Critical CVEs, Linux DDoS Botnet, Device-Code Phishing, Android Spyware and More – CYBERDEFENSA.MX

Some attacks this week didn’t need much of a trick. A fake support call, a trusted extension, a shared link, or a device with no password. Small things that people barely think about. Yet each was enough to cause serious trouble.

Then there were the bigger messes. Billions stolen, hidden networks of hacked devices, poisoned software, and attackers finding new ways to turn normal tools against their users. Even the places meant to keep money and systems safe ended up with problems of their own. The strange part is how often the damage started somewhere nobody was looking.

And that’s before getting to the long list of fresh bugs, shady services, and scams making the rounds. Quite a bit to sort through. Here’s what made the list.

⚡ Threat of the Week

N. Korea Sets New Record with Binance $6.43B Crypto Theft — The U.S. Federal Bureau of Investigation (FBI) has officially attributed the theft of more than $6 billion in virtual assets from Binance to a North Korean hacking group called TraderTraitor. The haul eclipses the $1.46 billion plundered from Bybit in February 2025, making it the largest cryptocurrency theft in history. The funds were stolen across 11 blockchains, 82% of which were on Ethereum and Bitcoin. Of the $6.43 billion stolen by TraderTraitor, $2.85 billion of the assets have been frozen on-chain by Tether, Circle, Ripple, Arbitrum, and Optimism.

🔔 Top News

  • Volt Typhoon Uses Covert Silent Train Network in 0-Day Attacks — Chinese state-sponsored hacking group Volt Typhoon has been using a framework that relies on rotating chains of connected devices compromised on demand, including to facilitate zero-day attacks targeting high-value systems. It’s codenamed Silent Train because the threat actor uses it against select targets, cleans it up after each operation to minimize detection and attribution, and refreshes it continuously. Silent Train is a relay infrastructure formed of compromised devices to hide the origin of its attacks. The findings highlight evidence of efforts to pre-position access within what it described as «strategic communications, critical infrastructure and other ecosystems that become essential during geopolitical tensions or crises.» Silent Train is built around «rapidly rotating chains of compromised SOHO, IoT and enterprise devices.» The nature of these victims «indicates deliberate efforts to maintain access to critical ecosystems that support defense, logistics, communications, military and civilian operations, especially during heightened tensions or crises in the Indo-Pacific region.»
  • Polymarket Briefly Suspended Trading After Third-Party Hack — Prediction market platform Polymarket temporarily suspended trading after hackers compromised DebugBear, a third-party service, to distribute cryptocurrency-draining JavaScript that siphoned approximately $2.7 million in assets from 33 deposit wallets in under an hour. «Our DNS server records were compromised through our domain registrar. We are currently unable to receive emails sent to our domain,» DebugBear said in an update shared on October 31, 2026. «Based on our initial investigation this attack targeted the website of a specific customer. We have not seen any indication of a compromise of our internal systems, though we will continue to investigate this.» In June, Polymarket disclosed another third-party compromise that injected a malicious script into its frontend, leading to reported losses of around $3 million.
  • Shared ChatGPT Links Lead to Code Execution — Researchers from Parameter Labs disclosed a now-patched flaw in ChatGPT that turned an ordinary share link into an attacker-controlled JavaScript running inside the signed-in session of whoever opened it. «An attacker could create a malicious conversation, publish it using ChatGPT’s normal sharing feature, and send the link to another user,» Parameter Labs said. «When the victim opened the share, the payload executed as chatgpt.com with access to the victim’s authenticated web session.» Successful exploitation could allow an attacker to enumerate the victim’s conversation list, retrieve content from a private conversation, and send data from that conversation to an external server.
  • Official Claude Code Extension on Cursor Marketplace with SSH Backdoor — Two versions of the Claude Code extension distributed through Cursor Marketplace were tampered with to install a persistent SSH backdoor on affected systems. Cursor said the incident impacted up to 5,000 users. In response to the incident, Cursor said it rotated its keys, rebuilt the marketplace, and worked with the cloud provider to take the server offline so that the reverse shell is no longer functional. It also stressed that no other extensions were maliciously modified as part of the attack. However, several questions surrounding the supply chain attack remain unanswered, including how the threat actor managed to publish a malicious extension under Anthropic’s name on Cursor’s marketplace and what level of access they were able to obtain.
  • FBI Seizes bulletproof hosting provider Virtualine — The U.S. Department of Justice (DoJ) announced the seizure of a domain associated with a bulletproof hosting provider (BPH) named Virtualine. The DoJ said the service was being used to commit and facilitate prolific criminal activity, including «the advertisement of sexually explicit images of minors, the intentional disclosure of nonconsensual intimate visual depictions of adults and minors, and international money laundering designed to conceal and promote criminal conduct. However, the long-term impact of such crackdowns has been questioned. According to Intel 471, disruptions have driven customers to newer services operated by former resellers, fragmenting the market rather than eliminating demand. The disclosure comes as the Australian Signals Directorate said it gained backend access to Amadey’s operations and severed its access to 180,000 computers across the globe.
  • Keystone to Destroy 18,835 Hardware Wallets — Keystone confirmed a security incident involving its official website where an attacker exploited a vulnerability in a third-party data monitoring tool to escalate privileges and obtain some customer information and a key used to verify the authenticity of our devices. This included 25,964 records containing names, contact details, shipping addresses, and order information, along with 12,873 checkout records containing names, contact details, and shipping information submitted by users. Besides stopping the use of the old key, Keystone plans to destroy 18,835 devices in existing inventory that contain the old key. «Shipping of all unshipped orders from our official website has been suspended,» it said. «Sales will switch to a preorder model until production of devices using the new key is complete, after which shipping will resume.» In a related development, another hardware cryptocurrency wallet maker Trezor said it received credible reports about a suspected hardware crypto-theft implant in a Trezor Safe 5 sold by its reseller CryptoBilis in Southeast Asia. «If you bought a Trezor from CryptoBilis from March 2026 onwards and are using it to store funds, please move your funds to a newly created wallet with a new seed as soon as possible,» it said.
  • uCreator Android Spyware Can Clone WeChat Accounts — A commercial Android spyware offering called uCreator is designed to target ordinary users of mobile wallets and messaging applications across China and Southeast Asia, including GCash (Philippines), WeChat, WeCom, QQ, Telegram, WhatsApp, LINE, Zalo, KakaoTalk, Viber, and MoMo. It can also be used to clone WeChat accounts. Victims install repackaged copies of legitimate applications disturbed through sideloading or social engineering flows. The attack leverages a variation of on-device virtualization techniques observed in malware like GodFather to conduct fraud. «GodFather spins the banking app up inside a virtual container and drops a fake overlay on top to phish credentials: the victim is really typing into the attacker’s screen,» security researcher Ovi Liber said. «uCreator shares the substrate but it draws no overlay. This is a case really of overlay-the-app versus instrument-the-app, with the second being quieter and also not being confined to a login screen. As an operator, it scales to any app the vendor writes a module for.»
  • Gheist Turns GitHub Actions into a Secret Extraction Service — An automated campaign dubbed Gheist has been observed planting a secret-dumping workflow named «sync-check» in every repository that stolen GitHub tokens can reach. «The workflow seeks to print the repository’s secrets into its own workflow log,» Wiz said. «Then, the tool downloads the log through the GitHub API and deletes the run seconds later.» The Google-owned cloud security company said it recovered more than 13,500 planted branches from more than 850 compromised accounts. The campaign was first detected in mid-September 2026.

‎️‍🔥 Trending CVEs

Bugs drop weekly, and the gap between a patch and an exploit is shrinking fast. These are the heavy hitters for the week: high-severity, widely used, or already being poked at in the wild.

