Los agentes de Kimi K3 encontraron Redis Zero-Days y construyeron un exploit RCE, dicen los investigadores – CYBERDEFENSA.MX

Redis enviado siete comunicados de seguridad el 23 de julio después de que los investigadores publicaran PoC de RCE autenticados para el stock Redis 6.2.22, 7.4.9, 8.6.4 y 8.8.0.

Las cuatro cadenas requieren RESTAURAR. Las cadenas Streams también necesitan EVAL y XGROUP; la cadena 8.8.0 necesita EVAL y el módulo RedisBloom incluido. Redis dice que la memoria subyacente Las fallas pueden conducir a la ejecución remota de código..

Redis 6.2.23, 7.2.15 y 7.4.10 corrigen el uso después de la liberación de NACK compartido de Streams; Redis 8.2.8, 8.4.5 y 8.6.5 solucionan el problema de Streams y las escrituras fuera de límites de RedisBloom y TDigest; Redis 8.8.1 corrige los cargadores RedisBloom y TDigest, mientras que la protección Streams ya estaba presente en Redis 8.8.0.

Dos objetivos de PoC, Redis 6.2.22 y 7.4.9, fueron las actualizaciones de seguridad de mayo que Redis les dijo a los usuarios que instalaran, pero esas versiones no incluían la protección de propiedad NACK compartida.

Actualice a la versión fija para la rama implementada. Hasta entonces, revoque RESTORE de las cuentas que no lo necesiten estrictamente y bloquee el acceso a la red que no sea de confianza. Restringir RESTORE corta ambos caminos revelados.

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Ni las notas de la versión de Redis del 23 de julio ni el repositorios públicos de PoC revisó la explotación en estado salvaje reportada al 24 de julio de 2026.

Dos caminos a través de RESTORE

La ruta de Redis Streams es un error de propiedad compartida. Un objeto RDB corrupto puede hacer que dos consumidores apunten al mismo registro de entrada pendiente, por lo que eliminar a ambos consumidores libera el mismo objeto dos veces.

El script publicado está diseñado para convertir la corrupción de la memoria resultante en un acceso arbitrario a la memoria y, en última instancia, invocar el sistema().

La ruta de RedisBloom es una escritura fuera de límites en el cargador TDigest RDB. El cargador asignó memoria a partir de un valor serializado, pero confió en un campo de capacidad independiente controlado por el atacante al decidir cuántos datos cargar.

El script de Redis 8.8.0 está diseñado para convertir esa discrepancia en primitivas de lectura y escritura, filtrar direcciones de Redis y libc y llamar al sistema().

La cadena NACK compartida de Streams

El primer camino está en Redis Streams. Un objeto RDB corrupto puede hacer que dos consumidores apunten al mismo registro de entrada pendiente, representado internamente por un streamNACK. Quitar al primer consumidor libera el objeto y deja al segundo con un puntero colgando. Luego, los scripts también eliminan al segundo consumidor. Un trozo, dos gratis.

Notas de la versión de Redis 8.6.4 citar PR #15081. Pero una revisión de la fuente realizada por The Hacker News encontró que el etiquetado fuente 8.6.4 carece de la verificación de propiedad duplicada agregada por ese cambio. El guardia aparece en Redis 8.6.5lanzado el 23 de julio.

El script Redis 8.6.4 publicado está diseñado para convertir la doble liberación en acceso a memoria arbitrario y luego envenenar una función hash de base de datos para que un GET diseñado invoque system(). Restaura el puntero y comprueba si Redis todavía responde.

La cadena RedisBloom TDigest

La segunda ruta se encuentra en el cargador RedisBloom TDigest RDB. Asignó sus matrices de centroides a partir de un valor de compresión serializado y luego confió en un campo de capacidad separado controlado por el atacante al decidir cuántos nodos se podían cargar. Una pequeña asignación real combinada con metadatos inflados produce una escritura fuera de límites.

El Secuencia de comandos de Redis 8.8.0 está diseñado para convertir la escritura en primitivas de lectura y escritura, filtrar direcciones Redis y libc y envenenar una función hash de base de datos para que un GET diseñado llame al sistema(). A prueba de concepto separada publicó la misma causa raíz y una cadena RCE autenticada contra Redis 8.8.0.

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Redis arreglo de julio requiere que la capacidad TDigest cargada coincida con la asignación derivada del valor de compresión. También limita los contadores de nodos fusionados y no fusionados antes de leer las matrices.

Siete lanzamientos, ningún nuevo registro CVE

El repositorio considera que el problema de Streams es parte de una «familia de arreglos incompletos» CVE-2026-25589, pero Redis asigna ese CVE a la corrupción de memoria de RedisBloom durante la RESTAURACIÓN, no a la falla de NACK compartido de Streams. Las notas de la versión de julio de Redis no enumeran ninguna puntuación CVE o CVSS para ninguna de las nuevas clases de errores.

Hasta el 24 de julio, las búsquedas realizadas por The Hacker News no encontraron ningún registro NVD separado para los hallazgos compartidos de NACK o TDigest de julio. NVD todavía enumera los registros de mayo para CVE-2026-25243 y CVE-2026-25589. una búsqueda de Catálogo de vulnerabilidades explotadas conocidas de CISA no devolvió ninguna entrada para ninguno de los identificadores.

La divulgación sigue a otra falla de Redis RCE descubierta por IA y corregida en mayo. Amigos de Bera se describe a sí mismo como «Investigación de agentes de IA». chaofan shou dijo en X que los agentes de Kimi K3 encontraron 19 días cero de Redis en aproximadamente 90 minutos, y dijo otra carrera produjo el exploit Redis 8.8.0 en 27 minutos.

Esos recuentos, tiempos y el grado de autonomía reclamado siguen siendo autoinformados. El registro público de Redis confirma las fallas y las soluciona. No valida el recuento de días cero reclamado ni la independencia con la que trabajaron los agentes.

Redis 6.2.22 y 7.4.9 fueron el destino de mayo. En julio, ambos necesitaban otra actualización. Verifique la versión exacta de la rama, no si Redis fue simplemente «parcheado recientemente».

Los investigadores dicen que Claude por la falla de Chrome permite que las extensiones no autorizadas activen lecturas de Gmail – CYBERDEFENSA.MX

Cualquier otra extensión del navegador que pueda ejecutar un script en claude.ai aún puede activar tareas de Claude para Chrome dirigidas a su Gmail, su último documento de Google y sus comentarios, y su Calendario.

Tanto esto como ClaudeBleed necesitan una extensión maliciosa que ya pueda ejecutar un script en claude.ai; la diferencia es el alcance. Anthropic restringió el camino arbitrario en mayo como parte de su respuesta a la claude sangrar defecto, agrupar a las personas que llaman externamente en un conjunto fijo de tareas, pero Seguridad múltiple dice que la brecha aún está abierta en v1.0.80, la versión actual, ocho versiones después.

Si ejecuta Claude para Chrome y cualquier otra extensión que pueda tocar claude.ai, está dentro del alcance. En el modo predeterminado «preguntar antes de actuar», la tarea falsificada aún aparece en un cuadro de aprobación en el que debe hacer clic.

Si activó «Actuar sin preguntar», el modo de automatización sin intervención, se ejecuta sin ningún aviso. La medida más rápida es desactivar «Actuar sin preguntar» y revisar cualquier extensión con permiso para leer o cambiar datos en claude.ai. Eso restaura el paso de aprobación pero no elimina la ruta de clic falsificada y no hay parche a partir del 14 de julio.

The Hacker News descomprimió la versión actual y confirmó que ambos mecanismos permanecen en la versión 1.0.80.

El gatillo acepta un clic falsificado.

Después claude sangrarAnthropic dejó de permitir que la página le entregara a Claude cualquier texto que quisiera y encajonó a las personas que llamaban externas en nueve ID de tareas fijas integradas en el paquete de extensión.

