Cómo los atacantes cruzan la puerta principal mediante ataques basados ​​en la identidad – CYBERDEFENSA.MX

La industria de la ciberseguridad ha pasado los últimos años persiguiendo amenazas sofisticadas como los días cero, los compromisos de la cadena de suministro y los exploits generados por la IA. Sin embargo, el punto de entrada más confiable para los atacantes aún no ha cambiado: las credenciales robadas.

Los ataques basados ​​en la identidad siguen siendo un vector de acceso inicial dominante en las infracciones actuales. Los atacantes obtienen credenciales válidas mediante el relleno de credenciales de bases de datos de violaciones anteriores, la pulverización de contraseñas contra servicios expuestos o campañas de phishing, y las utilizan para cruzar la puerta principal. No se necesitan hazañas. Sólo un nombre de usuario y contraseña válidos.

Lo que hace que sea difícil defenderse de esto es lo anodino que parece el acceso inicial. Un inicio de sesión exitoso desde una credencial legítima no activa las mismas alarmas que un escaneo de puerto o una devolución de llamada de malware. El atacante parece un empleado. Una vez dentro, descargan y descifran contraseñas adicionales, reutilizan esas credenciales para moverse lateralmente y expanden su presencia en el entorno. Para los equipos de ransomware, esta cadena conduce al cifrado y la extorsión en cuestión de horas. Para los actores del Estado-nación, el mismo punto de entrada respalda la persistencia y la recopilación de inteligencia a largo plazo.

La IA está acelerando lo que ya funciona

El patrón de ataque fundamental aquí no ha cambiado mucho. Pero lo que ha cambiado es la velocidad y el pulido con el que se ejecuta. Los atacantes están aprovechando la IA para escalar sus operaciones al automatizar las pruebas de credenciales en conjuntos de objetivos más grandes, escribir herramientas personalizadas más rápido y crear correos electrónicos de phishing que son materialmente más difíciles de distinguir de las comunicaciones legítimas.

Esta aceleración ejerce una presión adicional sobre los defensores que ya están al límite. Las infracciones se están desarrollando más rápidamente, extendiéndose más y afectando a una mayor parte del entorno, desde los sistemas de identidad hasta la infraestructura de la nube y los puntos finales. Los equipos de relaciones internacionales creados para un ritmo de participación más lento están descubriendo que sus procesos existentes no pueden seguir el ritmo.

Un enfoque dinámico para la respuesta a incidentes

Aquí es donde la forma en que los equipos piensan acerca de la respuesta a incidentes es tan importante como los controles técnicos que implementan. En SEC504, enseñamos el enfoque dinámico para la respuesta a incidentes, o DAIR, un modelo diseñado para manejar incidentes de cualquier tamaño y forma de manera más efectiva que el enfoque lineal tradicional.

El modelo clásico trata el proceso como una secuencia: preparar, identificar, contener, erradicar, recuperar, informar. El problema no es la teoría, es que los incidentes reales no se desarrollan en línea recta. Durante la contención surgen nuevos datos que cambian lo que pensaba que era el alcance. La evidencia recopilada durante la erradicación revela tácticas de atacantes que usted no conocía durante la detección inicial. El alcance casi siempre crece, pero rara vez se reduce.

DAIR da cuenta de esta realidad. Después de detectar y verificar un incidente, los equipos de respuesta entran en un ciclo: determinan el alcance del compromiso, contienen los sistemas afectados, erradican la amenaza y recuperan las operaciones. Ese bucle se repite a medida que surge nueva información. Considere un compromiso basado en credenciales donde el alcance inicial identifique una única estación de trabajo afectada. Durante la contención, el análisis forense revela un mecanismo de persistencia basado en registros. Ese hallazgo hace que el equipo vuelva a analizar el alcance: ahora busca en toda la empresa el mismo indicador en otros sistemas. Una dirección IP confirmada del atacante descubierta durante ese barrido desencadena otro paso por la contención y erradicación. Cada ciclo produce mejor inteligencia, que alimenta la siguiente ronda de acciones de respuesta.

La respuesta continúa hasta que el equipo y los responsables de la toma de decisiones de la organización determinan que el incidente se ha abordado por completo. Esto es lo que separa a DAIR del modelo tradicional: trata la naturaleza confusa e iterativa de las investigaciones del mundo real como una característica del proceso, no como una desviación del mismo.

La comunicación es lo primero

Cuando varios equipos convergen en un incidente (que incluyen analistas de SOC, ingenieros de la nube, líderes de IR y administradores de sistemas), mantener la alineación puede resultar difícil. La mayoría de las organizaciones no están perfectamente alineadas en todas esas funciones antes de que ocurra un incidente. Lo que puedes controlar es qué tan bien te comunicas una vez que la respuesta está en marcha.