Check the list, patch what you have, and hit the ones marked urgent first — CVE-2026-115889, CVE-2026-115893 (Wasmtime), CVE-2026-90975 (Fireblocks mpc-lib), CVE-2026-91141 (COVESA vsomeip), CVE-2026-88781, CVE-2026-75775, CVE-2026-75779, CVE-2026-93489, CVE-2026-17518, CVE-2026-75753, CVE-2026-102438, CVE-2026-14911, CVE-2026-16528, CVE-2026-19386, CVE-2026-19396, CVE-2026-93495, CVE-2026-14157, CVE-2026-13313 (ASUS), CVE-2026-114573, CVE-2026-9082, CVE-2026-118539 (Drupal), CVE-2026-114595, CVE-2026-114596, CVE-2026-114597, CVE-2026-114598 (EPICS Base), CVE-2026-97631 (TianoCore EDK II), CVE-2026-115881, CVE-2026-115884 (GoAhead), CVE-2026-110720 (HashiCorp consul-k8s), CVE-2026-90885, CVE-2026-85250, CVE-2026-88901, CVE-2026-88900, CVE-2026-78165, CVE-2026-85251 (Apache Camel), CVE-2026-115547 (Okta), CVE-2026-114349, CVE-2026-111551 (Apache Kafka), CVE-2026-118306, CVE-2026-118331, CVE-2026-118348, CVE-2026-118344, CVE-2026-106378 (Google Chrome), from CVE-2026-117860 through CVE-2026-117954, from CVE-2026-118005 through CVE-2026-118017 (Mozilla Firefox), CVE-2026-98432 (Linux kernel), CVE-2026-18672, CVE-2026-19219 (Telerik UI for ASP.NET AJAX), TRA-2020-14 (Kodi), CVE-2026-107239, CVE-2026-107238, CVE-2023-22793 (Veeam), CVE-2026-103401, CVE-2026-103402, CVE-2026-103403, CVE-2026-103404, CVE-2026-103405, CVE-2026-103406, CVE-2026-103407, CVE-2026-103408, CVE-2026-103409 (Juniper Networks Session Smart Router), CVE-2026-111585 (TeamViewer), CAN-2026-2035970 (Intelbras IP cameras), CVE-2026-103594, CVE-2026-112709, CVE-2026-112710, CVE-2026-93857, CVE-2026-103593, CVE-2026-93865, CVE-2026-93866 (WatchGuard Fireware OS), CVE-2026-101296, CVE-2026-101356, CVE-2026-103119 (Apache Tomcat), CVE-2026-112816 (Canonical LXD), CVE-2026-93680, CVE-2026-110186 (Langflow OSS), and a preauthenticated remote code execution vulnerability in TightVNC.

🎥 Cybersecurity Webinars

  • Learn How to Turn Identity Context Into Faster, Smarter SOC Response → Your security tools can detect suspicious activity, but without identity context, critical threats may go unnoticed. As machine identities and AI agents expand the attack surface, SOC teams need deeper visibility to respond effectively. Join this expert-led webinar to discover how connecting identity intelligence with security operations can help uncover hidden risks, accelerate investigations, and contain threats faster.
  • From Zero-Days to Exploits in Minutes: Are You Ready for AI Threats? → AI-powered cyberattacks are accelerating, shrinking the time security teams have to detect, investigate, and respond. Are your defenses ready to keep up? Join this expert-led webinar to discover how to strengthen AI threat readiness, improve attack-surface visibility, and build faster, more resilient security operations before attackers gain the upper hand.

📰 Around the Cyber World

  • A massive search-hijacking campaign called Searchjacked involving 319 Chrome extensions with a combined 13.4 million reported installations hijacked users’ searches through tracking servers, captured queries, and collected referral payments from Microsoft Bing and Yahoo. The findings from Socket expand on the April 2025 discovery of 57 Chrome extensions with six million users, adding 264 newly identified add-ons with another 8.7 million users. Although they are hosted on the Chrome Web Store, they are unlisted and don’t appear in users’ searches on the extension store. Instead, the extensions are promoted through sketchy advertisements shown as pop overs or pop unders on websites. Socket also discovered a cluster of malicious Firefox extensions that mimic Phantom, Jupiter, and Bitget wallets to steal recovery phrases and private keys. A third campaign, documented by Am I Being Pwned?, involves 60 Chrome extensions with 2.3 million installs across 4 publisher accounts. Called OffiDocs, the extensions masquerade as document programs and exfiltrate all URLs visited by users to be shared with business partners, and other third-parties, or redirect users to one of their pages on redcoolmedia.net or runapps.org
  • Microsoft revealed details of two human-operated intrusions in which threat actors used Microsoft Teams messages and calls to impersonate IT or help desk personnel and socially engineer users into granting interactive remote access, primarily through Quick Assist. «Once connected, the threat actors staged portable Python, Bun, or Java runtimes, performed host and network discovery, and assessed Active Directory Certificate Services (AD CS) for certificate-based authentication paths,» Microsoft said. «This intrusion pattern is high impact because a user-approved remote session can become certificate-backed access to privileged identities and domain infrastructure.»
  • Threat actors are increasingly turning to vulnerabilities as a means for breaking into corporate systems, as exfiltration and extortion-only attacks emerged as the fastest-growing category in the third quarter of 2026.
  • Check Point detailed three anti-detect browsers, Kameleo, AdsPower, and MultiLogin, that could enable a single operator to silently manage thousands of isolated accounts across multiple platforms, and evade detection systems that look for scams and coordinated inauthentic behavior. «Threat actors abuse these platforms, taking over accounts and using them for financial fraud, phishing and malware distribution,» Check Point said. «These accounts can also be used to coordinate influence operations, which becomes an even greater concern ahead of elections. These tools already use AI integration, from built-in automation templates to offering a dedicated MCP server that pipes LLM-generated content directly into pre-warmed account profiles at machine speed. Running a large-scale social media operation now requires only a credit card instead of a technical team.»
  • Russia and Ukraine both revealed their emergency alert systems were hit by cyber attacks. The attacks caused the two systems to send fake emergency alerts. Per BBC, Ukraine’s air raid app sent false red-level air raid warnings nationwide. A few hours later, Russia said its alert app was also attacked, but said that it was only an «ancillary» service among sirens and other warnings. It’s not clear if the two incidents are connected.
  • A sophisticated Android malware campaign has been targeting the Indian banking sector since July 2025 using seven distinct trojan families that facilitate banking fraud through coordinated phishing, credential theft, and unauthorized cryptojacking. It is orchestrated by a financially motivated threat cluster codenamed CyberDakait that’s operating in India since January 2025. The malware families are GhostBat, cyb3rx, godz, d-passive, d-shine, tenxen, and appkjl. Distributed via coordinated smishing and vishing campaigns, they are designed to harvest sensitive information, including bank mobile application credentials, credit card details, outstanding balances, through sophisticated overlay attacks. «The main goal of the campaign is the distribution of Android malware to conduct cryptojacking and elaborate banking fraud,» Group-IB said. «The malicious applications are commonly hosted on GitHub repositories to maintain legitimacy and evade security controls, where the initial APK functions as a dropper that downloads and executes the main payload alongside a cryptocurrency mining module, enabling the threat actors to generate revenue through both direct financial theft and unauthorized cryptocurrency mining on infected devices.» A total of at least 17,960 compromised devices have been identified, and about 7.6 million SMS messages were intercepted from victim devices.
  • A new phishing campaign has disguised credential theft as an invitation to a private AI event from Anthropic, and uses GoTo Webinar branding, a Zoom-style registration page, and convincing Google and Microsoft login pages to steal login credentials. «Risks to the organization from this campaign include threat actors compromising a sensitive account, accessing the account’s sensitive documents (e.g., proprietary marketing material), and using the compromised account as an initial vector to further infiltrate the organization,» Cofense said.
  • A new campaign is using judicial-themed phishing emails targeting Colombian organizations to deliver XWorm via a multi-stage chain. The initial payloads resemble legitimate Colombian administrative or judicial correspondence, according to Arctic Wolf.
  • Multiple Russian-language traffer teams that have adapted affiliate-fraud models to capitalize on growing public interest in prediction markets such as PolyMarket and Kalshi. «The platforms offered by three such teams — AtlasCore, PolyFucked, and Magnetic Team — provide websites, administrative panels, cryptocurrency payment infrastructure, victim-management capabilities, technical support, and promotional guidance,» Recorded Future said. «This model lowers barriers to entry for affiliates and enables campaigns to scale rapidly as new trends attract potential victims. The services combine convincing prediction-market interfaces with established fraud mechanisms designed to manipulate victims and prevent them from recovering deposited funds.» Advertised compensation includes 70% to 80% of net profits for AtlasCore affiliates, a minimum 60% revenue share for PolyFucked affiliates, and a base 70% share of victim deposits for Magnetic Team affiliates.
  • Nozomi Networks detailed a new Go-based malware for Linux called Kairos that turns a compromised machine into a node in the operator’s DDoS botnet. «On command, the bot opens hundreds to thousands of TCP connections to a target chosen by the operator and keeps them open for the requested duration, sending a single near-empty keepalive byte every few seconds,» Nozomi Networks said. «Initial access came through Telnet, using the default credentials (user root, empty password). The operator then staged the payload with a short shell sequence that downloaded it over HTTP from the same server the bot later calls home.»
  • A previously undocumented Microsoft device code phishing kit codenamed MadApe is using business-themed PDF lures, configurable redirects, and fake document-sharing pages to trick victims into completing Microsoft device code authentication. It was first observed by Group-IB on January 7, 2026.
  • Threat actors behind Aur0ra ransomware, aka Gold Ogre, are extensively using AI to develop tools and to orchestrate and execute ransomware operations, Sophos said. The AI-assisted post-exploitation framework is developed with Cursor AI assistance. «The threat actors used Cursor to escalate from credential access to domain administrator in preparation for data collection and ransomware deployment,» Sophos said. «AI guardrails were bypassed by framing the intrusions as authorized red team activity or ‘diagnostics testing.’ Intrusions were orchestrated by Cursor’s Composer agentic coding model as well as AI models provided by Anthropic, xAI, and Moonshot.» Although the threat actors initially used Anthropic almost exclusively, they have since introduced other models.
  • Malicious model repositories on Hugging Face are being used to fuel a cryptomining and backdoor campaign. «The payloads were written for GPU hosts running self-hosted inference, especially Xinference and GPUStack, along with rented GPU machines, shared research notebooks, and CI jobs that pull small test models without anyone reading the code,» Pluto Security said. Instead of using poisoned weights or pickle exploits, the campaign abuses a Hugging Face option, trust_remote_code, that lets a model ship its own Python code. When this option is set to true, that code is automatically executed on a victim’s machine as soon as the model loads.
  • Bitdefender and NETGEAR found that Smart TVs and connected plugs accounted for a large share of recorded security weaknesses. Televisions represented 22.7% of vulnerability observations, followed by smart plugs at 22.4%. «Before buying connected equipment, the support period deserves attention alongside the price and features,» the 2026 IoT Security Landscape Report said. For equipment already in the home, knowing whether updates are still available is part of knowing whether it should stay connected.
  • A tech-support scam is directing victims to install the commercially available remote access application UltraViewer. Infoblox, which broke down details of the campaign, said it found links to a long-running QuickBooks phishing campaign. «That campaign uses over 350 QuickBooks-lookalike domains and directs victims to call scammers who attempt to steal QuickBooks credentials,» Infoblox said. The scam has been found directing users to trojanized UltraViewer and UltraMailer, installers that lead to the deployment of DarkKometa and njRAT, respectively.
  • In an analysis of The Com ecosystem, Flare said the loose-knit collective comprises three distinct intrusion clusters, Scattered Spider, LAPSUS$, and ShinyHunters, while SP1D3R HUNTERS (aka Scattered LAPSUS$ Hunters) represents an amalgamation of all three. Security researcher Jon DiMaggio warned against attributing any activity post-2022 to LAPSUS, which ceased operating years ago. «LAPSUS$ operated at full capacity for roughly nine months, from its December 2021 attack against Brazil’s Ministry of Health through its concentrated campaign in early 2022, before a series of arrests in mid-to-late 2022 ended it as an organized entity,» DiMaggio said. «Scattered Spider and LAPSUS$ overlapped by a few months at the start and by at least one individual across their lifespans, and they still ran different playbooks against different targets toward different ends.»

