Las pruebas de codificación falsas generan malware alineado con OtterCookie oculto en imágenes de banderas SVG – CYBERDEFENSA.MX

Se ha observado que los actores de amenazas norcoreanos vinculados a la campaña Contagious Interview emplean esteganografía en archivos de imágenes SVG para ocultar cargas útiles maliciosas como parte de una campaña que utiliza ofertas de trabajo falsas y desafíos de codificación.

«Cualquier usuario que ejecutara el proyecto terminó con una carga útil de cuatro etapas alineada con OTTERCOOKIE: un ladrón de credenciales de navegador y billeteras criptográficas, un ladrón de archivos, un troyano de acceso remoto (RAT) basado en Socket.IO y un ladrón de portapapeles», Elastic Security Labs dicho en un informe compartido con The Hacker News.

Los hallazgos resaltan una vez más el continuo ataque a los desarrolladores de software por parte de piratas informáticos patrocinados por el Estado alineados con la República Popular Democrática de Corea (RPDC) con el objetivo de robar datos confidenciales y saquear carteras de criptomonedas. La actividad está siendo rastreada bajo el nombre de REF9403.

El brazo de ciberseguridad de la plataforma holandesa de búsqueda y observabilidad empresarial dijo que descubrió la campaña después de que los actores de amenazas atacaran a miembros de su espacio de trabajo comunitario de Slack con señuelos de ingeniería social para supuestas ofertas de trabajo, destacando una nueva vía de acceso inicial no documentada previamente en ataques asociados con Contagious Interview, una sofisticada operación de ingeniería social en curso desde al menos diciembre de 2022.

Los mensajes, publicados por un usuario llamado Maxwell en el canal #jobs Slack a finales de mayo de 2026, buscaban un desarrollador experimentado para ayudar a actualizar su plataforma de comercio electrónico a una «arquitectura moderna y escalable que utiliza Next.js (v14), NestJS, PostgreSQL y Auth.js» junto con la integración de Stripe.

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Aquellos que expresaron interés en la oportunidad recibieron mensajes directos que les indicaban que completaran una evaluación de codificación como parte de la oferta de trabajo, una táctica estándar observada en las campañas de entrevistas contagiosas. La tarea implicó ejecutar un repositorio troyanizado que contenía malware diseñado para filtrar datos valiosos y configurar una puerta trasera Socket.IO.

Específicamente, los repositorios distribuidos como parte del esquema incorporan código completamente funcional pero también incorporan código malicioso en forma de imágenes SVG para evitar la detección.

«Si bien estos proyectos aparentemente legítimos funcionan perfectamente bien, el código malicioso se activa silenciosamente detrás de escena», dijo Elastic. «Las cargas útiles se dividen en fragmentos base64 dentro de comentarios HTML en cada imagen de bandera SVG dentro de un directorio de activos. Estos archivos parecen ser imágenes normales de banderas de países (AE.svg, AF.svg), pero cada archivo contiene un bloque de comentarios inyectado con datos codificados en Base64».

Luego, la carga útil se ensambla mediante un archivo JavaScript («serverValidation.js») presente en el repositorio. La cadena de ataque está diseñada de tal manera que el malware se ejecuta en cada inicio del servidor. Elastic dijo que las principales cargas útiles se superponen con OtterCookie, un malware multiplataforma que surgió por primera vez en septiembre de 2024.

OtterCookie «evolucionó de una herramienta básica para ejecutar comandos remotos y buscar claves criptográficas a un programa modular capaz de realizar un robo de datos más amplio con capacidad para verificar entornos de VM, instalar clientes de comunicación como socket.io para C2, filtrar información, ejecutar comandos de shell arbitrarios, cargar otros módulos para recopilar datos específicos e informar los resultados», Microsoft anotado allá por marzo.

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El malware incorpora cuatro módulos distintos que le permiten recopilar datos de navegadores web y carteras de criptomonedas, recopilar archivos que coincidan con una lista específica de extensiones, facilitar el control remoto persistente utilizando un troyano basado en Socket.IO que puede ejecutar comandos de shell, capturar contenido del portapapeles y soltar ejecutables de Windows.

Entre los archivos recopilados por OtterCookie se incluyen extensiones de herramientas de codificación de inteligencia artificial (IA) como .claude, .cursor, .gemini, .windsurf, .pearai y .llama, lo que sugiere que el actor de amenazas está refinando activamente su arsenal para aspirar la mayor cantidad de información posible.

Vale la pena señalar que el malware también muestra algunas superposiciones funcionales con un ladrón de datos y un troyano distribuido a través de paquetes npm falsos disfrazados de herramientas Rollup polyfill, lo que sugiere que los actores de la amenaza están buscando múltiples vectores de propagación.

«Esta campaña refuerza el hecho de que los desarrolladores siguen siendo un objetivo principal, donde el compromiso de un solo individuo puede proporcionar el acceso inicial necesario para permitir ataques de gran alcance a la cadena de suministro contra organizaciones posteriores», dijo Elastic. «El éxito de estas operaciones subraya cómo comprometer a un desarrollador individual puede proporcionar un camino hacia un impacto organizacional mucho más amplio».

La campaña Crypto Clipper abusa de reseñas falsas, narradores de inteligencia artificial y comentarios de VirusTotal – CYBERDEFENSA.MX

Se ha observado que un actor de amenazas desconocido aprovecha publicaciones pagadas o promocionadas en sitios web de noticias legítimos para generar expectación sobre su warez, según nuevos hallazgos de Check Point Research.

El actor de amenazas también tiene a su disposición una página de phishing de WordPress dedicada que actúa como centro central, junto con proyectos de GitHub y SourceForge promovidos por cuentas falsas, un canal de YouTube y un grupo de cuentas que participan en actividades coordinadas en VirusTotal con la intención de clasificar erróneamente archivos maliciosos como seguros.

«Para impulsar una ‘herramienta’ maliciosa, un único actor de amenazas tomó prestado el mismo manual que las marcas legítimas usan para generar expectación: recuentos inflados de descargas, reseñas coordinadas de cinco estrellas, videos tutoriales estilo influencer y promoción en plataformas en las que la gente confía instintivamente», Check Point dicho en un informe compartido con The Hacker News. «El resultado es una economía de reputación falsa que abarca todas las plataformas que una víctima curiosa podría consultar antes de hacer clic en ‘descargar’».

El objetivo final de la campaña es impulsar un secuestrador de portapapeles de criptomonedas oculto en los robots de francotirador Solana y Pump.fun y en los predictores de fallos de juegos, lo que sugiere que los objetivos son los poseedores de activos de criptomonedas y los jugadores en línea que buscan atajos y ganancias rápidas.