Tres son indicaciones de práctica de incorporación, tres impulsan DoorDash, Salesforce y Zillow, y las últimas tres, usecase-gmail, usecase-gdocsy usecase-calendarson los que leen tu correo, tu último documento y sus comentarios, y tu calendario. La lista de permitidos es una mejora real. El paje ya no puede poner palabras en boca de Claude.

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El punto débil es lo que aprieta el gatillo. Un script de contenido en la extensión escucha en claude.ai un clic en un elemento específico (#claude-onboarding-button), lee su data-task-idy si el ID es una de las nueve tareas incluidas en la lista permitida, envía a la extensión un open_side_panel mensaje que lo lleva. El panel se abre con el mensaje coincidente cargado. Lo que el manejador nunca verifica es event.isTrustedla bandera del navegador que le indica a un usuario real que haga clic en uno de los scripts enviados.

Por lo tanto, cualquier extensión cuyo script de contenido pueda llegar al DOM en claude.ai puede crear el elemento, establecer el ID de la tarea y enviar un clic sintético. La extensión lo trata como un grifo genuino. Manifold demostró el disparador con seis líneas pegadas en la consola claude.ai, con isTrusted: false en los registros que confirman que se respetó el clic falso.

Con el control del navegador activado, el valor predeterminado una vez que finaliza la incorporación, ese clic falsificado carga el usecase-gmail tarea en el panel. En el modo predeterminado, todavía hay un cuadro de aprobación entre esa lectura y cualquier lectura real, y el usuario debe hacer clic en él. Manifold califica la falla CVSS como 7.7 Alta en ese modo y 9.6 Crítica una vez que un usuario ha habilitado «Actuar sin preguntar», donde la misma tarea se ejecuta silenciosamente.

La solución de una sola línea, dicen los investigadores, rechaza los clics sintéticos en la parte superior del controlador. No se ha enviado.

Un defecto más silencioso se encuentra debajo

El segundo problema no es ni remotamente abordable hoy en día, pero es lo que elimina el paso de aprobación si alguna vez otro defecto lo expone. Cuando el panel lateral de Claude se carga con ?skipPermissions=true en su URL, arranca directamente en skip_all_permission_checks y comienza a actuar sin preguntar.

Sin gesto, sin pantalla de consentimiento. Aparece una pancarta roja que advierte que Claude ahora puede realizar la mayoría de las acciones en línea, pero solo después de que la sesión privilegiada ya se esté ejecutando. La pancarta te cuenta lo que pasó. Eso no impide que esto suceda.

Por ahora, esa URL solo puede ser creada por la propia extensión, por lo que no existe una ruta remota directa. Un error futuro que permita que un contexto con menos privilegios establezca ese parámetro podría convertir el truco del clic falsificado en una lectura de cuenta completamente silenciosa. Esa ruta podría quedar expuesta por un controlador de mensajes que acepta URL, una regresión de creación de paneles o una falla XSS en la página de opciones. La solución de Manifold es dejar de leer el modo de permiso desde la URL e iniciar el panel en modo de solicitud cada vez.

Manifold asigna el ataque funcional al Top 10 de OWASP para aplicaciones LLM como inyección de aviso indirecto, ya que el atacante activa uno de los nueve avisos permitidos de la extensión con un clic falso y el riesgo de ejecución silenciosa es una agencia excesiva. Ambos reproducen si el panel lateral está configurado en Opus, Sonnet o Fable. El error está en la extensión, no en el modelo.

Reportado en mayo, todavía en el código de envío.

Manifold informó ambos problemas el 21 de mayo en la versión 1.0.72. Anthropic los reconoció al día siguiente y luego cerró ambos. Cerró el informe sobre el clic falsificado basándose en que el problema subyacente del límite de confianza ya había sido rastreado en el informe anterior de ClaudeBleed, que Antrópico dijo «permanece abierto en espera de una solución completa».

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Cerró el informe de URL como informativo, argumentando que la extensión solo establece el parámetro para tareas que el usuario ya le indicó que ejecutara sin supervisión.

Sin embargo, el informe interno destinado a cubrir esa solución se marcó como resuelto antes del 9 de junio, y ocho versiones después, el código vulnerable no se ha movido: Manifold verificó la versión 1.0.80 el 7 de julio y encontró que el controlador de clic del script de contenido y la inicialización del panel lateral byte por byte son idénticos a la versión 1.0.72 que informó por primera vez.

Anthropic no había publicado una respuesta pública a los hallazgos de Manifold hasta el 14 de julio, y si «resuelto» significa que todavía hay una solución por llegar o que el riesgo restante no la justifica, no es algo que nadie fuera de la empresa pueda decir.

El escaneo lo confirmó. The Hacker News sacó la versión 1.0.80 del Tienda web de Chromeactualizado el 7 de julio y disponible para todos los suscriptores pagos, lo descomprimió y revisó los 90 paquetes de JavaScript: el controlador de clics de incorporación se activa con cualquier clic coincidente sin event.isTrusted protector y en el panel lateral se lee skipPermissions desde su propia URL y cambia a skip_all_permission_checks cuando esté configurado.

A partir de esa fecha, no encontramos ningún CVE para ninguno de los problemas ni ningún aviso de Anthropic.

Nada de esto es nuevo para la extensión. Una falla separada parcheada a principios de este año permitía que cualquier sitio web le inyectara indicaciones silenciosamente, y ClaudeBleed comenzó de la misma manera a fines de abril, cuando LayerX descubrió que Claude para Chrome confiaba en el origen claude.ai en lugar de verificar qué script realmente estaba hablando con él, expulsó al asistente de una extensión de permiso cero y encontró que la primera mitigación de Anthropic estaba incompleta.

LayerX llamó a ClaudeBleed un problema de ayudante confundido, un programa con autoridad real que actúa para la persona que llama equivocada. Claude Code ha mostrado una versión del mismo error: un repositorio hostil podría filtrar las claves API de Anthropic de un desarrollador. Anthropic llama a la extensión. una betay está abierto a todos los suscriptores pagos de Claude.

Coloque un agente de IA en su navegador con sus cuentas ya iniciadas, y otra extensión que pueda alcanzarlo podrá impulsar las capacidades que expone Claude, dentro del conjunto de tareas fijas y cualquier modo de aprobación que haya establecido.

Ambos hallazgos debilitan el mismo límite: Claude acepta un clic generado por un script como su intención, y su estado de permiso se puede establecer desde una URL. Ocho lanzamientos después, ese límite sigue donde lo dejó Manifold en mayo.

El nuevo ChocoPoC RAT apunta a investigadores de vulnerabilidades a través de repositorios de exploits PoC falsos – CYBERDEFENSA.MX

Los atacantes esconden un troyano que roba datos dentro de un código de explotación falso dirigido a las personas que se ganan la vida cazando errores. El malware, llamado ChocoPoCviaja en repositorios de prueba de concepto (PoC) de Python en GitHub que afirman explotar nuevos CVE.

Ejecute uno y extraerá silenciosamente sus contraseñas guardadas, cookies del navegador y archivos, y luego le entregará al atacante un shell en su máquina. YesWeHack y Sekoia publicaron sus hallazgos conjuntos el 1 de julio y advirtieron que, a partir de ese informe, el malware y sus servidores todavía estaban activos, por lo que no ejecute ninguna de estas PoC.

El truco está en dónde se encuentra el código. El PoC visible parece limpio. El malware se esconde en un paquete de Python que el PoC incorpora como una dependencia, por lo que pasa desapercibido en una revisión rápida del código.

Cómo funciona la trampa

El cebo es la presión del tiempo. Cuando surge una falla importante, los investigadores se apresuran a probarla y a obtener PoC de la comunidad para actuar rápidamente. Esta campaña convierte ese hábito en una vía de infección.

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La cadena, en términos sencillos:

  1. Clona el repositorio y ejecuta pip install para obtener los requisitos de PoC.
  2. Eso atrae un paquete llamado frint, que a su vez arrastra un segundo paquete, skytext.
  3. skytext incluye un pequeño archivo compilado (gradient.so en Linux, gradient.pyd en Windows) que se ejecuta en el momento en que inicia el PoC.
  4. Solo se despierta cuando ve el PoC real cargado, busca un archivo llamado EXPLOIT_POC.py o similar, luego descomprime su carga útil y descarga el troyano.