Conclusion

That’s about it for this week. Some attacks were carefully planned. Others worked because someone clicked the wrong thing, trusted the wrong tool, or left something exposed. Different methods, same result. And with so many systems connected to other systems, even a small mistake can travel further than expected.

The bigger concern is how normal some of these attacks have become. Nothing particularly clever is needed when the easy routes still work. Keep an eye on what has access, check what needs fixing, and don’t assume familiar means safe. See you next week.

200 Android Flaws, Browser-Built Phishing, 119K Scam Shops + 23 More Stories – CYBERDEFENSA.MX

A lot of this week’s security news has the same awkward answer to one question: “Why was that allowed to work?”

An extension asks for access and takes too much. A trusted service becomes part of a phishing chain. An old bug still gets results. An exposed system stays exposed. A package looks useful right up until it isn’t. Different stories, same basic problem: the path in was often already there.

Nothing here needed magic. Mostly access, trust, weak edges, and someone willing to keep poking. That’s the week.

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The lesson this week is smaller than “patch faster.” Stop giving ordinary things unlimited trust. Extensions, packages, redirects, sessions, AI tools, exposed services — most of the trouble begins when something familiar is allowed to do too much.

Security still breaks at the boring handoffs: what gets access, what stays exposed, what gets inherited, and what nobody checks twice. Attackers do not need every door open. One lazy hinge is enough. That is probably the part worth remembering after the headlines disappear.

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.

Ciberseguridad

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.

Ciberseguridad

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.

Android Spyware, PLC Attacks, AI Image Prompt Injection + 12 More Stories – CYBERDEFENSA.MX

Most of this week’s trouble came dressed as something useful.

A package stole data. A fake extension opened remote access. A safety app became spyware. An image gave hidden orders to an AI agent. Other threats hid in open systems, weak code, and normal network traffic.

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The danger was easy to miss because it looked ordinary. Here is the full list:

  1. Support uploads face cutoff

    GitHub has announced an upcoming security change that may affect GitHub Enterprise Server (GHES) support bundle uploads. «Beginning August 18, 2026, GitHub will start rejecting command-line support bundle uploads from older GHES appliances that have not been updated with the required security patches,» GitHub said. «To avoid any disruption when submitting support bundles with ghe-support-bundle, ghe-cluster-support-bundle, or ghe-support-upload commands, please update your GHES instance to the latest patch release available for your current version line.» At minimum, the required patch versions are: 3.21.3, 3.20.5, 3.19.9, 3.18.12, and 3.17.18.

The common thread was not advanced hacking. It was borrowed trust. Each threat used something people already accept: an install, a permission, a familiar name, or a normal system feature.

That changes the job. The question is no longer only «Is this safe?» It is also «What can this do if it is not?» The smaller the action looks, the tighter its limits should be.

Los agentes de inteligencia artificial de Android de código abierto podrían permitir que el texto de la pantalla invisible ejecute código en las PC host

Una aplicación de Android que puede dibujar sobre otras ventanas y escribir en un almacenamiento compartido puede enviar instrucciones al agente de inteligencia artificial que maneja ese teléfono, en un texto que ningún ojo humano verá jamás. Dos pasos más y la misma aplicación ejecutará comandos en la PC que controla al agente.

Los investigadores demostraron esa cadena, además de otros seis ataques, contra cinco marcos de agentes móviles de código abierto: AppAgent, AppAgentX, Mobile-Agent-v3, Open-AutoGLM y MobA. Todos cayeron al menos a seis de los siete.

El papel subió en arXiv el 1 de julio y fue revisado el 14 de julio. Los autores están en la Universidad Simon Fraser, la Universidad China de Hong Kong, la Universidad de Shandong y el Laboratorio Xingtu de la empresa de seguridad china QAX.

Nada aquí tiene un CVE, y el primer autor Zidong Zhang dijo Las noticias de los piratas informáticos el equipo no tiene evidencia de que las técnicas se hayan utilizado fuera de un entorno controlado. Hacker News revisó los cinco marcos y encontró las rutas de captura de pantalla, la llamada de shell y el respaldo de transmisión que el periódico describe todavía en sus ramas principales a partir del 17 de julio.

Zhang dijo que el equipo envió un correo electrónico privado a los mantenedores afectados antes de publicar la preimpresión y «no ha recibido respuesta hasta la fecha».

La escalada es la parte menos exótica. AppAgent’s controlador ejecuta subprocess.run(adb_command, shell=True) y crea entradas de texto colocando la salida del modelo directamente en el texto de entrada del shell adb {input_str}. La lista del periódico muestra que la función no tiene ningún tipo de desinfección.

El código en vivo funciona marginalmente mejor y no es suficiente: elimina espacios y comillas simples antes de interpolar, y deja el resto de los metacaracteres del shell en paz. No;, no &, no >. Entonces, una cadena que el modelo lee en una pantalla y escribe diligentemente es dividida por el shell del host, y la mitad posterior se ejecuta en el cuadro de Windows del operador.

