Un servidor expuesto revela un kit de herramientas de phishing asistido por IA detrás de la campaña de malware WebDAV – CYBERDEFENSA.MX

Un operador de malware dejó su servidor de entrega completamente abierto y Rapid7 eliminó todo el conjunto de herramientas: 1.048 archivos que abarcaban plantillas de señuelo, pruebas de suplantación de nombres de archivos, experimentos de ejecución, cuentagotas, notas de creación y dos cadenas de campaña. Uno ya estaba activo contra usuarios de Windows en México, entregando un robo de información a través de un sitio de búsqueda de identificación gubernamental falso a través de WebDAV.

Lo que lo hace más que un volcado de carga útil: captó la operación a mitad de construcción. Las notas de prueba, los experimentos fallidos, la documentación y los registros de entrega en vivo se encontraban en un solo lugar, el tipo de ruta de desarrollo completa que los defensores rara vez ven.

rápido7 lee los artefactos, hasta una ruta codificada que apunta a una herramienta de codificación de IA de código abierto, como un operador que utiliza IA generativa para producir, probar y documentar la entrega de phishing a gran velocidad.

El conjunto de pruebas más desarrollado centrado en CVE-2025-33053 (CVSS 8.8, ahora en Catálogo KEV de CISA), el secuestro del directorio de trabajo de WebDAV Punto de control documentado el año pasado en su informe Stealth Falcon.

El operador parecía estar reproduciéndolo. La técnica abusa de un .url acceso directo para iniciar un binario legítimo de Windows firmado mientras apunta su directorio de trabajo a un recurso compartido WebDAV controlado por un atacante. En el ataque original, se lanzó el atajo. iediagcmd.exeuna herramienta de diagnóstico de Internet Explorer que inicia ayudas como route.exe por nombre de archivo simple; Con el directorio de trabajo apuntando al recurso compartido remoto, Windows carga el archivo del atacante. route.exe desde WebDAV en lugar del real en System32.

El propio README del operador afirma que esto se ejecuta sin advertencias de SmartScreen o Mark-of-the-Web, «SIN advertencias de seguridad. ¡Cero alertas!» Microsoft corrigió la falla en junio de 2025.

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Las notas reflejan el informe de Check Point lo suficientemente fiel como para que un archivo README recuperado conserve el texto exacto. summerartcamp[.]net@ssl@443\DavWWWRoot\OSYxaOjr ruta de ejemplo del informe original. Luego el operador amplió la prueba.

Un «kit de prueba completo» amplió la técnica única a 59 .url archivos dirigidos a otros binarios firmados: herramientas .NET como InstallUtil y RegAsmentradas LOLBAS, incluso candidatos para omitir UAC, cada uno con una teoría escrita de por qué el secuestro debería funcionar y un orden de prueba escalonado.

Las notas los tratan como candidatos para investigar uno por uno, no secuestros confirmados, y el operador creó el conjunto por una razón concreta: el truco original falla en Windows 11 24H2, donde Internet Explorer, etc. iediagcmd.exese ha ido. El directorio también contenía conjuntos de pruebas más pequeños para otras dos fallas en el manejo de archivos, la omisión de MSHTML CVE-2026-21513 y la fuga de NTLM CVE-2025-24054pero el secuestro de WebDAV fue el evento principal.

La información está en el papeleo. Rapid7 dice que los archivos README, las guías de generación de señuelos, los resúmenes de pruebas estilo matriz y un _MAPPING.csv vincular cada archivo de prueba a su binario de destino lleva el formato de plantilla, la verbosidad y la estructura con muchos emojis que asocia con la salida de LLM.

Lee el JavaScript cargado de emojis del sitio de phishing de la misma manera. Los comentarios rusos y los nombres de carpetas, uno llamado testik (un diminutivo de «prueba»), coloque al operador en un contexto de habla rusa pero no lo identifique. Rapid7 atribuye la operación a un flujo de trabajo asistido por LLM, probablemente creado con la ayuda de codificadorque representa «CodeRRR».

The Hacker News confirmó que el repositorio es público a partir del 20 de julio de 2026: un agente de codificación de IA de código abierto y de uso general inspirado en Claude Code, GitHub Copilot CLI y Cursor, no herramientas específicas del atacante. El resumen de Rapid7 es contundente: «el atacante utilizó LLM para operar más como un equipo de productos de software moderno».

