Trivy, un popular escáner de vulnerabilidades de código abierto mantenido por Aqua Security, se vio comprometido por segunda vez en el lapso de un mes para entregar malware que robaba secretos confidenciales de CI/CD.

El último incidente afectó a GitHub Actions «aquasecurity/trivy-acción» y «aquasecurity/configuración-trivy«, que se utilizan para escanear imágenes del contenedor Docker en busca de vulnerabilidades y configurar el flujo de trabajo de GitHub Actions con una versión específica del escáner, respectivamente.

«Identificamos que un atacante forzó 75 de 76 etiquetas de versión en el repositorio aquasecurity/trivy-action, la acción oficial de GitHub para ejecutar análisis de vulnerabilidades de Trivy en canales de CI/CD», dijo el investigador de seguridad de Socket, Philipp Burckhardt. dicho. «Estas etiquetas se modificaron para servir una carga maliciosa, convirtiendo efectivamente las referencias de versiones confiables en un mecanismo de distribución para un ladrón de información».

La carga útil se ejecuta dentro de los ejecutores de GitHub Actions y tiene como objetivo extraer valiosos secretos de desarrollador de entornos CI/CD, como claves SSH, credenciales para proveedores de servicios en la nube, bases de datos, Git, configuraciones de Docker, tokens de Kubernetes y billeteras de criptomonedas.

El desarrollo Marca el segundo incidente en la cadena de suministro que involucra a Trivy. Hacia finales de febrero y principios de marzo de 2026, un robot autónomo llamado hackerbot-claw aprovechó un flujo de trabajo «pull_request_target» para robar un token de acceso personal (PAT), que luego se utilizó como arma para tomar el control del repositorio de GitHub, eliminar varias versiones de lanzamiento y enviar dos versiones maliciosas de su extensión Visual Studio Code (VS Code) a Open VSX.

La primera señal del compromiso fue marcado por el investigador de seguridad Paul McCarty después de que se publicara una nueva versión comprometida (versión 0.69.4) en el repositorio de GitHub «aquasecurity/trivy». Desde entonces, la versión fraudulenta ha sido eliminada. De acuerdo a Fenómenola versión 0.69.4 inicia tanto el servicio legítimo Trivy como el código malicioso responsable de una serie de tareas:

• Realice el robo de datos escaneando el sistema en busca de variables ambientales y credenciales, cifrando los datos y extrayéndolos a través de una solicitud HTTP POST a scan.aquasecurtiy[.]org.
• Configurar la persistencia usando un servicio del sistema después de confirmar que se está ejecutando en una máquina de desarrollador. El servicio systemd está configurado para ejecutar un script Python («sysmon.py») que sondea un servidor externo para recuperar la carga útil y ejecutarla.

En un comunicado, Itay Shakury, vicepresidente de código abierto de Aqua Security, dicho los atacantes abusaron de una credencial comprometida para publicar versiones maliciosas de trivy, trivy-action y setup-trivy. En el caso de «aquasecurity/trivy-action», el adversario impulsó 75 etiquetas de versión para señalar las confirmaciones maliciosas que contienen la carga útil del robo de información de Python sin crear una nueva versión ni enviar a una rama, como es la práctica estándar. Se forzaron siete etiquetas de «aquasecurity/setup-trivy» de la misma manera.

«Entonces, en este caso, el atacante no necesitaba explotar Git», dijo Burckhardt a The Hacker News. «Tenían credenciales válidas con privilegios suficientes para enviar código y reescribir etiquetas, que es lo que permitió el envenenamiento de etiquetas que observamos. Lo que no está claro es la credencial exacta utilizada en este paso específico (por ejemplo, un PAT de mantenimiento frente a un token de automatización), pero ahora se entiende que la causa principal es el compromiso de credenciales transferido del incidente anterior».

El proveedor de seguridad también reconoció que el último ataque se debió a una contención incompleta del incidente del hackerbot-claw. «Rotamos secretos y tokens, pero el proceso no fue atómico y es posible que los atacantes hayan estado al tanto de los tokens actualizados», dijo Shakury. «Ahora estamos adoptando un enfoque más restrictivo y bloqueando todas las acciones automatizadas y cualquier token para eliminar completamente el problema».

El ladrón opera en tres etapas: recolecta variables de entorno de la memoria del proceso del ejecutor y del sistema de archivos, cifra los datos y los extrae al servidor controlado por el atacante («scan.aquasecurtiy[.]organización»).

Si el intento de exfiltración falla, se abusa de la propia cuenta de GitHub de la víctima para almacenar los datos robados en un repositorio público llamado «tpcp-docs» mediante el uso del INPUT_GITHUB_PAT capturado, una variable de entorno utilizada en GitHub Actions para pasar una PAT de GitHub para la autenticación con la API de GitHub.

