SkillCloak permite que las habilidades maliciosas de los agentes de IA evadan los escáneres estáticos con un embalaje autoextraíble

Los escáneres destinados a detectar «habilidades» complementarias maliciosas para agentes de codificación de IA pueden ser engañados con unos pocos cambios simples que dejan el malware funcionando, según un nuevo estudio de investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong.

Su truco más fuerte pasó desapercibido para todos los escáneres probados más del 90% de las veces, y el mismo equipo creó un verificador de tiempo de ejecución que detecta la mayoría de las habilidades encubiertas que los escáneres pasan por alto.

Las habilidades son paquetes pequeños, generalmente un archivo de instrucciones Markdown más algunos scripts, que agentes como Claude Code, OpenAI Codex y OpenClaw cargan para adquirir una nueva capacidad. Debido a que una habilidad es solo un conjunto de archivos, la misma puede ejecutarse en diferentes agentes. Y se ejecuta con el acceso del propio agente: tus archivos, tu terminal, tus contraseñas guardadas.

Uno malo puede robar credenciales, copiar código fuente o instalar una puerta trasera. La mayor parte de lo que un mercado público enumera es subido por extraños con poca investigación.

La principal defensa hasta ahora ha sido el escáner de habilidades, que lee los archivos de una habilidad antes de instalarla y bloquea cualquier cosa que parezca peligrosa. El documento, titulado «Ocultar y detonar,» prueba si eso realmente se sostiene. No es así. Sin embargo, vencer a los escáneres no es nuevo.

Ciberseguridad

Hacker News ha cubierto a investigadores que pasan una habilidad falsa más allá de todos los escáneres a los que se enfrentaron, lo que, según el propio recuento de la empresa, llegó a decenas de miles de agentes. Lo que este artículo añade es una manera de hacerlo sistemáticamente, a escala, y una defensa que aún funciona cuando lo hace.

Cómo se transmiten las habilidades disfrazadas

La herramienta de los investigadores, CAPA DE HABILIDADreescribe una habilidad maliciosa para que parezca limpia y se comporte exactamente igual. Funciona de dos maneras.

El más ligero reescribe los bytes revelados en los que teclea un escáner, utilizando los propios operadores del papel: cambia un carácter por uno parecido de otro alfabeto, o divide un comando marcado en una nueva línea, de modo que el patrón del escáner ya no coincida pero el comando aún se ejecuta.

El paquete más pesado, autoextraíble, mueve toda la carga útil a un directorio que el escáner omite, como .git/, detrás de un decodificador de apariencia inofensiva que reconstruye la habilidad solo cuando el agente la ejecuta. Los escáneres omiten dichos directorios para ahorrar tiempo y evitar falsas alarmas, que es exactamente el punto ciego que explota el truco.

A través de ocho escáneres y 1.613 habilidades maliciosas reales extraídas de ClawHub, un mercado público, el truco de embalaje superó cada uno de los ocho más del 90% de las veces, y superó a la mayoría de ellos más del 99%.

La reescritura más ligera aclaró más del 80% en la mayoría de los escáneres y el 96% en uno. Y el disfraz no le cuesta casi nada al atacante: en Claude Code y OpenAI Codex, las habilidades encubiertas funcionaron tan bien como las originales.

Observar lo que hace una habilidad, no cómo se ve

Dado que la apariencia se puede falsificar, los investigadores proponen comprobar el comportamiento, en una herramienta que llaman HABILIDAD DETONAR. Ejecuta la habilidad en un sandbox y observa lo que hace a nivel del sistema operativo: qué lee, qué escribe, dónde envía datos.

Dos ideas hacen que funcione para los agentes. Realiza un seguimiento de los datos confidenciales por dónde fluyen en lugar de por su apariencia, por lo que base64 o el cifrado no los desvían. Y ejecuta las instrucciones que una habilidad construye sólo en tiempo de ejecución, que es exactamente donde el truco de empaque esconde su carga útil.