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El cortapelos basado en Rust apunta a sistemas Windows y macOS, y monitorea continuamente el portapapeles en busca de contenido que coincida con un patrón de dirección de billetera de criptomonedas. Cuando se encuentra una coincidencia, el malware sustituye la dirección de la billetera por una dirección controlada por el atacante extraída de una lista codificada, enrutando efectivamente los activos digitales hacia ellos.

Lo destacable de la actividad es la uso de Ghost Networks para envenenar sistemas basados ​​en la reputación como VirusTotal, con el objetivo de reducir las sospechas y aumentar la confianza de las víctimas en los archivos maliciosos a través de una combinación de votos a favor y comentarios altamente positivos.

Este comportamiento también se extiende a GitHub, donde el actor de amenazas opera al menos seis cuentas de GitHub para realizar promoción cruzada y distribuir su malware. Estas señales potenciadas sintéticamente están diseñadas para adormecer a los usuarios con una falsa sensación de seguridad y confianza. Uno de esos repositorios tiene 146 estrellas y 62 bifurcaciones.

«En SourceForge, el contador de descargas alcanzó 44.485, con 37.460 sospechosos supuestamente originados en dispositivos Android, a pesar de que el desarrollador sólo ofrece versiones para Windows y macOS», explicó Check Point. «Una explicación plausible es el uso de una granja de Android para inflar artificialmente el recuento de descargas en SourceForge».

Además, las soluciones de software se promocionan a través de un canal de YouTube dedicado con más de 91.000 suscriptores. El canal se creó en julio de 2020 y los operadores afirmaron que es «estrictamente sólo para fines educativos». Los vídeos de estilo tutorial cuentan con narradores generados por IA y comentarios positivos para reforzar la ilusión de popularidad y confiabilidad.

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Quizás el aspecto más inusual de la campaña es el uso por parte del actor de amenazas de un servicio de distribución de comunicados de prensa como Cable de prensa EIN para comercializar las supuestas capacidades de su herramienta. Desde entonces, el comunicado de prensa ha sido sindicado al otro lado de fuerzas armadas pareja sitios web de noticiasprincipalmente la red USA TODAY.

«Manipular el sentimiento y la reputación en plataformas colaborativas marca un cambio significativo en la forma en que los atacantes generan confianza», afirmó Check Point. «El mismo manual de reputación falsa y promoción agresiva entre plataformas puede distribuir fácilmente ladrones de información o ransomware a objetivos de mayor valor con el tiempo».

Alertas falsas de Microsoft utilizadas para implementar el malware NarwhalRAT de Corea del Norte – CYBERDEFENSA.MX

El grupo de hackers patrocinado por el Estado norcoreano conocido como ScarCruft (también conocido como APT37) ha sido observado utilizando mensajes de phishing que se hacen pasar por notificaciones de seguridad de cuentas de Microsoft para entregar malware llamado NarvalRAT.

«El correo electrónico del ataque contenía un mensaje que se hacía pasar por una alerta de seguridad de la cuenta de MS», informó el Genians Security Center (GSC). dicho. «Fue diseñado para generar preocupación sobre un posible compromiso de la cuenta y abuso de OTP, induciendo así al destinatario a ejecutar el archivo adjunto».

«El cuerpo del correo electrónico indicaba al destinatario que consultara el aviso adjunto. Sin embargo, el archivo adjunto real no era un HWP [Hangul Word Processor] documento, sino un archivo ZIP que contenía un archivo LNK malicioso».

El mensaje de correo electrónico afirma «actividad anormal» relacionada con la generación repetida de contraseñas de un solo uso, haciéndola pasar como un intento de phishing dirigido a la cuenta de Microsoft del objetivo por parte de un tercero e instándolo a cambiar su contraseña. El objetivo final del mensaje de phishing es inducir una falsa sensación de urgencia y engañar a la víctima para que interprete el correo electrónico como una alerta de seguridad legítima.

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El archivo LNK, una vez iniciado, inicia una cadena de infección de varias etapas que emplea secuencias de comandos por lotes intermediarias para descargar e instalar NarwhalRAT, además de recuperar el ejecutable Python legítimo del sitio web oficial y un archivo del catálogo de seguridad de Windows (CAT). La persistencia se logra mediante una tarea programada, que está configurada para iniciar el archivo CAT responsable de buscar y ejecutar la carga útil principal en la memoria sin dejar ningún artefacto en el disco.

El malware basado en Python está equipado para registrar pulsaciones de teclas, capturar capturas de pantalla (con soporte para imágenes de alta resolución), grabar audio ambiental, cargar contenidos de directorio, recopilar detalles de ventanas activas, recopilar datos de medios USB, ejecutar instrucciones emitidas por un servidor de comando y control (C2) y cambiar servidores C2.

El apodo NarwhalRAT es una referencia al uso que hace el malware de «%APPDATA%\naverwhale» para almacenar la información recopilada en el host comprometido. El nombre del directorio oculto es un intento de evadir la detección haciéndose pasar por Naver Whale, un navegador web desarrollado por la empresa de tecnología surcoreana Naver Corporation.

La implementación de NarwhalRAT por parte de APT37 es digna de mención, ya que marca un alejamiento de RokRAT, una familia de malware atribuida exclusivamente al grupo de hackers.

«Desde una perspectiva de infraestructura C2, el malware utiliza sitios web coreanos, incluido ‘daehoat[.]com’ y ‘novela21[.]co.kr’, como principales retransmisores de comunicación, al mismo tiempo que implementa una funcionalidad de comunicación basada en la API de almacenamiento en la nube pCloud», dijo la compañía de ciberseguridad de Corea del Sur.

«En particular, se identificaron dentro del código rutinas específicas de pCloud que procesan los parámetros ‘folderid’ y ‘auth’. Esto indica que el malware fue diseñado para utilizar un servicio de nube legítimo como canal C2 secundario en forma de un solucionador de caída muerta«.

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Genians dijo que la actividad comparte «múltiples similitudes» con ataques anteriores basados ​​en Python orquestados por ScarCruft, incluida una campaña de phishing que ha utilizado la confirmación de boletos y señuelos de invitaciones a eventos para engañar a objetivos potenciales para que abran archivos ZIP que contienen archivos LNK.

