La nueva ola de phishing fantasma está rompiendo la seguridad tradicional del correo electrónico – CYBERDEFENSA.MX

Una campaña reciente de EvilTokens dirigida a empresas de EE. UU. y Europa está exponiendo un nuevo punto ciego en la seguridad del correo electrónico. Esta técnica de “phishing fantasma” mantiene oculta la página maliciosa hasta que se descifra y cobra vida dentro del navegador de la víctima.

Para los líderes de seguridad, el riesgo es claro: las comprobaciones de URL tradicionales pueden no detectar el ataque, mientras que el acceso a Microsoft 365, los datos confidenciales y el tiempo de respuesta ya están en juego.

El correo electrónico parece seguro. El navegador cuenta una historia diferente

Un ataque reciente de EvilTokens muestra cómo un enlace de phishing puede parecer inofensivo durante la inspección inicial y al mismo tiempo conducir a la apropiación de una cuenta de Microsoft 365.

El kit utiliza Microsoft Device Code Phishing para convencer a las víctimas de que completen un flujo de inicio de sesión legítimo de Microsoft y, sin saberlo, autoricen el acceso a sus cuentas. No es necesario robar la contraseña directamente.

El ataque real permanece oculto hasta que se abre la página en el navegador. Su HTML está cifrado con AES-GCM y se vuelve visible sólo después de que el navegador lo descifra y muestra el contenido de phishing en el DOM.

Como resultado, las comprobaciones de URL estáticas y los controles a nivel de red pueden capturar la respuesta inicial sin ver lo que el empleado realmente ve. Esta brecha de visibilidad puede conducir a:

  • Exposición más larga a la adquisición de cuenta de Microsoft 365
  • Contención retrasada y decisiones de respuesta
  • Acceso no autorizado al correo electrónico corporativo, archivos y servicios en la nube
  • Más incierto las alertas aumentaron a analistas senior
  • Investigación superior carga de trabajo y costos operativos
  • Evidencia incompleta para bloquear la infraestructura relacionada

Sin embargo, el flujo de ataque completo se descubrió dentro del Interactive Sandbox de ANY.RUN. Explore la sesión de análisis para ver qué reveló el navegador y cómo los equipos pueden usar esta evidencia para responder más rápido.

Verifique el reciente ataque de EvilTokens y obtenga IOC relevantes

Se revela un complicado phishing fantasma dentro del sandbox de ANY.RUN

Dónde está afectando más el phishing fantasma

Threat Intelligence de ANY.RUN muestra la actividad reciente de EvilTokens concentrada en EE. UU. y Europa, dirigida a proveedores de tecnología, manufactura, educación, banca, consultoría, servicios financieros y seguridad administrada.

TI de ANY.RUN muestra actividad de amenazas dirigidas a regiones específicas

Es difícil ignorar la superposición. Según los datos de envíos de sandbox de ANY.RUN de 15 000 organizaciones, la exposición al phishing en 2026 alcanzó 75,6% en consultoría, 72,8% en servicios financieros, 71,9% en manufactura, 67,9% en tecnología, 66,7% en banca y 66,1% entre MSSP.

Esto hace que el phishing oculto sea especialmente peligroso para estos sectores. Una cuenta de Microsoft 365 comprometida puede exponer datos confidenciales, permitir el compromiso y el fraude del correo electrónico empresarial y desencadenar una costosa respuesta a incidentes.

Cuanto más tiempo permanezca oculto el ataque, mayores serán las posibilidades de que una cuenta se convierta en un incidente comercial más amplio.

Detenga el phishing oculto antes de que le cueste a su negocio.

Reduzca la exposición, los costos de incidentes y el riesgo de apropiación de cuentas.

Cerrar la brecha de visibilidad

Haga visible el fantasma antes de que la empresa pague el precio

La forma más eficaz de exponer el phishing fantasma es abrir enlaces sospechosos en un entorno limitado que admita la inspección de datos en el navegador.