En una prueba controlada, el verificador captó el 97% de los ataques mientras marcaba erróneamente el 2% de las habilidades seguras, una tasa de falsas alarmas más baja que los escáneres que vence, y se mantuvo estable cuando las habilidades estaban ocultas. En habilidades maliciosas del mundo real, captó el 87%.

El escáner de Cisco, el más potente probado, fue en sentido contrario: captó el 99% de las habilidades del mundo real antes del encubrimiento y alrededor del 10% después.

El problema es la velocidad, un par de minutos por habilidad frente a los pocos segundos de un escáner, aunque se ejecuta una vez, antes de que la habilidad entre en funcionamiento. El trabajo es una preimpresión y aún no ha sido revisado por pares; Los investigadores han publicado su código.

Ya está sucediendo en la naturaleza

Nada de esto es hipotético. Los mercados públicos ya están llenos de habilidades maliciosas que los escáneres no detienen: Bitdefender encontró Aproximadamente el 17% de las habilidades que verificó en un mercado contenían códigos maliciosos ocultos, y Koi Security contado 341 en una sola campaña a la que llamó ClawHavoc, como informó THN, luego 824 a medida que el mercado crecía.

Algunos utilizan los mismos trucos del periódico. De cinco habilidades evasivas Unidad 42 encontró todavía vive en ClawHub a pesar de su escaneo incorporado, uno, omnicogg, rellenó su README con 22 MB de basura para pasar el límite de tamaño del escáner, el mismo operador de relleno de tamaño que prueba el papel. Dos más entregaron ladrones de contraseñas de Mac y dos secuestraron el asesoramiento financiero del agente para impulsar enlaces de afiliados y manipular el lanzamiento de meme-coins.

La brecha en el tiempo de ejecución también aparece fuera de los mercados de habilidades. Un repositorio de GitHub de aspecto limpio recientemente llevó a Claude Code a abrir un shell inverso en la propia máquina del desarrollador, entregando el control remoto al atacante. El código malicioso nunca estuvo en el repositorio; el script de configuración lo obtuvo en tiempo de ejecución de un registro DNS, por lo que un análisis estático no tenía nada que detectar. El equipo 0DIN de Mozilla rastreado la cadena.

Ciberseguridad

Una falla relacionada afecta las descripciones de las herramientas que los agentes leen a través del Protocolo de contexto del modelo. microsoft prevenido que una descripción envenenada, modificada después de que se aprobó la herramienta, empujó silenciosamente a un agente financiero a filtrar facturas impagas. El mecanismo es diferente, pero la suposición rota es la misma: lo que pasó la revisión es lo que se ejecuta.

Vale la pena señalar claramente algunos límites. Nadie ha atrapado todavía a los atacantes utilizando exactamente estos trucos de embalaje a escala; Los casos del mundo real aquí son evasiones adyacentes, no SKILLCLOAK en sí. El verificador de tiempo de ejecución es un prototipo de investigación, sólido en el laboratorio pero no probado en un mercado real o bajo un atacante que intenta evadirlo activamente. Y cada número de desempeño es propio de los autores, de un artículo que no ha sido revisado por pares. La dirección está bien evidenciada; las cifras específicas merecen la cautela habitual debido al trabajo inicial de un solo grupo.

Ésa es la verdadera lección, y es en ella donde converge una línea de trabajo cada vez mayor. Un escáner juzga una habilidad por su apariencia cuando se envía, pero el comportamiento malicioso solo aparece una vez que se ejecuta la habilidad, una vez que ha pasado el escaneo. Por lo tanto, la decisión de confianza debe pasar de la puerta del mercado a la máquina donde se ejecuta la habilidad.

¿Qué cazar? Las evasiones del periódico dejan señales que un defensor puede buscar, incluso en una habilidad que pasó un escaneo:

  • Archivos grandes o de alta entropía escondidos en directorios que un escáner tiende a omitir, como .git/ o build/.
  • Habilidades que desempaquetan o ensamblan código solo cuando se ejecutan, en lugar de enviarlo a la vista.
  • Los archivos superaban con creces un tamaño razonable, el truco que desliza una habilidad por debajo del límite de tamaño de un escáner.