El cadena de ataque Se desarrolla de manera similar en el sentido de que el archivo LNK actúa como un conducto para un script por lotes ofuscado descargado desde un servidor C2 remoto, que luego descarga el binario de Python y un archivo CAT, lo que finalmente resulta en la implementación de un script de Python compilado capaz de ejecutar comandos remotos y enviar los resultados al servidor C2.

Curiosamente, los nombres de las tareas programadas que se utilizan para configurar la persistencia siguen una convención de nomenclatura similar. Mientras que la infección NarwhalRAT crea una tarea programada llamada «MicrosoftUserInterfacePicturesUpdateTackMachine», la segunda cadena usa el nombre «MicrosoftMusicLibrariesPackageTaskMachine».

«En general, se considera que NarwhalRAT es un malware RAT avanzado que integra un cargador de múltiples etapas basado en Python, una estructura de ejecución en memoria, un marco operativo multi-C2 y funciones de recopilación selectiva de información», dijo Genians.

Las estafas de Sniper Dz se dirigen a los usuarios de MENA a través de ofertas falsas de Facebook y alertas del navegador – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han revelado detalles de actividades fraudulentas dirigidas a usuarios de todo Oriente Medio y el Norte de África mediante el empleo de varias cuentas fraudulentas de Facebook que se hacen pasar por políticos, figuras públicas y organizaciones de confianza.

«Estas cuentas promovían ofertas falsas, incluidos paquetes gratuitos de Internet móvil, compensaciones financieras y programas de subsidios gubernamentales», dijeron los analistas de Group-IB Anna Yurtaeva y Viacheslav Shevchenko. dicho.

«Se animaba a las víctimas a hacer clic en enlaces integrados para reclamar los beneficios anunciados, pero en lugar de ello eran redirigidas a través de una cadena de sitios web intermediarios que, en última instancia, conducían al phishing y a la infraestructura de monetización del tráfico».

La empresa de ciberseguridad con sede en Singapur dirige estas campañas a Sniper Dz, una plataforma llave en mano de phishing como servicio (PhaaS) que fue desmantelada el mes pasado en una operación dirigida por INTERPOL. Los hallazgos indican que la plataforma va más allá de facilitar el robo de credenciales, generando ingresos ilícitos a través del abuso de notificaciones en el navegador, suscripciones premium de SMS, llamadas con tarifas premium y estafas de inversión.

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Un «embudo típico de víctima de estafa de Sniper Dz» comienza con señuelos de ingeniería social localizados, en los que los estafadores se hacen pasar por proveedores de telecomunicaciones conocidos como Algérie Télécom para promover ofertas falsas y dirigir a los usuarios a dominios alojados en Link in bio, servicios que actúan como una capa intermediaria entre la publicación en las redes sociales y el destino final.

«En lugar de dirigir a las víctimas directamente a un sitio web malicioso, la campaña primero dirige a los usuarios a través de plataformas confiables de agregación de enlaces como Linkbio y Linktree», dijeron los investigadores de Group-IB. «Los atacantes crean páginas de destino señuelo en dominios operados por estos servicios».

El ataque finaliza dirigiendo a las víctimas a una página que obtiene permisos de notificación del navegador solicitando a los usuarios que hagan clic en «Permitir» para continuar. Detrás de escena, el código incrustado en la página web suscribe el navegador web a un sistema de notificaciones push mediante una identificación voluntaria del servidor de aplicaciones (INSÍPIDO) clave pública.

Group-IB dijo que se ha observado la misma clave VAPID en campañas que se hacen pasar por proveedores de telecomunicaciones en Argelia y estafas relacionadas con inversiones dirigidas a usuarios en múltiples regiones.

«Debido a que las claves públicas VAPID se utilizan para identificar el servicio de notificación responsable de entregar mensajes push, su reutilización puede proporcionar información valiosa sobre las relaciones de infraestructura subyacentes», dijo la compañía. «La aparición constante de la misma clave en campañas distintas sugiere que los operadores dependen de un ecosistema compartido de notificaciones push en lugar de una infraestructura independiente».

Además, la página secuestra el botón Atrás inyectando 10 estados históricos falsos, engañando a los usuarios para que visiten sitios que pueden publicar anuncios no solicitados o atrapándolos en una «prisión del botón Atrás» y dentro de contenido controlado por atacantes para inflar las impresiones de anuncios, promover estafas o entregar contenido malicioso.

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«La página también implementa una técnica de tabulación que se activa cuando los usuarios interactúan con ciertos enlaces», señaló la empresa de ciberseguridad. Si un enlace abre una nueva pestaña del navegador, un script retrasado redirige silenciosamente la pestaña original a otro destino controlado por los operadores.

«Esto permite que la campaña continúe generando tráfico a través de su infraestructura de redirección y monetización incluso después de que la víctima crea que ha abandonado el sitio. Al combinar el abuso de notificaciones del navegador con la manipulación del historial y las redirecciones con pestañas, los operadores hacen que sea mucho más difícil para los usuarios escapar del ecosistema de estafa».

Una vez que los usuarios se inscriben en la infraestructura de notificación, los ataques avanzan a la fase de monetización, dirigiendo a las víctimas a un sistema de distribución de tráfico (TDS) que determina qué estafa presentar en función de factores como el tipo de dispositivo, la ubicación y el operador de telefonía móvil. Las posibles vías incluyen estafas de llamadas con tarifas superiores, fraude de suscripciones de SMS premium y estafas de inversión.

«Esta campaña demuestra cómo las operaciones de fraude modernas dependen cada vez más del abuso de tecnologías web legítimas en lugar del malware tradicional», dijo Group-IB. «En lugar de infectar dispositivos, los operadores explotan plataformas confiables, funciones de navegador y técnicas de ingeniería social para guiar a las víctimas a través de un embudo de monetización cuidadosamente diseñado».

El software espía de Android Asin se dirige a usuarios árabes a través de noticias falsas, PDF y aplicaciones de mapas de guerra

Los usuarios de habla árabe se han convertido en el objetivo de un nuevo software espía de Android con nombre en código Asínde acuerdo a recomendaciones de ESET.