El operador incluso dejó el panel de entrega, una herramienta de administración llamada Simba Service, ubicada en el mismo servidor con su puerto predeterminado y sus credenciales sin cambios.

Una campaña activa dirigida a usuarios mexicanos

La alerta MDR se remonta a gobf[.]mxun typosquat de la búsqueda de identificación nacional CURP del gobierno, que ofrecía a las víctimas una página falsa de recuperación de registros cuyo botón de descarga disparaba un search-ms: consulta. Eso abrió el recurso compartido WebDAV del operador mientras una búsqueda del Explorador de Windows se filtraba a .scr archivos.

El señuelo más entregado parecía un informe CURP en PDF pero era un .scr ejecutable, su nombre de archivo se invirtió con una anulación de derecha a izquierda para leerlo como PDF. Era un instalador de Inno Setup que descomprimió un cargador y ejecutó un ladrón de información .NET completamente en la memoria, integrado en un proceso Qihoo 360 firmado.

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El ladrón se apoderó de billeteras de criptomonedas, credenciales del navegador, cookies de sesión y sesiones de Telegram. Un segundo directorio de campaña, DlrtyGamestomó una ruta diferente, descargando una DLL troyanizada a través de un binario firmado de Ubisoft para colocar un .NET RAT modular.

Durante aproximadamente 5,5 días (del 20 al 26 de junio de 2026 UTC), el panel de entrega registró 77.098 solicitudes de 3.892 IP únicas en 101 países; México por sí solo genera el 82,5 % del tráfico y el 96,9 % de la actividad de lanzamiento. Un solo señuelo CURP representó 2.384 de los 2.441 eventos de lanzamiento, alrededor del 97,7%.

Esa cifra mide el alcance de entrega, no las infecciones: Rapid7 cuenta un «evento de lanzamiento» cuando el panel ve una solicitud de cliente o abre un ejecutable del recurso compartido, no una ejecución confirmada en un punto final, y el tráfico de EE. UU. y Alemania parecía más un escaneo que víctimas. La actividad también se concentró en el horario laboral mexicano, consistente con usuarios reales en lugar de escáneres automatizados.

Para los defensores, el parche de junio de 2025 cerró el original iediagcmd.exe ruta, pero el kit de 59 archivos muestra al operador buscando otros binarios firmados que se comportan de la misma manera. Rapid7 ha publicado indicadores para ambas campañas, incluidas direcciones C2 y hashes de archivos, en su GitHub; bloquearlos primero.

Para conocer lo que los IOC pasan por alto, observe el comportamiento que detectó la alerta por primera vez: el servicio WebClient iniciando y davclnt.dll llegar a un host remoto, un binario firmado que genera un hijo cuya ruta de imagen se encuentra en un recurso compartido WebDAV o UNC, y nombres de archivos que usan RTLO (U+202E), extensiones dobles o relleno antes .exe o .scr.

Hacker News se comunicó con Rapid7 para obtener aclaraciones sobre la identificación de la carga útil final y el estado actual de la infraestructura expuesta, y actualizará esta historia con cualquier respuesta.

La ráfaga de entrega duró poco y se enfrió después del 24 de junio. Lo que perdura es el método: un operador conectó herramientas de codificación de IA, nunca construidas para el trabajo, en una tubería repetible para producir y probar la entrega de phishing, lista para apuntar al siguiente objetivo.

TuxBot v3 Evolution muestra signos de desarrollo de botnets de IoT asistido por LLM – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han revelado detalles de un marco de botnet de Internet de las cosas (IoT) no informado anteriormente denominado TuxBot v3 Evolución que muestra signos de haber sido desarrollado con la ayuda de un modelo de lenguaje grande (LLM), aunque con resultados no tan exitosos.

«Si bien la IA cumplió con su solicitud de generar código de botnet, incluyó un descargo de responsabilidad de seguridad que el desarrollador no eliminó antes del envío», Unidad 42 de Palo Alto Networks dicho. «Aunque el LLM claramente ayudó en la construcción de la botnet, varias funciones en las muestras analizadas no funcionaron correctamente».

La compañía de ciberseguridad dijo que una revisión manual del código habría resuelto estos errores y que es posible que existan iteraciones más pulidas del malware.

