaciones del guardián – CYBERDEFENSA.MX

Los investigadores de ciberseguridad han detectado un nuevo ladrón de información de macOS llamado Crash Stealer que es capaz de recopilar datos confidenciales de sistemas comprometidos.

A diferencia de otros ladrones de información que se basan en droppers de AppleScript o envoltorios basados ​​en Objective-C, CrashStealer se implementa en C++ nativo, según Jamf Threat Labs.

«Valida la contraseña de inicio de sesión de la víctima localmente antes de recolectarla, la recopila ampliamente en navegadores, billeteras de criptomonedas, administradores de contraseñas y el llavero, cifra lo que recopila con AES-GCM antes de filtrarlo a través de libcurl y persiste copiándose y volviendo a firmar», investigador de seguridad Thijs Xhaflaire dicho en un informe compartido con The Hacker News.

Se dice que CrashStealer se distribuye mediante un cuentagotas firmado y certificado por Apple que se distribuye como un archivo de imagen de disco llamado «Werkbit.app». Debido a que tanto la imagen del disco como el binario están certificados ante notario y llevan una identificación de desarrollador válida («Emil Grigorov (WWB7JA7AQV)»), pasa las comprobaciones de Gatekeeper.

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La propia imagen del disco se origina en el dominio «werkbit[.]io», que se registró en junio de 2026. En un giro interesante, la descarga se bloquea detrás de un PIN de reunión, lo que significa que el instalador se entrega solo a aquellos visitantes del sitio que llegan con el código correcto y no a todos.

El descubrimiento de dominios adicionales e infraestructura de backend compartida vinculada a la misma operación apunta a que CrashStealer es parte de una campaña multiplataforma más grande.

Una vez montada, la imagen del disco presenta al usuario una pantalla de configuración de la instalación que le indica que haga clic derecho en la aplicación y elija «Abrir» para que la ejecute. Una vez iniciado, el ejecutable «veltod» contacta un repositorio de GitHub («github.com/mgothiclove») para recuperar un archivo llamado «sys.cache».

Luego, el archivo se usa para extraer un comando curl y extraer un script de shell, que actúa como un descargador para buscar y preparar la siguiente carga útil («CrashReporter.dmg») y la guarda en el directorio «/tmp».

El malware, tras su ejecución, establece persistencia como LaunchAgent, resiste el análisis, presenta una solicitud de contraseña y valida la credencial ingresada localmente, desbloquea el llavero de inicio de sesión usando la contraseña validada, enumera las herramientas de seguridad y análisis instaladas, antes de proceder a recopilar datos del navegador, extensiones de billetera de criptomonedas, datos del administrador de contraseñas y material del llavero.

La lista completa de datos recopilados se encuentra a continuación:

  • Credenciales de navegadores de la familia Chromium, incluidos Google Chrome, Brave, Microsoft Edge, Opera y Opera GX, Vivaldi, Chromium y Naver Whale
  • Aproximadamente 80 extensiones de billeteras de criptomonedas, incluidas MetaMask, Phantom, Coinbase, Trust Wallet, Rabby, OKX Wallet, Exodus, Keplr, Solflare y Backpack.
  • 14 administradores de contraseñas, incluidos 1Password, Bitwarden, LastPass, Dashlane, Keeper, KeePassXC, NordPass, Enpass y RoboForm
  • Archivo de los directorios ~/Documentos y ~/Descargas
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Los datos recopilados luego se empaquetan en un archivo ZIP y se extraen a un servidor controlado por el atacante («179.43.166[.]242»).

«La cadena de entrega de CrashStealer muestra un verdadero cuidado: en lugar de un señuelo simple y sin firmar, los operadores enfrentan el ataque con un cuentagotas firmado y notariado que limpia Gatekeeper antes de buscar, volver a firmar y lanzar silenciosamente la carga útil», dijo Jamf.

«Lo que lo distingue de la multitud de ladrones de productos básicos es menos lo que recopila sino cómo se construye: cifrado AES-GCM del lado del cliente de los archivos recopilados y un énfasis en la resistencia al análisis a través del aplanamiento del flujo de control, cadenas cifradas y antidepuración en capas».