La empresa eslovaca de ciberseguridad dijo que detectó por primera vez el malware propagado a través de múltiples campañas a principios de 2025, y que cada ola de ataque hacía uso de distintos sitios web que imitaban utilidades, actualizaciones relacionadas con la guerra y una fuente de noticias del gobierno:

  • gobernar[.]net, que se hace pasar por una fuente de noticias del gobierno (registrado el 27 de mayo de 2025)
  • lector de pdf[.]ayuda, que se hace pasar por un editor de PDF seguro (registrado el 29 de mayo de 2025)
  • mapa-de-guerra-en-vivo[.]com, que afirma ofrecer actualizaciones sobre incidentes militares (registrado el 20 de enero de 2025)

Dos de estos sitios web: govlens[.]mapa de guerra neto y en vivo[.]com – también se comercializaron a través de cuentas dedicadas en plataformas de redes sociales como Facebook y Telegram –

  • www.facebook[.]es/GovLens
  • t[.]yo/liveuamap_ar

«Cada uno de estos sitios web distribuye una aplicación maliciosa que combina funcionalidad legítima con capacidades de software espía sigilosas», afirmó ESET.

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La compañía de ciberseguridad señaló que el nombre del canal Telegram probablemente esté inspirado en Live Universal Awareness Map (Liveuamap), una plataforma legítima y conocida dedicada a mapear conflictos en curso, cuestiones de derechos humanos, desastres naturales y eventos geopolíticos en todo el mundo.

Desde entonces se han identificado varios artefactos asociados con Asin, incluido uno subido a VirusTotal desde Türkiye en octubre de 2025, un APK descargado del dominio «c-pdf[.]net» en diciembre de 2025 por un usuario en un dispositivo Xiaomi Redmi Note 13 Pro con Android 15, y una tercera muestra disfrazada de «Mapa de Defensa de Siria» detectada en un dispositivo Xiaomi Redmi Note 13 Pro+ 5G con Android 15 alrededor de mediados de enero de 2026.

En el último caso, se dice que el APK se descargó de un sitio web llamado «syriadefensemap[.]com.» Vale la pena señalar que el usuario debe instalar manualmente la aplicación y otorgarle los permisos necesarios para que el software espía alcance sus objetivos.

El grupo de actividad, según ESET, permanece sin atribuir. Tampoco se sabe cuáles son los objetivos principales de estas campañas. Sin embargo, basándose en los señuelos utilizados, se sospecha que el objetivo pueden haber sido periodistas e investigadores de OSINT en regiones de habla árabe.

«Tres de las cinco aplicaciones fraudulentas que descubrimos (GovLens, WarMap y Syria Defence Map) parecen estar destinadas principalmente a personas interesadas en la investigación de código abierto», dijo la compañía. «Por lo tanto, parece posible que este conjunto de actividades haya estado destinado, al menos parcialmente, a periodistas de habla árabe o profesionales de OSINT».

Aplicaciones de historial de llamadas falsas robaron pagos de los usuarios después de 7,3 millones de descargas de Play Store – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han descubierto aplicaciones fraudulentas en la tienda oficial Google Play Store para Android que afirmaban falsamente ofrecer acceso a historiales de llamadas para cualquier número de teléfono, solo para engañar a los usuarios para que se unieran a una suscripción que proporcionaba datos falsos y generaba pérdidas financieras.

Las 28 aplicaciones acumularon en conjunto más de 7,3 millones de descargas, y una de ellas por sí sola representó más de 3 millones de descargas, antes de ser retiradas de la tienda oficial de aplicaciones. llamada fantasma de la empresa eslovaca de ciberseguridad ESET, se dirigió principalmente a usuarios de Android en la India y la región más amplia de Asia y el Pacífico.

«Las aplicaciones infractoras, a las que llamamos CallPhantom debido a sus afirmaciones falsas, pretenden proporcionar acceso a historiales de llamadas, registros de SMS e incluso registros de llamadas de WhatsApp para cualquier número de teléfono», dijo el investigador de seguridad de ESET Lukáš Štefanko. dicho en un informe compartido con The Hacker News. «Para desbloquear esta supuesta característica, se pide a los usuarios que paguen, pero todo lo que obtienen a cambio son datos generados aleatoriamente».

La lista de aplicaciones identificadas se encuentra a continuación:

  • Historial de llamadas: detalles de cualquier número (calldetaila.ndcallhisto.rytogetan.ynumber)
  • Historial de llamadas de cualquier número (com.pixelxinnovation.manager)
  • Detalles de llamadas de cualquier número (com.app.call.detail.history)
  • Historial de llamadas Detalle de cualquier número (sc.call.ofany.mobiledetail)
  • Historial de llamadas Detalle de cualquier número (com.cddhaduk.callerid.block.contact)
  • Historial de llamadas de cualquier número (com.basehistory.historydownloading)
  • Historial de llamadas de cualquier número (com.call.of.any.number)
  • Historial de llamadas de cualquier número (com.rajni.callhistory)
  • Historial de llamadas Detalle de cualquier número (com.callhistory.calldetails.callerids.callerhistory.callhostoryanynumber.getcall.history.callhistorymanager)
  • Historial de llamadas Detalle de cualquier número (com.callinformative.instantcallhistory.callhistorybluethem.callinfo)
  • Detalle del historial de llamadas Cualquier número (com.call.detail.caller.history)
  • Historial de llamadas Detalle de cualquier número (com.anycallinformation.datadetailswho.callinfo.numberfinder)
  • Historial de llamadas Detalle de cualquier número (com.callhistory.callhistoryyourgf)
  • Historial de llamadas Cualquier número (com.calldetails.smshistory.callhistoryofanynumber)
  • Historial de llamadas Detalle de cualquier número (com.callhistory.anynumber.chapfvor.history)
  • Historial de llamadas de cualquier número (com.callhistory.callhistoryany.call)
  • Historial de llamadas Detalle de cualquier número (com.name.factor)
  • Historial de llamadas de cualquier número (com.getanynumberofcallhistory.callhistoryofanynumber.findcalldetailsofanynumber)
  • Historial de llamadas de cualquier número (com.chdev.callhistory)
  • Rastreador del historial de llamadas telefónicas (com.phone.call.history.tracke)
  • Historial de llamadas: detalles de cualquier número (com.pdf.maker.pdfreader.pdfscanner)
  • Historial de llamadas de cualquier número (com.any.numbers.calls.history)
  • Historial de llamadas Detalle de cualquier número (com.callapp.historyero)
  • Historial de llamadas: datos de cualquier número (all.callhistory.detail)
  • Historial de llamadas para cualquier número (com.easyranktools.callhistoryforanynumber)
  • Historial de llamadas de números (com.sbpinfotech.findlocationofanynumber)
  • Historial de llamadas de cualquier número (callhistoryeditor.callhistory.numberdetails.calleridlocator)
  • Historial de llamadas Pro (com.all_historydownload.anynumber.callhistorybackup)

Al menos una de las aplicaciones marcadas se publicó con el nombre de desarrollador «Indian gov.in» en un intento de generar una falsa sensación de confianza y engañar a los usuarios desprevenidos para que la descarguen.