El marco de la botnet consta de varios componentes: un agente bot basado en C que realiza compilaciones cruzadas para múltiples arquitecturas (por ejemplo, ARM, MIPS, MIPSEL, MIPS64, x86_64, PowerPC y RISC-V), un servidor de comando y control (C2) basado en Go con un panel de alquiler de DDoS, una máquina virtual de exploits personalizada, una infraestructura de prueba basada en Docker y un sistema de compilación automatizado.

El agente bot está diseñado para forzar el acceso Telnet a dispositivos específicos con un conjunto de 1496 pares de credenciales, así como para incorporar código de explotación dirigido a más de 30 familias de dispositivos IoT que utilizan vulnerabilidades conocidas. Se comunica con el servidor C2 a través de un canal TCP cifrado, mientras recurre a un algoritmo de generación de dominio (DGA) SHA512, un protocolo de chismes de igual a igual (P2P) con comandos firmados por Ed25519, Internet Relay Chat (IRC), consultas DNS TXT y sondeo HTTP como mecanismo alternativo.

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El linaje del marco modular se remonta a tres botnets diferentes, como Mirai, AISURU y Wuhan, además de trasladar parcialmente algunas de sus funciones del código abierto. Kit de herramientas MHDDoS Python DDoS. Al menos una muestra del malware fue subido a la plataforma VirusTotal el 20 de enero de 2026, lo que indica que existe desde hace más de seis meses. La evidencia sugiere que el trabajo en la botnet comenzó un año antes, cuando el autor clonó el repositorio MHDDoS de GitHub.

«Según la descripción del marco, el desarrollador de TuxBot construyó lo que llamaron una plataforma de marco C2 de nivel profesional con un panel de administración multiusuario, implementación automatizada y capacidades de ataque modular», dijeron los investigadores Chris Navarrete, Asher Davila y Doel Santos.

El componente del servidor C2 basado en Go utiliza tres puertos TCP diferentes para las conexiones entrantes:

  • Puerto TCP 1999 (o 31337), que se utiliza para manejar el envío de comandos cifrados a los bots conectados
  • Puerto TCP 2222, que presenta un shell interactivo para operadores a través de SSH
  • Puerto TCP 9999, que utiliza una interfaz JSON para acceso programático

Una vez lanzada, la botnet sigue una secuencia de inicialización predefinida para realizar una serie de acciones:

  • Carga de la dirección C2 desde una arquitectura de varios niveles con un canal principal y cinco mecanismos alternativos
  • Configurar protecciones anti-depuración y anti-VM que verifican la ejecución de herramientas de análisis
  • Ocultar su nombre de proceso
  • Instalando persistencia
  • Lanzar varios submódulos para montar ataques DDoS, finalizar procesos competitivos, establecer canales C2 a través de IRC, HTTP, DNS y P2P, ejecutar escáneres para Telnet, SSH, HTTP y Android Debug Bridge (ADB), generar un proxy SOCKS5 y ejecutar un marcador de posición de minería de criptomonedas.

El escáner HTTP dedicado, en particular, puede gestionar hasta 128 conexiones simultáneas en cualquier momento dado, funcionando con el objetivo de descubrir interfaces web vulnerables. La persistencia, por otro lado, se logra mediante un servicio systemd, entradas cron y un proceso de vigilancia para garantizar que TuxBot permanezca operativo en la máquina comprometida.

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«Varios archivos contienen razonamientos de cadena de pensamiento de LLM sin procesar, dejados palabra por palabra en los comentarios», dijo Unit42. «Estos comentarios son el razonamiento interno del LLM mientras trabajaba en las tareas de transferencia. Este razonamiento se completa con autointerrupciones, decisiones y referencias al ‘usuario’ (es decir, el desarrollador que solicitó el LLM)».

Aunque TuxBot v3 Evolution es una botnet en desarrollo, las funciones de trabajo principales, junto con su dependencia de la IA, indican una integración acelerada de características, al mismo tiempo que permiten que lo que parece ser un solo desarrollador cree un conjunto de herramientas multifacético con múltiples canales C2, una máquina virtual de exploit personalizada y un panel de alquiler de DDoS basado en Go.

«La infraestructura compartida con Kaitori v3.9 y las herramientas AISURU coloca al operador TuxBot dentro del ecosistema Keksec», concluyó la Unidad 42. «Este grupo es conocido por ejecutar múltiples variantes de botnet IoT en paralelo. TuxBot parece ser otra variante en esa cartera. Es una que apunta a ir más allá de la bifurcación Mirai habitual con su C2 cifrado, su DGA y un sistema de explotación modular, aunque ese sistema aún no funciona en la versión que recuperamos».

