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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Investigadores descubren malware anterior a Stuxnet ‘fast16’ dirigido a software de ingeniería – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han descubierto un nuevo malware basado en Lua creado años antes que el notorio gusano Stuxnet que tenía como objetivo sabotear el programa nuclear de Irán destruyendo centrifugadoras de enriquecimiento de uranio.

Según un nuevo informe publicado por SentinelOne, el marco de cibersabotaje no documentado anteriormente se remonta a 2005 y apunta principalmente a software de cálculo de alta precisión para alterar los resultados. ha sido nombrado en clave rápido16.

«Al combinar esta carga útil con mecanismos de autopropagación, los atacantes pretenden producir cálculos inexactos equivalentes en toda una instalación», investigadores Vitaly Kamluk y Juan Andrés Guerrero-Saade dicho en un informe exhaustivo publicado esta semana.

Se considera que Fast16 es anterior Stuxnetla primera arma digital conocida diseñada para acciones disruptivasy cual sirvió de base para el duqu rootkit ladrón de información, por al menos cinco años. Se cree ampliamente que Stuxnet fue desarrollado por Estados Unidos e Israel.

También precede a las primeras muestras conocidas de Llama (también conocido como Flamer y Skywiper), otro malware sofisticado descubierto en 2012, que incorpora una máquina virtual Lua para lograr sus objetivos. El descubrimiento convierte a fast16 en la primera cepa de malware de Windows que incorpora un motor Lua.

SentinelOne dijo que hizo el descubrimiento después de identificar un artefacto llamado «svcmgmt.exe» que, a primera vista, parecía ser un contenedor de servicio genérico en modo consola. La muestra tiene una marca de tiempo de creación de archivo del 30 de agosto de 2005, según VirusTotal, en la que se cargó más de una década después, el 8 de octubre de 2016.

Sin embargo, una investigación más profunda ha revelado una máquina virtual Lua 5.0 integrada y un contenedor de código de bytes cifrado, junto con varios otros módulos que se vinculan directamente al sistema de archivos, registro, control de servicios y API de red de Windows NT.

Ciberseguridad

La lógica central del implante reside en el código de bytes Lua, y el binario también hace referencia a un controlador del kernel («fast16.sys«) a través de una ruta PDB (un archivo con fecha de creación del 19 de julio de 2005) que es responsable de interceptar y modificar el código ejecutable a medida que se lee desde el disco. Dicho esto, vale la pena señalar que el controlador no se ejecutará en sistemas con Windows 7 o posterior.

En lo que es un hallazgo que podría dar una indicación de los orígenes de la herramienta, SentinelOne dijo que descubrió una referencia a la cadena «fast16» en un archivo de texto llamado «drv_list.txt» que incluía una lista de controladores diseñados para su uso en ataques de amenazas persistentes avanzadas (APT). El archivo de casi 250 KB fue filtrado por un misterioso grupo de piratas informáticos hace nueve años.

En 2016 y 2017, el colectivo –llamándose a sí mismo Los corredores de la sombra – publicó grandes cantidades de datos supuestamente robados del Grupo de ecuacionesun grupo de amenaza persistente avanzado con presuntos vínculos con la Agencia de Seguridad Nacional de EE. UU. (NSA). Esto incluía un conjunto de herramientas de piratería y exploits bajo el sobrenombre de «Lost in Translation». El archivo de texto fue uno de ellos.

«La cadena dentro de svcmgmt.exe proporcionó el vínculo forense clave en esta investigación», dijo SentinelOne. «La ruta PDB conecta la filtración de 2017 de firmas de desconflicto utilizadas por los operadores de la NSA con un módulo ‘portador’ multimodal impulsado por Lua compilado en 2005 y, en última instancia, su carga útil sigilosa: un controlador de kernel diseñado para sabotaje de precisión».

«Svcmgmt.exe» ha sido descrito como un «módulo portador altamente adaptable» que puede alterar su comportamiento en función de los argumentos de la línea de comandos que se le pasan, permitiéndole ejecutarse como un servicio de Windows o ejecutar código Lua. Viene con tres cargas útiles distintas: código de bytes Lua para manejar la configuración y la lógica de propagación y coordinación, un ConnotifyDLL auxiliar («svcmgmt.dll«) y el controlador del núcleo «fast16.sys».

Específicamente, está diseñado para analizar la configuración, escalarse como un servicio, implementar opcionalmente el implante del kernel e iniciar un Administrador de control de servicios (SCM) wormlet que busca servidores de red y propaga el malware a otros entornos Windows 2000/XP con credenciales débiles o predeterminadas.