Esa última comprobación es la razón por la que un sandbox simple no ve nada. Detona el paquete por sí solo, sin el PoC completo a su alrededor, y el malware permanece inactivo.

Lo que roba y hace

Una vez en ejecución, ChocoPoC es un troyano de acceso remoto completo. Extrae contraseñas guardadas, cookies, autocompletar e historial de Chrome, Brave, Edge y Firefox. Toma archivos de texto, notas y bases de datos locales, junto con el historial del shell, la configuración de red y la lista de procesos en ejecución.

El atacante también puede ejecutar cualquier comando de shell, ejecutar Python arbitrario, extraer carpetas enteras y ralentizar el malware para permanecer en silencio. Varios nombres de comandos están en español y el código contiene pequeños errores, que los investigadores interpretan como escritos a mano en lugar de generados por IA.

Para controlarlo, el malware se esconde a simple vista. Lee sus órdenes de un conjunto de datos en Mapbox, un servicio de mapas normal, y lo utiliza como punto muerto. Resuelve esa dirección a través de DNS sobre HTTPS y utiliza un truco de dominio frontal, por lo que el tráfico parece llamadas API de Mapbox normales. Las cargas más grandes van a un servidor separado en 91.132.163.78.

¿Hasta dónde se ha extendido?

YesWeHack y Sekoia encontraron al menos siete repositorios PoC falsos, cada uno vinculado a una falla de alto perfil:

  • Recorrido de ruta FortiWeb (CVE-2025-64446)
  • React2Shell (CVE-2025-55182)
  • MongoBleed (CVE-2025-14847)
  • Omisión de autenticación PAN-OS (CVE-2026-0257)
  • Inyección de comando Ivanti Sentry (CVE-2026-10520)
  • Omisión de autenticación de VPN de Check Point (CVE-2026-50751)
  • Generador de páginas Joomla SP RCE (CVE-2026-48908)

Solo el paquete skytext se descargó unas 2.400 veces, principalmente en Linux. Las descargas no prueban que alguien estuviera infectado, pero aumentaron justo después de que los principales CVE se hicieran públicos, lo que encaja con el atractivo.

Una ejecución anterior de la misma campaña, que se remonta a finales de 2025, utilizó otros dos paquetes, slogsec y logcrypt.cryptography, con un código casi idéntico. Sekoia evalúa con alta confianza que un actor está detrás de ambos, basándose en marcadores de control reutilizados.

Dice que el operador rotó cuentas de GitHub, PyPI y Mapbox, varias de ellas creadas a partir de inicios de sesión filtrados o robados. No se ha nombrado ningún grupo conocido.

Los investigadores de seguridad son un objetivo rico. Ejecutan código no confiable por diseño, a menudo con altos privilegios, y sus máquinas contienen credenciales de clientes, informes privados y detalles de interacciones en vivo. Si compromete uno, podrá llegar mucho más allá de una sola computadora portátil.

La campaña MUT-1244 mostró la recompensa, utilizando repositorios PoC falsos para robar claves SSH y credenciales de nube de investigadores y equipos rojos.

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Esta no es una idea nueva, sólo un nuevo envoltorio. El grupo Lazarus de Corea del Norte ha cortejado a investigadores durante años, hacerse pasar por compañeros cazadores de errores y enviar proyectos maliciosos de Visual Studio en 2021y luego les quemará un día cero en 2023, con nuevas oleadas desde entonces.

En lo que respecta a los delitos contra las materias primas, Trend Micro encontró un PoC falso para una falla LDAP de Windows (CVE-2024-49113) que robó datos del investigador a principios de 2025, y una campaña separada impulsó PoC CVE falsos que llevaban un troyano llamado WebRAT a finales de 2025, afectando principalmente a estudiantes y evaluadores junior.

Lo que añade ChocoPoC es el escondite. El malware vive en una dependencia, por lo que la prueba de concepto que lees permanece limpia. Como lo expresaron los investigadores, el malware en sí es una noticia vieja, pero «lo que está cambiando es el mecanismo de entrega».

Que hacer ahora

  • Trate cualquier PoC como hostil hasta que se demuestre lo contrario y manténgase alejado del código de cuentas nuevas o desconocidas.
  • Lea la cadena de dependencia completa, no solo el archivo PoC. Esté atento a paquetes recién publicados, mantenedores desconocidos y cuentas con historial oculto.
  • Pruebe solo en una máquina virtual desechable, pero recuerde que el aislamiento por sí solo no activará esta. La verdadera solución es no instalar ningún paquete.
  • Verifique sus sistemas en busca de frint, skytext, slogsec y logcrypt.cryptography, además de los hashes de archivos en el informe. Si ejecutó alguno de ellos, rote las credenciales y reconstruya el host.

El mayor riesgo está aguas abajo. Estos señuelos se dirigen a los investigadores que proporcionan detecciones y PoC a marcos como Nuclei y MDUT. Sekoia señala el peligro de un doble impacto en la cadena de suministro: si se envenena a un investigador, el código incorrecto puede trasladarse a un marco en el que confían miles de personas más.

Los investigadores detectan la explotación de otro defecto crítico de Oracle

Un ciberdelincuente aprovechó el sábado un defecto crítico en la función de procesamiento de pagos de Oracle E-Business Suite que podría marcar las primeras etapas de una campaña potencialmente más amplia, dijeron investigadores.

Defused, una empresa de inteligencia sobre amenazas, detectó seis casos de explotación durante un período de dos horas en sus honeypots, o señuelos diseñados para monitorear la actividad maliciosa en entornos que no son de producción, dijo a CyberScoop Simo Kohonen, fundador y director ejecutivo de la compañía.

Oráculo revelado y parcheado la vulnerabilidad, que se rastrea como CVE-2026-46817 con una calificación de gravedad de 9,8, a finales de mayo y advirtió que la complejidad de la explotación es baja.

Kohonen dijo que los exploits se atribuyeron a una única dirección IP y ocurrieron antes de que cualquier prueba de concepto estuviera disponible públicamente.

«Con solo una IP y un día de datos, se parece más a un reconocimiento y pruebas de armamento que a una campaña dirigida contra una víctima específica», añadió.

La posible expansión de la actividad maliciosa en redes activas podría ser significativa. Se encontraron escaneos de Shadowserver alrededor de 950 instancias potencialmente vulnerables de Oracle E-Business Suite el miércoles, y más de la mitad de esas implementaciones expuestas públicamente se encuentran en los Estados Unidos.

El defecto afecta a una colección popular de aplicaciones empresariales que los atacantes han atacado antes en ataques generalizados.

El famoso grupo de ransomware Clop intentó extorsionar a docenas de víctimas después de explotar un día cero y otras vulnerabilidades en Oracle E-Business Suite el año pasado. La agresiva campaña de extorsión comenzó en octubre, aproximadamente dos meses después de que Clop explotara el defecto y robara datos en masa.

Los clientes de Oracle se vieron afectados más recientemente por una vulnerabilidad de día cero explotada activamente en PeopleSoft, que incluye más de 40 herramientas para la gestión de recursos humanos y relaciones con los clientes.

ShinyHunters, el grupo detrás de esa ola de ataques que se remonta a finales de mayo, potencialmente se infiltró en las redes de más de 100 organizaciones, principalmente en educación superior, según Mandiant y Google Threat Intelligence Group.

Matt Kapko

Escrito por Matt Kapko

Matt Kapko es reportero de CyberScoop. Su ámbito incluye delitos cibernéticos, ransomware, defectos de software y (mala) gestión de vulnerabilidades. El californiano de toda la vida comenzó su carrera periodística en 2001 con paradas anteriores en Cybersecurity Dive, CIO, SDxCentral y RCR Wireless News. Matt tiene una licenciatura en periodismo e historia de la Universidad Estatal de Humboldt.