Sin embargo, este truco enmascara un motivo nefasto en el que se pide a las víctimas que realicen un pago para ver los detalles del historial de llamadas y SMS de un número de teléfono. Una vez realizado el pago, los usuarios reciben números de teléfono y nombres completamente inventados directamente integrados en el código fuente. La evidencia indica que la actividad pudo haber estado activa. desde al menos noviembre de 2025.

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Se ha descubierto que un segundo grupo de estas aplicaciones pide a los usuarios que introduzcan su dirección de correo electrónico a la que se enviarán los supuestos detalles de cualquier número de teléfono. Como en el caso anterior, no se generan datos hasta que se realiza el pago.

Los pagos dependen de suscripciones a través del sistema de facturación oficial de Google Play Store o de aplicaciones de terceros que admiten la Interfaz de pagos unificados (UPI), un sistema de pago instantáneo ampliamente utilizado en la India. Irónicamente, esta lista incluye Google Pay, PhonePe y Paytm, respaldado por Walmart. Un tercer método incluye formularios de pago con tarjeta de pago directamente dentro de las aplicaciones. Los dos últimos enfoques violan la política de Google.

En al menos un caso, las aplicaciones implementaron un truco adicional para convencer al usuario de realizar un pago. Si salen de la aplicación sin realizar ningún pago, se muestra una notificación engañosa que afirma que se ha enviado correctamente a su dirección de correo electrónico un historial de llamadas de un determinado número de teléfono. Al hacer clic en la notificación, el usuario accede directamente a una pantalla de suscripción.

Los planes de suscripción varían según la aplicación y oscilan entre $ 6 y $ 80. Los usuarios que puedan haber sido víctimas de la estafa deberían haber tenido su suscripciones canceladas después de que las aplicaciones fueron eliminadas de Google Play Store.

Lo que hace que esta actividad sea notable es que las aplicaciones tienen una interfaz de usuario simple y no solicitan ningún permiso confidencial. Y para colmo, ni siquiera contienen ninguna funcionalidad para recuperar datos de llamadas, SMS o WhatsApp.

«Los usuarios que se suscribieron a través de la facturación oficial de Google Play pueden ser elegibles para recibir reembolsos según las políticas de reembolso de Google», dijo ESET. «Google no puede reembolsar las compras realizadas a través de aplicaciones de pago de terceros o mediante el ingreso directo con tarjeta, lo que deja a los usuarios dependientes de proveedores o desarrolladores de pagos externos».

La divulgación se produce cuando Group-IB dijo que los malos actores han robado aproximadamente 2 millones de dólares de usuarios indonesios como parte de una campaña de fraude que implicaba hacerse pasar por la plataforma fiscal del país, CoreTax, y otras marcas confiables. La campaña, que comenzó en julio de 2025, se ha vinculado a un grupo de amenazas con motivos financieros llamado GoldFactory.

«La cadena de ataque integra sitios web de phishing, ingeniería social (WhatsApp), carga lateral de APK malicioso y phishing de voz (vishing) para lograr un compromiso total del dispositivo y la ejecución de transferencias no autorizadas», Group-IB dicho.

En un nivel alto, estos ataques implican el uso de ingeniería social para distribuir aplicaciones falsas a través de WhatsApp, que, cuando se instalan, implementan malware para Android como Gigabud RAT, MMRat y Taotie, que son capaces de recopilar datos confidenciales y descargar componentes adicionales. La información robada se utiliza luego para llevar a cabo ataques de apropiación de cuentas y robos financieros.

«La infraestructura de malware que respalda esta campaña de fraude no se limita a un único servicio suplantado. Se ha observado que la misma infraestructura abusa activamente de más de 16 marcas confiables, dirigidas colectivamente a la población más amplia de Indonesia de aproximadamente 287 millones», dijo Group-IB.

La nueva ola de ataques de la RPDC utiliza malware npm insertado con inteligencia artificial, empresas falsas y RAT – CYBERDEFENSA.MX

Los investigadores de ciberseguridad han descubierto código malicioso en un paquete npm después de un paquete malicioso como una dependencia del proyecto del modelo de lenguaje grande (LLM) Claude Opus de Anthropic.

El paquete en cuestión es «@validar-sdk/v2,», que figura en npm como un kit de desarrollo de software (SDK) de utilidad para hash, validación, codificación/decodificación y generación aleatoria segura. Sin embargo, su funcionalidad real es saquear secretos confidenciales del entorno comprometido. El paquete, que muestra signos de estar codificado por vibración utilizando inteligencia artificial (IA) generativa, se cargó por primera vez en el repositorio en octubre de 2025.

La campaña de malware ha recibido el nombre en clave rápidoVisón por ReversingLabs, que vinculó la actividad como parte de una campaña más amplia montada por el actor de amenazas norcoreano conocido como Chollima famosa (también conocido como Shifty Corsair), que está detrás de la campaña de entrevistas contagiosas de larga duración y la estafa fraudulenta de trabajadores de TI.

«La nueva campaña de malware […] involucra un paquete contaminado que se introdujo en un compromiso del 28 de febrero con un agente comercial autónomo», dijo el investigador de ReversingLabs Vladimir Pezo. dicho en un informe compartido con The Hacker News. «El el compromiso fue coautor por el modelo de lenguaje grande (LLM) Claude Opus de Anthropic. Permite a los atacantes acceder a las carteras y fondos criptográficos de los usuarios».

El paquete aparece como una dependencia de otro paquete npm llamado «@solana-launchpad/sdk«, que, a su vez, es utilizado por un tercer paquete llamado «cementerio-openpaw«, que se describe como un «agente de IA autónomo» que crea una identidad social en cadena en la cadena de bloques de Solana utilizando el Protocolo del tapizcomercializa criptomonedas a través de banqueroasí como interactúa con otros agentes en Moltbook.

ReversingLabs dijo que los paquetes generados por el agente de IA se agregaron como una dependencia en una confirmación realizada en febrero de 2026, lo que provocó que el paquete del agente ejecutara código malicioso y brindara a los atacantes acceso a través de credenciales filtradas a las billeteras y fondos de criptomonedas de la víctima.

El ataque adopta un enfoque por fases, donde los paquetes de la primera capa no contienen ningún código malicioso, sino que importan paquetes de la segunda capa que en realidad incorporan la funcionalidad nefasta. Si el segundo grupo se detecta o elimina de npm, se reemplaza rápidamente.

