Los ataques a la nube se mueven rápido, más rápido que la mayoría de los equipos de respuesta a incidentes.

En los centros de datos, las investigaciones tuvieron tiempo. Los equipos podrían recopilar imágenes de disco, revisar registros y crear cronogramas a lo largo de días. En la nube, la infraestructura dura poco. Una instancia comprometida puede desaparecer en minutos. Las identidades rotan. Los registros caducan. La evidencia puede desaparecer incluso antes de que comience el análisis.

Análisis forense de la nube es fundamentalmente diferente de la medicina forense tradicional. Si las investigaciones todavía se basan en la unión manual de registros, los atacantes ya tienen la ventaja.

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Por qué falla la respuesta tradicional a incidentes en la nube

La mayoría de los equipos enfrentan el mismo problema: alertas sin contexto.

Es posible que detecte una llamada API sospechosa, un nuevo inicio de sesión de identidad o un acceso inusual a datos, pero la ruta de ataque completa sigue sin estar clara en todo el entorno.

Los atacantes utilizan esta brecha de visibilidad para moverse lateralmente, escalar privilegios y alcanzar activos críticos antes de que los socorristas puedan conectar la actividad.

Para investigar las infracciones de la nube de forma eficaz, son esenciales tres capacidades:

• Visibilidad a nivel de host: Vea lo que ocurrió dentro de las cargas de trabajo, no solo la actividad del plano de control.
• Mapeo de contexto: Comprenda cómo se conectan las identidades, las cargas de trabajo y los activos de datos.
• Captura de evidencia automatizada: Si la recopilación de pruebas comienza manualmente, comienza demasiado tarde.

Cómo se ve la ciencia forense de la nube moderna

En esta sesión de seminario web, usted vea cómo funciona la ciencia forense automatizada y consciente del contexto en investigaciones reales. En lugar de recopilar evidencia fragmentada, los incidentes se reconstruyen utilizando señales correlacionadas, como telemetría de carga de trabajo, actividad de identidad, operaciones API, movimiento de red y relaciones de activos.

Esto permite a los equipos reconstruir cronogramas de ataque completos en minutos, con un contexto ambiental completo.

Las investigaciones en la nube a menudo se estancan porque la evidencia se encuentra en sistemas desconectados. Los registros de identidad residen en una consola, la telemetría de cargas de trabajo en otra y las señales de red en otros lugares. Los analistas deben cambiar de herramienta solo para validar una única alerta, lo que ralentiza la respuesta y aumenta la posibilidad de pasar por alto el movimiento del atacante.

La ciencia forense de la nube moderna consolida estas señales en una capa de investigación unificada. Al correlacionar las acciones de identidad, el comportamiento de la carga de trabajo y la actividad del plano de control, los equipos obtienen una visibilidad clara de cómo se desarrolló una intrusión, no solo dónde se activaron las alertas.

Las investigaciones pasan de la revisión reactiva de registros a la reconstrucción estructurada de ataques. Los analistas pueden rastrear secuencias de acceso, movimiento e impacto con el contexto adjunto a cada paso.

El resultado es un alcance más rápido, una atribución más clara de las acciones de los atacantes y decisiones de reparación más seguras, sin depender de herramientas fragmentadas ni retrasos en la recopilación de pruebas.

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Los investigadores de ciberseguridad han revelado que los asistentes de inteligencia artificial (IA) que admiten la navegación web o las capacidades de recuperación de URL pueden convertirse en retransmisiones sigilosas de comando y control (C2), una técnica que podría permitir a los atacantes mezclarse con las comunicaciones empresariales legítimas y evadir la detección.

El método de ataque, que se ha demostrado contra Microsoft Copilot y xAI Grok, lleva el nombre en código IA como proxy C2 por Punto de control.