Ninguno de estos es prueba por sí solo. Son primeras banderas baratas, no un veredicto.

Para los equipos que utilizan agentes de codificación, eso hace que una insignia de «pasó el escaneo» sea un punto de partida, no una garantía. Mantenga el escaneo estático como higiene barata, pero observe lo que hace una habilidad cuando se ejecuta: los archivos que toca, los comandos que ejecuta y adónde envía datos.

El documento también ofrece soluciones provisionales concretas, como aplicar hash a una habilidad cuando se escanea y volver a verificar antes de cada ejecución para detectar cargas útiles que se descomprimen más tarde, y marcar habilidades que envían manchas opacas en carpetas ignoradas o archivos de bloc que superan un límite de tamaño. Ninguno de ellos cierra la brecha por sí solo, lo cual es el punto: la defensa duradera está observando el comportamiento en tiempo de ejecución.

Más allá de eso, instale solo desde una fuente verificada, brinde a los agentes el mínimo acceso que necesiten y no los ejecute en máquinas que contengan secretos que valga la pena robar.

perder habilidades fundamentales – CYBERDEFENSA.MX

La ciberseguridad ha cambiado rápidamente. Los roles son más especializados y las herramientas son más avanzadas. Sobre el papel, esto debería hacer que las organizaciones sean más seguras. Pero en la práctica, muchos equipos luchan con los mismos problemas básicos que enfrentaron hace años: prioridades de riesgo poco claras, decisiones de herramientas desalineadas y dificultad para explicar los problemas de seguridad en términos que la empresa entienda.

Estos desafíos no suelen surgir de la falta de esfuerzo. Surgen de algo más sutil, una pérdida gradual de comprensión fundamental a medida que se acelera la especialización. La especialización en sí misma no es el problema. La falta de contexto lo es. Cuando los equipos de seguridad no tienen una comprensión compartida de cómo encajan el negocio, los sistemas y los riesgos, incluso una ejecución técnica sólida comienza a fallar. Con el tiempo, esa brecha aparece en la forma en que se diseñan los programas, se eligen las herramientas y se manejan los incidentes. Desafortunadamente, he visto este patrón repetidamente cuando ayudo con incidentes y programas de seguridad en organizaciones de todos los tamaños.

La especialización sin contexto reduce el panorama de riesgos

La ciberseguridad es inusual por la rapidez con la que los profesionales pueden especializarse. En muchas profesiones, la formación básica amplia es lo primero. Aprende cómo funciona el sistema antes de centrarse en una sola parte del mismo. Consideremos, por ejemplo, que uno se convierte en médico antes de convertirse en cirujano especializado. En seguridad, a menudo ocurre al revés. Las personas pasan directamente a funciones específicas, como seguridad en la nube, ingeniería de detección, análisis forense o IAM, con una exposición limitada a cómo encaja el entorno más amplio. Con el tiempo, esto crea equipos que son altamente capaces dentro de sus dominios pero desconectados del panorama de riesgo más amplio.

El desafío resultante es la falta de visibilidad de un extremo a otro. Cuando solo se ve una parte del entorno, resulta más difícil razonar sobre cómo se mueven las amenazas, cómo interactúan los controles o por qué ciertos riesgos son más importantes que otros. El riesgo deja de ser algo que se comprende de manera integral y se convierte en algo que sólo se ve a través del estrecho lente de su función. Aquí es donde fracasan muchas conversaciones sobre seguridad. Se plantea un problema de seguridad, pero no está relacionado con el funcionamiento real de la organización. Sin esa conexión, la preocupación suena abstracta. No logra resonar, no porque carezca de importancia, sino porque carece de contexto.