Una carga útil diseñada para iniciar calc.exe hizo exactamente eso en 20 de 20 pruebas contra AppAgent, AppAgentX, Mobile-Agent-v3 y MobA. Una ejecución separada de un extremo a otro contra AppAgent utilizó test;pwd>rce_success y escribió el directorio de trabajo del host en un archivo.

Ciberseguridad

Poner esa cuerda delante del modelo es una carrera de archivos. Abrir-AutoGLM ejecuta screencap -p /sdcard/tmp.png y luego un adb pull por separado. Agente-móvil-v3 escribe en un /sdcard/screenshot.png fijo y duerme medio segundo entre los dos. AppAgentX escribe en /sdcard/ con nombres de archivo con marca de tiempo que llevan un contador de pasos incremental, un patrón que un atacante puede observar. AppAgent enviado configuración.yaml todavía tiene como valor predeterminado su directorio de captura de pantalla /sdcard.

Los investigadores calcularon esa brecha entre los marcos entre 50 y 500 ms, con un promedio de alrededor de 210 ms en 100 ejecuciones. Un servicio en segundo plano que sondea cada 5 a 10 ms tiene espacio para bloquear un archivo, volver a pintar el PNG y soltarlo antes de que el agente lo recopile. La manipulación aterrizó 19/20 a 20/20 contra cuatro de los cinco.

Para ampliar aún más la ventana, le mostraron al agente una superposición invisible que decía que se estaba ejecutando una sincronización de red y le pedían que esperara tres segundos. La modelo lo creyó.

Los seis modelos de visión que los investigadores probaron leyeron texto con una opacidad del 2% en al menos 18 de 20 ensayos de laboratorio. El documento sitúa ese nivel por debajo de la detección humana típica bajo una visión normal. GPT-4o, Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro y GLM-4V obtuvieron 20 sobre 20. Los números no aumentan a medida que el texto se vuelve más visible, porque comienzan en el techo.

AutoGLM-Phone, un modelo 9B que se ejecuta en el propio dispositivo, fue el más débil de los seis con 18 de 20. La visión humana aplica un umbral. La captura de pantalla no.

La asimetría también tiene una versión de hardware. Los teléfonos redondean sus esquinas y hacen agujeros para las cámaras, pero el búfer de cuadros permanece rectangular, por lo que los píxeles representados en esas regiones se ubican debajo del bisel y aparecen en cada captura de pantalla. En un Pixel 4, eso deja alrededor de 78 píxeles de ancho oculto en una esquina, suficiente para un comando corto, y los cinco agentes leen cargas útiles.

Un tercer truco evita por completo el sigilo: un servicio de accesibilidad coloca una actividad de inicio de sesión falsa sobre la aplicación real y permite que el agente escriba las credenciales del usuario en ella. Una persona podría dudar ante una solicitud de contraseña inesperada. Ninguno de los cinco lo hizo en 100 ensayos.

Nadie autenticó el teclado.

Los agentes no tienen un canal autorizado para acceder a un teléfono, por lo que reutilizan los de depuración, y de ahí sale el ataque más barato del conjunto. Open-AutoGLM codifica en base64 el texto que escribe y lo dispara en ADB_INPUT_B64, una transmisión implícita recogida por Teclado BADuna herramienta de automatización de pruebas creada para aceptar texto de cualquier cosa que lo transmita.

Ese es su propósito documentado, y aún se mantiene, con una Prelanzamiento de abril lleva una solución de Android 16. ADB Keyboard hace lo que promete su README. Los agentes son los que convirtieron un arnés de prueba en una tubería de entrada de producción.

Mobile-Agent-v3 mantiene una lista de permitidos estrecha: las letras, los dígitos y la puntuación común van a través del texto de entrada del shell adb, y todo lo demás, es decir, cualquier carácter que no sea ASCII, sale un carácter a la vez a través de ADB_INPUT_TEXT. Moba es más contundente. Su type_text prueba toda la cadena con text.isascii(), por lo que un emoji o una letra acentuada en cualquier parte de un mensaje envía el mensaje completo a través de la transmisión en una sola toma.

Cualquier aplicación que registre la misma acción recibe la misma carga útil y no necesita permiso para hacerlo, por lo que nada advierte al usuario. Cuando un atacante tiene accesibilidad, TYPE_VIEW_TEXT_CHANGED entrega el mismo texto en texto plano, incluidos los campos de contraseña, en los cinco.

Las condiciones previas son reales. Esto requiere una aplicación ya instalada, un agente en mitad de la tarea y la depuración USB o inalámbrica habilitada. El software afectado son herramientas de desarrollo de código abierto, no el asistente integrado en un teléfono estándar.

Los agentes propios, incluidos Bixby de Samsung y XiaoAi de Xiaomi, estaban fuera de alcance, al igual que iOS. Zhang hizo una advertencia: varios de los ataques necesitan permisos mínimos de Android, y uno no necesita ninguno en absoluto, lo que, según él, reduce la barrera para un atacante motivado.

Una variante tampoco necesita ninguna aplicación maliciosa. Debido a que una carga útil puede viajar en los canales de crominancia de una imagen en lugar de su brillo, un atacante que nunca toque el dispositivo podría enterrar una en una imagen y dejar que el propio agente de la víctima la capture desde una aplicación de mensajería. Los investigadores lo llaman una extensión en lugar de un resultado medido. También es la única versión sin paso de instalación.

Correcciones, y una que no existe.

Dos de los cinco ya muestran cómo es el derecho. MobA transmite capturas de pantalla a través de salida ejecutiva y nunca tiene un archivo del lado del dispositivo para ejecutar. Open-AutoGLM pasa argumentos como listas en lugar de concatenar cadenas, y es el único de los cinco inmune a la inyección de comandos del host.

Ningún proyecto acierta en ambos. Ninguna de las correcciones siguientes requiere tocar el modelo:

  • Soltar shell=Verdadero. Pase listas argv, para que los metacaracteres permanezcan literales.
  • Transmita capturas de pantalla en lugar de escribir y luego extraer. Sin archivo del lado del dispositivo, sin ventana TOCTOU.
  • Coloque un permiso a nivel de firma en la transmisión de entrada o utilice intenciones explícitas.
  • Diferencia la actividad en primer plano antes y después de cada acción y mantén una lista de paquetes permitidos por tarea.
  • Ejecute la mejora del contraste en las capturas de pantalla antes de que el modelo las vea. Parcial, no es una solución.

La defensa obvia es un mensaje de confirmación sobre acciones sensibles, y Open-AutoGLM incluye uno. Se activa cuando el modelo decide que una acción es sensible. Los ataques de percepción reescriben ese juicio, razón por la cual el artículo califica el aviso como insuficiente contra la inyección subliminal, la suplantación de la interfaz de usuario y la manipulación de capturas de pantalla.

Ciberseguridad

Contra la difusión y el rastreo de accesibilidad, no hace nada en absoluto, porque no hay ninguna acción para confirmarlo. El texto ya desapareció. En cuanto a la inyección de esquinas y recortes, los investigadores son contundentes: «no existe una solución basada en software sencilla y eficaz». Enmascarar esquinas es una solución para un problema de hardware.

No hay donde reportarlo

El silencio tiene una estructura detrás. Zhang dijo que el equipo recurrió a un correo electrónico privado porque los proyectos no tienen un canal dedicado para informar vulnerabilidades y The Hacker News no encontró ninguna política de seguridad publicada en ninguno de los cinco repositorios.

El documento agrega que Tencent y Alibaba fueron los primeros en contactarse, y que los proyectos de código abierto de grado de investigación se encuentran fuera del alcance habitual del Centro de Respuesta de Seguridad.

Compare eso con el de Microsoft Informe de mayo sobre el kernel semánticosu marco de agente, donde el mismo patrón de salida del modelo que llega a un shell produjo CVE-2026-25592, CVE-2026-26030 y una versión parcheada. La versión de una sola línea de Microsoft se transfiere aquí sin modificaciones: «su LLM no es un límite de seguridad».

La mitad superpuesta no es un terreno nuevo. Wu et al. impulsó la inyección rápida a través de ventanas superpuestas contra AppAgent y Mobile-Agent en mayo de 2025, y Ding et al. seguido en octubre con indicaciones que aparecen solo mientras un agente está mirando.