Actualmente no se sabe quién está detrás del ataque, aunque hay indicios de que el actor de amenazas conocido como TeamPCP puede estar detrás. Esta evaluación se basa en el hecho de que el recolector de credenciales se autoidentifica como «ladrón de nubes de TeamPCP» en el código fuente. También conocido como DeadCatx3, PCPcat, PersyPCP, ShellForce y CipherForce, el grupo es conocido por actuar como una plataforma de cibercrimen nativa de la nube diseñada para violar la infraestructura moderna de la nube para facilitar el robo de datos y la extorsión.

«Los objetivos de credenciales en esta carga útil son consistentes con el perfil más amplio de robo y monetización nativo de la nube del grupo», dijo Socket. «El fuerte énfasis en los pares de claves del validador de Solana y las billeteras de criptomonedas está menos documentado como un sello distintivo de TeamPCP, aunque se alinea con las motivaciones financieras conocidas del grupo. El autoetiquetado podría ser una bandera falsa, pero la superposición técnica con las herramientas anteriores de TeamPCP hace que la atribución genuina sea plausible».

Se recomienda a los usuarios que se aseguren de utilizar las últimas versiones seguras:

«Si sospecha que estaba ejecutando una versión comprometida, trate todos los secretos del canal como comprometidos y rótelos inmediatamente», dijo Shakury. Los pasos de mitigación adicionales incluyen bloquear el dominio de exfiltración y la dirección IP asociada (45.148.10[.]212) a nivel de red, y verificar las cuentas de GitHub en busca de repositorios llamados «tpcp-docs», lo que puede indicar una exfiltración exitosa a través del mecanismo de reserva.

«Fije las acciones de GitHub a hashes SHA completos, no a etiquetas de versión», dijo el investigador de Wiz, Rami McCarthy. «Las etiquetas de versión se pueden mover para señalar confirmaciones maliciosas, como se demuestra en este ataque».

(Esta es una historia en desarrollo. Vuelva a consultarla para obtener más detalles).

Una falla de seguridad crítica que afecta a Langflow ha ser objeto de explotación activa dentro de las 20 horas posteriores a la divulgación pública, lo que destaca la velocidad a la que los actores de amenazas utilizan como arma las vulnerabilidades recientemente publicadas.

El defecto de seguridad, rastreado como CVE-2026-33017 (Puntuación CVSS: 9,3), es un caso de falta de autenticación combinada con inyección de código que podría resultar en la ejecución remota de código.

«El punto final POST /api/v1/build_public_tmp/{flow_id}/flow permite crear flujos públicos sin requerir autenticación», según el aviso de Langflow sobre la falla.

«Cuando se proporciona el parámetro de datos opcional, el punto final utiliza datos de flujo controlados por el atacante (que contienen código Python arbitrario en definiciones de nodos) en lugar de los datos de flujo almacenados en la base de datos. Este código se pasa a exec() sin espacio aislado, lo que resulta en una ejecución remota de código no autenticado».

La vulnerabilidad afecta a todas las versiones de la plataforma de inteligencia artificial (IA) de código abierto anteriores a la 1.8.1 incluida. Actualmente ha sido abordado en el versión de desarrollo 1.9.0.dev8.

El investigador de seguridad Aviral Srivastava, quien descubrió e informó la falla el 26 de febrero de 2026, dijo que es distinta de CVE-2025-3248 (puntaje CVSS: 9.8), otro error crítico en Langflow que abusaba del punto final /api/v1/validate/code para ejecutar código Python arbitrario sin requerir ninguna autenticación. Desde entonces, ha sido objeto de explotación activa, según la Agencia de Seguridad de Infraestructura y Ciberseguridad de EE. UU. (CISA).

«CVE-2026-33017 está en /api/v1/build_public_tmp/{flow_id}/flow», Srivastava explicadoy agrega que la causa raíz surge del uso de la misma llamada exec() que CVE-2025-3248 al final de la cadena.

«Este punto final está diseñado para no estar autenticado porque sirve flujos públicos. No se puede simplemente agregar un requisito de autenticación sin romper toda la característica de flujos públicos. La verdadera solución es eliminar por completo el parámetro de datos del punto final público, de modo que los flujos públicos solo puedan ejecutar sus datos de flujo almacenados (del lado del servidor) y nunca aceptar definiciones proporcionadas por el atacante».

Una explotación exitosa podría permitir a un atacante enviar una única solicitud HTTP y obtener la ejecución de código arbitrario con todos los privilegios del proceso del servidor. Con este privilegio implementado, el actor de amenazas puede leer variables de entorno, acceder o modificar archivos para inyectar puertas traseras o borrar datos confidenciales, e incluso obtener un shell inverso.

Srivastava dijo a The Hacker News que explotar CVE-2026-33017 es «extremadamente fácil» y puede activarse mediante un comando curl armado. Una solicitud HTTP POST con código Python malicioso en la carga útil JSON es suficiente para lograr la ejecución remota inmediata del código, añadió.

La empresa de seguridad en la nube Sysdig dijo que observó los primeros intentos de explotación dirigidos a CVE-2026-33017 en estado salvaje dentro de las 20 horas posteriores a la publicación del aviso el 17 de marzo de 2026.