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Algunos de los paquetes de primera capa identificados se enumeran a continuación:

  • @solana-launchpad/sdk
  • @meme-sdk/comercio
  • @ validar-ethereum-address/core
  • @solmasterv3/solana-metadatos-sdk
  • @pumpfun-ipfs/sdk
  • @solana-ipfs/sdk

«Implementan algunas funciones relacionadas con las criptomonedas», explicó ReversingLabs. «Y cada paquete enumera muchas dependencias, la mayoría de las cuales son paquetes npm populares con recuentos de descargas de millones y miles de millones, como axios, bn.js, etc. Sin embargo, una pequeña cantidad de dependencias son paquetes maliciosos de la segunda capa».

Los actores de amenazas emplean varias técnicas para ayudar a que los paquetes maliciosos escapen a la detección. Estas incluyen la creación de una versión maliciosa de las funciones ya presentes en los paquetes populares enumerados. Otra técnica utiliza typosquatting, donde los nombres y descripciones imitan bibliotecas legítimas.

La primera versión del paquete publicada en npm como parte de esta campaña se remonta a septiembre de 2025, cuando se cargó «@hash-validator/v2» en el registro. La decisión de dividir al ladrón de criptomonedas en dos partes (un cebo benigno que descarga el malware real) puede haberlo ayudado a evadir la detección y ayudar a ocultar la verdadera escala del ataque.

Vale la pena señalar que algunos aspectos de la actividad fueron documentado por JFrog dos meses después, destacando el uso de dependencias transitivas por parte del actor de amenazas para ejecutar código malicioso en sistemas de desarrolladores y desviar datos valiosos.

En los meses intermedios, la campaña ha experimentado varias transformaciones, incluso apuntando al índice de paquetes Python (PyPI) al impulsar un paquete malicioso («scraper-npm») con la misma funcionalidad en febrero de 2026. Tan recientemente como el mes pasado, se observó que los actores de amenazas establecían un acceso remoto persistente a través de SSH y utilizaban cargas útiles compiladas por Rust para exfiltrar proyectos completos que contienen código fuente y otra propiedad intelectual de los sistemas comprometidos.

Las primeras versiones del malware eran ladrones ofuscados basados ​​en JavaScript que escaneaban el directorio de trabajo actual de forma recursiva en busca de archivos .env o .json y los preparaban para su filtración a una URL de Vercel («ipfs-url-validator.vercel.app»), una plataforma de la que Famous Chollima abusaba repetidamente en sus campañas.

Si bien las iteraciones posteriores vinieron integradas con PromptMink en forma de una aplicación ejecutable única (SEA) de Node.js, también sufrió una desventaja notable, ya que provocó que el tamaño de la carga útil creciera de apenas 5,1 KB a alrededor de 85 MB. Se dice que esto provocó que los actores de amenazas pasaran a utilizar NAPI-RS para crear complementos de Node.js precompilados en Rust.

La evolución del malware desde un simple ladrón de información hasta un recolector multiplataforma especializado dirigido a Windows, Linux y macOS capaz de eliminar puertas traseras SSH y recopilar proyectos completos demuestra que los actores de amenazas norcoreanos siguen apuntando al ecosistema de código abierto para apuntar a los desarrolladores en el espacio Web3.

Famous Chollima está «aprovechando el código generado por IA y una estrategia de paquete en capas para evadir la detección y engañar de manera más efectiva a los asistentes de codificación automatizados que a los desarrolladores humanos», agregó ReversingLabs.

Surge un comerciante contagioso

Los hallazgos coinciden con el descubrimiento de un paquete npm malicioso llamado «express-session-js» que se cree que está vinculado a la campaña Contagious Interview, con la biblioteca actuando como un conducto para un gotero que recupera una carga útil ofuscada de segunda etapa de JSON Keeper, un servicio de pegado.

«La desofuscación estática de la carga útil de la etapa 2 revela un troyano de acceso remoto (RAT) completo y un ladrón de información que se conecta a 216[.]126[.]237[.]71 a través de Socket.IO, con capacidades que incluyen robo de credenciales del navegador, extracción de billetera criptográfica, captura de pantalla, monitoreo del portapapeles, registro de teclas y control remoto del mouse/teclado», SafeDep anotado este mes.

Curiosamente, el uso de paquetes legítimos como «socket.io-client» para comunicación de comando y control (C2), «screenshot-desktop» para captura de pantalla, «sharp» para compresión de imágenes y «clipboardy» para acceso al portapapeles se superpone con el de OtterCookie, un conocido malware ladrón atribuido a la campaña.

Lo novedoso esta vez es la adición del paquete «@nut-tree-fork/nut-js» para el control del mouse y el teclado, lo que sugiere intentos más amplios de actualizar las capacidades de RAT para facilitar el control interactivo de los hosts infectados.

Cadena de implementación de OtterCookie

OtterCookie, por su parte, ha sido testigo de su propia maduración, distribuyéndose a través de un proyecto de ajedrez 3D de código abierto troyanizado alojado en Bitbucket y paquetes npm maliciososcomo «gemini-ai-checker», «express-flowlimit» y «chai-extensions-extras».

Un tercer método ha empleado un enfoque de muñeca Matryoshka como parte de un campaña apodado Comerciante contagioso. El ataque comienza con el descargar de un paquete contenedor benigno (por ejemplo, «bjs-biginteger»), que luego procede a descargar una dependencia maliciosa (por ejemplo, «bjs-lint-builder») y finalmente instala el ladrón.

Superposiciones entre entrevista contagiosa, comerciante contagioso y graphalgo

«Las recientes campañas orquestadas por Shifty Corsair demuestran la creciente amenaza de las operaciones cibernéticas alineadas por el Estado de la RPDC», dijo el investigador de BlueVoyant, Curt Buchanan. dicho. «Su rápida evolución, desde la codificación estática Obfuscator.io hasta la ofuscación personalizada con rotación dinámica, y su abuso de la infraestructura C2 alojada en Vercel, demuestra una maduración en sus capacidades operativas».

Graphalgo utiliza empresas falsas para eliminar RAT

El avance es significativo ya que el actor de la amenaza ha sido vinculado simultáneamente a otra campaña en curso denominada grafico que atrae a los desarrolladores que utilizan empresas falsas y aprovecha entrevistas de trabajo y pruebas de codificación falsas para entregar paquetes npm maliciosos a sus sistemas.