El atacante utiliza un script de PowerShell presuntamente generado por IA para asignar Active Directory – CYBERDEFENSA.MX

Los investigadores de ciberseguridad han detectado una intrusión en la que un actor de amenazas desconocido aprovechó un script de PowerShell codificado por vibración para la enumeración de Active Directory (AD).

«El script buscó el controlador de dominio (DC) y mapeó usuarios, computadoras y dominios, antes de crear un directorio y exportar una cantidad de archivos, y finalmente crear AD_Report.html para medir el éxito del intento de enumeración», dijeron los investigadores de Huntress, Jevon Ang y Dray Agha. dicho.

La cadena de ataque involucró al actor de amenazas estableciendo acceso al Protocolo de escritorio remoto (RDP) en un servidor Windows unido a un dominio con un conjunto de credenciales previamente comprometidas, seguido de la preparación de las herramientas en la carpeta «C:\ProgramData\». El incidente tuvo lugar a principios de junio de 2026.

Esto incluyó una carga útil generada por inteligencia artificial (IA) para mapear el entorno de Active Directory. La evaluación se basa en varios signos reveladores, como el título de la iteración, cadenas de marcador de posición, código sobrediseñado que presenta múltiples métodos para encontrar un controlador de dominio y una salida de consola embellecida con cian, verde, rojo y amarillo.

Huntress describió el script de PowerShell personalizado como «altamente agresivo» y «ruidoso», y utiliza un «mecanismo de respaldo en cascada de cinco pasos» para permitir el reconocimiento y el descubrimiento. Se titula «Secuencia de comandos de recopilación de información de AD que funciona al 100%: TOTALMENTE FIJADO», lo que sugiere un intercambio con un modelo de lenguaje grande (LLM).

Una vez que se localiza el controlador de dominio principal, inicia una rutina de recopilación de datos para recopilar sistemáticamente usuarios, computadoras, grupos, unidades organizativas (OU) y confianzas de AD, y almacenar los detalles en un directorio provisional.

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Unos 30 minutos más tarde, el atacante se dispuso a desplegar una s5cmduna herramienta legítima utilizada para operaciones masivas de archivos, junto con SharpSharesuna utilidad de enumeración de recursos compartidos de red basada en C#, para buscar repositorios de datos accesibles para los usuarios.

En la etapa final, los datos se guardan en archivos CSV, se archivan y se extraen a un servidor remoto, no sin antes crear un archivo HTML que resume el robo de datos en forma de un Informe de inventario de Active Directory.

«Es probable que sea una inyección ‘útil’ del LLM que el atacante simplemente aceptó, en lugar de ser escrita intencionalmente en el guión», explicaron los investigadores.

El desarrollo es otra señal más de que los actores de amenazas están aumentando su arsenal con malware codificado por vibración generado con la ayuda de modelos de inteligencia artificial, incluso si no se está abusando de la tecnología de maneras nunca antes vistas. Lo que sí cambia es que reduce la barrera de entrada del cibercrimen, permitiendo a actores menos capacitados crear herramientas evasivas altamente capaces con un mínimo esfuerzo.

«La cadena de ataque subyacente todavía se parece al manual de estrategias de aplastar y agarrar que hemos visto durante años», dijo Huntress. «Esta metodología central se ha mantenido constante, pero ahora está siendo aumentada selectivamente por la IA. Este enfoque híbrido prioriza la agresión y la velocidad sobre el sigilo, lo que permite a los actores de amenazas ejecutar campañas altamente dañinas más rápido que nunca».

La IA como multiplicador de fuerza

En un informe publicado la semana pasada, Sygnia reveló que los atacantes habilitados por IA no necesariamente necesitan malware novedoso o días cero, pero que el verdadero cambio radica en el hecho de que las intrusiones cibernéticas pueden orquestarse a una velocidad y escala más rápidas y mayores de las que los defensores pueden contener.