Dentro del Interactive Sandbox de ANY.RUN, los analistas van más allá de la respuesta cifrada AES-GCM y ven qué sucede después de que la página se descifra. Pueden ver cómo aparece el contenido de phishing en el DOM, conectar el cambio a una solicitud Fetch/XHR y rastrear el código del dispositivo de Microsoft hasta el punto final /api/device/start.

El DOM HTML descifrado visto en el panel de investigación de datos del navegador

La vista de datos en el navegador reúne el flujo completo del ataque en una sola investigación:

  • Las instantáneas de DOM muestran cuando la página oculta cambia y aparece el código de usuario.
  • Las solicitudes HTTP revelan la comunicación backend detrás del flujo de código del dispositivo.
  • Los detalles de la URL exponen el destino final y las firmas de detección activadas.
  • Los indicadores proporcionan dominios, puntos finales, hashes e infraestructura para una mayor búsqueda.

En lugar de reconstruir el ataque manualmente, los equipos obtienen evidencia directa de cómo se comporta la página, qué solicita y qué artefactos respaldan la contención y la detección.

Instantáneas DOM que muestran el código descifrado

De la evidencia a nivel del navegador a una transferencia de SOC más clara

Para llevar esta evidencia del Nivel 1 al Nivel 2, la investigación genera automáticamente un informe con un resumen de IA y los próximos pasos recomendados.

Informe generado automáticamente a partir de la sesión de análisis de EvilTokens

En lugar de reconstruir el caso a partir de datos sin procesar del navegador, los analistas senior reciben los hallazgos clave, el comportamiento observado, los indicadores y el contexto de respuesta en un solo lugar. Esto agiliza las transferencias, reduce el trabajo repetido y ayuda a los equipos a pasar de la validación a la contención con menos demora.

Detenga el phishing fantasma en el navegador antes de que llegue a la empresa

El caso EvilTokens expone una verdad incómoda: un correo electrónico puede pasar la inspección mientras el ataque real espera dentro del navegador.

Sin visibilidad a nivel de navegador, el SOC se ve obligado a tomar decisiones de alto riesgo con evidencia parcial. Ese retraso les da a los atacantes más tiempo para obtener acceso, ampliar su alcance y convertir una cuenta de Microsoft 365 comprometida en un costoso incidente comercial.

Esto ayuda a los líderes de seguridad a:

  • Reducir la ventana de exposición antes de que una cuenta comprometida se convierta en un incidente más amplio
  • Reducir la presión sobre los analistas senior proporcionando al Nivel 1 suficiente evidencia para resolver más casos
  • Acelerar la contención con contexto de ataque completo disponible desde la primera escalada
  • Mejorar la cobertura de detección utilizando el comportamiento del navegador, la infraestructura y patrones de ataque repetibles
  • Reduzca el costo de la respuesta de phishing eliminando la investigación manual y el trabajo duplicado
  • Tomar decisiones de riesgo con evidencia en lugar de confiar en análisis limpios o veredictos no concluyentes

El phishing moderno ya no se revela completamente en el correo electrónico o en la respuesta URL inicial. Los equipos de seguridad necesitan visibilidad que siga el ataque al navegador y lo exponga antes de que la empresa pague el precio.

Reducir la exposición empresarial: Ofrezca a los analistas pruebas completas del navegador para contener el phishing fantasma más rápido y evitar que una cuenta comprometida se convierta en un incidente costoso.

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Infracciones fantasma: cómo las narrativas mediadas por IA se han convertido en un nuevo vector de amenazas

Una empresa se despierta con una noticia que afirma que ha sufrido una importante filtración de datos. Los detalles son específicos, técnicos y convincentes. Pero la infracción no se produjo. Ningún sistema se vio comprometido. No se tomaron datos. Un modelo de lenguaje generó la historia completa, completando detalles plausibles desde cero. Y antes de que la empresa pueda descubrir qué está pasando, un periodista de un medio de renombre retoma la historia y solicita comentarios. En cuestión de horas, la empresa está redactando declaraciones y movilizando a su equipo de comunicaciones para abordar un evento ficticio.