Los investigadores detallan las fallas de DifyTap en Dify que podrían exponer los chats de IA entre los inquilinos – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han revelado detalles de cuatro vulnerabilidades en Dificaruna plataforma de flujo de trabajo agente de código abierto con más de 146.000 estrellas de GitHubque podría permitir a los atacantes leer sigilosamente conversiones de inteligencia artificial (IA) de las aplicaciones de otros clientes sin requerir autenticación.

Las vulnerabilidades han recibido un nombre en código colectivo. DifyTap por Seguridad Zafran.

«Dos eran de gravedad crítica, dos no requerían autenticación y tres tenían un impacto entre inquilinos en el servicio de nube multiinquilino de Dify, permitiendo que los datos de un cliente quedaran expuestos a otro», investigadores Ido Shani y Gal Zaban. dicho.

Los defectos de seguridad podrían haber permitido a los atacantes leer chats privados de IA de las aplicaciones de otros clientes, creando un canal de exfiltración encubierto para cada mensaje y respuesta modelo.

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También hicieron posible atravesar la API interna de Plugin Daemon de Dify desde solicitudes no autenticadas y activar llamadas API internas entre inquilinos, así como obtener una vista previa de los documentos cargados por otros inquilinos y filtrar archivos entre usuarios dentro de un inquilino adjuntando el identificador único del archivo de otro usuario.

Por otra parte, Zafran dijo que también descubrió que la pila de análisis de archivos de Dify dependía de una versión de PDFium, una biblioteca C++ de código abierto para renderizado de PDF, que era vulnerable a CVE-2024-5846 (Puntuación CVSS: 8,8), un error de uso después de la liberación que data de hace dos años y que podría permitir a un atacante remoto explotar potencialmente la corrupción del montón a través de un archivo PDF manipulado.

Las vulnerabilidades restantes se enumeran a continuación:

  • CVE-2026-41947 (Puntuación CVSS: 9,1): una vulnerabilidad de omisión de autorización que permite a los usuarios del editor autenticados establecer y habilitar configuraciones de seguimiento para cualquier aplicación, independientemente de la propiedad del inquilino.
  • CVE-2026-41948 (Puntuación CVSS: 9,4): una vulnerabilidad de recorrido de ruta que permite a los usuarios autenticados manipular las solicitudes enviadas a la API REST interna del Plugin Daemon explotando una desinfección insuficiente de la ruta URL y accediendo a puntos finales privados internos.
  • CVE-2026-41949 (Puntuación CVSS: 7,5/5,9): una vulnerabilidad de omisión de autorización en el punto final de vista previa de archivos («/console/api/files/{file_id}/preview») que permite a cualquier usuario autenticado leer hasta 3000 caracteres de cualquier documento cargado en todos los inquilinos y espacios de trabajo utilizando solo el UUID del archivo.
  • CVE-2026-41950 (Puntuación CVSS: 6,5): una vulnerabilidad de omisión de autorización que permite a los usuarios autenticados leer el contenido completo de los archivos cargados por otros usuarios dentro del mismo inquilino al proporcionar un UUID de archivo arbitrario en la matriz de archivos de una solicitud de mensajes de chat.

Las comprobaciones de propiedad de los inquilinos que faltan se pueden aprovechar para redirigir todos los mensajes y respuestas de las aplicaciones de las víctimas a un proveedor de seguimiento LLM controlado por el atacante. Vale la pena señalar que cualquiera puede registrarse libremente para obtener una cuenta Dify.

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«En consecuencia, un atacante puede configurar su propio seguimiento para cualquier aplicación a la que pueda acceder como cliente, lo que incluye todas las aplicaciones de acceso público», explicaron los investigadores. «Esto permite a un atacante crear un canal de exfiltración persistente para todos los mensajes y respuestas enviados en la aplicación».

Tras una divulgación responsable, todas las vulnerabilidades excepto CVE-2026-41948 se han abordado en versión 1.14.2que se envió el mes pasado. Se espera que una solución para la falla pendiente esté disponible en la próxima versión de Dify.

«DifyTap demuestra dónde reside el desafío en la visibilidad de las vulnerabilidades, particularmente en las imágenes de contenedores, donde las diferencias entre implementaciones pueden crear brechas de visibilidad que los escáneres tradicionales no pueden detectar», la compañía dicho.

Los investigadores construyen un gusano de IA autorreplicante que funciona completamente en modelos locales de peso abierto – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de la Universidad de Toronto han construido y probado una prueba de concepto de gusano informático impulsado por IA que utiliza un modelo de lenguaje grande y abierto alojado localmente para razonar su camino a través de una red, generar estrategias de ataque personalizadas para cada objetivo que encuentre y replicarse, todo sin intervención humana y sin tocar un servicio comercial de IA.

La preimpresión, publicado en arXiv el 2 de junio y actualmente bajo revisión por pares, muestra por qué el parche CVE único falla cuando el malware puede inspeccionar servicios expuestos, leer nuevos avisos y generar una nueva ruta de ataque en tiempo de ejecución.

En 15 ejecuciones aisladas en una red de 33 hosts deliberadamente vulnerable, el gusano identificó un promedio de 31,3 vulnerabilidades y obtuvo acceso elevado en 23,1 hosts, aproximadamente tres cuartas partes de los hosts a los que atacaba activamente. Luego se replicó de forma autónoma en 20,4 de esos hosts, o el 62% de la red completa, durante siete días, sin conocimiento previo de la topología de la red ni intervención humana.

Los gusanos tradicionales se envían con una carga útil de exploit fija elegida en el momento de su creación. Parche esos errores específicos y el gusano dejará de propagarse.

Este gusano hace algo diferente: utiliza un LLM de peso abierto que se ejecuta en una sola GPU para generar una lógica de ataque en tiempo de ejecución, adaptada a lo que encuentre en el siguiente objetivo. Sin cadena de exploits precodificada. No hay dependencia de OpenAI, Anthropic o cualquier otra API que una plataforma pueda revocar o limitar.

Lo que realmente hizo el gusano

Dirigido por el profesor asociado Nicolas Papernot, el Laboratorio CleverHans El equipo abarca la Universidad de Toronto, el Vector Institute, la Universidad de Cambridge y ServiceNow. Realizaron 15 experimentos independientes en una red aislada de 33 hosts («FakeCorp») que abarca Ubuntu, Debian, Rocky Linux, Alpine, Windows Server 2008 R2, 2019 y 2022, y dispositivos IoT.

Cada host tenía al menos una vulnerabilidad del mundo real. Cinco de las 33 máquinas tenían GPU. En los principales experimentos de propagación, el gusano utilizó un grupo de inferencia de GPU compartido para simular la computación adquirida de las máquinas víctimas. El equipo probó por separado la replicación completa de nivel de GPU, en la que el gusano coloca una instancia LLM local en un host de GPU comprometido; que tuvo éxito en el 68,8% de los intentos.

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En el diseño por niveles, los hosts infectados con capacidad de GPU sirven como nodos de razonamiento distribuidos que proporcionan inferencias para dispositivos de computación inferior en la red que no pueden ejecutar el modelo por sí mismos.

En las 15 ejecuciones, el gusano obtuvo acceso elevado en 23,1 hosts y lanzó con éxito una réplica en el 88% de ellos. Alcanzó hasta siete generaciones de autorreplicación, con una media de 5,1. La configuración era intencionalmente vulnerable: el documento dice que la prueba mide el razonamiento autónomo a través de fallas individuales realistas, no propagadas a través de una red de producción mayoritariamente reforzada bajo defensa activa de endpoint.

Los exploits en una sola ejecución incluyeron un SambaCry encadenado y una escalada de privilegios cron de root grabables, Dirty Pipe, PrintNightmare, Drupalgeddon 2, Exim RCE, inyección ciega de SQL, derivación de JWT, escape de Redis y más, no porque estuvieran preprogramados, sino porque el agente razonó hasta llegar a ellos a partir de lo que encontró en cada host.