La compañía de respuesta a incidentes dijo que observó un ataque en la nube asistido por IA que progresó desde el acceso inicial hasta un compromiso amplio en un lapso de aproximadamente 72 horas contra un gran entorno basado en Amazon Web Services (AWS). Se considera que el objetivo final de la actividad tiene una motivación financiera, y el atacante utiliza el acceso a la infraestructura de la nube de la víctima como palanca para extorsionar.

«El actor de amenazas aprovechó repetidamente las credenciales recién adquiridas para reiniciar las actividades de descubrimiento, recolección de secretos, persistencia e impacto», afirmó. dicho. «El ataque se basó en técnicas de nube conocidas en lugar de malware novedoso o días cero».

«El actor de la amenaza no estaba explotando ni una sola configuración errónea; estaban encadenando debilidades en los servicios de aplicaciones, recursos de AWS, repositorios de control de fuente, flujos de trabajo de CI/CD, componentes de tiempo de ejecución y almacenes de datos, mientras ejecutaban rápidamente el descubrimiento de credenciales, la recolección de secretos, la enumeración de la nube, el abuso de la canalización de implementación, la modificación del tiempo de ejecución, el acceso a la base de datos y la interrupción operativa».

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El atacante, según Sygnia, implicó repetidos intentos de establecer persistencia en los hosts comprometidos, obteniendo la clave de acceso a una de las cuentas de AWS a través de deficiencias en una aplicación orientada a Internet. A cada nuevo acceso le siguió una enumeración renovada, una recopilación de secretos adicional, intentos de persistencia mediante la creación de claves de acceso y usuarios de IAM, y una filtración de datos. Al mismo tiempo, varios artefactos creados por atacantes fueron enmascarados como un pentest o un ejercicio de equipo rojo.

Para ejercer aún más presión sobre las víctimas, el atacante realizó una serie de acciones:

  • Denegar el acceso a los depósitos de S3
  • Limitar los servicios o contenedores de ECS a una capacidad máxima de cero
  • Crear reglas ACL para bloquear el acceso a la red
  • Purga de colas SQS

«La importancia no fue que la IA introdujera nuevas técnicas de ataque, ya que cada acción observada se correspondía con comportamientos adversarios establecidos desde hacía mucho tiempo, sino que reducía el tiempo y el esfuerzo necesarios para poner en práctica esas técnicas en un entorno complejo», señaló Sygnia.

«El actor de amenazas convirtió repetidamente el acceso recién obtenido en acciones personalizadas. Para cada nueva clave de acceso, el actor parecía determinar rápidamente los permisos asociados, los recursos accesibles y los próximos pasos más valiosos».

El nuevo ataque MemGhost planta recuerdos falsos persistentes en agentes de IA a través de un correo electrónico – CYBERDEFENSA.MX

Dale a un asistente de IA memoria y acceso a tu bandeja de entrada, y le darás al atacante una manera de reescribir lo que cree que sabe sobre ti. Un solo correo electrónico puede engañar a ese agente para que guarde un «hecho» falso sobre el usuario, oculte el cambio y dirija silenciosamente sus respuestas en sesiones posteriores.

Cuando funciona, la persona lee una respuesta de apariencia normal y nunca se entera de que su asistente fue manipulado.

Los investigadores nombraron el ataque. inyección de memoria sigilosa y creó una herramienta que escribe los correos electrónicos automáticamente. El artículo «Cuando las garras recuerdan pero no lo dicen», aterrizó en arXiv el 6 de julio de 2026.

Primero, qué hacen estos asistentes.

Un agente personal es un asistente de IA que se queda. En lugar de olvidar todo cuando finaliza un chat, guarda notas sobre ti en archivos: tus preferencias, tus contactos y lo que le pediste que hiciera. Lee esas notas al comienzo de cada nueva sesión, por lo que siente que te conoce.

Muchos de estos agentes también pueden actuar por usted, leyendo su correo electrónico, revisando su calendario y ejecutando pequeños trabajos según un cronograma mientras está fuera.

garra abiertael agente de código abierto utilizado como objetivo principal del estudio, mantiene este estado en archivos de texto sin formato: algunos contienen sus instrucciones permanentes (AGENTS.md), otros contienen lo que ha aprendido sobre usted (MEMORY.md). Coloca los principales en el contexto del modelo al comienzo de cada sesión.