«En ese momento no existía ningún código de prueba de concepto (PoC) público», dijo Sysdig. «Los atacantes crearon exploits funcionales directamente a partir de la descripción del aviso y comenzaron a escanear Internet en busca de instancias vulnerables. La información filtrada incluía claves y credenciales, que proporcionaban acceso a bases de datos conectadas y un posible compromiso de la cadena de suministro de software».

También se ha observado que los actores de amenazas pasan del escaneo automatizado al aprovechamiento de secuencias de comandos Python personalizadas para extraer datos de «/etc/passwd» y entregar una carga útil de siguiente etapa no especificada alojada en «173.212.205».[.]251:8443.» La actividad posterior desde la misma dirección IP apunta a una operación exhaustiva de recolección de credenciales que implica recopilar variables de entorno, enumerar archivos de configuración y bases de datos, y extraer el contenido de los archivos .env.

Esto sugiere una planificación por parte del actor de la amenaza preparando el malware para que se entregue una vez que se identifique un objetivo vulnerable. «Este es un atacante con un conjunto de herramientas de explotación preparado que pasa de la validación de vulnerabilidades al despliegue de carga útil en una sola sesión», señaló Sysdig. Por el momento se desconoce quién está detrás de los ataques.

La ventana de 20 horas entre la publicación del aviso y la primera explotación se alinea con una tendencia acelerada que ha visto el tiempo medio de explotación (TTE) reducirse de 771 días en 2018 a solo horas en 2024.

Según Rapid7 Informe sobre el panorama mundial de amenazas 2026el tiempo medio desde la publicación de una vulnerabilidad hasta su inclusión en el catálogo de vulnerabilidades explotadas conocidas (KEV) de CISA se redujo de 8,5 días a cinco días durante el año pasado.

«Esta compresión del cronograma plantea serios desafíos para los defensores. El tiempo promedio para que las organizaciones implementen parches es de aproximadamente 20 días, lo que significa que los defensores están expuestos y vulnerables durante demasiado tiempo», agregó. «Los actores de amenazas están monitoreando las mismas fuentes de asesoramiento que usan los defensores y están creando exploits más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones pueden evaluar, probar e implementar parches. Las organizaciones deben reconsiderar completamente sus programas de vulnerabilidad para adaptarse a la realidad».

Se recomienda a los usuarios que actualicen a la última versión parcheada lo antes posible, auditen las variables de entorno y los secretos en cualquier instancia de Langflow expuesta públicamente, roten claves y contraseñas de bases de datos como medida de precaución, monitoreen las conexiones salientes a servicios de devolución de llamadas inusuales y restrinjan el acceso a la red a las instancias de Langflow mediante reglas de firewall o un proxy inverso con autenticación.

La actividad de exploración dirigida a CVE-2025-3248 y CVE-2026-33017 subraya cómo las cargas de trabajo de IA están aterrizando en el punto de mira de los atacantes debido a su acceso a datos valiosos, su integración dentro de la cadena de suministro de software y sus insuficientes salvaguardias de seguridad.

«CVE-2026-33017 […] demuestra un patrón que se está convirtiendo en la norma y no en la excepción: las vulnerabilidades críticas en herramientas populares de código abierto se convierten en armas a las pocas horas de su divulgación, a menudo antes de que el código PoC público esté disponible», concluyó Sysdig.

Sansec advierte sobre una falla de seguridad crítica en la API REST de Magento que podría permitir a atacantes no autenticados cargar ejecutables arbitrarios y lograr la ejecución de código y el control de cuentas.

La vulnerabilidad ha sido nombrada en código. PoliShell por Sansec debido a que el ataque consiste en disfrazar el código malicioso como una imagen. No hay evidencia de que la deficiencia haya sido explotada en la naturaleza. La falla en la carga de archivos sin restricciones afecta a todas las versiones de Magento Open Source y Adobe Commerce hasta 2.4.9-alpha2.

La firma de seguridad holandesa dijo que el problema surge del hecho de que la API REST de Magento acepta cargas de archivos como parte de las opciones personalizadas para el artículo del carrito.

«Cuando una opción de producto tiene el tipo ‘archivo’, Magento procesa un objeto file_info incrustado que contiene datos de archivo codificados en base64, un tipo MIME y un nombre de archivo», indica. dicho. «El archivo está escrito en pub/media/custom_options/quote/ en el servidor».

Dependiendo de la configuración del servidor web, la falla puede permitir la ejecución remota de código mediante la carga de PHP o la apropiación de cuentas a través de XSS almacenado.

Sansec también señaló que Adobe solucionó el problema en la rama de prelanzamiento 2.4.9 como parte de APSB25-94pero deja las versiones de producción actuales sin un parche aislado.

«Si bien Adobe proporciona una configuración de servidor web de muestra que limitaría en gran medida las consecuencias, la mayoría de las tiendas utilizan una configuración personalizada de su proveedor de alojamiento», añadió.

