CERT-In exige parches de 12 horas para fallas en Internet en medio de ataques asistidos por IA – CYBERDEFENSA.MX

El Equipo de Respuesta a Emergencias Informáticas de la India (CERT-In) ha emitido nuevas directrices que exigen a las organizaciones parchear las vulnerabilidades de seguridad críticas en los sistemas expuestos a Internet dentro de las 12 horas posteriores a su señalización cuando sean «factibles» para protegerse contra amenazas potenciales derivadas del abuso de herramientas de inteligencia artificial (IA) y modelos de lenguaje grande (LLM) por parte de los actores de amenazas para automatizar el descubrimiento y la explotación de vulnerabilidades, y mejorar la escala y velocidad de los ataques cibernéticos.

«La ciberexplotación asistida por IA reduce el tiempo necesario para que los adversarios identifiquen, utilicen como armas y exploten vulnerabilidades, servicios expuestos, identidades débiles, API inseguras y sistemas mal configurados», CERT-In dicho en un plan de 38 páginas publicado el lunes.

«A medida que las organizaciones se vuelven cada vez más dependientes de la infraestructura digital interconectada, los ecosistemas de nube, las cadenas de suministro de software, las tecnologías operativas y las plataformas habilitadas para IA, el impacto potencial de las ciberamenazas habilitadas por IA continúa aumentando en todos los sectores».

Dado que los actores de amenazas comienzan a depender cada vez más de la IA para una amplia gama de tareas, incluido el descubrimiento de superficies de ataque, el análisis de exploits, contenido de phishing convincente e incluso la generación de malware, pueden comprimir significativamente los cronogramas de preparación de ataques y eludir los controles de seguridad tradicionales.

Además, los sistemas habilitados para IA pueden convertirse en blanco de ataques maliciosos a través de inyecciones rápidas, vulnerabilidades de fuga de datos, técnicas de jailbreak, manipulación de modelos, envenenamiento de datos de entrenamiento, robo de modelos y compromisos de la canalización de orquestación, socavando efectivamente su confidencialidad e integridad.

Ciberseguridad

CERT-In ha advertido que las organizaciones deben esperar que los plazos de explotación colapsen significativamente y que los ataques se vuelvan autónomos, lo que requiere la adopción de mayores medidas de ciberseguridad que impliquen una evaluación continua de las amenazas, una reducción proactiva de la exposición y una preparación operativa.

Algunos de los principios defensivos descritos por la agencia de ciberseguridad para reducir la exposición y responder mejor a las ciberamenazas asistidas por IA se enumeran a continuación:

  • Asuma la infracción y prepárese para una rápida detección, contención y recuperación de escenarios comprometidos.
  • Adopte un enfoque de Confianza Cero imponiendo una verificación continua y un acceso con privilegios mínimos.
  • Implemente una estrategia de defensa en profundidad con controles en capas en toda la infraestructura para eliminar puntos únicos de falla y minimizar el impacto general de una infracción exitosa.
  • Supervise y reduzca la exposición a vulnerabilidades de seguridad.
  • Incorpore un paradigma de seguridad por diseño en sistemas, aplicaciones y flujos de trabajo de IA.
  • Mantener la continuidad operativa durante incidentes cibernéticos y escenarios de interrupción.
  • Proteja los datos confidenciales y operativamente críticos durante todo su ciclo de vida.
  • Reduzca los riesgos de la cadena de suministro de software que surgen del software de terceros, los modelos de IA y las dependencias a través de SBOM, validación de procedencia y evaluaciones.
  • Pruebe la eficacia de la seguridad frente a amenazas en evolución mediante equipos rojos, evaluaciones de vulnerabilidad, pruebas de penetración y auditorías independientes.
  • Priorice los controles en función de la criticidad operativa y la exposición a amenazas.
  • Establecer mecanismos formales de gobernanza con respecto al uso de sistemas de IA.
  • Mantenga la visibilidad de los sistemas de IA, las integraciones y el comportamiento operativo.