La Figura 2 del artículo mapea el árbol de propagación radial completo en una ejecución, mostrando de seis a siete generaciones de distribución en hosts Linux, Windows e IoT. Los intentos de explotación individuales tuvieron éxito aproximadamente el 44% de las veces. La mayoría de las fallas se debieron a una sintaxis de carga útil mal formada, no a una lógica defectuosa. Los exploits de aplicaciones web y la escalada de privilegios de Windows fueron más difíciles que los exploits locales y de servicios de Linux, un límite de capacidad que el documento trata como una limitación del modelo actual, no como una defensa estructural.

El problema de la ventana de parcheo

El gusano superó su propio límite de entrenamiento al ingerir texto de aviso público en tiempo de ejecución, explotando con éxito hosts de prueba configurados con tres vulnerabilidades reveladas después de que se entrenó el modelo:

Contra esos tres huéspedes, el gusano logró arraigarse en 41 de 67 intentos.

CVE-2026-39987 se reveló el 8 de abril de 2026. Sysdig observó explotación en honeypots 9 horas y 41 minutos después de eso, y documentó por separado una intrusión en el mundo real en la que un atacante utilizó un agente LLM para actividad posterior a la explotación después de comprometer una instancia pública de Marimo. La misma brecha de parche de siempre, ahora con un agente leyendo el aviso y probándolo a escala.

El paralelo relevante con WannaCry es la brecha del parche, no el radio de explosión. EternalBlue había sido parcheado durante meses antes de que apareciera WannaCry. El documento plantea el mismo punto bajo una restricción diferente: un gusano adaptativo puede seguir probando nuevas rutas mientras los defensores todavía están validando las soluciones.

Coste marginal cero, sin interruptor de apagado central

Hay dos cosas que hacen que sea más difícil de contener que un gusano tradicional.

  • En primer lugar, el costo pasa del acceso alquilado a la API a cualquier cálculo que el gusano pueda capturar. Una vez que existe una infraestructura de víctima con capacidad de GPU, el atacante ya no paga por intento.
  • En segundo lugar, debido a que todo se ejecuta en modelos abiertos sin dependencia del proveedor, los controles del lado del proveedor pasan por alto el problema central. Rechazos de servicio, limitación de tarifas, suspensión de cuenta: nada de esto aplica. No hay ninguna clave API para revocar. La contención tiene que ocurrir en la capa de red y de host.

Los investigadores también observaron que el gusano reescribía su propio código en varias ocasiones para eludir los controles de seguridad locales en el entorno de prueba, comportamiento que nunca codificaron.

La versión actual se construyó deliberadamente sin características sigilosas: sin cifrado, sin código polimórfico, sin mecanismos de persistencia, sin cobertura de pistas. Una variante maliciosa con persistencia, cargas útiles cifradas, enmascaramiento de procesos y limpieza de registros les daría a los defensores menos señales fáciles que deja este prototipo.

donde encaja esto

Esta no es la primera investigación sobre gusanos impulsada por IA. Morris II (Cohen et al., 2025) mostró un aviso adversario autorreplicante que se propagaba entre los asistentes de correo electrónico de IA a través de generación con recuperación aumentada y propagación dentro de la capa de aplicación de IA, no a través de la infraestructura del host.

En marzo de 2026, gusano garra demostró ataques autorreplicantes en ecosistemas de agentes LLM, secuestrando configuraciones persistentes y propagándose a agentes pares. El gusano de Toronto es diferente: el LLM no es el objeto atacado. Es el motor de ataque que se utiliza para comprometer la infraestructura de red ordinaria.

Las operaciones en el mundo real ya están poniendo a prueba los mismos límites. Anthropic dijo en noviembre de 2025 que interrumpió una gran campaña de espionaje orquestada por IA atribuida con gran confianza a GTG-1002, un grupo patrocinado por el estado chino. Claude Code manejó entre el 80 y el 90 % de la operación, incluido el reconocimiento, el desarrollo de exploits, la recolección de credenciales, el movimiento lateral y la exfiltración, y los humanos intervinieron en algunos puntos de decisión.

Ciberseguridad

Threat Intelligence Group de Google informó de un cambio relacionado en mayo de 2026: lo que evaluó con gran confianza era el primer exploit de día cero desarrollado con asistencia de IA, encontrado en el script de un grupo criminal antes de un evento de explotación masiva planeado, junto con familias de malware que generan sus propios comandos en tiempo de ejecución en lugar de depender de una lógica codificada. El trabajo de Toronto es la versión de laboratorio de esa dirección impulsada hacia la propagación de gusanos a nivel de huésped.

La dirección es bastante clara: menos incitaciones, más delegación y más intrusión entregada al modelo.

¿Qué deberían hacer ahora los defensores?

Las señales de comportamiento que produce este prototipo dan a los defensores algo concreto que buscar, porque la versión actual no intenta esconderse.

  • Segmentar agresivamente las máquinas con capacidad de GPU. El diseño del gusano dirige la inferencia LLM a través de cualquier host GPU comprometido al que pueda llegar. En una red plana, un servidor de aprendizaje profundo comprometido se convierte en un centro de razonamiento para cada dispositivo infectado en la misma subred. Segmente la infraestructura de GPU y aplique controles de confianza cero para evitar el acceso lateral hacia y desde esos hosts.
  • Trate los avisos publicados como objetivos de armamento a corto plazo. Para los CVE conectados a Internet, la ventana de explotación ya se mide en horas para algunas vulnerabilidades. Verifique la explotabilidad rápidamente, parchee primero la exposición a Internet y utilice controles de compensación cuando la implementación no pueda realizarse antes del siguiente ciclo comercial.
  • Rote las credenciales expuestas en cualquier host comprometido o sospechoso de manera creíble. El gusano demostró la reutilización sistemática de credenciales como vía de propagación. Las credenciales recopiladas se mueven lateralmente más rápido que la mayoría de los ciclos de detección.
  • Supervise las señales de comportamiento específicas del agente. La actividad de puerto no estándar, la inyección automatizada de clave pública SSH y los grupos de inferencia LLM que aparecen en puntos finales inesperados son los artefactos observables que deja este prototipo. Son el punto de partida de la lógica de detección.

En las pruebas, esa combinación produjo raíz en nuevas vulnerabilidades en 41 de 67 intentos y replicación al 62% de la red en siete días sin más intervención humana. Una vez que existe un punto de apoyo de GPU dentro de una red plana, el costo de mapear y explotar hosts adicionales se reduce a cualquier cómputo que el gusano pueda capturar, mientras que los avisos públicos se convierten en guías inmediatas.

La implementación no se hace pública. La Universidad de Toronto está estableciendo un proceso de investigación para que investigadores defensivos calificados soliciten acceso.

El incidente de Nightmare Eclipse muestra que es posible que las peleas entre investigadores y proveedores nunca desaparezcan por completo

Microsoft reabrió algunas heridas y ha reavivado el debate durante las últimas dos semanas sobre la divulgación de vulnerabilidades y la dinámica a veces conflictiva que crea entre investigadores y proveedores de seguridad.

La última controversia se produjo cuando Microsoft amenazó con emprender acciones legales penales contra un investigador de seguridad que reveló públicamente una serie de vulnerabilidades de día cero con exploits de prueba de concepto. microsoft insistió en que no recibió detalles sobre las vulnerabilidades antes del lanzamiento, y agregó que los defectos no fueron divulgados de manera responsable y pusieron a sus clientes en riesgos innecesarios.

La disputa pública entre Microsoft y el investigador conocido como “Eclipse de pesadilla«, que no pudo ser identificado ni contactado para hacer comentarios, provocó consternación entre algunos profesionales de la seguridad. La contundente respuesta de Microsoft y la reacción resultante revivieron un punto de fricción entre proveedores e investigadores que encuentran e informan fallas en el software que venden.

«La pelea se argumenta como una divulgación coordinada, pero la queja subyacente es personal y específica de una manera que la divulgación no debería serlo, especialmente con un proveedor que ha estado en esto durante tanto tiempo», dijo a CyberScoop Katie Moussouris, fundadora y directora ejecutiva de Luta Security.