La comunicación es el factor más importante aquí en una respuesta eficaz a incidentes. Determina si los datos de alcance llegan a las personas adecuadas, si las acciones de contención están coordinadas o son contradictorias y si quienes toman las decisiones tienen información precisa para guiar las prioridades. Más allá de la comunicación, la práctica y el ensayo constantes son esenciales. Y las capacidades técnicas de su equipo siguen siendo muy importantes. A medida que la IA se convierte cada vez más en parte del conjunto de herramientas defensivas, se necesitan profesionales inteligentes para configurar y dirigir esas capacidades de manera efectiva.

Desarrollar habilidades que importan

Las organizaciones que manejan bien los ataques basados ​​en identidad son aquellas que invirtieron en su gente antes de que comenzara el incidente. Han capacitado a sus equipos sobre cómo operan realmente los atacantes, no solo en teoría, sino a través de la práctica con las mismas herramientas y técnicas utilizadas en ataques reales. La ejecución efectiva del ciclo de respuesta DAIR requiere profesionales que comprendan ambos lados del compromiso: cómo los atacantes obtienen acceso, se mueven lateralmente y persisten, y cómo investigar la evidencia que dejan en cada etapa.

Este junio estaré enseñando. SEC504: Herramientas, técnicas y manejo de incidentes de piratas informáticos en SANS Chicago 2026. El curso cubre el ciclo de vida completo del ataque, desde el compromiso inicial de las credenciales hasta el movimiento lateral y la persistencia, junto con las habilidades de respuesta a incidentes necesarias para detectar, contener y erradicar amenazas utilizando el modelo DAIR. Para los practicantes que quieran agudizar tanto su comprensión ofensiva como sus capacidades de respuesta defensiva, aquí es por donde empezar.

Regístrese para SANS Chicago 2026 aquí.

Nota: Este artículo ha sido escrito y contribuido por expertos de Jon Gorenflo, instructor SANS, SEC504: Herramientas, técnicas y manejo de incidentes de hackers.

¿Encontró interesante este artículo? Este artículo es una contribución de uno de nuestros valiosos socios. Síguenos en noticias de google, Gorjeo y LinkedIn para leer más contenido exclusivo que publicamos.

Apple envía alertas de pantalla de bloqueo a iPhones obsoletos a través de exploits activos basados ​​en la web – CYBERDEFENSA.MX

Apple ahora envía notificaciones de pantalla de bloqueo a iPhones y iPads que ejecutan versiones anteriores de iOS y iPadOS para alertar a los usuarios sobre ataques basados ​​en web e instarlos a instalar la actualización.

El desarrollo fue reportado por primera vez por MacRumors.

«Apple es consciente de los ataques dirigidos a software iOS desactualizado, incluida la versión de su iPhone. Instale esta actualización crítica para proteger su iPhone», se lee en la notificación emitida por Apple.

El desarrollo se produce una semana después de que Apple publicara un documento de soporte, pidiendo a los usuarios que ejecutan versiones anteriores de iOS y iPadOS que actualicen sus dispositivos tras el descubrimiento de nuevos kits de exploits para iOS como Coruna y DarkSword.

Ciberseguridad

Se ha descubierto que múltiples actores de amenazas con diversas motivaciones aprovecharon estos kits durante el año pasado para entregar cargas útiles maliciosas cuando usuarios desprevenidos visitan un sitio web comprometido. Mientras que Coruña apunta a versiones de iOS entre 13.0 y 17.2.1, DarkSword está diseñado para iPhones que ejecutan versiones de iOS entre 18.4 y 18.7.

Un nuevo informe de Kaspersky esta semana encontró que el kit de exploits Coruna es una evolución del marco utilizado en la Operación Triangulación, una sofisticada campaña dirigida a iPhones a través de exploits de iMessage sin hacer clic. Salió a la luz por primera vez en junio de 2023.

«Coruña no es un mosaico de exploits públicos; es una evolución mantenida continuamente del marco de Operación Triangulación original», dijo el proveedor ruso de ciberseguridad.

Actualmente no se sabe cómo los dos kits llegaron a manos de varios actores de amenazas y ciberdelincuentes, pero una investigación reciente ha planteado la posibilidad de que exista un mercado activo para exploits de día cero de segunda mano.

La aparición de estos kits, junto con la filtración de una versión más nueva de DarkSword, ha generado preocupaciones de que podrían democratizar el acceso a exploits que antes estaban reservados para los estados-nación, convirtiéndolos potencialmente en herramientas de explotación masiva. En el proceso, corren el riesgo de transformar los iPhone y iPad en una superficie de ataque mayor que la que tienen actualmente.