«Las organizaciones deben implementar controles técnicos en capas, basados ​​en riesgos y continuamente validados para reducir la exposición a las ciberamenazas asistidas por IA», dijo CERT-In. «Los controles deben priorizar la protección de los sistemas conectados a Internet, las aplicaciones comerciales críticas, las identidades, los entornos de nube, las API, los datos confidenciales, los sistemas habilitados para IA y la infraestructura operativa».

La agencia también insta a las organizaciones a adoptar «prácticas continuas de administración de parches y vulnerabilidades basadas en riesgos» para reducir la exposición que surge de fallas de seguridad, configuraciones incorrectas, API inseguras, servicios de acceso público e identidades débiles. Con ese fin, las vulnerabilidades explotadas conocidas que afectan a los sistemas críticos y conectados a Internet deben remediarse en un plazo de 12 horas, cuando corresponda.

Otros tiempos de remediación basados ​​en riesgos son los siguientes:

  • Vulnerabilidades críticas expuestas externamente: dentro de 1 día
  • Vulnerabilidades explotadas conocidas que afectan a los sistemas internos: dentro de 1 día, a menos que se implementen y documenten otras mitigaciones
  • Vulnerabilidades internas críticas que afectan a sistemas de alto valor: en 3 días
  • Vulnerabilidades de alta gravedad: dentro de 5 días según la priorización de riesgos

En escenarios en los que no hay parches disponibles de inmediato, se recomienda implementar mitigaciones temporales como aislamiento, restricción de acceso, protección WAF/API, monitoreo mejorado o desactivación de funciones hasta que se publique la solución.

Ciberseguridad

«Dada la naturaleza en rápida evolución de las amenazas cibernéticas asistidas por IA, las organizaciones deben reevaluar continuamente la exposición, validar los controles de seguridad, fortalecer las capacidades de resiliencia y mejorar la preparación operativa a través de auditorías, monitoreo, pruebas y gobernanza coordinada de la ciberseguridad continuas», dijo CERT-In.

El modelo llega un mes después del CERT-In liberado una advertencia sobre las crecientes capacidades cibernéticas de los modelos fronterizos de IA de Anthropic y OpenAI, indicando cómo su «naturaleza de doble uso» podría «reducir la barrera de entrada para los ciberactores maliciosos y aprovecharse para acelerar la ejecución de ataques, automatizar los flujos de trabajo de explotación y escalar las campañas cibernéticas».

«Seguir el ritmo de los avances cibernéticos impulsados ​​por la IA es fundamental para mantener la resiliencia cibernética», añadió. «Los controles básicos de ciberseguridad siguen siendo críticos y deben aplicarse rigurosamente».

El año de los ataques asistidos por IA – CYBERDEFENSA.MX

El 4 de diciembre de 2025, un joven de 17 años fue arrestado en osaka bajo la Ley de Prohibición de Acceso No Autorizado de Japón. El joven había ejecutado un código malicioso para extraer los datos personales de más de 7 millones de usuarios de Club Kaikatsula cadena de cibercafés más grande de Japón. Cuando se le preguntó, el joven compartió su motivación para realizar el truco: quería comprar tarjetas Pokémon.

En cierto sentido, ésta es una historia bastante convencional. Desde la década de 1990, hemos leído sobre niños prodigio de la informática como Kevin Mitnick, cuya capacidad técnica excedió su juicio y que se vieron arrastrados a delitos cibernéticos de alto perfil en busca de estatus, ganancias o emoción. Pero algo es diferente en esta historia: el joven en cuestión no era técnico.