Un segundo incidente comienza con algo real. Años antes, una empresa había sufrido una auténtica infracción que recibió una amplia cobertura mediática. El incidente fue investigado, resuelto y cerrado. Luego, uno de los medios que informó originalmente sobre ello rediseñó su sitio web. Los artículos antiguos recibieron nuevas URL y marcas de tiempo actualizadas, y los motores de búsqueda los volvieron a indexar como contenido nuevo. Los agregadores de noticias impulsados ​​por inteligencia artificial captaron la señal y la marcaron como una historia en desarrollo. La empresa se encontró atendiendo consultas sobre un incidente que se había resuelto años antes.

[Ed. note: The authors are withholding full specifics about the incidents because full disclosure could cause harm, yet CyberScoop confirmed with the authors that the incidents did in fact take place].

Un tercer incidente introduce otra dimensión. Una publicación de ciberseguridad publicó una historia sobre un ataque de compromiso de correo electrónico empresarial que le costó a una empresa del Reino Unido cerca de mil millones de libras. El artículo citado un conocido investigador de seguridadpero en realidad no había hablado con la publicación. AI generó las citas, se las asignó con total confianza y la publicación las publicó como si fueran un hecho.

En conjunto, estos tres casos exponen una amenaza para la que la mayoría de las organizaciones aún no se han preparado. La IA ha desarrollado la capacidad de fabricar incidentes de seguridad convincentes a partir de la nada, con detalles técnicos, fuentes nombradas y credibilidad suficiente para desencadenar respuestas a crisis a gran escala. Cualquier organización que trate esto como un problema distante o teórico corre el riesgo de aprender por las malas cuán rápido la ficción generada por IA puede convertirse en una emergencia del mundo real.

La suposición que ya no se cumple

La respuesta a las crisis cibernéticas siempre se ha basado en una premisa simple: sucede algo real y luego se responde. Esa premisa se está rompiendo. Los sistemas de inteligencia artificial ahora generan, amplifican y validan reclamos antes de que los equipos de seguridad confirmen algo. Una vez que una narrativa ingresa al ecosistema, se puede incorporar a fuentes de inteligencia sobre amenazas, plataformas de calificación de riesgos y flujos de trabajo automatizados. La ficción se convierte en señal.

Para los equipos de seguridad, esto crea una nueva clase de falso positivo. No es una alerta ruidosa de una herramienta mal configurada, sino una narrativa externa completamente formada que parece creíble. Una infracción alucinada puede desencadenar investigaciones internas, escalada ejecutiva y acciones defensivas. El tiempo y los recursos se desvían hacia refutar algo que nunca sucedió.

Peor aún, puede influir en el comportamiento de un atacante real. Los actores de amenazas pueden utilizar como pretexto narrativas inventadas sobre violaciones. Los correos electrónicos de phishing que hacen referencia a un «incidente conocido» se vuelven más creíbles. La suplantación de equipos de TI o de respuesta a incidentes se vuelve más efectiva. La narrativa se convierte en parte de la superficie de ataque.

Qué significa esto para los equipos de seguridad

Los equipos de seguridad están acostumbrados a monitorear indicadores de compromiso. Ahora necesitan monitorear los indicadores de narrativa. Los canales de inteligencia de código abierto están cada vez más automatizados. Si esos oleoductos ingieren información falsa, los sistemas posteriores actuarán en consecuencia. Eso incluye el enriquecimiento de SIEM, la puntuación de riesgos de terceros e incluso decisiones de contención automatizadas en algunos entornos.