La divulgación se produce tras la aparición de otras dos botnets llamadas RustDuck y AryStinger, que se han dirigido a enrutadores, cámaras IP, dispositivos Android y servidores mal protegidos para incorporarlos a una red creada para prestar servicios en línea fuera de línea y realizar reconocimientos.

El nuevo malware Gaslight macOS utiliza la inyección rápida para interrumpir el análisis asistido por IA – CYBERDEFENSA.MX

Se ha descubierto que un implante de macOS basado en Rust y un ladrón de información previamente indocumentados incorpora una carga útil de inyección rápida diseñada para engañar a las herramientas de inteligencia artificial (IA) de un analista de malware y engañarlo para que aborte o rechace un análisis del artefacto.

El malware tiene un nombre en código. luz de gas debido a este comportamiento engañoso. Se ha evaluado con gran confianza que la herramienta es obra de actores de amenazas alineados con Corea del Norte.

«Su característica más notable es una cascada incorporada de mensajes inventados sobre fallas del sistema, diseñada para hacer que un agente de clasificación asistido por LLM dude de su propia sesión», dijo el investigador de SentinelOne, Phil Stokes. dicho en un informe técnico. «Ataca la percepción del agente, en lugar del entorno de pruebas en el que se encuentra».

Un elemento central de la arquitectura del malware es un canal de comando y control (C2) basado en API del bot de Telegram que ingresa en un ciclo de sondeo, lo que permite al operador emitir instrucciones a través de un shell interactivo y devolver los resultados de la ejecución. En el caso de que dos instancias del mismo token de bot sondeen simultáneamente, se emite una respuesta de «Conflicto», lo que provoca que finalice la segunda copia.

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El shell admite seis comandos principales, lo que garantiza un punto de apoyo persistente sobre el host infectado:

  • ayuda, para mostrar ayuda de comando
  • id, para identificar el implante al operador
  • shell, para ejecutar un comando de shell a través de vicepresidente ejecutivo
  • matar, para terminar un proceso objetivo mediante PID
  • subir, para extraer un archivo a través del mecanismo «attach://» de Telegram
  • stop, para detener la ejecución del implante

SentinelOne dijo que identificó señales que sugieren la presencia de un séptimo comando llamado «enfoque», aunque su funcionalidad sigue siendo indeterminada en este momento. Para lograr persistencia, Gaslight hace uso de un Agente de lanzamiento que utiliza la etiqueta «com.apple.system.services.activity» en su archivo .plist.

También está integrado en el malware un script Python codificado en Base64 de 6,6 KB que funciona como un conjunto de recopilación de información responsable de recopilar historiales de comandos de Terminal, listados de aplicaciones instaladas, instantáneas de procesos en ejecución, hardware del sistema y perfil de software. Base de datos de llaveros de macOSy datos de los navegadores web Chrome, Brave, Firefox y Safari. Posteriormente, los datos recopilados se comprimen en un archivo ZIP («temp/collected_data.zip») y se cargan a través de Telegram.

El ladrón de Python, por su parte, se implementa mediante un instalador bash separado de 2 KB codificado en Base64 que elimina un intérprete cpython-3.10.18 del proyecto «astral-sh/python-build-standalone». La presencia de emojis y encabezados de comentarios extensos indica que probablemente se generó utilizando un modelo de lenguaje grande (LLM).

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Lo notable de Gaslight es que los detalles relacionados con el token del bot, el ID del chat (tg_room_id) y el resto de la configuración del operador no están codificados en la muestra, sino que se proporcionan en tiempo de ejecución. «El implante redacta automáticamente su token de bot de Telegram en su propia salida de tiempo de ejecución, negándolo a cualquiera que capture registros o bloquee artefactos», agregó Stokes.

Además de eso, el malware intenta evadir una detección basada en IA incorporando un bloque delimitado por Markdown que contiene 38 mensajes de «sistema» fabricados y diseñados para engañar a un agente de seguridad para que aborte, trunque o rechace el análisis.