Un aspecto importante que vale la pena mencionar aquí es que la propagación solo ocurre cuando se fuerza manualmente o no se encuentran productos de seguridad comunes en el sistema al escanear la base de datos del Registro de Windows en busca de claves de registro asociadas. Algunas de las herramientas de seguridad que verifica explícitamente pertenecen a Agnitum, F-Secure, Kaspersky, McAfee, Microsoft, Symantec, Sygate Technologies y Trend Micro.

La presencia de Sygate Technologies es otro indicador de que la muestra se desarrolló a mediados de la década de 2000, cuando la empresa fue adquirida por Symantec, ahora parte de Broadcom, en agosto de 2025, y las ventas y el soporte para sus productos se suspendieron formalmente en noviembre.

«Para herramientas de esta época, ese nivel de conciencia ambiental es notable», dijo SentinelOne. «Si bien la lista de productos puede no parecer completa, probablemente refleja los productos que los operadores esperaban que estuvieran presentes en sus redes objetivo cuya tecnología de detección amenazaría el sigilo de una operación encubierta».

ConnotifyDLL, por otro lado, se invoca cada vez que el sistema establece una nueva conexión de red utilizando el Servicio de acceso remoto (RAS) y escribe los nombres de las conexiones locales y remotas en un tubería con nombre («\\.\pipe\p577»).

Sin embargo, es el controlador el responsable del sabotaje de precisión, dirigido a ejecutables compilados con el compilador Intel C/C++ para realizar parches basados ​​en reglas y secuestrar el flujo de ejecución mediante inyecciones de código malicioso. Uno de esos bloques es capaz de corromper los cálculos matemáticos, específicamente atacando herramientas utilizadas en ingeniería civil, física y simulaciones de procesos físicos.

«Al introducir errores pequeños pero sistemáticos en los cálculos del mundo físico, el marco podría socavar o ralentizar los programas de investigación científica, degradar los sistemas diseñados con el tiempo o incluso contribuir a daños catastróficos», explicó SentinelOne.

«Al separar un contenedor de ejecución relativamente estable de cargas útiles cifradas y específicas de tareas, los desarrolladores crearon un marco reutilizable y compartimentado que podían adaptar a diferentes entornos objetivo y objetivos operativos, dejando el binario del operador externo prácticamente sin cambios en todas las campañas».

Basado en un análisis de las 101 reglas definidas en el motor de parches y comparándolas con el software utilizado a mediados de la década de 2000, se evalúa que tres conjuntos de ingeniería y simulación de alta precisión pueden haber sido los objetivos: LS-DYNA 970, PKPM y la plataforma de modelado hidrodinámico MOHID.

LS-DYNAque ahora forma parte de Ansys Suite, es un paquete de software de simulación de física múltiple de uso general que se utiliza para simular choques, impactos y explosiones. En septiembre de 2024, el Instituto para la Ciencia y la Seguridad Internacional (ISIS) liberado un informe que detalla el probable uso por parte de Irán de software de modelado informático como LS-DYNA relacionado con el desarrollo de armas nucleares basado en un examen de 157 publicaciones académicas encontradas en literatura científica y de ingeniería de código abierto.

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Esta cadena de pruebas adquiere importancia teniendo en cuenta que se dice que el programa nuclear de Irán ha sufrido daño sustancial después de que su instalación de enriquecimiento de uranio en Natanz fuera atacada por el gusano stuxnet en junio de 2010. Es más, Symantec reveló en febrero de 2013 una versión anterior de Student que se utilizó para atacar el programa nuclear de Irán en noviembre de 2007, con evidencia que indicaba que ya estaba en desarrollo en noviembre de 2005.

«Stuxnet 0.5 es la versión de Stuxnet más antigua conocida que se analizará», Symantec anotado En el momento. «Stuxnet 0.5 contiene una estrategia de ataque alternativa, cerrando válvulas dentro de la instalación de enriquecimiento de uranio en Natanz, Irán, lo que habría causado graves daños a las centrifugadoras y al sistema de enriquecimiento de uranio en su conjunto».

En conjunto, el último hallazgo «obliga a una reevaluación» del cronograma histórico de desarrollo de las operaciones clandestinas de sabotaje cibernético, dijo SentinelOne, añadiendo que muestra que las herramientas de sabotaje cibernético respaldadas por el Estado contra objetivos físicos se habían desarrollado y desplegado por completo a mediados de la década de 2000.

«En el panorama más amplio de la evolución de APT, fast16 cierra la brecha entre los primeros programas de desarrollo, en gran medida invisibles, y los conjuntos de herramientas posteriores, más ampliamente documentados, basados ​​en Lua y LuaJIT», concluyeron los investigadores. «Es un punto de referencia para comprender cómo piensan los actores avanzados sobre los implantes a largo plazo, el sabotaje y la capacidad de un estado para remodelar el mundo físico a través del software. fast16 fue el presagio silencioso de una nueva forma de arte de gobernar, exitosa en su encubrimiento hasta hoy».