La implicación práctica es que los equipos de seguridad necesitan visibilidad de cómo se representa externamente su organización, no solo de lo que sucede internamente. Esta no es una inteligencia de amenazas tradicional, pero se comporta como tal. La detección temprana cambia los resultados.

También es necesaria una mayor integración con las comunicaciones. Cuando surge una narrativa falsa, la realidad técnica y la percepción externa divergen. Ambos deben gestionarse en paralelo.

Qué significa esto para los equipos de comunicaciones

Para los equipos de comunicaciones, el cronograma se ha colapsado. Es posible que la primera señal de una “infracción” no provenga del SOC. Puede provenir de un periodista, un cliente o una alerta automática.

El silencio ya no es neutral. Si existe una narrativa, los sistemas de IA llenarán los vacíos con cualquier información disponible. Eso puede reforzar las imprecisiones con cada iteración. Las respuestas deben diseñarse tanto para el consumo de las máquinas como para las audiencias humanas. Lenguaje claro y declarativo. Hechos comprobables. Declaraciones estructuradas que se pueden analizar y reutilizar fácilmente. El objetivo es establecer una presencia competitiva en la cadena de suministro de información.

La preparación se vuelve crítica. Lenguaje preaprobado que se puede implementar rápidamente. Coordinación establecida con el departamento legal y de seguridad antes de que surja algo.

Implicaciones compartidas

Tanto el equipo de seguridad como el de comunicaciones operan ahora en el mismo entorno, lo reconozcan o no. Una infracción alucinada puede desencadenar una verdadera perturbación operativa. Es posible que se interrumpan las relaciones con los proveedores, que se corten las conexiones con sistemas de terceros, que los reguladores se interesen y que los mercados reaccionen. Nada de eso requiere un compromiso real. Y esto crea un circuito de retroalimentación. Las narrativas externas impulsan las acciones internas. Las acciones internas, si son visibles, refuerzan las narrativas externas.

Romper ese círculo requiere velocidad, coordinación y claridad.

Auditorías de IA como mecanismo de control

Uno de los controles más eficaces en este nuevo entorno es la auditoría sistemática de la IA. Probar periódicamente cómo los sistemas de IA describen su organización, su postura de seguridad y cualquier presunto incidente. Esto proporciona visibilidad de lo que las máquinas «creen» antes de que esa creencia se difunda. Permite a las organizaciones identificar y corregir narrativas falsas de manera temprana, antes de que se propaguen a las herramientas, la toma de decisiones y el comportamiento de los atacantes. También destaca dónde debe existir información precisa. No en cualquier lugar en línea, sino en fuentes que los sistemas de inteligencia artificial priorizan.

El cambio de mentalidad

Esto marca un cambio de la respuesta al incidente a la respuesta narrativa. Los equipos de seguridad deben tratar cada alerta como potencialmente inventada. Los equipos de comunicación deben prepararse para narrativas que se formen independientemente de lo que realmente sucedió. Ambos deben operar con el entendimiento de que la percepción por sí sola puede desencadenar consecuencias reales. En este entorno, la capacidad de detectar y responder a narrativas falsas es tan importante como la capacidad de detectar y responder a violaciones reales.

Mary Catherine Sullivan es directora senior de Ciencia de Datos para Digital & Insights, dentro del segmento de Comunicaciones Estratégicas de FTI. Es líder en comunicaciones y ciencia de datos y se especializa en pruebas de mensajes, investigación de audiencias, análisis de comunicaciones digitales y evaluación de riesgos reputacionales. Como parte del equipo de ciencia de datos de FTI Consulting, desarrolla inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático y modelos estadísticos de última generación para analizar los ecosistemas de medios, el discurso de las partes interesadas y la respuesta de la audiencia, lo que respalda la toma de decisiones informada y defendible para los clientes que navegan en entornos reputacionales complejos.