Para mitigar cualquier riesgo potencial, se recomienda a las tiendas de comercio electrónico que realicen los siguientes pasos:

• Restrinja el acceso al directorio de carga («pub/media/custom_options/»).
• Verifique que las reglas de nginx o Apache impidan el acceso al directorio.
• Escanee las tiendas en busca de web shells, puertas traseras y otro malware.

«Bloquear el acceso no bloquea las cargas, por lo que las personas aún podrán cargar códigos maliciosos si no estás utilizando un WAF especializado [Web Application Firewall]», dijo Sansec.

El desarrollo se produce cuando Netcraft señaló una campaña en curso que involucra el compromiso y la desfiguración de miles de sitios de comercio electrónico Magento en múltiples sectores y geografías. La actividad, que comenzó el 27 de febrero de 2026, implica que el actor de amenazas cargue archivos de texto sin formato en directorios web de acceso público.

«Los atacantes han implementado archivos de texto de destrucción de datos en aproximadamente 15.000 nombres de host que abarcan 7.500 dominios, incluida la infraestructura asociada con marcas globales prominentes, plataformas de comercio electrónico y servicios gubernamentales», dijo la investigadora de seguridad Gina Chow. dicho.

Actualmente no está claro si los ataques explotan una vulnerabilidad específica de Magento o una mala configuración, y es obra de un único actor de amenazas. La campaña ha impactado la infraestructura de varias marcas reconocidas a nivel mundial, incluidas Asus, FedEx, Fiat, Lindt, Toyota y Yamaha, entre otras.

Hacker News también se comunicó con Netcraft para comprender si esta actividad tiene una conexión con PolyShell, y actualizaremos la historia si recibimos respuesta.

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.

Google el jueves anunciado un nuevo «flujo avanzado» para la descarga de Android que requiere un período de espera obligatorio de 24 horas para instalar aplicaciones de desarrolladores no verificados en un intento de equilibrar la apertura con la seguridad.

Los nuevos cambios se producen en el contexto de un mandato de verificación de desarrolladores que el gigante tecnológico anunció el año pasado que requiere que todas las aplicaciones de Android estén registradas por desarrolladores verificados para instalarse en dispositivos Android certificados. La medida, añadió, se hizo para detectar a los malos actores más rápidamente y evitar que distribuyan malware.

Esto también incluye escenarios potenciales en los que los ciberdelincuentes engañan a los usuarios desprevenidos que descargan dichas aplicaciones para que les otorguen privilegios elevados que permitan desactivar Play Protect, la función antimalware integrada en todos los dispositivos Android certificados por Google.

Sin embargo, el requisitos de registro obligatorios ha sido recibió críticas de más de 50 desarrolladores de aplicaciones y mercados, incluidos F-Droid, Brave, The Electronic Frontier Foundation, Proton, The Tor Project, Vivaldi, quienes dicen que corren el riesgo de crear fricciones y barreras de entrada, y plantean preocupaciones sobre privacidad y vigilancia en ausencia de claridad sobre qué información personal deben proporcionar los desarrolladores, cómo se almacenarán, protegerán y utilizarán estos datos, y si podrían estar sujetos a solicitudes gubernamentales o procesos legales.

Como una forma de sofocar algunos de estos problemas espinosos, Google ha enfatizado que el flujo avanzado recientemente desarrollado permite a los usuarios avanzados mantener la capacidad de descargar aplicaciones de desarrolladores no verificados con un proceso único que requiere que sigan los pasos a continuación:

• Habilite el modo desarrollador en la configuración del sistema.
• Confirme que están dando este paso por su propia voluntad y que no están siendo entrenados.
• Reinicie el teléfono y vuelva a autenticarse para evitar que un estafador controle las acciones que está realizando un usuario.
• Espere un período de 24 horas y confirme que realmente están realizando este cambio con autenticación biométrica o PIN del dispositivo.
• Instale aplicaciones de desarrolladores no verificados una vez que los usuarios comprendan los riesgos, ya sea de forma indefinida o por un período de siete días.

«En ese período de 24 horas, creemos que a los atacantes les resulta mucho más difícil persistir en su ataque», dijo el presidente del ecosistema Android, Sameer Samat. citado diciendo a Ars Técnica. «En ese tiempo, probablemente puedas descubrir que tu ser querido no está realmente encarcelado o que tu cuenta bancaria no está realmente bajo ataque».

Google también dijo que planea ofrecer «cuentas de distribución limitada» gratuitas que permitan a los desarrolladores aficionados y estudiantes compartir aplicaciones con hasta 20 dispositivos sin tener que «proporcionar una identificación emitida por el gobierno o pagar una tarifa de registro».

Vale la pena señalar que el proceso antes mencionado no se aplica a las instalaciones a través de Android Debug Bridge (ADB). Las cuentas de distribución limitadas para estudiantes y aficionados, así como el flujo avanzado para usuarios, estarán disponibles en agosto de 2026, antes de que los nuevos requisitos de verificación de desarrolladores entren en vigor el mes siguiente.