La sección de trabajo relacionado de este artículo no cita ninguno de los dos y omite por completo la literatura sobre seguridad de agentes móviles. Lo que agrega es el otro extremo de la cadena: fuera de la pantalla, a través del archivo, hasta el host.

Lo que deja la parte incómoda. Open-AutoGLM tiene más de 25.000 estrellas de GitHub y su LÉAME Lo guía para habilitar la depuración USB, cargar el teclado y entregarle sus entradas. Siga los documentos exactamente y habrá creado todas las condiciones previas que necesitan los ataques medidos, excepto la aplicación maliciosa en sí. La guía de configuración es el resto del modelo de amenazas.

La UE ordena a Google que abra el micrófono, la cámara y la pantalla de Android a los asistentes de inteligencia artificial rivales

El jueves, la Comisión Europea ordenó a Google que diera a los asistentes de inteligencia artificial rivales el mismo alcance en Android que Gemini ya tiene: la cámara, el micrófono, lo que sea que esté en la pantalla, una palabra de activación que se activa con la pantalla apagada y la capacidad de controlar otras aplicaciones en segundo plano imitando toques y tecleos.

Google debe enviarlo en la próxima versión importante, Android 18, y a más tardar el 1 de agosto de 2027.

Ese es uno de dos decisiones de especificación vinculantes adoptado el 16 de julio en virtud de la Ley de Mercados Digitales, seis meses después de que la Comisión abriera el procedimiento el 27 de enero.

El segundo hace que Google entregue consultas de búsqueda, clics y datos de clasificación anónimos a motores de búsqueda rivales y a chatbots de inteligencia artificial que realizan búsquedas, por una tarifa basada en el costo. Tampoco lo es una multa.

Los procedimientos de especificación sólo dicen lo que tiene que construir un guardián; la Comisión poder separado para abrir un caso de incumplimientomultas incluidas, permanece intacta. Android es utilizado por alrededor del 60% de los usuarios de móviles europeos.

Cinco características cerradas, seis no

La decisión de Android cubre 11 características del sistema operativo. Google puede exigir una certificación antes de que una aplicación toque cinco de ellos, lo que las medidas publicadas funciones restringidas de llamadas:

  • Acceso centralizado a las aplicaciones de datos en el dispositivo y opte por compartir, hoy AppSearch.
  • Inteligencia sensible al contexto, la maquinaria siempre activa detrás de sugerencias proactivas como Magic Cue.
  • Integración estructurada en el dispositivo, es decir, acciones de aplicación y funciones de aplicación.
  • Automatización de pantalla, que Android implementa como Control por Computador.
  • Integración del sistema: configuración, medios, capturas de pantalla, notificaciones y energía.

El párrafo 55 detalla el tercero y apunta directamente a las propias aplicaciones de Google. Un asistente certificado puede recuperar y redactar Gmail, crear y administrar eventos de Calendario, extraer contenido de Drive y Docs, activar la navegación de Maps, controlar la reproducción de YouTube y consultar el historial de reproducciones, leer y escribir SMS, MMS y RCS en Mensajes, y realizar llamadas telefónicas.

Ciberseguridad

Los otros seis no tienen ningún requisito de certificación: datos ambientales, detección de palabras activas siempre activas, invocación de pulsación larga, modelos en el dispositivo a nivel de sistema, implementación de modelos de terceros y ejecución en segundo plano.

El párrafo 119 los abre a todos los terceros, incluidas las aplicaciones instaladas por el usuario, y prohíbe a Google restringir el tipo o caso de uso de la aplicación que los llama.

Los datos ambientales significan entrada de micrófono, audio del sistema, cámara, contenido de la pantalla, ubicación y sensores como el acelerómetro, de forma continua y en segundo plano, bajo las mismas indicaciones de consentimiento que obtienen los propios servicios de inteligencia artificial de Google.

Esas indicaciones son las más ligeras: el resumen del caso de la Comisión señala que los servicios propios de Google llegan a los sensores hoy con procesos de consentimiento e indicadores de privacidad reducidos, mientras que los terceros obtienen el consentimiento en tiempo de ejecución por uso.

La detección de palabras activas utiliza el DSP de bajo consumo, por lo que sobrevive a una pantalla bloqueada y al ahorro de batería, y puede seguir grabando hasta que el usuario finalice la solicitud. Éste sólo llega a los teléfonos que ya llevan el chip. Permitir que varios asistentes escuchen a la vez llega a Android 19 y 1 de agosto de 2028.

El consentimiento aún lo controla todo, y Google aún puede exigir el aislamiento y el cifrado del proceso. Lo que no puede hacer, para estos seis, es decidir quién puede preguntar. Si quiere que el sensor se alimente sin procesar detrás de una puerta, las medidas le dejan una ruta: presentar una solicitud razonada que demuestre una buena causa y la Comisión puede mover la característica a la lista restringida.

El programa que Google tiene que escribir

Para los cinco cerrados, Google tiene que establecer un programa de asistentes de IA calificados, permitir que autoridades de certificación confiables de terceros certifiquen a los asistentes de forma gratuita, aceptar esas certificaciones sin imponer condiciones y nunca revocarlas.

También redacta los términos del programa TCA y decide quién es aprobado como certificador, en términos que tienen que ser razonables y no discriminatorios, y que tiene que aprobar con la Comisión dos meses antes de cambiar. Por lo tanto, no puede revocar la certificación de un asistente por parte de una TCA. Puede revocar la TCA.

La barra en sí está tapada. Google puede probar si un asistente reconfirma la intención del usuario antes de acciones sensibles o irreversibles, si minimiza la divulgación involuntaria de datos, si borra la seguridad básica de la aplicación móvil y si está reforzado contra riesgos de agencia que anularían la intención del usuario.

Las medidas ofrecen insumos, cadena de suministro, integración, integridad del modelo e infraestructura como ejemplos de ellas. Cualquier cosa pasada necesita primero a la Comisión, y las mismas condiciones obligan a Géminis.

Ciberseguridad

La suspensión es limitada: Google necesita un conjunto consistente de evidencia de prácticas que causan daños severos e inmediatos, y tiene que entregar esa evidencia a la Comisión y a las autoridades de certificación. Las apelaciones obtienen una respuesta en el plazo de un mes. También hay una puerta alrededor de la puerta.

El párrafo 135 obliga a Google a permitir que los usuarios den su consentimiento para eludir el requisito de certificación, por servicio, por dispositivo, sin enterrar el interruptor detrás del modo desarrollador.

Los términos preliminares vencen el 1 de febrero de 2027, los términos finales y las solicitudes abiertas el 1 de mayo de 2027.

Si envías una aplicación de Android

Para agosto de 2027, un asistente certificado, o uno no certificado al que el usuario saludó, podrá abrir su aplicación en una pantalla virtual, leer su pantalla y hacer clic en ella mientras el usuario hace otra cosa.

La lista de funciones de la función incluye permitir que una aplicación controlada bloquee vistas confidenciales de la aplicación controladora. Conecte esa decisión antes de la versión beta de Android 18.

Existen otras dos salidas sólo si Google decide crearlas: bloquear la automatización en partes de su aplicación y mantener el contexto de su aplicación alejado de los componentes de sugerencias proactivas. La decisión permite ambas cosas. No requiere ninguna de las dos cosas.

El conjunto de datos de búsqueda

El Se publica el método de anonimización.y realiza tres pasadas. Elimine los identificadores directos y los atributos que permiten que los registros se vuelvan a unir: nombres de usuario, direcciones IP, marcas de tiempo precisas, formato de entrada.

Suprima cualquier registro cuya consulta contenga términos raros como nombres completos, contraseñas, direcciones postales o números de cuentas bancarias, o que sean inusualmente largos. Luego generalice los metadatos hasta que cada usuario se ubique en un grupo de al menos 1000 personas que compartan ubicación, tipo de dispositivo e idioma de consulta, y el 95 % llegue a grupos de 29 000 o más.

Los contratos incluyen el resto: procesamiento protegido, sin vinculación a otros conjuntos de datos, sin divulgación posterior, sin intentos de reidentificación, una auditoría independiente antes del acceso y anualmente después.