Brett Callow es asesor senior en Comunicaciones de Ciberseguridad y Privacidad de Datos en FTI Consulting. Con más de dos décadas de conocimiento de la legislación y las políticas de ciberseguridad y una amplia experiencia en comunicaciones de ciberseguridad, la experiencia de Brett es ampliamente reconocida dentro de la industria, por los responsables políticos y los medios de comunicación. Ha estado involucrado en algunos de los incidentes de ransomware más destacados y ha participado en paneles y debates relacionados con políticas, incluso en la Oficina del Director de Inteligencia Nacional y el Instituto Aspen, y ha formado parte de la Junta Asesora del proyecto Ransomware Harms del Royal United Services Institute.

Escrito por Mary Catherine Sullivan y Brett Callow

La campaña fantasma utiliza paquetes de 7 npm para robar carteras y credenciales criptográficas – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han descubierto un nuevo conjunto de paquetes npm maliciosos diseñados para robar billeteras de criptomonedas y datos confidenciales.

ReversingLabs está rastreando la actividad como Fantasma campaña. La lista de paquetes identificados, todos publicados por un usuario llamado mikilanjillo, se encuentra a continuación:

  • reaccionar-rendimiento-suite
  • reaccionar-estado-optimizador-núcleo
  • reaccionar-rápido-utilsa
  • ai-fast-auto-trader
  • pkgnewfefame1
  • clonador-copia-carbon-mac
  • coinbase-escritorio-sdk

«Los paquetes en sí son phishing para la contraseña sudo con la que se ejecuta la última etapa, y están tratando de ocultar su funcionalidad real y evitar la detección de una manera sofisticada: mostrando registros de instalación de npm falsos», Lucija Valentić, investigadora de amenazas de software en ReversingLabs, dicho en un informe compartido con The Hacker News.

Las bibliotecas Node.js identificadas, además de afirmar falsamente que descargan paquetes adicionales, insertan retrasos aleatorios para dar la impresión de que el proceso de instalación está en marcha. En un momento durante este paso, se alerta al usuario de que la instalación se está ejecutando con un error debido a que faltan permisos de escritura en «/usr/local/lib/node_modules», que es la ubicación predeterminada para los paquetes Node.js instalados globalmente en sistemas Linux y macOS.

También le indica a la víctima que ingrese su contraseña de root o administrador para continuar con la instalación. Si ingresan la contraseña, el malware recupera silenciosamente el descargador de la siguiente etapa, que luego se comunica con un canal de Telegram para obtener la URL de la carga útil final y la clave necesaria para descifrarla.

El ataque culmina con la implementación de un troyano de acceso remoto que es capaz de recopilar datos, apuntar a billeteras de criptomonedas y esperar más instrucciones de un servidor externo.

Ciberseguridad

ReversingLabs dijo que las actividades compartidas se superponen con un grupo de actividades documentado por JFrog con el nombre de GhostClaw a principios de este mes, aunque actualmente no se sabe si es trabajo del mismo actor de amenazas o de una campaña completamente nueva.

GhostClaw utiliza repositorios de GitHub y flujos de trabajo de IA para ofrecer macOS Stealer

Jamf Threat Labs, en un análisis publicado la semana pasada, dijo que la campaña GhostClaw utiliza repositorios de GitHub y flujos de trabajo de desarrollo asistidos por inteligencia artificial (IA) para entregar cargas útiles de robo de credenciales en macOS.

«Estos repositorios se hacen pasar por herramientas legítimas, incluidos robots comerciales, SDK y utilidades para desarrolladores, y están diseñados para parecer creíbles a primera vista», dijo el investigador de seguridad Thijs Xhaflaire. dicho. «Varios de los repositorios identificados han acumulado un compromiso significativo, en algunos casos superando los cientos de estrellas, lo que refuerza aún más su legitimidad percibida».

En esta campaña, los repositorios se llenan inicialmente con código benigno o parcialmente funcional y se dejan sin cambios durante un período prolongado para generar confianza entre los usuarios antes de introducir componentes maliciosos. Específicamente, los repositorios cuentan con un archivo README que guía a los desarrolladores a ejecutar un script de shell como parte del paso de instalación.