La campaña se desarrolla así: los piratas informáticos emplean tácticas de ingeniería social en plataformas de búsqueda de empleo y redes sociales para engañar a posibles objetivos para que descarguen proyectos alojados en GitHub como parte de una evaluación. Estos proyectos, a su vez, contienen una dependencia de un paquete malicioso publicado en npm o PyPI, cuyo objetivo principal es implementar un troyano de acceso remoto (RAT) en la máquina.

Para llevar a cabo el ataque, los operadores crearon una red de empresas falsas, con perfiles convincentes en plataformas como GitHub, LinkedIn y X para darles una apariencia de legitimidad y hacer que el engaño sea más convincente. En el caso de Blocmerce, los atacantes incluso llegaron al extremo de registrándose una corporación de responsabilidad limitada (LLC) en el estado estadounidense de Florida con el mismo nombre en agosto de 2025. Los nombres de algunas de las empresas utilizadas para el phishing frontal son los siguientes:

  • Capital Veltrix
  • Blockmerce
  • Finanzas Bridgers

«Estas organizaciones están vinculadas a varias organizaciones de GitHub relacionadas con empresas de blockchain que han estado activas en GitHub desde junio de 2025», dijo el investigador de seguridad de ReversingLabs, Karlo Zanki. dicho. «Su propósito es brindar confiabilidad a ofertas de trabajo falsas y albergar tareas de entrevistas de trabajo falsas».

Ciberseguridad

También se han detectado versiones recientes de la campaña que utilizan una técnica diferente para alojar dependencias maliciosas. En lugar de publicarlos en npm o PyPI, se alojan como un artefacto de lanzamiento en repositorios de GitHub, probablemente en un esfuerzo por minimizar el riesgo de detección.

«La referencia a la dependencia maliciosa está enterrada en lo más profundo de la lista de dependencias transitivas. El campo resuelto en el archivo package-lock.json indica al administrador de paquetes dónde obtener dependencias de paquetes específicas», señaló ReversingLabs. «Mientras que todas las demás dependencias se obtienen del registro oficial de npm, la maliciosa se obtiene directamente de un artefacto de lanzamiento ubicado en un repositorio GitHub diseñado».

La lista de paquetes npm se encuentra a continuación:

  • gráfico dinámico
  • Graphbase-js
  • Graphlib-js

El ataque culmina con la implementación de una RAT que puede recopilar información del sistema, enumerar archivos y directorios, enumerar procesos en ejecución, crear carpetas, cambiar el nombre de archivos, eliminar archivos y cargar/descargar archivos.

En las últimas semanas, un grupo de amenazas patrocinado por el Estado norcoreano rastreado como UNC1069 también ha sido vinculado con el compromiso de «axios», uno de los paquetes npm más populares, destacando la continua amenaza que enfrentan los repositorios de código abierto de Pyongyang.

Desde entonces, los atacantes detrás de la brecha han publicado un nuevo paquete npm llamado «csec-crypto-utils» que contiene una «carga útil actualizada» que sustituye el cuentagotas RAT por un ladrón de datos que exfolia las claves de AWS, los tokens de GitHub y los archivos de configuración .npmrc a un servidor externo («csec-c2-server.onrender[.]com»).

En su informe que detalla el compromiso de la cadena de suministro, Hunt.io empató el ataque a un subgrupo del Grupo Lazarus conocido como BlueNoroff, citando superposiciones de infraestructura y las similitudes de RAT con NukeSped.

«El uso de técnicas y tácticas avanzadas por parte de los actores de amenazas, así como un nivel sorprendente de preparación de campaña (creación de una LLC en Florida) y su capacidad de adaptación, hace que los actores de amenazas norcoreanos sean una amenaza importante para las organizaciones o desarrolladores individuales centrados en las criptomonedas», dijo ReversingLabs.

Investigadores descubren 73 extensiones de código VS falsas que entregan malware GlassWorm v2 – CYBERDEFENSA.MX

Los investigadores de ciberseguridad han detectado docenas de extensiones de Microsoft Visual Studio Code (VS Code) en el repositorio Open VSX que están vinculadas a una campaña persistente de robo de información denominada gusano de cristal.

El grupo de 73 extensiones ha sido identificado como versiones clonadas de sus contrapartes legítimas. De estos, se ha confirmado que seis son maliciosos, y el resto actúa como paquetes durmientes aparentemente inofensivos para que los usuarios los descarguen y generen confianza, antes de que su verdadera intención se manifieste a través de una actualización posterior.

Todas las extensiones fueron publicado a principios de mes, según la empresa de seguridad de aplicaciones Socket, que está rastreando la última versión bajo el nombre Gusano de vidrio v2. En total, se han identificado más de 320 artefactos desde el 21 de diciembre de 2025. La lista de extensiones identificadas como maliciosas se detalla a continuación:

  • outsidestormcommand.monocromador-tema
  • keyacrosslaud.auto-loop-para-antigravedad
  • krundoven.ironplc-fast-hub
  • boulderzitunnel.vscode-amigos
  • cubedivervolt.html-código-validar
  • ganadordominio17.versión-lens-herramienta
Ciberseguridad

Los durmientes clonados, además de escribir errores en los nombres de los paquetes originales (CEINTL.vscode-language-pack-tr vs. Emotionkyoseparate.turkish-language-pack), usan el mismo icono y descripción que sus correspondientes versiones legítimas en un intento de engañar a los desarrolladores desprevenidos y engañarlos para que instalen las extensiones.

Esta «confianza visual» actúa como una táctica eficaz de ingeniería social para aumentar el número de instalaciones de forma orgánica antes de que se envenene para distribuir malware a los usuarios posteriores.

La revelación se produce cuando los actores de amenazas detrás de la campaña están evolucionando activamente su modus operandi, recurriendo a paquetes durmientes y dependencias transitivas para evadir la detección, mientras usan simultáneamente droppers basados ​​en Zig para implementar una extensión VSIX secundaria alojada en GitHub que puede infectar todos los entornos de desarrollo integrados (IDE) en la máquina de un desarrollador.

Las extensiones identificadas por Socket actúan como un cargador inocuo para la carga útil real, que es una extensión VSIX que se recupera de GitHub y se instala en cada IDE identificado en el sistema, incluidos VS Code, Cursor, Windsurf y VSCodium, utilizando el comando «–install-extension».

Independientemente del método utilizado, el objetivo final es el mismo: ejecutar malware que evite los sistemas rusos, robar datos confidenciales, instalar un troyano de acceso remoto (RAT) e implementar sigilosamente una extensión maliciosa basada en Chromium para desviar credenciales, marcadores y otra información.