Los destinatarios necesitan 50.000 usuarios mensuales promedio de la UE durante el año pasado, no pueden ser sancionados y no pueden ser controlados por un país que la UE trata como un riesgo grave y estructural de ciberseguridad o protección de datos. Los datos llegan con al menos siete días de retraso y se cortan después de cinco años por beneficiario. Google también puede evaluar, antes de compartir algo, si un destinatario específico presenta riesgos graves de seguridad cibernética y protección de datos.

El tiempo aquí es corto: formulario de elegibilidad y una página web del beneficiario para fines de agosto, conjunto de datos terminado para noviembre, fijación de precios para enero de 2027.

La objeción de Google

Kent Walker, presidente de asuntos globales de Google, dijo que la decisión de Android «Amenaza la seguridad del dispositivo al otorgar permisos de dispositivo poderosos y sensibles a aplicaciones externas». Dijo que los fabricantes de teléfonos examinan a los asistentes hoy en día y que la decisión elimina esa protección.

En la mitad de la Búsqueda, su posición es que la anonimización no es lo suficientemente buena, que no se pregunta a los usuarios y que las consecuencias afectan a los secretos comerciales y la seguridad nacional. Citó a ENISA, la agencia de ciberseguridad de la UE, que escribió este mes que «Los fundamentos de seguridad importan más que nunca en la era de la IA».

Ese documento de ENISA trata sobre modelos de frontera que reducen la ventana entre el descubrimiento y la explotación de vulnerabilidades hacia cero. No menciona Android, interoperabilidad o permisos de aplicaciones.

La objeción no es imaginaria. Géminis es la prueba. La lista de contexto digital de la decisión ofrece notificaciones, SMS, contenidos de pantalla y capturas de pantalla de asistentes de terceros. El contenido de la notificación es el canal que SafeBreach utilizó para secuestrar el propio agente de utilidades de Android de Gemini mediante inyección indirecta, sin necesidad de ninguna aplicación maliciosa en el dispositivo.

Google mitigó ese problema en el lado del servidor en noviembre de 2025, antes de que SafeBreach se publicara el mes pasado. El riesgo de insumos es ahora una de las cosas contra las que debe prepararse un candidato a asistente. Google escribe la prueba.

Lo que decía el borrador de abril

Las salvaguardias que Walker dice que faltan son las que llegaron después de que Google se quejara. La Comisión proyecto de medidas a partir del 27 de abril no tiene funciones restringidas, ni programa de asistente de IA calificado ni autoridades de certificación.

El borrador del párrafo 134 prohibía a Google restringir quién se beneficia y permitía un proceso de verificación solo si estaba dirigido por terceros neutrales e independientes y se aplicaba únicamente en Play Store. La final permite a Google certificar a los solicitantes.

Las cláusulas de integridad del borrador prohibían límites a los propósitos, beneficiarios, aplicaciones, tecnologías y casos de uso; los pernos finales «a menos que se especifique lo contrario en este Anexo» en cada uno. El borrador de la Búsqueda era aún más flexible: sin umbral de usuarios, sin requisitos de capital, sin exclusión de riesgo país y un grupo mínimo de metadatos de 50 en lugar de 1.000.

Los plazos avanzaron en la misma dirección. La mayoría de las funciones de Android debían entregarse el 1 de enero de 2027 en el borrador. Aterrizan el 1 de agosto de 2027 en la decisión. Las palabras clave concurrentes van desde esa misma fecha de enero hasta agosto de 2028. La Comisión dice que las medidas finales tienen debidamente en cuenta lo que Google y terceros presentaron durante la consulta, y la diferencia muestra lo que se compró.

Lo que Google no consiguió es discreción. Las medidas de integridad deben ser estrictamente necesarias, justificadas por evidencia objetiva que debe conservar, verificables por alguien que no sea Google y aplicadas de manera idéntica a sus propios servicios.

No podrá imponer «un mayor nivel de integridad hacia terceros que el que se aplica a sí mismo». Debe avisar a la Comisión con cuatro semanas de antelación antes de aplicarla. La única forma de evitarlo es un cambio que no esté orientado al usuario, sea puramente técnico, idéntico para Google y todos los demás, e inofensivo para terceros. Los cuatro, o aviso.

Así pues, la lucha se traslada al 1 de febrero de 2027, cuando el borrador del programa condicione las tierras. Google pasó la primavera argumentando que los asistentes no certificados no deberían tener estos permisos y ganó un régimen de certificación que no existía en abril. Ahora tiene que escribirlo, en público, y una vez que conoce la definición, se le lee directamente a Géminis.

Un estudio de 281 aplicaciones VPN gratuitas para Android encuentra fugas de tráfico, datos no cifrados y seguimiento – CYBERDEFENSA.MX

Los investigadores ejecutaron 281 de las aplicaciones VPN gratuitas más populares en Google Play Store a través de un nuevo sistema de prueba y descubrieron que muchas fallan en lo básico para instalar una VPN, es decir, mantener su tráfico privado y seguro.

Las aplicaciones marcadas con al menos un problema se han instalado más de 2.400 millones de veces.

Los problemas son básicos, no sofisticados. 29 aplicaciones permiten que el tráfico de los usuarios se filtre fuera del túnel cifrado, incluidas las búsquedas de DNS que revelan qué sitios web visita. 61 aplicaciones envían algunos datos en texto plano que cualquiera que observe el tráfico en esa red puede leer.

Cinco de ellos envían el archivo de configuración de la aplicación en claro, lo que permite a un atacante en la red redirigir la conexión a un servidor que controlan.

El sistema, llamado MVPNalyzerfue presentado en la conferencia de seguridad NDSS en febrero de 2026 por investigadores de la Universidad de Michigan, la Universidad de Nuevo México y el IIT Delhi.

Es una contraparte móvil del estudio VPNalyzer anterior del mismo laboratorio sobre software VPN de escritorio, y los investigadores lo describen como el primer marco creado para auditar sistemática y repetidamente aplicaciones VPN de Android.

Una VPN envuelve su tráfico en un túnel cifrado para que su proveedor de Internet, o un espía en la red, no pueda ver lo que está haciendo. La desventaja es que la aplicación VPN ahora lo ve todo. No estás eliminando la necesidad de confiar en alguien. Estás trasladando esa confianza de tu proveedor de Internet a quien creó la aplicación.

Ciberseguridad

El estudio pregunta si estas aplicaciones se lo merecen. Para muchos, no es así.

El defecto más grave: el secuestro de túneles

El peor hallazgo involucra a esas cinco aplicaciones que descargan su archivo de configuración sin cifrado. Ese archivo le dice a la aplicación a qué servidor conectarse. Si viaja en texto plano, un atacante en la misma red, digamos un operador de Wi-Fi público, puede reescribirlo en tránsito y apuntar la aplicación a un servidor que controla.

Arquitectura del marco MVPNalyzer

El usuario se conecta, ve la pantalla habitual «conectado» y dirige todo a través del atacante. Los investigadores crearon este ataque y confirmaron que funcionó en teléfonos bajo su control.

Señalaron el tema como una prioridad para los cinco proveedores. Dos respondieron y ambos prometieron mover el archivo a HTTPS. Uno dijo que enviaría los archivos de configuración. «Usar HTTPS de forma segura con la validación de certificado adecuada». Los otros tres no lo habían reconocido.

Filtraciones y aplicaciones que no ocultan nada

De los 29, 24 filtraron tráfico DNS, exponiendo los sitios visitados por los usuarios a la red local; esas aplicaciones por sí solas representan alrededor de 360 ​​millones de instalaciones. Seis filtraron todo el tráfico de navegación fuera del túnel y cuatro ejecutaron «túneles» sin cifrado alguno, y algunas aplicaciones fallaron en más de una forma.

Por otra parte, 169 aplicaciones no intentaron disfrazar su tráfico como algo más que una VPN, por lo que un operador de red o un censor gubernamental puede detectarlas y bloquearlas con herramientas básicas. Casi dos tercios de esas aplicaciones anuncian que superan el bloqueo o el desbloqueo de contenido restringido. Hacen la promesa y no hacen nada para cumplirla.

Para alguien en un país donde usar una VPN es en sí mismo riesgoso, ser fácil de identificar como usuario de VPN es lo opuesto a lo que se registró.

Seguimiento, desde las aplicaciones creadas para detenerlo

La gente suele instalar VPN para evitar ser rastreados. Muchas de estas aplicaciones realizan un seguimiento de todos modos. 76 envió el ID de publicidad del dispositivo, un código único que los anunciantes utilizan para seguir a una persona de una aplicación a otra.