Una variante de estos repositorios presenta un archivo SKILL.md, dirigido principalmente a flujos de trabajo orientados a Al con el pretexto de instalar habilidades externas a través de agentes de IA como OpenClaw. Independientemente del método utilizado, el script de shell inicia un proceso de infección de varias etapas que finaliza con la implementación de un ladrón. La secuencia completa de acciones es la siguiente:

  • Identifica la arquitectura del host y la versión de macOS, verifica si Node.js ya está presente e instala una versión compatible si es necesario. La instalación se realiza en un directorio controlado por el usuario para evitar generar señales de alerta.
  • Invoca «node scripts/setup.js» y «node scripts/postinstall.js», lo que provoca que la ejecución pase a cargas útiles de JavaScript, lo que le permite robar credenciales del sistema, entregar el malware GhostLoader contactando a un servidor de comando y control (C2) y eliminar rastros de actividad maliciosa limpiando la Terminal.

El script también viene con una variable de entorno llamada «GHOST_PASSWORD_ONLY», que, cuando se establece en cero, presenta un flujo de instalación interactivo completo, completo con indicadores de progreso y mensajes para el usuario. Si se establece en 1, el script inicia una ruta de ejecución simplificada centrada principalmente en la recopilación de credenciales sin ningún elemento adicional de la interfaz de usuario.

Curiosamente, al menos en algunos casos, el script «postinstall.js» muestra un mensaje de éxito benigno, indicando que la instalación fue exitosa y que los usuarios pueden configurar la biblioteca en sus proyectos ejecutando el comando «npx reaccionar-state-optimizer».

Según un informe de la compañía de seguridad en la nube Panther el mes pasado, «react-state-optimizer» es uno de varios otros paquetes npm publicados por «mikilanjillo», lo que indica que los dos grupos de actividad son uno y el mismo.

  • reaccionar-consulta-core-utils
  • optimizador de estado de reacción
  • reaccionar-rápido-utils
  • reaccionar-rendimiento-suite
  • ai-fast-auto-trader
  • clonador-copia-carbon-mac
  • clonador-copias-carbon-mac
  • pkgnewfefame
  • barra oscura
Ciberseguridad

«Los paquetes contienen un ‘asistente de configuración’ CLI que engaña a los desarrolladores para que ingresen su contraseña sudo para realizar ‘optimizaciones del sistema’», dijo la investigadora de seguridad Alessandra Rizzo. «La contraseña capturada luego se pasa a una carga útil integral de ladrón de credenciales que recopila credenciales del navegador, billeteras de criptomonedas, claves SSH, configuraciones de proveedores de nube y tokens de herramientas de desarrollador».

«Los datos robados se enrutan a bots de Telegram específicos de los socios en función de un identificador de campaña integrado en cada cargador, con credenciales almacenadas en el contrato inteligente de BSC y actualizadas sin modificar el malware en sí».

El paquete npm inicial captura las credenciales y recupera la configuración de un canal de Telegram o de una página Teletype.in que está disfrazada de documentación de blockchain para implementar el ladrón. Según Panther, el malware implementa un modelo de ingresos dual, donde el ingreso principal proviene del robo de credenciales transmitido a través de canales asociados de Telegram, y el ingreso secundario proviene de redirecciones de URL de afiliados almacenadas en un contrato inteligente de Binance Smart Chain (BSC) separado.

«Esta campaña destaca un cambio continuo en el arte de los atacantes, donde los métodos de distribución se extienden más allá de los registros de paquetes tradicionales hacia plataformas como GitHub y flujos de trabajo de desarrollo emergentes asistidos por IA», dijo Jamf. «Al aprovechar ecosistemas confiables y prácticas de instalación estándar, los atacantes pueden introducir código malicioso en entornos con mínima fricción».