Cuando las herramientas reemplazan la comprensión, los programas se desvían

Otro patrón que aparece repetidamente es cómo las decisiones de seguridad se centran en productos en lugar de procesos. Se pregunta a los equipos por qué necesitan una herramienta y la respuesta se centra en las características o tendencias de la industria en lugar del riesgo específico que aborda dentro de la organización. Cuando una herramienta no puede vincularse al riesgo organizacional, generalmente significa que el problema subyacente no se ha definido claramente. La seguridad se convierte en algo que se compra en lugar de algo que se diseña.

Un programa de seguridad funcional comienza con la empresa. ¿Por qué existe la organización? ¿Para qué misión cumple? ¿Qué sistemas y datos son esenciales para esa misión? Sin respuestas claras a esas preguntas, es imposible saber qué es lo que realmente es necesario proteger. Los atacantes lo entienden bien. Para alterar un negocio, deben identificar qué es lo más importante y dónde se sentirá el impacto. Los defensores que carecen de esa misma claridad siempre están reaccionando. Están respondiendo a alertas y vulnerabilidades sin un claro sentido de prioridad. El conocimiento fundamental ayuda a prevenir esa deriva. Permite a los equipos trabajar desde la misión hasta los activos y el riesgo, en lugar de hacerlo desde la herramienta hasta la alerta y la remediación.

La detección, la respuesta y la prevención dependen de conocer lo «normal»

Muchas fallas de seguridad se deben a un problema simple: los equipos no saben cómo es lo normal en sus propios entornos. La detección se vuelve difícil cuando no se comprende bien el comportamiento esperado. La respuesta se ralentiza cuando las preguntas básicas sobre sistemas, usuarios y flujos de datos no pueden responderse rápidamente. La prevención se convierte en conjeturas cuando los incidentes pasados ​​no se pueden explicar ni aprender con claridad.

Este no es un problema de herramientas. Es un problema de familiaridad. Conocer sus sistemas, su red y cómo opera su organización día a día es fundamental. Es lo que permite que las anomalías se destaquen y que las investigaciones avancen con confianza. Cuando los equipos se saltan este trabajo, se ven obligados a desarrollar esta comprensión durante los incidentes, cuando la presión es mayor y los errores son más costosos. Las capacidades avanzadas sólo funcionan cuando se basan en una comprensión básica adecuada.

Domine sus habilidades fundamentales en SANS Security West 2026

La ciberseguridad moderna depende de la especialización. Eso no va a cambiar. Lo que sí es necesario cambiar es la suposición de que la especialización por sí sola es suficiente. Las habilidades fundamentales permiten a los equipos especializados razonar sobre los riesgos, comunicarse claramente con la empresa y tomar decisiones que se mantengan bajo presión. Crean un contexto compartido, que a menudo es lo que falta cuando los programas fallan, las herramientas se acumulan o los incidentes se estancan.

A medida que los entornos se vuelven más complejos, esa comprensión compartida se convierte en un requisito, no en algo agradable de tener. Este mes de mayo estaré presentando SEC401: Conceptos básicos de seguridad: red, punto final y nube en Seguridad SANS Oeste 2026 para equipos y profesionales que desean fortalecer esas bases y aplicar sus habilidades especializadas con un contexto más claro en todos los programas de seguridad modernos.

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Nota: Este artículo ha sido escrito y contribuido por expertos de Bryan Simon, instructor sénior de SANS.

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La IA está en todas partes, pero los CISO aún la protegen con las habilidades y herramientas del pasado, según un estudio – CYBERDEFENSA.MX

La mayoría de los líderes de seguridad están luchando por defender los sistemas de inteligencia artificial con herramientas y habilidades que no son aptas para el desafío, según el Informe comparativo de pruebas adversas y de IA 2026 de Pentera.

El informe, basado en una encuesta de 300 CISO y altos líderes de seguridad de EE. UU., examina cómo las organizaciones están asegurando la infraestructura de IA y destaca brechas críticas relacionadas con la escasez de habilidades y la dependencia de controles de seguridad no diseñados para la era de la IA.