Ciberseguridad

Se recomienda a los usuarios que no puedan actualizar a una versión compatible que consideren habilitar el modo de bloqueo, si está disponible, para protegerse contra contenido web malicioso. El modo de bloqueo se introdujo en 2022 y está disponible en dispositivos con versiones de iOS 16 y posteriores.

En una declaración compartida con TechCrunch, Apple dicho«No tenemos conocimiento de ningún ataque exitoso de software espía mercenario contra un dispositivo Apple con modo de bloqueo habilitado».

La importancia del análisis del comportamiento en los ciberataques basados ​​en IA – CYBERDEFENSA.MX

La Inteligencia Artificial (IA) está cambiando la forma en que las personas y las organizaciones realizan muchas actividades, incluida la forma en que los ciberdelincuentes llevan a cabo ataques de phishing e iteran sobre malware. Ahora, los ciberdelincuentes utilizan la IA para generar correos electrónicos de phishing personalizados, deepfakes y malware que evaden la detección tradicional al hacerse pasar por la actividad normal del usuario y eludir los modelos de seguridad heredados. Como resultado, los modelos basados ​​en reglas por sí solos suelen ser insuficientes para la seguridad de la identidad contra las amenazas habilitadas por la IA. El análisis de comportamiento debe evolucionar más allá del monitoreo de patrones de actividad sospechosas a lo largo del tiempo hacia un modelado de riesgos dinámico, basado en identidad, capaz de identificar inconsistencias en tiempo real.

Riesgos comunes introducidos por los ataques habilitados por IA

Los ciberataques basados ​​en IA introducen riesgos de seguridad muy diferentes en comparación con las ciberamenazas tradicionales. Al confiar en la automatización e imitar el comportamiento legítimo, la IA permite a los ciberdelincuentes escalar sus ataques y, al mismo tiempo, reducir las señales obvias para pasar desapercibidas.

Phishing e ingeniería social impulsados ​​por IA

A diferencia de los ataques de phishing tradicionales que utilizan mensajes genéricos, La IA permite el phishing personalizado mensajes a escala utilizando datos públicos, suplantando los estilos de escritura de los ejecutivos o creando mensajes conscientes del contexto que hacen referencia a eventos reales. Estos ataques impulsados ​​por IA pueden reducir las señales de alerta obvias, eludir algunos enfoques de filtrado y depender de la manipulación psicológica en lugar de la entrega de malware, lo que aumenta significativamente el riesgo de robo de credenciales y fraude financiero.

Abuso de credenciales automatizado y apropiación de cuentas

El abuso de credenciales mejorado por IA puede optimizar los intentos de inicio de sesión y al mismo tiempo evitar activar umbrales de bloqueo, imitando el tiempo humano entre intentos de autenticación y apuntando a cuentas privilegiadas según el contexto. Dado que estos ataques utilizan credenciales comprometidas, a menudo parecen válidos y se mezclan con la actividad de inicio de sesión normal, lo que hace que la seguridad de la identidad sea un componente crucial de las estrategias de seguridad modernas.

Malware asistido por IA

Antes de que los ciberdelincuentes pudieran utilizar la IA para acelerar el desarrollo y la implementación de malware, tuvieron que modificar manualmente las firmas de código y dedicar mucho tiempo a crear nuevas variantes. La IA puede acelerar aún más la variación, la programación y la adaptación. Con el malware adaptable moderno, los ciberdelincuentes pueden modificar automáticamente el código para evitar la detección, cambiar el comportamiento según el entorno y generar nuevas variantes de exploits con poco o ningún esfuerzo manual. Dado que los modelos tradicionales de detección basados ​​en firmas luchan contra el código en continua evolución, las organizaciones deben empezar a confiar en patrones de comportamiento en lugar de indicadores estáticos.

Cómo el monitoreo del comportamiento tradicional puede fallar contra los ataques basados ​​en IA

El monitoreo tradicional fue diseñado para detectar amenazas cibernéticas impulsadas por malware, vulnerabilidades de seguridad conocidas y anomalías de comportamiento visibles. Estas son algunas de las formas en las que el monitoreo de comportamiento tradicional se queda corto frente a los ataques habilitados por IA:

  • La detección basada en firmas no puede identificar amenazas modernas: Las herramientas basadas en firmas se basan en signos conocidos de compromiso. El malware asistido por IA reescribe constantemente su propio código y genera automáticamente nuevas variantes, lo que hace que las firmas de códigos estáticos queden obsoletas.
  • Los sistemas basados ​​en reglas se basan en umbrales predefinidos: Muchos sistemas de seguimiento del comportamiento dependen de reglas, como la frecuencia de inicio de sesión o la ubicación geográfica. Los ciberdelincuentes asistidos por IA ajustan su comportamiento para permanecer dentro de los límites establecidos, realizando actividades maliciosas durante un período de tiempo más largo e imitando el comportamiento humano para evitar ser detectados.
  • Los modelos basados ​​en perímetro fallan cuando se trata de credenciales comprometidas: Los modelos de seguridad tradicionales basados ​​en perímetro asumen confianza una vez que se autentica un usuario o dispositivo. Cuando los ciberdelincuentes se autentican con credenciales legítimas, estos modelos obsoletos los tratan como usuarios válidos, lo que les permite llevar a cabo acciones maliciosas.
  • Los ataques basados ​​en IA están diseñados para parecer normales: Las ciberamenazas basadas en IA se mezclan intencionalmente operando dentro de los permisos asignados, siguiendo flujos de trabajo anticipados y ejecutando sus actividades gradualmente. Si bien la actividad aislada puede parecer legítima, el principal riesgo surge cuando se considera la actividad en conjunto con el contexto conductual a lo largo del tiempo.

Por qué el análisis del comportamiento debe cambiar para los ataques basados ​​en IA

El cambio hacia el análisis de comportamiento moderno requiere una evolución desde la simple detección de amenazas hacia un modelado de riesgos dinámico y consciente del contexto capaz de identificar el uso indebido de privilegios sutiles.

Los ataques basados ​​en identidad requieren contexto

Para parecer normales, los ciberdelincuentes impulsados ​​por IA suelen utilizar credenciales comprometidas mediante phishing o abuso de credenciales, trabajan desde dispositivos o redes conocidas y llevan a cabo actividades maliciosas a lo largo del tiempo para evitar ser detectados. Los análisis de comportamiento modernos deben evaluar si incluso el más mínimo cambio de comportamiento es coherente con los patrones de comportamiento típicos de un usuario. Los modelos de comportamiento avanzados establecen líneas de base, evalúan la actividad en tiempo real y combinan identidad, dispositivo y contexto de sesión.

El monitoreo debe extenderse a toda la pila

Una vez que los ciberdelincuentes obtienen acceso a los sistemas a través de credenciales comprometidas, débiles o reutilizadas, se centran en ampliar gradualmente su acceso. La visibilidad del comportamiento debe cubrir toda la pila de seguridad, incluido el acceso privilegiado, la infraestructura de la nube, los puntos finales, las aplicaciones y las cuentas administrativas. Para que el análisis de comportamiento sea más eficaz contra los ciberataques basados ​​en IA, las organizaciones deben aplicar una seguridad de confianza cero y asumir que ningún usuario o dispositivo debe tener confianza implícita o autenticación automática basada en la ubicación de la red.

Los iniciados malintencionados pueden utilizar herramientas de inteligencia artificial

Las herramientas de inteligencia artificial no solo fortalecen a los ciberdelincuentes externos, sino que también facilitan que los internos malintencionados actúen dentro de la red de una organización. Los usuarios malintencionados pueden utilizar la IA para automatizar la recolección de credenciales, identificar información confidencial o generar contenido de phishing creíble. Dado que los usuarios internos a menudo operan con permisos legítimos, detectar el uso indebido de privilegios requiere identificar anomalías de comportamiento como el acceso más allá de las responsabilidades definidas, la actividad fuera del horario comercial normal y la actividad repetida dentro de los sistemas críticos. Eliminar el acceso permanente mediante la aplicación del acceso Justo a Tiempo (JIT), el monitoreo y la grabación de sesiones ayuda a las organizaciones a limitar la exposición y reducir el impacto de las cuentas comprometidas y el uso indebido de información privilegiada.

Identidades seguras contra ciberataques autónomos basados ​​en IA

En un momento en que los agentes de IA pueden crear campañas convincentes de ingeniería social, probar credenciales a escala y reducir el esfuerzo práctico necesario para ejecutar ataques, los ciberataques basados ​​en IA se están volviendo cada vez más automatizados. Proteger las identidades humanas y no humanas (NHI) ahora requiere más que autenticación; Las organizaciones deben implementar análisis de comportamiento continuos y contextuales y controles de acceso granulares. Soluciones modernas de gestión de acceso privilegiado (PAM) como Guardián consolide análisis de comportamiento, monitoreo de sesiones en tiempo real y acceso JIT para proteger identidades en entornos híbridos y de múltiples nubes.

Nota: Este artículo fue escrito cuidadosamente y contribuido para nuestra audiencia por Ashley D’Andrea, redactora de contenido de Keeper Security.

¿Encontró interesante este artículo? Este artículo es una contribución de uno de nuestros valiosos socios. Síguenos en noticias de google, Gorjeo y LinkedIn para leer más contenido exclusivo que publicamos.