El estudio encontró que más del 80% de las aplicaciones, 246 de ellas, contactaron con servidores conocidos de publicidad y seguimiento. Muchos también enviaron detalles como el modelo de teléfono, la versión del sistema operativo y el tamaño de la pantalla.

Por sí solos, parecen inofensivos, pero combinados forman una «huella digital» que puede identificar un dispositivo. Una aplicación incluso envió las coordenadas GPS exactas del teléfono.

Configuraciones débiles bajo el capó

Los investigadores también separaron los archivos de configuración de OpenVPN incluidos con 108 de las aplicaciones, una verificación separada de las pruebas de tráfico en vivo anteriores. Solo uno siguió todas las mejores prácticas de seguridad medidas por el estudio.

Alrededor del 89% confió en un único método de autenticación, ya sea una contraseña o un certificado, en lugar de combinar los dos. Casi uno de cada cinco utilizó cifrado débil u obsoleto, incluido el antiguo cifrado Blowfish y triple DES. Algunos configuran el cifrado de datos del túnel en ninguno, lo que desactiva el cifrado por completo. Ambos cifrados antiguos conllevan debilidades conocidas desde hace mucho tiempo (CVE-2016-6329 y CVE-2016-2183) que permiten a un atacante recuperar datos de conexiones de larga duración.

Ciberseguridad

La mayoría de estos problemas tienen la misma raíz: las aplicaciones apenas reciben mantenimiento y las comprobaciones automáticas de Play Store las dejan pasar. Muchos se encuentran entre los primeros resultados de búsqueda, donde las etiquetas de seguridad de Google y su insignia «Verificada» para aplicaciones VPN pretenden indicar confianza. El estudio dice que esas etiquetas funcionan más como señales de marketing que como una garantía de seguridad real.

Esto no es algo único

Otras investigaciones recientes apuntan en el mismo sentido. En agosto de 2025, investigadores del Citizen Lab de la Universidad de Toronto y de la Universidad Estatal de Arizona encontró que varias aplicaciones populares de VPN para Android, con más de 700 millones de descargas combinadas, estaban vinculadas en secreto, compartían contraseñas codificadas y recopilaban datos de ubicación silenciosamente.

En octubre de 2025, la empresa de seguridad móvil Zimperium reportado que tres de las aproximadamente 800 aplicaciones VPN gratuitas que probó todavía incluían una versión de la biblioteca OpenSSL vulnerable a Heartbleed, un error muy conocido corregido en 2014. Muchas también pidieron permisos telefónicos mucho más allá de los que necesita una VPN.

Los tres estudios cuentan una historia: las aplicaciones VPN gratuitas siguen combinando un fuerte argumento de privacidad con una ingeniería débil, y siguen alcanzando millones de instalaciones antes de que alguien se dé cuenta.

Qué pueden hacer los usuarios

Los fallos más graves aquí, la búsqueda de configuración de texto sin cifrar y la configuración débil del túnel, son invisibles desde el lado del usuario. No puedes detectarlos mirando la aplicación, que es todo el problema. Entonces, la verdadera defensa no es qué protocolo anuncia la aplicación. Es quién está detrás.

Favorecer a los proveedores que publican una auditoría de seguridad independiente reciente. Tenga cuidado con las aplicaciones gratuitas que lo entierran en anuncios. Y trate las afirmaciones «verificadas» o «sin registros» como un punto de partida, no como una prueba.

Los investigadores enumeran todas las aplicaciones marcadas en el apéndice del artículo, para que puedas comprobar si la de tu teléfono está entre ellas.

El equipo planea hacer público MVPNalyzer para que las tiendas de aplicaciones y los reguladores puedan realizar estas comprobaciones ellos mismos. Teniendo en cuenta esta evidencia, tendrán que hacerlo.

Hacker News ha preguntado a Google si está revisando o eliminando las aplicaciones marcadas, y cuál es su respuesta al hallazgo del estudio de que las etiquetas de seguridad de Play Store y la insignia «Verificada» funcionan más como marketing que como garantías de seguridad. También le hemos pedido al equipo de investigación de MVPNalyzer que identifique las cinco aplicaciones vulnerables al secuestro de túneles y que confirme si los proveedores notificados han implementado correcciones desde entonces. Esta historia se actualizará con cualquier respuesta.

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

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

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

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

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

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

Ciberseguridad

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

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

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

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

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

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

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

Ciberseguridad

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

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

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

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

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

La nueva falla del kernel de Linux «Bad Epoll» permite a los usuarios sin privilegios obtener root y llega a Android – CYBERDEFENSA.MX

Una falla del kernel de Linux recientemente revelada llamada mal epoll (CVE-2026-46242) permite a un usuario normal sin acceso especial tomar el control total de una máquina como root. Afecta a los escritorios, servidores y Android de Linux, y ya no existe una solución.

mal epoll se encuentra en el mismo pequeño tramo de código del kernel donde se encuentra el modelo de IA más poderoso de Anthropic, Mitosrecientemente encontró un error diferente.

La IA detectó un defecto y pasó por alto este. Un investigador, Jaeyoung Chung, lo encontró y construyó un ataque funcional.

Cómo funciona el error

Epoll es una característica estándar de Linux que permite a un programa observar muchos archivos o conexiones de red a la vez. Los servidores, los servicios de red y los navegadores web se basan en él. No puedes simplemente apagarlo.

Bad Epoll es un error de «uso después de la liberación». Dos partes del kernel intentan limpiar el mismo objeto interno al mismo tiempo. Uno libera la memoria mientras el otro sigue escribiendo en ella. Esa breve colisión permite que un atacante corrompa la memoria del kernel y luego pase de una cuenta normal a la raíz.

El problema es el tiempo. La ventana donde chocan los dos caminos tiene sólo seis instrucciones de máquina de ancho, por lo que un intento aleatorio casi nunca aterriza en ella. El exploit de Chung amplía esa ventana y lo reintenta sin fallar, alcanzando la raíz aproximadamente el 99% de las veces en los sistemas probados.

Ciberseguridad

Dos cosas lo hacen más peligroso: según su cuenta, puede activarse desde dentro del entorno limitado de renderizado de Chrome, que bloquea casi todos los demás errores del kernel, y puede llegar a Android, algo que la mayoría de los errores de privilegios de Linux no pueden.

Chung presentó la falla como de día cero al programa kernelCTF de Google, y los detalles técnicos completos se encuentran en su redacción pública. No hay señales de que se haya utilizado en ataques reales: al momento de escribir este artículo, no está en la lista de vulnerabilidades explotadas conocidas de CISA, y el único código que funciona es la prueba de concepto de kernelCTF. Aún se está desarrollando una versión para Android del exploit.

Ambos errores se remontan a un único cambio de 2023 en el código epoll. Chung dice que Mythos encontró el primero de los dos, ahora rastreado como CVE-2026-43074, con un aterrizaje fijo a principios de 2026.

Anthropic ha dicho por separado Mythos Se encontraron errores de escalada de privilegios en el kernel de Linux.aunque no ha vinculado públicamente ese trabajo con Bad Epoll. Encontrar el primero fue un resultado real, porque los errores en las condiciones de carrera son notoriamente difíciles de detectar.

Entonces, ¿por qué la misma IA pasó por alto el defecto del hermano? Chung ofrece dos razones probables y tiene cuidado de decir que nadie puede estar seguro.

  • En primer lugar, la ventana de tiempo es pequeña, por lo que es difícil imaginar la secuencia exacta de eventos, incluso cuando se mira el código.
  • En segundo lugar, hay poca evidencia en tiempo de ejecución.

Una vez que se corrige el primer error, el error de memoria de Bad Epoll generalmente no activa KASAN, el principal detector de errores del kernel, por lo que nada indica que algo anda mal.

Epoll no se puede desactivar, por lo que no existe ninguna solución. Aplicar compromiso ascendente a6dc643c6931o instale el backport de su distribución cuando llegue. Los kernels creados con la versión 6.4 o posterior se ven afectados a menos que ya tengan la solución.

Los kernels más antiguos basados ​​en 6.1, incluidos algunos teléfonos Android como el Pixel 8, no lo son, porque el error llegó en 6.4.

Un mal año para el kernel de Linux

Bad Epoll se une a una conocida familia de errores del kernel utilizados para rootear Android, siguiendo entradas anteriores llamadas Bad Binder, Bad IO_uring y Bad Spin.