La adopción de la IA está superando la visibilidad de la seguridad

Los sistemas de IA rara vez se implementan de forma aislada. Están superpuestos e integrados en la tecnología corporativa existente, desde plataformas en la nube y sistemas de identidad hasta aplicaciones y canales de datos. Con la propiedad repartida entre equipos dispares, la supervisión centralizada eficaz ha colapsado.

Como resultado, el 67 por ciento de los CISO informaron una visibilidad limitada sobre cómo se utiliza la IA en su organización. Ninguno de los encuestados indicó que tiene visibilidad total; más bien, reconocen ser conscientes o aceptar alguna forma de uso de IA no gestionado o no autorizado.

Sin una visión clara de dónde operan los sistemas de IA o a qué recursos pueden acceder, los equipos de seguridad luchan por evaluar el riesgo de manera efectiva. Preguntas básicas, como en qué identidades se basan los sistemas de IA, a qué datos pueden acceder o cómo se comportan cuando fallan los controles, a menudo quedan sin respuesta.

Las habilidades, no el presupuesto, son la principal barrera

Aunque la seguridad de la IA es ahora un tema habitual en las salas de juntas y los debates ejecutivos, el estudio muestra que los mayores desafíos no son financieros.

Los CISO identificaron los siguientes como sus principales obstáculos para proteger la infraestructura de IA:

  • Falta de experiencia interna (50 por ciento)
  • Visibilidad limitada del uso de la IA (48 por ciento)
  • Herramientas de seguridad insuficientes diseñadas específicamente para sistemas de inteligencia artificial (36 por ciento)

Sólo el 17 por ciento citó las restricciones presupuestarias como una preocupación principal. Esto sugiere que muchas organizaciones están dispuestas a invertir en seguridad de la IA, pero aún no cuentan con las habilidades especializadas necesarias para evaluar los riesgos relacionados con la IA en entornos reales.

Los sistemas de IA introducen comportamientos que los equipos de seguridad aún están aprendiendo a evaluar, incluida la toma de decisiones autónoma, rutas de acceso indirecto y la interacción privilegiada entre sistemas. Sin la experiencia adecuada y pruebas activas, resulta difícil evaluar si los controles existentes son efectivos según lo previsto.

Los controles heredados soportan la mayor parte de la carga

A falta de mejores prácticas, habilidades y herramientas específicas de IA, la mayoría de las empresas están ampliando los controles de seguridad existentes para cubrir la infraestructura de IA.

El estudio encontró que el 75 por ciento de los CISO dependen de controles de seguridad heredados, como herramientas de seguridad de terminales, aplicaciones, nube o API, para proteger los sistemas de inteligencia artificial. Sólo el 11 por ciento informó tener herramientas de seguridad diseñadas específicamente para proteger la infraestructura de IA.

Este enfoque refleja un patrón familiar observado durante cambios tecnológicos anteriores, donde las organizaciones inicialmente adaptan las defensas existentes antes de que surjan prácticas de seguridad más personalizadas. Si bien esto puede proporcionar una cobertura básica, es posible que los controles creados para los sistemas tradicionales no tengan en cuenta cómo la IA cambia los patrones de acceso y amplía las posibles rutas de ataque.

Un desafío familiar, ahora aplicado a la IA

En conjunto, los hallazgos muestran que los desafíos de seguridad de la IA surgen de brechas fundamentales más que de una falta de conciencia o intención.

A medida que la IA se convierte en una parte central de la infraestructura empresarial, el informe sugiere que las organizaciones deberán centrarse en desarrollar experiencia y mejorar la forma en que validan los controles de seguridad en entornos donde la IA ya está operando.

Para explorar los hallazgos completos, descargue el Informe comparativo de pruebas adversas y de IA 2026 para una discusión más profunda de los datos y conclusiones clave.

Nota: Este artículo fue escrito por Ryan Dory, director de asesores técnicos de Pentera.

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