«Microsoft pareció emocionarse y no debería haber dicho nada públicamente, pero de alguna manera se sintió justificado al llamar a un investigador e involucrar a las autoridades al mismo tiempo», dijo. «Eso los devuelve a las primeras etapas del duelo por la revelación de la vulnerabilidad: la negación y la ira».

El antiguo empleado de Microsoft que trabajó en contacto con la comunidad de seguridad, creó el primer programa de recompensas de la empresa y ha otorgado charlas en conferencias sobre el tema Ya en 2013, dijo que la compañía redobló su falta de responsabilidad en toda la saga.

Microsoft se negó a responder preguntas a raíz de las consecuencias.

Nightmare Eclipse insinuó una falla y una batalla inminente con el proveedor en una serie de publicaciones de blog previas a la misiva de Microsoft sobre las vulnerabilidades. rojosol, Desdefender, Martillo azul, llave amarillaGreenPlasma y MiniPlasma.

Los atacantes explotaron tres de las seis vulnerabilidades que Nightmare Eclipse lanzó antes de que Microsoft las parcheara.

El investigador afirmó que Microsoft se negó a comunicarse, no les pagó ni les dio crédito por descubrir e informar algunas de las vulnerabilidades, eliminó la cuenta del Centro de Respuesta de Seguridad de Microsoft que usaron para revelar las vulnerabilidades y marcó su cuenta de GitHub para su eliminación.

«Están demostrando a todos que están intensificando activamente este conflicto», escribieron, antes de amenazar a Microsoft con un comunicado a mediados de julio que «asegurará que sus huesos queden destrozados ese día».

La divulgación de vulnerabilidades es una vía de doble sentido

Las características de los procesos adecuados de divulgación de vulnerabilidades tienen matices y, a menudo, se enmarcan en los ojos del espectador.

Cualquier baile exitoso entre cazadores de insectos y vendedores se reduce a encontrarse a mitad de camino, dijo Andrew Morris, fundador y arquitecto jefe de GreyNoise.

Si bien los proveedores deben corregir los defectos del software y priorizar la seguridad, Morris señaló que la divulgación irresponsable de vulnerabilidades perjudica tanto a los respondedores de incidentes como a las víctimas potenciales.

«Personalmente, siento que este investigador está siendo extremadamente mezquino. Parece que tienen un interés especial», dijo.

«No puedes darle algo a alguien y decir que es por la bondad de tu corazón, y luego enojarte cuando no te pagan por ello».

Pero Morris también dejó claro que los proveedores tienen la responsabilidad de generar confianza entre los investigadores.

«Si realmente le importa ser el primero en enterarse de los errores en su software, no enterarse una vez que se ha producido un daño o una vez que alguien ha sido descubierto, entonces desea cultivar esa confianza con la comunidad de seguridad», dijo Morris.

Microsoft dijo que reconoce que la relación entre los investigadores de seguridad y los proveedores es crítica y, en ocasiones, frágil.

«Valoramos profundamente a la comunidad de seguridad y continuaremos tomando en serio sus comentarios», dijo la compañía en su publicación. en X.

Sin embargo, la compañía se mantiene firme en oponerse a las circunstancias de las revelaciones de Nightmare Eclipse, describiendo sus acciones como ilegales, injustificables e irresponsables.

«Cuando un individuo infringe la ley y participa en actividades maliciosas que causan un daño real a nuestros clientes, trabajaremos con las autoridades según corresponda», dijo Microsoft sin nombrar al investigador por su apodo. «Seguimos creyendo firmemente en la divulgación coordinada de vulnerabilidades como base para proteger a los clientes y mejorar nuestros productos. Sabemos que, dada la naturaleza de este trabajo, en ocasiones habrá malentendidos. Seguimos comprometidos a participar de buena fe y a brindar una experiencia respetuosa y profesional para todos los investigadores, independientemente de interacciones pasadas».

El costo del retroceso

Los investigadores de seguridad buscan defectos por varias razones: pagos de recompensas, reconocimiento, credibilidad de la industria o simplemente la emoción de la búsqueda que conlleva encontrar vulnerabilidades y solucionarlas.

En el mejor de los casos, este proceso ocurre entre bastidores, con parches publicados y advertidos a los clientes antes de que ocurra la explotación.

Este enfoque colaborativo ha arraigado y mejorado considerablemente, pero todavía hay casos en los que los investigadores se sienten despreciados.

“El público no tiene idea de lo que sucedió detrás de escena para juzgar por qué un investigador que previamente coordinaba finalmente se cansó y decidió abandonar un día cero. [vulnerability]», dijo Moussouris. Como tal, está menos inclinada a criticar las acciones de Nightmare Eclipse, y agrega que «parecen ser alguien que necesita ayuda».

Sin embargo, la confianza entre los investigadores y los proveedores de vulnerabilidades se rompe a menudo. A principios de esta semana, el investigador de seguridad Ammar Askar afirmó que su última interacción con el equipo de seguridad de Microsoft fue tan pobre que decidió revelar públicamente cualquier error que encuentre en VS Code en el futuro. Cumplió esa amenaza al dejando caer una vulnerabilidad y explotar el código para un defecto que permite a los atacantes robar tokens de GitHub.

Si bien acciones como esta pueden sabotear la confianza y abrir una brecha entre los proveedores y los investigadores de vulnerabilidades, el recurso es en gran medida limitado. Moussouris dijo que la mayoría de las veces los límites legales y éticos son claros para los involucrados. Los investigadores pueden informar errores, retenerlos, venderlos o publicarlos. «La única línea roja es el crimen: usar un defecto para extorsionar o atacar a la gente», dijo Moussouris.

«Amenazar con publicar en una fecha determinada es una amenaza con divulgar, y la divulgación es legal. El tono puede resultar feo. [Nightmare Eclipse] todavía no violó ninguna regla ni violó ningún deber”.

El momento no podría ser peor

Ambas partes son en parte responsables de lo sucedido, pero Microsoft empeoró las cosas, afirmó Morris. Amenazar con acciones legales y adoptar un enfoque agresivo nunca ha funcionado. Construir una buena relación entre investigadores y proveedores requiere comunicación abierta y confianza.

«Pensé que ya habíamos superado esto. Resulta que no», dijo.

El incidente de Nightmare Eclipse llega en un momento tenso en este espacio. Los proveedores y sus clientes se enfrentan a una avalancha de más vulnerabilidades, y el aumento de modelos de inteligencia artificial que las descubren está exacerbando este desafío, dejando a los expertos en seguridad alarmados por lo que se avecina.

Las perspectivas sobre dónde se descubrirán y explotarán las vulnerabilidades a continuación, y con qué impacto, son desconocidas y tremendamente inquietantes.

Estas señales implican que el sistema clásico basado en CVE con procesos divulgados responsablemente probablemente esté roto, dijo Morris. «Hay tantos CVE. Es como si esto ¿ya funciona?».

Por ahora, y a pesar de todos sus defectos, los programas coordinados de divulgación de vulnerabilidades se consideran ampliamente como el enfoque más sensato y escalable para este dilema.

«La divulgación coordinada es lo que sucede cuando un proveedor tiene suerte. Alguien a quien no contrató le entrega un error real en lugar de usarlo o venderlo. Eso pone toda la carga de mantener viva la coordinación en el proveedor», dijo Moussouris. «La aplicación de parches silenciosos sin CVE y la llamada a los investigadores que no siguen su cronograma de divulgación desperdician la suerte del proveedor».

Hizo hincapié en lo que está en juego: «Espero que Microsoft y todos los proveedores aprendan que la divulgación coordinada de vulnerabilidades es un regalo y una gracia de la comunidad de investigadores de seguridad para ellos, y la divulgación pública sigue siendo mejor que la no divulgación o el delito».

Las alternativas a una relación en deterioro podrían causar estragos y dejar a todos los proveedores y clientes más susceptibles a los ataques.