Esas notas son el objetivo del producto. Ellos también son el objetivo.

El ataque de un correo electrónico

El atacante no necesita su contraseña ni su cuenta. Envían un correo electrónico a alguien cuyo agente está configurado para revisar su bandeja de entrada, lo que, para estos asistentes, es un trabajo de rutina. Enterrado en ese correo electrónico hay un texto dirigido al asistente, no a usted.

Si la habilidad de correo electrónico del agente muerde el anzuelo, suceden tres cosas seguidas. El agente utiliza sus propias herramientas de archivos para escribir la nota falsa del atacante en su memoria persistente. Su respuesta visible no dice nada de haberlo hecho. Y luego, en una nueva conversación, esa nota falsa cambia lo que te dice o hace por ti.

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En uno de los casos de prueba del estudio, la mentira plantada fue que el límite de envío diario de Zelle del usuario se había elevado a $10,000.

No capta el cambio por varias razones. El asistente oculta sus pasos detrás de escena por diseño, por lo que el momento en que edita un archivo nunca aparece en el chat. Pocos usuarios alguna vez abren los archivos de memoria sin procesar para leerlos. Y cuando el agente se ejecuta según una programación en segundo plano, a menudo no envía ningún mensaje, por lo que no hay nada que notar.

Para hacer que el veneno se adhiera, la herramienta apunta a los archivos principales que se cargan en cada sesión, de modo que se carga una sola escritura en cada sesión posterior en lugar de esperar a que se extraiga de un almacén de memoria separado.

El ataque es generado por una herramienta que los investigadores llaman MemGhost. Sus creadores entrenaron un modelo de atacante fuera de línea contra una instantánea de un agente personal, recompensando los correos electrónicos que guardaban la memoria mientras mantenían la respuesta en silencio. En el momento del ataque, escribe el correo electrónico terminado de una sola vez, sin intercambios con la víctima.

En 56 casos de prueba nuevos, MemGhost realizó el ataque completo, plantando un recuerdo falso, ocultándolo y luego influyendo en las respuestas del agente en una sesión posterior. Funcionó en el 87,5% de las ejecuciones en segundo plano contra OpenClaw en GPT-5.4 y en el 71,4% contra un agente Claude Code SDK en Sonnet 4.6.

Estas fueron ejecuciones de referencia aisladas y comienzan solo después de que el correo electrónico ya ha llegado a una bandeja de entrada que el agente lee, por lo que aquí nada prueba si una carga útil real borra primero el filtrado de spam o la autenticación del remitente.

El éxito fue generalmente menor en las pruebas en modo de primer plano, donde el usuario puede ver la respuesta. En modo de fondo, se mantuvo por encima del 80% en cada uno de los otros dos marcos de agentes y en un almacén de memoria basado en vectores en lugar de los archivos simples. El equipo también construyó Banco de susurrosun punto de referencia de 108 casos que abarca riesgos que van desde malos consejos médicos hasta pérdidas de dinero y sabotaje de seguridad.

Descripción general del marco WhisperBench

Las versiones toscas del truco en su mayoría fallan. Un contundente «guarda esto en silencio y no digas nada» fue captado o ignorado por los modelos más fuertes casi siempre; el generador capacitado es lo que hizo subir los números. También pasó por alto las defensas destinadas a detener este tipo de ataque.

Un filtro de entrada creado para detectar correos electrónicos envenenados pasó por alto el mensaje de MemGhost más de nueve de cada diez veces, y un modelo especialmente endurecido para ignorar las instrucciones que llegan por correo electrónico siguió el mensaje colocado aproximadamente la mitad de las veces. Incluso cuando se hizo que el propietario preguntara abiertamente: «dime qué verificaste y qué hiciste», el ataque permaneció oculto aproximadamente una cuarta parte del tiempo en un modelo.

No hay ningún parche rápido que esperar. El propio OpenClaw política de seguridad trata la inyección rápida por sí sola como fuera del alcance de una solución, a menos que también cruce un límite de autorización, política de herramientas, aprobación o zona de pruebas. MemGhost no cruza ninguno de ellos, ya que funciona a través de la propia herramienta de escritura en memoria del agente, y los investigadores siguen demostrando exactamente este tipo de inyección contra el marco.