Investigadores detectan malware ZionSiphon dirigido a sistemas OT de desalinización y agua israelíes – CYBERDEFENSA.MX

Los investigadores de ciberseguridad han detectado un nuevo malware llamado ZionSiphon que parece estar diseñado específicamente para atacar los sistemas de desalinización y tratamiento de agua israelíes.

El malware tiene un nombre en código. SionSifón de Darktrace, destacando su capacidad para configurar la persistencia, alterar los archivos de configuración locales y buscar servicios relevantes para la tecnología operativa (OT) en la subred local. Según detalles de VirusTotal, la muestra fue detectado por primera vez en estado salvaje el 29 de junio de 2025, justo después de la Guerra de los Doce Días entre Irán e Israel que tuvo lugar entre el 13 y 24 de junio.

«El malware combina escalada de privilegios, persistencia, propagación USB y escaneo ICS con capacidades de sabotaje dirigidas a controles de cloro y presión, destacando la creciente experimentación con ataques de infraestructura crítica motivados políticamente contra tecnologías operativas industriales a nivel mundial», dijo la compañía. dicho.

ZionSiphon, actualmente en un estado inacabado, se caracteriza por su objetivo centrado en Israel, yendo tras un conjunto específico de rangos de direcciones IPv4 que se encuentran dentro de Israel.

  • 2.52.0[.]0 – 2.55.255[.]255
  • 79.176.0[.]0 – 79.191.255[.]255
  • 212.150.0[.]0-212.150.255[.]255
Ciberseguridad

Además de codificar mensajes políticos que afirman apoyar a Irán, Palestina y Yemen, el malware incorpora cadenas vinculadas a Israel en su lista de objetivos que corresponden a la infraestructura de agua y desalinización del país. También incluye controles para garantizar que en esos sistemas específicos.

«La lógica prevista es clara: la carga útil se activa sólo cuando se cumplen tanto una condición geográfica como una condición ambiental específica relacionada con la desalinización o el tratamiento del agua», dijo la empresa de ciberseguridad.

Una vez iniciado, ZionSiphon identifica y sondea dispositivos en la subred local, intenta la comunicación específica del protocolo utilizando los protocolos Modbus, DNP3 y S7comm, y modifica los archivos de configuración locales alterando los parámetros asociados con las dosis y la presión de cloro. Un análisis del artefacto encontró que la ruta de ataque orientada a Modus es la más desarrollada, y los dos restantes solo incluyen código parcialmente funcional, lo que indica que es probable que el malware aún esté en desarrollo.

Un aspecto notable del malware es su capacidad para propagar la infección a través de medios extraíbles. En los hosts que no cumplen con los criterios, inicia una secuencia de autodestrucción para eliminarse a sí mismo.

«Aunque el archivo contiene funciones de sabotaje, escaneo y propagación, la muestra actual parece incapaz de satisfacer su propia función de verificación del país de destino incluso cuando la IP reportada cae dentro de los rangos especificados», dijo Darktrace. «Este comportamiento sugiere que la versión se deshabilitó intencionalmente, se configuró incorrectamente o se dejó sin terminar».

«A pesar de estas limitaciones, la estructura general del código probablemente indica que un actor de amenazas está experimentando con manipulación OT multiprotocolo, persistencia dentro de redes operativas y técnicas de propagación de medios extraíbles que recuerdan a campañas anteriores dirigidas a ICS».

La divulgación coincide con el descubrimiento de un implante basado en Node.js llamado CarreteraK1ll que está diseñado para mantener un acceso confiable a una red comprometida mientras se integra con la actividad normal de la red.

«RoadK1ll es un implante de túnel inverso basado en Node.js que establece una conexión WebSocket saliente a la infraestructura controlada por el atacante y utiliza esa conexión para gestionar el tráfico TCP bajo demanda», dijo Blackpoint Cyber.

«A diferencia de un troyano de acceso remoto tradicional, no incluye un gran conjunto de comandos y no requiere ningún escucha entrante en el host de la víctima. Su única función es convertir una única máquina comprometida en un punto de retransmisión controlable, un amplificador de acceso, a través del cual un operador puede pivotar hacia sistemas internos, servicios y segmentos de red que de otro modo serían inalcanzables desde fuera del perímetro».

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La semana pasada, Gen Digital también develó una puerta trasera ofuscada por una máquina virtual (VM) que se observó en una sola máquina en el Reino Unido y operó durante un año entre mayo de 2022 y junio de 2023, antes de desaparecer sin dejar rastro cuando su infraestructura expiró. El implante ha sido denominado enojadochispa. Actualmente no se sabe cuáles eran los objetivos finales de la actividad.