«Sabemos que un enfoque de ‘talla única’ no funciona para nuestro ecosistema diverso», dijo Google. «Queremos asegurarnos de que la verificación de identidad no sea una barrera de entrada, por lo que ofrecemos diferentes caminos para satisfacer sus necesidades específicas».

El desarrollo coincide con la aparición de un nuevo malware para Android llamado Perseus que se dirige activamente a usuarios en Turquía e Italia con el objetivo de realizar apropiación de dispositivos (DTO) y fraude financiero.

Durante los cuatro meses, se han detectado al menos 17 familias de malware para Android. Incluyen FvncBot, SeedSnatcher, ClayRat, Wonderland, Cellik, Frogblight, NexusRoute, ZeroDayRAT, Arsink (y su variante mejorada SURXRAT), deVixor, Phantom, Massiv, PixRevolution, TaxiSpy RAT, BeatBanker, Mirax y Oblivion RAT.

Apple está instando a los usuarios que todavía ejecutan una versión obsoleta de iOS a actualizar sus iPhones para protegerlos contra ataques basados ​​en web llevados a cabo a través de potentes kits de exploits como Coruna y DarkSword.

Estos ataques emplean contenido web malicioso para atacar versiones obsoletas de iOS, lo que desencadena una cadena de infección que conduce al robo de datos confidenciales.

«Por ejemplo, si estás usando una versión anterior de iOS y haces clic en un enlace malicioso o visitas un sitio web comprometido, los datos de tu iPhone podrían correr el riesgo de ser robados», Apple dicho en un documento de soporte.

«Investigamos exhaustivamente estos problemas a medida que fueron encontrados y lanzamos actualizaciones de software lo más rápido posible para las versiones más recientes del sistema operativo para abordar las vulnerabilidades e interrumpir dichos ataques».

Los usuarios que ya tienen la última versión del software del iPhone no necesitan realizar ninguna acción. Esto incluye las versiones de iOS 15 a 26, que vienen con correcciones para las diversas fallas de seguridad utilizadas por los kits de exploits. Para otros, Apple recomienda el siguiente curso de acción:

«Mantener su software actualizado es lo más importante que puede hacer para mantener la seguridad de sus productos Apple, y los dispositivos con software actualizado no estaban en riesgo de sufrir estos ataques reportados», señaló Cupertino.

El aviso de Apple llega a raíz de informes recientes sobre dos exploits de iOS que han sido utilizados por múltiples actores de amenazas con diversas motivaciones para robar datos confidenciales de dispositivos comprometidos. Estos kits se entregan a través de un ataque de abrevadero a través de sitios web comprometidos.

iVerify dijo que los descubrimientos muestran que las vulnerabilidades de iOS, de las que alguna vez se abusó para atacar selectivamente a individuos en ataques de software espía móvil patrocinados por el estado, están siendo explotadas a gran escala por otros actores de amenazas.

«La relativa simplicidad de implementación del exploit, junto con su rápida adopción por parte de múltiples actores de amenazas en múltiples países, indica que estas poderosas herramientas ahora están disponibles en el mercado secundario para actores menos sofisticados», Spencer Parker, director de productos de iVerify, dichoy agregó que «la explotación móvil a nivel de estado-nación ahora está disponible para ataques masivos».

«Esto representa un nuevo nivel de escala, lo que hace que los ataques móviles generalizados sean una preocupación crítica e inevitable para todas las empresas. La evidencia confirma que estos exploits son fáciles de reutilizar y reimplementar, lo que hace muy probable que las implementaciones modificadas estén infectando activamente a los usuarios sin parches».

Los investigadores de ciberseguridad han detectado un nuevo malware denominado speagle que secuestra la funcionalidad y la infraestructura de un programa legítimo llamado Cobra DocGuard.

«Speagle está diseñado para recolectar subrepticiamente información confidencial de computadoras infectadas y transmitirla a un servidor Cobra DocGuard que ha sido comprometido por los atacantes, enmascarando el proceso de exfiltración de datos como comunicaciones legítimas entre el cliente y el servidor», investigadores de Symantec y Carbon Black. dicho en un informe publicado hoy.

Cobra DocGuard es una plataforma de cifrado y seguridad de documentos desarrollada por EsafeNet. El abuso de este software en ataques del mundo real se ha registrado públicamente dos veces hasta la fecha. En enero de 2023, ESET documentó una intrusión en la que una empresa de juegos de azar en Hong Kong se vio comprometida en septiembre de 2022 mediante una actualización maliciosa impulsada por el software.

Más tarde, en agosto, Symantec destacó la actividad de un nuevo grupo de amenazas con nombre en código Carderbee, que se encontró usando una versión troyanizada del programa para implementar PlugX, una puerta trasera ampliamente utilizada por grupos de hackers chinos como Mustang Panda. Los ataques tuvieron como objetivo múltiples organizaciones en Hong Kong y otros países asiáticos.