Aprovecha «el acceso web anónimo combinado con navegación y mensajes de resúmenes», dijo la compañía de ciberseguridad. «El mismo mecanismo también puede permitir operaciones de malware asistidas por IA, incluida la generación de flujos de trabajo de reconocimiento, secuencias de comandos de las acciones del atacante y decidir dinámicamente ‘qué hacer a continuación’ durante una intrusión».

El desarrollo señala otra evolución importante en la forma en que los actores de amenazas podrían abusar de los sistemas de inteligencia artificial, no solo para escalar o acelerar diferentes fases del ciclo de ciberataque, sino también aprovechar las API para generar dinámicamente código en tiempo de ejecución que pueda adaptar su comportamiento en función de la información recopilada del host comprometido y evadir la detección.

Las herramientas de IA ya actúan como multiplicador de fuerza para los adversarioslo que les permite delegar pasos clave en sus campañas, ya sea para realizar reconocimientos, escaneo de vulnerabilidades, elaborar correos electrónicos de phishing convincentes, crear identidades sintéticas, depurar código o desarrollar malware. Pero la IA como proxy C2 va un paso más allá.

Básicamente, aprovecha las capacidades de navegación web y recuperación de URL de Grok y Microsoft Copilot para recuperar URL controladas por el atacante y devolver respuestas a través de sus interfaces web, transformándolo esencialmente en un canal de comunicación bidireccional para aceptar comandos emitidos por el operador y canalizar los datos de la víctima.

En particular, todo esto funciona sin requerir una clave API o una cuenta registrada, lo que hace que los enfoques tradicionales como la revocación de clave o la suspensión de cuenta sean inútiles.

Visto de otra manera, este enfoque no es diferente de las campañas de ataque que han convertido en armas servicios confiables para la distribución de malware y C2. También se le conoce como vivir en sitios confiables (LOTS).

Sin embargo, para que todo esto suceda, existe un requisito previo clave: el actor de la amenaza ya debe haber comprometido una máquina por algún otro medio e instalado malware, que luego utiliza Copilot o Grok como canal C2 mediante indicaciones especialmente diseñadas que hacen que el agente de IA se comunique con la infraestructura controlada por el atacante y pase la respuesta que contiene el comando que se ejecutará en el host al malware.

Check Point también señaló que un atacante podría ir más allá de la generación de comandos para utilizar el agente de IA para diseñar una estrategia de evasión y determinar el siguiente curso de acción pasando detalles sobre el sistema y validando si vale la pena explotarlo.

«Una vez que los servicios de IA puedan usarse como una capa de transporte sigilosa, la misma interfaz también puede transmitir indicaciones y resultados de modelos que actúan como un motor de decisión externo, un trampolín hacia los implantes impulsados ​​por IA y C2 estilo AIOps que automatizan la clasificación, la selección de objetivos y las opciones operativas en tiempo real», afirmó Check Point.

La divulgación se produce semanas después de que la Unidad 42 de Palo Alto Networks demostrara una novedosa técnica de ataque en la que una página web aparentemente inocua se puede convertir en un sitio de phishing mediante el uso de llamadas API del lado del cliente a servicios confiables de modelo de lenguaje grande (LLM) para generar JavaScript malicioso dinámicamente en tiempo real.

El método es similar al reensamblaje de la última milla (LMR), que implica contrabandear malware a través de la red a través de canales no monitoreados como WebRTC y WebSocket, e insertarlos directamente en el navegador de la víctima, evitando efectivamente los controles de seguridad en el proceso.

«Los atacantes podrían utilizar indicaciones cuidadosamente diseñadas para eludir las barreras de seguridad de la IA, engañando al LLM para que devuelva fragmentos de código malicioso», afirman los investigadores de la Unidad 42 Shehroze Farooqi, Alex Starov, Diva-Oriane Marty y Billy Melicher. dicho. «Estos fragmentos se devuelven a través de la API del servicio LLM, luego se ensamblan y ejecutan en el navegador de la víctima en tiempo de ejecución, lo que da como resultado una página de phishing completamente funcional».