«Si los proveedores desaprenden cómo recibir propiedad intelectual y mano de obra gratuita de la comunidad de seguridad en forma de informes de vulnerabilidad con gratitud, nos dirigimos a un mundo donde nadie se molesta en avisar a los proveedores, o se mueven hacia un modelo de divulgación cronometrada que no da ninguna gracia», dijo Moussouris.

Concluyó con un mensaje directo: «Los proveedores de productos escribieron el código vulnerable, son dueños del riesgo y deben hacer todo lo que esté a su alcance para con sus usuarios para reducir ese riesgo». Eso incluye “guardar sus quejas para sí mismos y aprender de la introspección sobre la divulgación coordinada de vulnerabilidades que salieron mal”.

Matt Kapko

Escrito por Matt Kapko

Matt Kapko es reportero de CyberScoop. Su ámbito incluye delitos cibernéticos, ransomware, defectos de software y (mala) gestión de vulnerabilidades. El californiano de toda la vida comenzó su carrera periodística en 2001 con paradas anteriores en Cybersecurity Dive, CIO, SDxCentral y RCR Wireless News. Matt tiene una licenciatura en periodismo e historia de la Universidad Estatal de Humboldt.

Zapier corrige la cadena de errores que, según los investigadores, corría el riesgo de una apropiación generalizada de cuentas

Los investigadores de seguridad encadenaron cinco debilidades distintas en el popular servicio de automatización del flujo de trabajo Zapier que, si hubiera sido descubierta por primera vez por un actor malicioso, podría haber otorgado acceso a millones de cuentas de usuarios y a los sistemas a los que se conectan esas cuentas.

Las fallas, reveladas por la firma de seguridad Token Security, no requirieron malware ni acceso interno. El único requisito previo, según el informe de la empresa, era una cuenta Zapier gratuita. A partir de ahí, los investigadores encadenaron debilidades que, tomadas individualmente, habrían parecido rutinarias, pero que en conjunto abrieron el camino hacia uno de los servicios más utilizados de la Internet moderna.

El software de Zapier se puede configurar para mover datos entre correo electrónico, herramientas de relación con el cliente, procesadores de pagos, calendarios, repositorios de códigos y miles de otras aplicaciones. La compañía dice que admite más de 8.000 integraciones de terceros y tiene millones de usuarios, lo que significa que irrumpir en Zapier podría convertirse en un ataque de amplio alcance a la cadena de suministro.

Los investigadores dijeron que un intento de ataque comenzaría explotando una debilidad en la forma en que los usuarios escriben pequeños fragmentos de código como parte de sus automatizaciones. Una vez que se aisló esa característica, los investigadores recuperaron las credenciales de inicio de sesión que el servicio había intentado descartar. Esas credenciales, a su vez, expusieron un sistema de almacenamiento interno que contenía más de 1.100 imágenes privadas del software de Zapier, una de las cuales contenía una clave de publicación para un fragmento de código que se ejecuta dentro del navegador de cada usuario de Zapier que haya iniciado sesión.

Según el informe, si un atacante actualizó ese código, podría haber actuado como un usuario legítimo dentro de la plataforma, creando nuevas automatizaciones, alterando las existentes y aprovechando conexiones que el usuario ya había aprobado para servicios externos. Desde allí, podían ordenar a la plataforma que enviara correos electrónicos, moviera archivos, extrajera registros de bases de datos de clientes o publicara mensajes, todo desde cuentas que parecieran completamente legítimas.

Los investigadores enfatizaron que un posible atacante no podría haber obtenido contraseñas o claves de inicio de sesión para esos servicios conectados, ya que permanecen en los servidores de Zapier. Pero debido a que las acciones se habrían llevado a cabo a través del propio Zapier, habrían parecido, para cualquier sistema externo, como las del usuario.

Un hallazgo separado, descubierto durante la misma investigación, ilustró cuán inmediato puede ser ese riesgo. Los investigadores dijeron que descubrieron una clave funcional vinculada a la cuenta personal del director de tecnología de una empresa externa de inteligencia artificial cuyo software Zapier usaba internamente. Usando esa clave, pudieron enviar un correo electrónico desde la cuenta de Gmail del ejecutivo a un buzón que controlaban.

Token Security le dijo a Zapier que la capacidad existía pero no la explotó. Los investigadores confirmaron que tenían el acceso necesario para insertar una actualización maliciosa en el código que se ejecuta dentro del navegador de cada usuario de Zapier que haya iniciado sesión y, en cambio, informaron los hallazgos en febrero bajo el programa de recompensas por errores de la compañía.

Los investigadores dijeron que Zapier clasificó los problemas en cuatro días, los solucionó en tres semanas y trabajó con la empresa para permitir la divulgación. La compañía pagó la recompensa máxima del programa de 3.000 dólares y dice que no tiene evidencia de que las debilidades fueran explotadas antes de que fueran reparadas.

«Vale la pena decirlo en voz alta en una cultura que a menudo castiga a los programas de divulgación por su lentitud», se lee en la publicación del blog de Token.

Zapier no respondió a la solicitud de comentarios de CyberScoop.

El episodio llega en un momento en el que a las plataformas de automatización y las herramientas de inteligencia artificial se les otorga cada vez más autoridad permanente para actuar en nombre de los usuarios en docenas de servicios a la vez. Los investigadores de Token Security argumentaron que las debilidades que encontraron no eran exclusivas de Zapier. Dijeron que cada eslabón de la cadena era un tipo de error bien documentado. La vulnerabilidad era la cadena misma, y ​​advirtieron que es casi seguro que el mismo patrón existe en otras empresas que aún no han analizado.

Zapier dice que los problemas se han solucionado y no es necesario realizar más acciones. Pero los investigadores sugirieron que las organizaciones con mayor sensibilidad revisen sus registros de automatización en busca de cualquier cosa que no hayan creado y consideren reautorizar las conexiones de Zapier a sistemas particularmente sensibles.

Puede leer el informe de investigación completo en Sitio web de Token Security.

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.

Los investigadores dicen que la IA acaba de superar todos los estándares de capacidad cibernética autónoma

Dos de los modelos de inteligencia artificial más avanzados, Claude Mythos Preview de Anthropic y GPT-5.5 de OpenAI, han superado significativamente el ritmo ya acelerado al que los sistemas de IA están completando tareas autónomas de ciberseguridad, según hallazgos separados publicados el miércoles por el Instituto de Seguridad de IA (AISI) del Reino Unido y Palo Alto Networks.

El AISI, que lleva a cabo evaluaciones previas al despliegue de modelos fronterizos de IA en nombre del gobierno británico, dijo que tanto Claude Mythos Preview como GPT-5.5 han superado sustancialmente la tendencia de duplicación que el instituto había estado siguiendo desde finales de 2024. Aún no está claro si los resultados representan un salto de capacidad aislado o el comienzo de una trayectoria nueva y más rápida.

El AISI estimó a principios de este año que el horizonte temporal cibernético de confiabilidad del 80% de los modelos de frontera (una medida de cuánto tiempo lleva a un experto humano una tarea, utilizada como indicador de la autonomía de la IA) se había duplicado aproximadamente cada cinco meses. Eso fue en sí mismo aproximadamente la mitad del tiempo de duplicación de ocho meses que el instituto estimó en noviembre de 2025. Desde entonces, Mythos Preview y GPT-5.5 han superado cualquier línea de tendencia que haya medido el instituto.

«La capacidad cibernética y de software autónoma de Frontier AI está avanzando rápidamente: la duración de las tareas cibernéticas que los modelos fronterizos pueden completar de forma autónoma se ha duplicado en el orden de meses, no de años». el AISI escribió.

La evidencia más clara del salto de capacidad provino de los alcances cibernéticos del AISI, sus simulaciones estructuradas de ataques de múltiples etapas contra redes empresariales pequeñas e indefensas. Un nuevo puesto de control de Claude Mythos Preview se convirtió en el primer modelo en completar ambas gamas del instituto. Resolvió «The Last Ones», un ataque simulado a una red corporativa de 32 pasos, en 6 de 10 intentos, y completó «Cooling Tower», que ningún modelo había resuelto previamente, en 3 de 10 intentos. GPT-5.5 resolvió «Los últimos» en 3 de 10 intentos.