El aumento de los ataques asistidos por IA

En 2025, los sistemas de agentes y chat respaldados por LLM cruzaron un umbral, pasando de asistentes de codificación útiles pero propensos a errores a potencias de codificación de un extremo a otro. A lo largo del año, varias medidas de frecuencia y gravedad de los delitos cibernéticos aproximadamente se duplicaron. Instancias de Los paquetes maliciosos descubiertos en repositorios públicos aumentaron en un 75%., Las intrusiones en la nube aumentaron un 35%y El phishing generado por IA comenzó a superar a los equipos rojos humanos enteramente. Sin embargo, una diferencia más cualitativa ha estado en los perfiles de quienes llevan a cabo los ataques.

En febrero de 2025, tres adolescentes (14, 15 y 16 años) sin experiencia en codificación ChatGPT para construir una herramienta que impacte Rakuten móvilEl sistema ~220.000 veces, gastando sus ganancias en consolas de juegos y juegos de azar en línea. En julio de 2025, un solo actor que utiliza Claude Code, una plataforma de codificación agente más sofisticada, llevó a cabo una campaña de extorsión dirigida a 17 organizaciones en el transcurso de un mes, utilizando IA agente para desarrollar código malicioso, organizar archivos robados, analizar registros financieros para calibrar demandas y redactar correos electrónicos de extorsión. En diciembre de 2025, otro individuo usó Claude Code y ChatGPT para violar al gobierno mexicanoapuntando a más de 10 agencias y robando más de 195 millones de registros de contribuyentes.

Si bien estos ataques eran posibles antes de 2025, ahora estamos viendo ataques de un solo actor que habrían sido característicos de equipos organizados y ataques de menor escala por parte de personas sin conocimientos técnicos que habrían sido más característicos de ataques llevados a cabo por un hacker o ingeniero talentoso en la era anterior a la IA. En 2025, la barrera de entrada para realizar un ataque técnicamente sofisticado se habrá reducido significativamente.

Los malos números aumentan

A lo largo de 2025, las medidas de actividad de bots, malware, ataques dirigidos y phishing mostraron aumentos espectaculares. Al mismo tiempo, las medidas de capacidad LLM en puntos de referencia técnicos dieron un salto adelante.

En 2022, había 55.000 paquetes maliciosos en repositorios públicos, según sonatipo. Para 2025, ese número había aumentado a 454.600. Se produjeron saltos notables en 2023 (el año en que se lanzó GPT-4) y 2025 (un año emblemático para la codificación agente).

Otra medida práctica de la capacidad de un atacante en el mundo real, el tiempo para explotar, es casi irreconocible desde la era anterior a la IA. El tiempo para explotar mide el tiempo desde que se publicita una vulnerabilidad hasta que se descubre un exploit para esa vulnerabilidad en la naturaleza.

Este número ha bajado de más de 700 días en 2020 a solo 44 días en 2025. Esto significa que los atacantes están desarrollando exploits para vulnerabilidades conocidas en menos de dos meses, en lugar de casi dos años. De hecho, Mandiant Informe M-Trends 2026 descubrió que el tiempo de explotación se ha vuelto efectivamente negativo: las vulnerabilidades ahora llegan de manera rutinaria antes que los parches, con 28,3% de los CVE explotados en 24 horas de divulgación.

A lo largo de 2024, 2025 y principios de 2026, el desempeño de modelos de vanguardia como ChatGPT, Claude y Gemini en puntos de referencia como SWE-bench, una prueba de capacidad de desarrollo de software, se disparó por las nubes. En agosto de 2024, los modelos top podrían resolver 33% de los problemas reales de GitHub en el banquillo. En diciembre de 2025, esa cifra había aumentado a poco menos del 81%.

A finales de 2024 y especialmente en 2025, la codificación asistida por IA llegó a un punto de inflexión. Sin embargo, la codificación potenciada también ha potenciado las capacidades ofensivas, y el entorno en 2026 refleja estos cambios, con ataques que ocurren con mayor frecuencia, mayor gravedad y mayor impacto.