«Este enfoque logra el mismo resultado que la variante basada en binario, pero mantiene la lógica de entrega en JavaScript ofuscado», dijo la compañía. «La extensión actúa como un cargador, mientras que la carga útil se recupera y ejecuta después de la activación».

De desnudos falsos a citas falsas: los deepfakes de IA plagaron a los atletas olímpicos

Mientras competían por medallas y gloria en Milán, Italia, los atletas olímpicos estadounidenses experimentaron algo que rápidamente se está convirtiendo en una característica habitual de la vida pública moderna: el uso generalizado de herramientas de inteligencia artificial por parte de políticos, trolls y acosadores sexuales para manipular sus imágenes y voces.

Los usuarios de 4chan y otros sitios generaron y compartieron rápidamente imágenes “desnudas” o sexualizadas de múltiples atletas estadounidenses, incluidas las patinadoras artísticas Alysa Liu, Amber Glenn e Isabeau Levito, así como las esquiadoras Mikaela Shiffrin y Eileen Gu (que compitieron por China).

Varias empresas de investigación, incluidas Graphika y Medidas abiertasrastreó las publicaciones e imágenes en 4chan, una plataforma que elimina automáticamente publicaciones y tableros de temas específicos después de un período determinado.

Cristina López G., analista senior de Graphika y autora de un informe publicado el lunes, dijo a CyberScoop que las comunidades en línea dedicadas a generar y compartir imágenes de desnudos falsos y no consensuales de celebridades, figuras públicas y mujeres que sabían que existían antes de la era de la IA generativa. Pero estos grupos han aprovechado los modelos de imágenes de IA, en particular las versiones locales de código abierto que se pueden descargar y ajustar, para mejorar la calidad de la imagen y hacer que la tecnología sea accesible para miembros menos técnicos.

“Estas comunidades han cooptado y adaptado estas tecnologías para optimizarlas para su caso de uso final, que sigue siendo la producción de [nonconsensual sexual imagery]”, dijo López G.

Los usuarios de estos foros de mensajes de 4chan siguen un patrón gamificado: una persona publica una imagen sexualizada o no consensuada y luego pide a otros que publiquen la suya propia a cambio. La disponibilidad de modelos de IA descargables y de código abierto, que carecen de barreras de seguridad y pueden personalizarse para su “nudificación”, ha acelerado esta actividad.

Estos pesos y configuraciones personalizados, llamados Adaptaciones de rango bajo (LoRA), se pueden compartir en línea y conectar a los modelos locales de otros usuarios, de manera similar a la forma en que los jugadores crean y comparten modificaciones.

Los deepfakes existen (y mejoran constantemente) desde hace años, pero la tecnología de inteligencia artificial generativa ha mejorado drásticamente en los últimos 18 meses en la generación de fotografías y videos realistas.

Además, los modelos de código abierto se han extendido por Internet, brindando a los usuarios la capacidad de personalizar, ajustar y compartir modelos que están optimizados para la nudificación y la generación de imágenes no consensuadas.

Aunque las publicaciones de 4chan se eliminan automáticamente, aún pueden propagarse a Internet en general. En 2024, por ejemplo, los desnudos deepfake de Taylor Swift se originaron en el sitio pero se volvieron virales en las principales redes sociales. López G. dijo que aplicaciones como Telegram—y cada vez más X—se convierten en conductos para difundir aún más las imágenes.

«La forma en que esto altera el juego, diría yo, es que ya no sólo se intercambian productos, sino que se intercambia la capacidad de generar productos infinitos», dijo. «Entonces el daño se agrava, porque simplemente estás permitiendo que muchas otras personas puedan producir y dirigirse de manera única y específica a estas mujeres».

IA, políticas de guerra cultural y la opinión pública

El uso de IA para imitar o acosar a los atletas olímpicos estadounidenses durante los juegos no se limitó a desnudos no consentidos en 4chan.

Brady Tkachuk, del equipo de hockey masculino de EE. UU., habló después de que la Casa Blanca publicara un video generado por IA que lo mostraba falsamente burlándose de los canadienses después de la victoria del equipo de EE. UU. por la medalla de oro sobre Canadá.

El video, compartido a través de la cuenta de TikTok de la Casa Blanca, mostraba a Tkachuk diciendo de Canadá: «Abuchearon nuestro himno nacional, así que tuve que salir y darles una maldita lección a esos que comen jarabe de arce». A pesar de incluir un descargo de responsabilidad generado por IA, el video Ha sido visto decenas de millones de veces.

Sin embargo, Tkachuk –un ciudadano estadounidense que juega profesionalmente para los Senadores de Ottawa– tomó el problemadiciendo a los medios “no me gusta ese vídeo” porque “no es mi voz, ni mis labios se mueven”.

Es el último ejemplo de cómo la Casa Blanca de Trump utiliza la IA para alterar o manipular imágenes públicas. La administración ahora crea o comparte periódicamente imágenes generadas por IA como parte de su mensaje político, a veces sin revelarlas al público. A principios de este año, la Casa Blanca publicó una foto manipulada por IA en X demostración La manifestante de Minnesota Nekima Levy Armstrong llorando mientras la arrestaban y se la llevaban esposada, una emoción que no estaba presente en la imagen original. Las cuentas de redes sociales de otras agencias federales también han compartido imágenes y videos manipulados por IA.

Los funcionarios de la Casa Blanca han defendido constantemente sus acciones, describiéndolas como poco más que bromas. López G. dijo que ya sean desnudos no consensuados o falsificaciones políticas, el problema “va más allá del daño tecnológico” y refleja cómo sectores de la cultura en línea esencialmente niegan el impacto de este contenido en el mundo real.

“Una cosa que realmente llama la atención es que muchas de las personas que producen [deepfakes] «No conecten el daño que le están haciendo a la persona real», dijo. «En sus mentes piensan que 'esto no es real' y por eso estas personas no salen lastimadas. Hay una desconexión ahí que no tiene nada que ver con la tecnología, sino más bien con nosotros como cultura”.

Greg Otto

Escrito por Greg Otto

Greg Otto es el editor en jefe de CyberScoop y supervisa todo el contenido editorial del sitio web. Greg ha dirigido una cobertura de ciberseguridad que ha ganado varios premios, incluidos los de la Sociedad de Periodistas Profesionales y la Sociedad Estadounidense de Editores de Publicaciones Empresariales. Antes de unirse a Scoop News Group, Greg trabajó para Washington Business Journal, US News & World Report y WTOP Radio. Tiene una licenciatura en periodismo televisivo de la Universidad de Temple.