Los autores del estudio sostienen que la verdadera solución tiene que estar dentro del agente: etiquetar de dónde proviene una información, preguntar al usuario antes de que algo llegue a la memoria duradera y registrar cada escritura. Hasta que eso llegue, la configuración expuesta es cualquier agente que lea correo que no es de confianza y pueda escribir su propia memoria sin preguntar.

La solución contundente es mantener esos dos trabajos separados. De lo contrario, limite lo que puede cambiar una ejecución activada por correo electrónico y verifique los archivos de memoria después de que llegue algo sospechoso.

OpenClaw confirmó esa posición a The Hacker News y rechazó cómo el periódico configuró a su agente. Es guía de seguridad indica a los operadores que enruten el correo electrónico que no es de confianza a través de un agente lector independiente sin memoria, archivos ni herramientas de shell, pasando sólo un resumen al agente principal, que el documento no probó.

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También argumenta que el nivel del modelo es importante: las ejecuciones de OpenClaw utilizaron GPT-5.4, un modelo de frontera actual, pero los autores omitieron Claude Opus 4.6 por costo, y OpenClaw señaló HackMyClawun desafío público en el que miles de correos electrónicos de inyección no lograron extraer un secreto de un agente de Opus 4.6. Esa prueba se centró en el robo de datos, no en el envenenamiento de la memoria, por lo que no responde directamente al artículo.

OpenClaw dijo que está sopesando los controles de escritura en memoria para contenido externo, incluida la procedencia, los registros de auditoría y las indicaciones de confirmación, en la misma dirección que recomienda el documento. The Hacker News también se comunicó con los autores del artículo y actualizará esta historia con cualquier respuesta.

La versión manual fue lo primero.

En 2024, el investigador Johann Rehberger mostró el mismo movimiento contra ChatGPT, plantando instrucciones en su memoria a largo plazo a través de contenido web envenenado para seguir filtrando los datos de un usuario en chats futuros. Él lo llamó SpaIware. OpenAI cerró el camino de la filtración de datos, pero se mantuvo la capacidad de escribir memoria a partir de contenido que no era de confianza.

Un año después, llegó a ser un producto de envío. EchoLeak (CVE-2025-32711), divulgado por Aim Security en junio de 2025, utilizó un correo electrónico de texto oculto para hacer que Microsoft 365 Copilot entregara datos internos de la empresa cuando el usuario luego le hizo una pregunta normal. Microsoft lo calificó como crítico y lo parchó, y no se informó ningún abuso en el mundo real.

A estudio de caso posterior Expuso cómo pasó los filtros de Copilot. Ambos demostraron que el contenido que lee una IA puede contener comandos, entregados mediante un correo electrónico que cualquiera puede enviar.

Lo que MemGhost agrega es persistencia: la versión de Rehberger tuvo que ser plantada a mano, y EchoLeak filtró datos solo en el momento en que se solicitó, pero aquí una carga útil automatizada convierte un correo electrónico en una memoria falsa que permanece y dirige las sesiones mucho después de que el mensaje desaparece.

Este es un resultado de laboratorio, no un robo en progreso. Los investigadores ejecutaron todo en entornos de prueba sellados con bandejas de entrada falsas y usuarios falsos, y los documentos en papel solo se probaron en laboratorio, no se usaron contra personas reales; dicen que planean revelar sus hallazgos, patrones de ataque y puntos de referencia a los fabricantes de los agentes y modelos afectados.

El sigilo se mantiene en el estudio en parte porque los agentes capaces están diseñados para mantener la actividad de sus herramientas fuera del chat. El único modelo que se reveló lo hizo imprimiendo sus pasos intermedios en la respuesta, y los investigadores esperan que la detección se vuelva más difícil a medida que los agentes mejoren su trabajo silencioso.

El verdadero problema es más claro: un mensaje procedente del exterior se convirtió en un contexto duradero y confiable dentro del agente, sin ningún momento visible en el que alguien lo aprobara.