Speagle permanece sin atribuir hasta la fecha. Pero lo que hace que el malware sea digno de mención es que está diseñado para recopilar y filtrar datos únicamente de aquellos sistemas que tienen instalado el software de protección de datos Cobra DocGuard. La actividad se rastrea bajo el nombre de Runningcrab.

«Esto indica un objetivo deliberado, posiblemente para facilitar la recopilación de inteligencia o el espionaje industrial», dijeron los equipos de caza de amenazas propiedad de Broadcom. «En la actualidad, creemos que las hipótesis más probables son que se trata del trabajo de un actor patrocinado por el Estado o de un contratista privado disponible para contratar».

Se desconoce exactamente cómo se entrega el malware a las víctimas, aunque se sospecha que pudo haber sido realizado a través de un ataque a la cadena de suministro, como lo demuestran los dos casos antes mencionados.

Además, merece una mención el papel central que juega el software de seguridad y su infraestructura. Speagle no solo utiliza un servidor Cobra DocGuard legítimo para comando y control (C2) y como punto de exfiltración de datos, sino que también invoca un controlador asociado con el programa para eliminarse del host comprometido.

El ejecutable .NET de 32 bits, una vez iniciado, primero verifica la carpeta de instalación de Cobra DocGuard y luego procede a recopilar y transmitir datos desde la máquina infectada en fases. Esto incluye detalles sobre el sistema y archivos ubicados en carpetas específicas, como aquellas que contienen el historial del navegador web y datos de autocompletar.

Es más, se ha descubierto que una variante de Speagle incorpora funcionalidad adicional para activar/desactivar ciertos tipos de recopilación de datos, así como buscar archivos relacionados con misiles balísticos chinos como Dongfeng-27 (también conocido como DF-27).

«Speagle es una nueva amenaza parasitaria que utiliza inteligentemente el cliente de Cobra DocGuard para enmascarar su actividad maliciosa y su infraestructura para ocultar el tráfico de exfiltración», dijeron los investigadores. «Sin duda, su desarrollador se dio cuenta de ataques anteriores a la cadena de suministro utilizando el software y puede haberlo seleccionado tanto por su vulnerabilidad percibida como por su alta tasa de uso entre las organizaciones objetivo».

Un nuevo análisis de los asesinos de detección y respuesta de puntos finales (EDR) ha revelado que 54 de ellos aprovechan una técnica conocida como trae tu propio controlador vulnerable (BYOVD) al abusar de un total de 34 controladores vulnerables.

Los programas asesinos de EDR han sido una presencia común en las intrusiones de ransomware, ya que ofrecen una forma para que los afiliados neutralicen el software de seguridad antes de implementar malware de cifrado de archivos. Esto se hace en un intento de evadir la detección.

«Las bandas de ransomware, especialmente aquellas con programas de ransomware como servicio (RaaS), frecuentemente producen nuevas compilaciones de sus cifradores, y garantizar que cada nueva compilación pase desapercibida de manera confiable puede llevar mucho tiempo», dijo el investigador de ESET Jakub Souček. dicho en un informe compartido con The Hacker News.

«Más importante aún, los cifradores son inherentemente muy ruidosos (ya que inherentemente necesitan modificar una gran cantidad de archivos en un período corto); hacer que dicho malware no sea detectado es bastante desafiante».

Los asesinos de EDR actúan como un componente externo especializado que se ejecuta para desactivar los controles de seguridad antes de ejecutar los casilleros, manteniendo así estos últimos simples, estables y fáciles de reconstruir. Eso no quiere decir que no haya habido casos en los que los módulos de ransomware y terminación EDR se hayan fusionado en un solo binario. El ransomware Reynolds es un ejemplo de ello.

La mayoría de los asesinos de EDR dependen de conductores legítimos pero vulnerables para obtener privilegios elevados y lograr sus objetivos. Entre las casi 90 herramientas asesinas de EDR detectadas por la empresa de ciberseguridad eslovaca, más de la mitad utilizan la conocida táctica BYOVD simplemente porque es confiable.

«El objetivo de un Ataque BYOVD es obtener privilegios en modo kernel, a menudo llamado Anillo 0″, Bitdefender explica. «En este nivel, el código tiene acceso ilimitado a la memoria y al hardware del sistema. Dado que un atacante no puede cargar un controlador malicioso no firmado, ‘trae’ un controlador firmado por un proveedor de confianza (como un fabricante de hardware o una versión antigua de antivirus) que tiene una vulnerabilidad conocida».

Armados con el acceso al kernel, los actores de amenazas pueden finalizar procesos EDR, deshabilitar herramientas de seguridad, alterar las devoluciones de llamadas del kernel y socavar las protecciones de los endpoints. El resultado es un abuso del modelo de confianza del conductor de Microsoft para evadir las defensas, aprovechando el hecho de que el conductor vulnerable es legítimo y está firmado.