No puedo eliminar el dolor

La IA está acelerando tanto a los defensores como a los atacantes. Lamentablemente, según datos de 2025 y 2026, la carrera armamentista está favoreciendo a los atacantes. El tiempo promedio para remediar un CVE conocido de gravedad alta o crítica es ahora de 74 días, según el Informe de estadísticas de vulnerabilidad de Edgescan 2025. Además, el 45% de las vulnerabilidades en los sistemas mantenidos por grandes empresas (más de 1.000 empleados) nunca se solucionan.

Las organizaciones también han sentido presión por el aumento del malware encontrado en los repositorios de paquetes públicos. En septiembre de 2025, el Ataque Shai-Hulud Apuntar al ecosistema npm comprometió más de 500 paquetes. Encima 487 organizaciones tenían secretos comprometidosy Robaron 8,5 millones de dólares de Trust Wallet después de que los atacantes utilizaran credenciales expuestas para envenenar su extensión de Chrome. Muchas organizaciones congelaron el código después del ataque.

El problema de detección agrava esto. En 2025, los paquetes npm maliciosos que se hacían pasar por bibliotecas populares como chalk y debug incluían documentación, pruebas unitarias y código estructurado para aparecer como módulos de telemetría legítimos. Los análisis estáticos y los escáneres de firmas no los detectaron por completo, porque el código, probablemente generado por IA, parecía software real. Como el director ejecutivo de Chainguard, Dan Lorenc ha observado«La complejidad y la escala de la gestión de vulnerabilidades han superado las capacidades de la mayoría de las organizaciones para gestionarlas por sí mismas».

Eliminar categorías de ataque

La lección de 2025 es que no se puede escapar de estos ataques. La ventana de explotación se está reduciendo más rápido de lo que los ciclos de parches pueden comprimir, y el malware generado por IA está escapando de las herramientas de detección en las que las organizaciones han confiado durante décadas. El diagrama de Venn de “dispuesto a realizar ataques” y “tiene capacidad técnica para realizar ataques” solía ser muy pequeño, pero crece cada mes. Al mismo tiempo, estamos creando más software y más rápido. Y si los ataques a la cadena de suministro se producirán rápidamente en 2026, ¿cómo será 2027 con las capacidades del modelo aumentadas a 10?

Pensar en términos de velocidad y superar los ataques sólo permitirá que los equipos lleguen hasta cierto punto en el entorno actual. Más bien, la decisión inteligente es eliminar categorías enteras de vulnerabilidad, liberando a los equipos para centrarse en las áreas restantes. Este es el enfoque detrás Bibliotecas Chainguardque reconstruye cada biblioteca de código abierto a partir de código fuente atribuible y verificado. La idea detrás de las Bibliotecas es hacer que categorías completas de ataques sean estructuralmente imposibles, protegiendo a los usuarios de la adquisición de CI/CD, confusión de dependencias, robo de tokens de larga duración o ataques de distribución de paquetes. Cuando probado contra 8.783 paquetes npm maliciososLas bibliotecas Chainguard bloquearon el 99,7%. De aproximadamente 3000 paquetes maliciosos de Python, bloqueó aproximadamente el 98%.

454.600 paquetes maliciosos el año pasado. 394.877 en un solo trimestre. Un aficionado en Argelia ransomware creado que afectó a 85 objetivos en su primer mes. Un joven de 17 años exfiltró 7 millones de registros para comprar tarjetas Pokémon. Las herramientas que permitieron estos ataques son cada vez más baratas, rápidas y accesibles. En lugar de luchar cuando llegue el próximo Axios o Shai Hulud llega la próxima semana o el próximo mes, puede leerlo mientras toma una taza de café mientras su organización completa los sistemas de producción, los administradores de artefactos y las estaciones de trabajo de los desarrolladores desde las Bibliotecas Chainguard.

Nota: Este artículo fue escrito y contribuido de manera experta por Patrick Smyth, ingeniero principal de relaciones con desarrolladores, Guardacadenas.

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