Redes de Palo Alto llegó a conclusiones similares a través de sus propias pruebas. La compañía dijo que comenzó a probar Claude Mythos en abril como socio de lanzamiento del Proyecto Glasswing de Anthropic, y desde entonces ha probado Claude Opus 4.7 y GPT-5.5-Cyber ​​de OpenAI como parte del programa Trusted Access for Cyber ​​de OpenAI.

«Los últimos modelos son extraordinariamente capaces de encontrar vulnerabilidades y convertirlas en rutas de explotación críticas casi en tiempo real», escribió Palo Alto Networks.

La empresa publicó avisos de seguridad. cubriendo 26 CVE que representan 75 problemas (en comparación con un volumen mensual típico de menos de cinco CVE) que se identificaron mediante el escaneo de modelos de IA en más de 130 productos. Se habían solucionado todas las vulnerabilidades importantes de sus productos SaaS y había parches disponibles para todos los productos operados por el cliente.

El AISI tuvo cuidado de señalar los límites de sus datos. Las estimaciones se basan en una cantidad relativamente pequeña de modelos, y las tareas más difíciles del conjunto de pruebas tienen la menor cantidad de datos de comparación humana. Aun así, el instituto dijo que la tendencia general se mantiene: eliminar cualquier modelo del análisis apenas mueve la aguja, desplazando el tiempo estimado de duplicación en menos de un mes en cualquier dirección. Separar la investigación de METROuna organización sin fines de lucro que rastrea la rapidez con la que la IA maneja tareas de software, llegó a una cifra casi idéntica: un tiempo de duplicación de aproximadamente cuatro meses desde finales de 2024.

«Ningún resultado de referencia debe interpretarse como una medida precisa de la capacidad de la IA», escribió el AISI. «De todos modos, la dirección del cambio y el rápido crecimiento han sido consistentes en todos los modelos, opciones metodológicas y datos independientes que examinamos».

Palo Alto Networks describió cuatro prioridades inmediatas para las empresas a medida que estos modelos continúan creciendo en uso: primero, encontrar y corregir vulnerabilidades en el código y las aplicaciones antes de que lo hagan los atacantes. En segundo lugar, reducir la superficie de ataque y utilizar la IA para detectar errores de configuración de seguridad. En tercer lugar, implementar herramientas de detección y respuesta en todos los sistemas, utilizando el aprendizaje automático para detectar amenazas en tiempo real. En cuarto lugar, desarrollar operaciones de seguridad lo suficientemente rápidas como para responder en minutos, porque los ataques impulsados ​​por IA pronto podrían desarrollarse con esa rapidez.

El AISI dijo que está desarrollando evaluaciones más exigentes, incluidos nuevos rangos cibernéticos y la adición de defensas cibernéticas activas, para reflejar mejor las condiciones del mundo real a medida que las capacidades del modelo continúan avanzando.

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.

Los investigadores descubren un fallo crítico en GitHub CVE-2026-3854 RCE que se puede explotar mediante un solo Git Push – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han revelado detalles de una vulnerabilidad de seguridad crítica que afecta a GitHub.com y GitHub Enterprise Server y que podría permitir a un usuario autenticado obtener la ejecución remota de código con un solo comando «git push».

El defecto, rastreado como CVE-2026-3854 (Puntuación CVSS: 8,7), es un caso de inyección de comandos que podría permitir a un atacante con acceso push a un repositorio lograr la ejecución remota de código en la instancia.

«Durante una operación de git push, los valores de las opciones de inserción proporcionados por el usuario no se desinfectaron adecuadamente antes de incluirlos en los encabezados de servicio internos», según un Aviso de GitHub por la vulnerabilidad. «Debido a que el formato del encabezado interno utiliza un carácter delimitador que también podría aparecer en la entrada del usuario, un atacante podría inyectar campos de metadatos adicionales a través de valores de opciones de inserción diseñados».

A la empresa de seguridad en la nube Wiz, propiedad de Google, se le atribuye el mérito de descubrir e informar el problema el 4 de marzo de 2026, y GitHub validó e implementó una solución en GitHub.com en dos horas.

La vulnerabilidad también se solucionó en las versiones 3.14.25, 3.15.20, 3.16.16, 3.17.13, 3.18.8, 3.19.4, 3.20.0 o posteriores de GitHub Enterprise Server. No hay evidencia de que el problema haya sido explotado alguna vez en un contexto malicioso.

Ciberseguridad

Según GitHub, el problema afecta a GitHub.com, GitHub Enterprise Cloud, GitHub Enterprise Cloud con residencia de datos, GitHub Enterprise Cloud con usuarios administrados empresariales y GitHub Enterprise Server.

En esencia, el problema surge del hecho de que los usuarios opciones de inserción de git no se desinfectan adecuadamente antes de que los valores se incorporaran al encabezado interno X-Stat. Debido a que el formato de metadatos internos se basa en un punto y coma como carácter delimitador que también podría aparecer en la entrada del usuario, un mal actor podría aprovechar este descuido para inyectar comandos arbitrarios y ejecutarlos.

«Al encadenar varios valores inyectados, los investigadores demostraron que un atacante podría anular el entorno en el que se procesó el envío, evitar las protecciones de espacio aislado que normalmente limitan la ejecución del enlace y, en última instancia, ejecutar comandos arbitrarios en el servidor», dijo el director de seguridad de la información de GitHub, Alexis Wales. dicho.

Wiz, en un anuncio coordinado, señaló que el problema es «notablemente fácil» de explotar y agregó que permite la ejecución remota de código en nodos de almacenamiento compartido. Alrededor del 88% de los casos son actualmente vulnerables al problema en el momento de su divulgación pública. La cadena de ejecución remota de código encadena tres inyecciones:

  • Inyectar una no producción rieles_env valor para omitir la zona de pruebas
  • Inyectar dir_ganchos_personalizados para controlar para redirigir el directorio de gancho
  • Inyectar repo_pre_receive_hooks con una entrada de gancho diseñada que activa el recorrido de la ruta para ejecutar comandos arbitrarios como usuario de git

«Con la ejecución de código sin espacio aislado como usuario de git, teníamos control total sobre la instancia de GHES, incluido el acceso de lectura/escritura al sistema de archivos y la visibilidad de la configuración del servicio interno», dijo el investigador de seguridad de Wiz, Sagi Tzadik. dicho.

Ciberseguridad

En cuanto a GitHub.com, un indicador de modo empresarial, que está configurado en «verdadero» para GitHub Enterprise Server, tiene por defecto «falso», lo que deja inactiva la ruta de los enlaces personalizados. Pero dado que este indicador también se pasa en el encabezado X-Stat, es igualmente inyectable usando el mismo mecanismo, lo que resulta en la ejecución de código también en GitHub.com.

Para empeorar las cosas, dada la arquitectura multiinquilino de GitHub y su infraestructura backend compartida, la compañía señaló que obtener la ejecución de código en GitHub.com permitía la exposición entre inquilinos, lo que permitía efectivamente a un atacante leer millones de repositorios en el nodo de almacenamiento compartido, independientemente de la organización o el usuario.

A la luz de la gravedad de CVE-2026-3854, se recomienda a los usuarios que apliquen la actualización inmediatamente para una protección óptima.

«Un solo comando git push fue suficiente para explotar una falla en el protocolo interno de GitHub y lograr la ejecución del código en la infraestructura backend», dijo Wiz. «Cuando varios servicios escritos en diferentes idiomas pasan datos a través de un protocolo interno compartido, las suposiciones que cada servicio hace sobre esos datos se convierten en una superficie de ataque crítica».

«Alentamos a los equipos que crean arquitecturas multiservicio a auditar cómo fluye la entrada controlada por el usuario a través de protocolos internos, especialmente cuando la configuración crítica para la seguridad se deriva de formatos de datos compartidos».