Los asesinos de EDR basados ​​en BYOVD son desarrollados principalmente por tres tipos de actores de amenazas:

• Grupos cerrados de ransomware como DeadLock y Warlock que no dependen de afiliados
• Los atacantes bifurcan y modifican el código de prueba de concepto existente (por ejemplo, SmilingKiller y TfSysMon-Killer)
• Los ciberdelincuentes comercializan este tipo de herramientas en mercados clandestinos como un servicio (por ejemplo, DemoKiller también conocido como БафометABYSSWORKER y CardSpaceKiller)

ESET dijo que también identificó herramientas basadas en scripts que utilizan comandos administrativos integrados como taskkill, net stop o sc delete para interferir con el funcionamiento normal de los procesos y servicios de los productos de seguridad. También se ha descubierto que determinadas variantes combinan secuencias de comandos con el modo seguro de Windows.

«Dado que el modo seguro carga sólo un subconjunto mínimo del sistema operativo y las soluciones de seguridad normalmente no están incluidas, el malware tiene una mayor probabilidad de desactivar la protección», señaló la compañía. «Al mismo tiempo, esta actividad es muy ruidosa, ya que requiere un reinicio, lo cual es arriesgado y poco confiable en entornos desconocidos. Por lo tanto, rara vez se ve en la naturaleza».

La tercera categoría de asesinos de EDR son los anti-rootkits, que incluyen utilidades legítimas como GMER, HRSword y PC Hunter, que ofrecen una interfaz de usuario intuitiva para finalizar procesos o servicios protegidos. Una cuarta clase emergente es un conjunto de asesinos de EDR sin conductor, como EDRSilencer y EDR-Freeze, que bloquean el tráfico saliente de las soluciones EDR y hacen que los programas entren en un estado similar al de «coma».

«Los atacantes no están poniendo mucho esfuerzo en hacer que sus cifrados no sean detectados», dijo ESET. «Más bien, todas las técnicas sofisticadas de evasión de defensa se han trasladado a los componentes del modo de usuario de los asesinos EDR. Esta tendencia es más visible en los asesinos EDR comerciales, que a menudo incorporan capacidades maduras de antianálisis y antidetección».

Para combatir el ransomware y los asesinos de EDR, bloquear la carga de los controladores comúnmente utilizados indebidamente es un mecanismo de defensa necesario. Sin embargo, dado que los asesinos de EDR se ejecutan solo en la última etapa y justo antes de iniciar el cifrador, una falla en esta etapa significa que el actor de la amenaza puede cambiar fácilmente a otra herramienta para realizar la misma tarea.

La implicación es que las organizaciones necesitan defensas en capas y estrategias de detección para monitorear, marcar, contener y remediar proactivamente la amenaza en cada etapa del ciclo de vida del ataque.

«Los asesinos de EDR perduran porque son baratos, consistentes y están desacoplados del cifrador: una opción perfecta tanto para los desarrolladores de cifrados, que no necesitan concentrarse en hacer que sus cifrados sean indetectables, como para los afiliados, que poseen una utilidad poderosa y fácil de usar para interrumpir las defensas antes del cifrado», dijo ESET.

ThreatsDay Bulletin is back on The Hacker News, and this week feels off in a familiar way. Nothing loud, nothing breaking everything at once. Just a lot of small things that shouldn’t work anymore but still do.

Some of it looks simple, almost sloppy, until you see how well it lands. Other bits feel a little too practical, like they’re already closer to real-world use than anyone wants to admit. And the background noise is getting louder again, the kind people usually ignore.

A few stories are clever in a bad way. Others are just frustratingly avoidable. Overall, it feels like quiet pressure is building in places that matter.

Skim it or read it properly, but don’t skip this one.

Some of this will fade by next week. Some of it won’t. That’s the annoying part, figuring out which “minor” thing quietly sticks around and turns into a real problem later.

Anyway, that’s the rundown. Take what you need, ignore what you can, and keep an eye on the stuff that feels a little too easy.

Investigadores de ciberseguridad han revelado una nueva familia de malware para Android llamada Perseo que se está distribuyendo activamente en la naturaleza con el objetivo de realizar adquisición de dispositivos (DTO) y fraude financiero.

Perseus se basa en los cimientos de Cerberus y Phoenix, y al mismo tiempo evoluciona hacia una «plataforma más flexible y capaz» para comprometer dispositivos Android a través de aplicaciones de cuentagotas distribuidas a través de sitios de phishing.

«A través de sesiones remotas basadas en accesibilidad, el malware permite el monitoreo en tiempo real y la interacción precisa con los dispositivos infectados, lo que permite la toma total del dispositivo y se dirige a varias regiones, con un fuerte enfoque en Turquía e Italia», ThreatFabric dicho en un informe compartido con The Hacker News.

«Más allá del robo de credenciales tradicional, Perseus monitorea las notas de los usuarios, lo que indica un enfoque en extraer información personal o financiera de alto valor».