También se encuentra en una zona ocupada por fallas de privilegios de Linux, aunque la mayoría de las recientes funcionan de manera diferente. Copy Fail (CVE-2026-31431) llegó en abril y ahora está en la lista de vulnerabilidades explotadas conocidas de CISA. Le siguieron la cadena Dirty Frag, Fragnesia, DirtyClone y pedit COW.

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Ambos son errores deterministas de escritura de caché de página, como Dirty Pipe (2022), sin carrera para ganar, lo que los hace mucho más confiables de ejecutar. Bad Epoll es el tipo más antiguo y más difícil: una carrera que tienes que ganar, como Dirty Cow (2016).

También ha aparecido una prueba de concepto pública para CVE-2026-31694una falla separada en el código del sistema de archivos FUSE del kernel, encontrada por la firma de investigación Bynario, impulsada por IA. Un usuario local con acceso FUSE puede alimentar al kernel con un sistema de archivos malicioso y dañar la memoria.

Dependiendo de la configuración, eso puede significar acceso de root, fugas de datos o una falla. Debido a que ese acceso es común en contenedores y espacios de nombres de usuarios, representa más un riesgo para el servidor y el contenedor que para el teléfono.

Bynario no es el único. Mythos también encontró y aprovechó un error de ejecución remota de código de 17 años en el servidor NFS de FreeBSD (CVE-2026-4747), y los investigadores de Anthropic han utilizado sus modelos para descubrir otros defectos del kernel.

Bad Epoll es un contrapunto útil. Muestra que las condiciones de carrera son difíciles en cada etapa: difíciles de encontrar, incluso para una IA líder; difícil de arreglar, ya que el primer parche se quedó corto y uno correcto tardó alrededor de dos meses; y difícil de explotar, a través de una ventana de sólo seis instrucciones de ancho. Por ahora, el error que deja pasar una IA sigue siendo el que una persona tiene que detectar.

El ransomware de navegador generado por IA abusa de la API de Chromium en Windows y Android – CYBERDEFENSA.MX

Los investigadores de ciberseguridad han marcado un nuevo artefacto de malware generado utilizando DeepSeek que construyó una ruta de ataque novedosa que combina «conceptos de malware de navegador poco realistas con una capacidad real del navegador» para convertirlo en una técnica de ransomware funcional que se ejecuta completamente dentro del navegador en dispositivos Windows y Android.

«Este es el primer caso documentado en el que un modelo de inteligencia artificial de frontera cerró de forma independiente la brecha entre un riesgo teórico de ransomware exclusivo del navegador y una cadena de ataque práctica y funcional, lo que reveló una ruta de ataque novedosa que los defensores habían descartado anteriormente como inviable debido a los límites del espacio aislado del navegador», dijo Check Point en un comunicado compartido con The Hacker News.

«La experiencia necesaria para descubrir una nueva ruta de ataque ya no es el cuello de botella, y los defensores deben tener en cuenta ese cambio ahora, antes de que los actores de amenazas lo pongan en práctica a escala».

La muestra identificada es una aplicación Python Flask llamada «deepseek_python_20260125_da0631.py» que se subió a VirusTotal el 25 de enero de 2026, y el servicio de escaneo de malware propiedad de Google lo describió como un «kit de herramientas de ransomware y ladrón de información completamente funcional». InfernoGrabber v9.0 del autor del malware.

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La aplicación está diseñada para funcionar como un servidor web malicioso que atrae a las víctimas con un escalador de IA de avatar de Discord falso, mientras ejecuta sigilosamente una amplia gama de acciones dañinas, incluido el robo de tokens de Discord, la recopilación de números de tarjetas de crédito y frases iniciales de criptomonedas, el registro de pulsaciones de teclas y la captura de transmisiones de micrófonos y cámaras web no autorizadas.

«El código incluye rutinas específicas para la explotación del navegador (dirigidas a CVE como CVE-2023-4863), exfiltración de datos a través de un webhook de Discord codificado, una pantalla de ransomware ‘WinLocker’ que exige Bitcoin y un panel administrativo para que el atacante administre los datos robados», según VirusTotal.

Los hallazgos se producen mientras la inteligencia artificial y los grandes modelos de lenguaje (LLM) están redefiniendo el panorama de las amenazas cibernéticas, permitiendo a los actores de amenazas abusar de la tecnología para desarrollar malware y exploits. El uso de DeepSeek es digno de mención, ya que indica que los modelos de la compañía china tienen tasas de rechazo más bajas para solicitudes cibernéticas maliciosas en comparación con sus homólogos occidentales de Anthropic, Google u OpenAI.

Otros factores que pueden haber facilitado el uso de DeepSeek son su acceso gratuito a través de la interfaz web, su disponibilidad en regiones donde no operan otros modelos fronterizos y su capacidad para generar una aplicación maliciosa funcional a partir de un «único mensaje amplio» a diferencia de los modelos de Anthropic u OpenAI.

«Los modelos DeepSeek pueden convertir ideas maliciosas de alto nivel en ataques concretos y completos con menos experiencia que las plataformas de la competencia», afirmó Check Point Research.

La empresa israelí de ciberseguridad dijo que descubrió el artefacto Python como parte de su análisis de unos 3.000 archivos atribuidos a DeepSeek durante el año pasado. De ellas, 1.383 muestras han sido clasificadas como maliciosas o peligrosas. El malware Python es un ejemplo de lo que se llama In-Browser Ransomware que implementa una técnica nativa del navegador que no se encontraba en campañas del mundo real en el pasado. Se desconoce el mensaje exacto que se utilizó para producir la muestra.

La técnica de ataque implica el uso de un señuelo de phishing para engañar a un usuario para que conceda acceso al sistema de archivos de una página web, que luego enumera los archivos locales en la carpeta seleccionada, lee y filtra su contenido, los cifra y sobrescribe, y finalmente muestra una nota de extorsión a la víctima. Lo que hace que esto sea más inusual es que todo esto se puede lograr sin instalar una carga útil nativa, explotar una vulnerabilidad del navegador o requerir acceso de root.

Vale la pena mencionar aquí que el enfoque se limita a los navegadores web que exponen el selector basado en API de acceso al sistema de archivos. Esto incluye Google Chrome y otros navegadores basados ​​en Chromium en los sistemas operativos Windows y Android. No hay evidencia de que se haya abusado del patrón de ransomware nativo del navegador en la naturaleza.

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Otro aspecto preocupante del desarrollo asistido por IA es que no sólo reduce la barrera para que los malos actores generen código ofensivo, sino también el hecho de que ni siquiera necesitan saber que existe dicha API de acceso al sistema de archivos, ni tener la experiencia técnica para abusar de ella.

Dicho de otra manera, ingresar un mensaje demasiado amplio es suficiente para que un LLM (sujeto a barreras de seguridad, o a la falta de ellas) formule un plan de ataque funcional a partir de una solicitud maliciosa abstracta. Cuando un usuario con conocimientos técnicos limitados describe requisitos poco realistas, el modelo, en su búsqueda por satisfacerlos, puede generar resultados alucinantes, sacando a la luz técnicas inusuales en el proceso.

«Lo que estamos presenciando es un cambio fundamental en cómo nacen los nuevos ciberataques. Por primera vez, tenemos evidencia de que un modelo de IA puede razonar de forma independiente a través de características legítimas de la plataforma y sacar a la luz una técnica de ataque funcional sobre la cual los humanos sólo habían teorizado, sin que el atacante supiera que existía la API subyacente», dijo en un comunicado Eli Smadja, jefe de investigación de Check Point Research.

«La barrera para poner en práctica ataques complejos se está derrumbando, y eso tiene profundas implicaciones para cada organización que incorpora IA en sus flujos de trabajo, y para cada usuario móvil que ahora lleva toda su vida personal y profesional dentro de una biblioteca de fotos. El futuro de la seguridad de la IA no puede descansar en la esperanza de que los modelos rechacen la solicitud maliciosa obvia; debe asumir que la siguiente técnica de ataque será descubierta no por un investigador humano, sino por una alucinación de la IA que accidentalmente hizo algo bien».

Smadja también insta a las organizaciones a prepararse fortaleciendo la capa de entrega, reconsiderando la confianza basada en permisos y tratando cada mensaje del navegador como una decisión de seguridad.