«El andamio contiene mensajes falsos del sistema sobre caducidad de tokens, muertes por falta de memoria, agotamiento del disco y fallas repetidas en las operaciones. También plantea advertencias falsas sobre vulnerabilidades de inyección y indicadores de análisis estático», dijo SentinelOne, calificándolo de un «intento de convertir en arma los canales de clasificación asistidos por LLM que se encuentran cada vez más en el ciclo de ingeniería inversa».

Hive0163 utiliza malware Slopoly asistido por IA para acceso persistente en ataques de ransomware – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han revelado detalles de un presunto malware generado por inteligencia artificial (IA) con nombre en código Slopoly puesto en uso por un actor de amenazas motivado financieramente llamado colmena0163.

«Aunque todavía no es nada espectacular, el malware generado por IA como Slopoly muestra con qué facilidad los actores de amenazas pueden utilizar la IA como arma para desarrollar nuevos marcos de malware en una fracción del tiempo que solía llevar», Golo Mühr, investigador de IBM X-Force dicho en un informe compartido con The Hacker News.

Las operaciones de Hive0163 están impulsadas por la extorsión mediante exfiltración de datos a gran escala y ransomware. El grupo de delitos electrónicos está asociado principalmente con una amplia gama de herramientas maliciosas, incluidas NodeSnake, Interlock RAT, JunkFiction Loader y Interlock ransomware.

En un ataque de ransomware observado por la empresa a principios de 2026, se observó que el actor de amenazas implementaba Slopoly durante la fase posterior a la explotación para mantener el acceso persistente al servidor comprometido durante más de una semana.

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El descubrimiento de Slopoly se remonta a un script de PowerShell que probablemente se implementó mediante un constructor, que también estableció la persistencia a través de una tarea programada llamada «Runtime Broker».

Hay indicios de que el malware se desarrolló con la ayuda de un modelo de lenguaje grande (LLM) aún indeterminado. Esto incluye la presencia de comentarios extensos, registros, manejo de errores y variables con nombres precisos. Los comentarios también describen el script como un «Cliente de persistencia C2 polimórfico», lo que indica que es parte de un marco de comando y control (C2).

«Sin embargo, el script no posee técnicas avanzadas y difícilmente puede considerarse polimórfico, ya que no puede modificar su propio código durante la ejecución», señala Mühr. «Sin embargo, el creador puede generar nuevos clientes con diferentes valores de configuración aleatorios y nombres de funciones, lo cual es una práctica estándar entre los creadores de malware».

El script de PowerShell funciona como una puerta trasera completa que puede enviar un mensaje de latido que contiene información del sistema a un servidor C2 cada 30 segundos, sondear un nuevo comando cada 50 segundos, ejecutarlo a través de «cmd.exe» y transmitir los resultados al servidor. Actualmente se desconoce la naturaleza exacta de los comandos ejecutados en la red comprometida.

Se dice que el ataque en sí aprovechó la táctica de ingeniería social ClickFix para engañar a una víctima para que ejecute un comando de PowerShell, que luego descarga NodeSnake, un conocido malware atribuido a Hive0163. Un componente de primera etapa, NodeSnake, está diseñado para ejecutar comandos de shell, establecer persistencia y recuperar y lanzar un marco de malware más amplio conocido como Interlock RAT.

Hive0163 tiene un historial de empleo de ClickFix y publicidad maliciosa para el acceso inicial. Otro método que utiliza el actor de amenazas para establecerse es confiar en corredores de acceso inicial como TA569 (también conocido como SocGholish) y TAG-124 (también conocido como KongTuke y LandUpdate808).

El marco tiene múltiples implementaciones en PowerShell, PHP, C/C++, Java y JavaScript para admitir tanto Windows como Linux. Al igual que NodeSnake, también se comunica con un servidor remoto para obtener comandos que le permitan iniciar un túnel proxy SOCKS5, generar un shell inverso en la máquina infectada y entregar más cargas útiles, como Interlock ransomware y Slopoly.

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La aparición de Slopoly se suma a una lista cada vez mayor de malware asistido por IA, que también incluye VoidLink y PromptSpy, lo que pone de relieve cómo los delincuentes están utilizando la tecnología para acelerar el desarrollo de malware y escalar sus operaciones.

«La introducción de malware generado por IA no representa una amenaza nueva o sofisticada desde un punto de vista técnico», dijo IBM X-Force. «Permite desproporcionadamente a los actores de amenazas al reducir el tiempo que un operador necesita para desarrollar y ejecutar un ataque».