Cerbero era documentado por primera vez por la empresa holandesa de seguridad móvil en agosto de 2019, destacando el abuso del malware del servicio de accesibilidad de Android para otorgarse permisos adicionales, así como para robar datos y credenciales confidenciales al mostrar pantallas superpuestas falsas. Tras la filtración de su código fuente en 2020, han surgido múltiples variantes, incluidas Alien, ERMAC y Fénix.

Algunos de los artefactos distribuidos por Perseo se enumeran a continuación:

• Roja App Directa (com.xcvuc.ocnsxn) – Cuentagotas
• TvTApp (com.tvtapps.live) – Carga útil de Perseo
• PolBox Tv (com.streamview.players) – Carga útil de Perseus

El análisis de ThreatFabric ha descubierto que el malware se expande en el código base de Phoenix, y los actores de amenazas probablemente dependen de un modelo de lenguaje grande (LLM) para ayudar con el desarrollo. Esto se basa en indicadores como el registro extenso en la aplicación y la presencia de emojis en el código fuente.

Al igual que con el malware Massiv para Android recientemente revelado, Perseus se hace pasar por servicios de IPTV para dirigirse a los usuarios que buscan descargar dichas aplicaciones en sus dispositivos para ver contenido premium. Las campañas que distribuyen el malware se han dirigido principalmente a Turquía, Italia, Polonia, Alemania, Francia, los Emiratos Árabes Unidos y Portugal.

«Al incorporar su carga útil dentro de este contexto esperado, el malware Perseus reduce efectivamente la sospecha de los usuarios y aumenta las tasas de éxito de la infección, combinando la actividad maliciosa con un modelo de distribución comúnmente aceptado para dichos servicios», dijo ThreatFabric.

Una vez implementado, Perseus no funciona de manera diferente a otros programas maliciosos bancarios para Android, ya que lanza ataques de superposición y captura pulsaciones de teclas para interceptar las entradas del usuario en tiempo real y muestra interfaces falsas encima de aplicaciones financieras y servicios de criptomonedas para robar credenciales.

El malware también permite al operador emitir comandos de forma remota a través de un panel de comando y control (C2) y realizar y autorizar transacciones fraudulentas. Algunos de los comandos admitidos son los siguientes:

• notas_escaneopara capturar contenidos de varias aplicaciones para tomar notas, como Google Keep, Xiaomi Notes, Samsung Notes, ColorNote Notepad Notes, Evernote, Simple Notes Pro, Simple Notes y Microsoft OneNote (especifica el nombre de paquete incorrecto «com.microsoft.onenote» en lugar de «com.microsoft.office.onenote»).
• inicio_vncpara iniciar una transmisión visual casi en tiempo real de la pantalla de la víctima.
• parada_vncpara detener la sesión remota.
• inicio_hvncpara transmitir una representación estructurada de la jerarquía de la interfaz de usuario y permitir que el actor de amenazas interactúe con los elementos de la interfaz de usuario mediante programación.
• parada_hvncpara detener la sesión remota.
• enable_accessibility_screenshotpara permitir la realización de capturas de pantalla utilizando el servicio de accesibilidad.
• desactivar_accesibilidad_captura de pantallapara desactivar la realización de capturas de pantalla utilizando el servicio de accesibilidad.
• desbloquear_aplicaciónpara eliminar una aplicación de la lista de bloqueo.
• claro_bloqueadopara borrar toda la lista de aplicaciones bloqueadas.
• acción_pantalla negrapara mostrar una pantalla superpuesta en negro para ocultar la actividad del dispositivo al usuario.
• camisónpara silenciar el audio.
• clic_coordpara realizar un toque en coordenadas de pantalla específicas.
• instalar_desde_desconocidopara forzar la instalación desde fuentes desconocidas.
• inicio_aplicaciónpara iniciar una aplicación específica.

Perseus realiza una amplia gama de comprobaciones ambientales para detectar la presencia de depuradores y herramientas de análisis como Frida y Xposed, además de verificar si se ha insertado una tarjeta SIM, determinar la cantidad de aplicaciones instaladas y si es inusualmente baja, y validar los valores de la batería para asegurarse de que esté funcionando en un dispositivo real.

Luego, el malware combina toda esta información para formular una puntuación de sospecha general que se envía al panel C2 para decidir el siguiente curso de acción y si el operador debe proceder con el robo de datos.

«Perseus destaca la evolución continua del malware para Android, demostrando cómo las amenazas modernas se basan en familias establecidas como Cerberus y Phoenix al tiempo que introducen mejoras específicas en lugar de paradigmas completamente nuevos», dijo ThreatFabric.

«Sus capacidades, que van desde control remoto basado en accesibilidad y ataques de superposición hasta monitoreo de notas, muestran un claro enfoque en maximizar tanto la interacción con el dispositivo como el valor de los datos recopilados. Este equilibrio entre la funcionalidad heredada y la innovación selectiva refleja una tendencia más amplia hacia la eficiencia y la adaptabilidad en el desarrollo de malware».