«AngrySpark funciona como un sistema de tres etapas», explicó la empresa. «Una DLL que se hace pasar por un componente de Windows se carga a través del Programador de tareas, descifra su configuración del registro e inyecta un código shell independiente de la posición en svchost.exe. Ese código shell implementa una máquina virtual».

«La máquina virtual procesa un blob de 25 KB de instrucciones de código de bytes, decodifica y ensambla la carga útil real: una baliza que perfila la máquina, llama a casa a través de HTTPS disfrazada de solicitudes de imágenes PNG y puede recibir código shell cifrado para su ejecución».

El resultado es un malware capaz de establecer una persistencia sigilosa, alterar su comportamiento cambiando el blob y establecer un canal de comando y control (C2) que puede pasar desapercibido.

«AngrySpark no sólo es modular, sino que también tiene cuidado con la apariencia que tienen los defensores», añadió Gen. «Varias opciones de diseño parecen dirigidas específicamente a frustrar la agrupación, eludir la instrumentación y limitar los residuos forenses que quedan. Los metadatos PE del binario se han alterado deliberadamente para confundir las huellas digitales de la cadena de herramientas».

Investigadores descubren una operación minera que utiliza señuelos ISO para difundir RAT y criptomineros – CYBERDEFENSA.MX

Una operación con motivación financiera cuyo nombre en código REF1695 Se ha observado que desde noviembre de 2023 se aprovechan instaladores falsos para implementar troyanos de acceso remoto (RAT) y mineros de criptomonedas.

«Más allá de la criptominería, el actor de amenazas monetiza las infecciones a través del fraude CPA (costo por acción), dirigiendo a las víctimas a páginas de contenido bajo la apariencia de registro de software», afirman los investigadores de Elastic Security Labs, Jia Yu Chan, Cyril François y Remco Sprooten. dicho en un análisis publicado esta semana.

También se ha descubierto que iteraciones recientes de la campaña entregan un implante .NET previamente no documentado con nombre en código CNB Bot. Estos ataques aprovechan un archivo ISO como vector de infección para entregar un cargador protegido por .NET Reactor y un archivo de texto con instrucciones explícitas para que el usuario evite las protecciones de Microsoft Defender SmartScreen contra la ejecución de aplicaciones no reconocidas haciendo clic en «Más información» y «Ejecutar de todos modos».

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El cargador está diseñado para invocar PowerShell, que es responsable de configurar amplias exclusiones de Microsoft Defender Antivirus para pasar desapercibido e iniciar CNB Bot en segundo plano. Al mismo tiempo, al usuario se le muestra un mensaje de error: «No se puede iniciar la aplicación. Es posible que su sistema no cumpla con las especificaciones requeridas. Comuníquese con el soporte».

CNB Bot funciona como un cargador con capacidades para descargar y ejecutar cargas útiles adicionales, actualizarse, desinstalar y realizar acciones de limpieza para cubrir las pistas. Se comunica con un servidor de comando y control (C2) mediante solicitudes HTTP POST.

Otras campañas montadas por el actor de amenazas han aprovechado señuelos ISO similares para implementar PureRAT, PureMiner y un cargador XMRig personalizado basado en .NET, el último de los cuales llega a una URL codificada para extraer la configuración de minería y lanzar la carga útil del minero.

Como se observó recientemente en la campaña FAUX#ELEVATE, se abusa de «WinRing0x64.sys», un controlador de kernel de Windows legítimo, firmado y vulnerable, para obtener acceso al hardware a nivel de kernel y modificar la configuración de la CPU para aumentar las tasas de hash, permitiendo así mejorar el rendimiento. El uso del conductor ha sido observado en muchos campañas de criptojacking a lo largo de los años. La funcionalidad era agregado a los mineros XMRig en diciembre de 2019.

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Elastic dijo que también identificó otra campaña que conduce al despliegue de SilentCryptoMiner. El minero, además de utilizar llamadas directas al sistema para evadir la detección, toma medidas para desactivar los modos de suspensión e hibernación de Windows, configura la persistencia mediante una tarea programada y utiliza el controlador «Winring0.sys» para ajustar la CPU para las operaciones de minería.

Otro componente notable del ataque es un proceso de vigilancia que garantiza que los artefactos maliciosos y los mecanismos de persistencia se restablezcan en caso de que se eliminen. Se estima que la campaña acumuló 27,88 XMR (9.392 dólares) en cuatro carteras rastreadas, lo que indica que la operación está generando beneficios financieros constantes para el atacante.

«Más allá de la infraestructura C2, el actor de amenazas abusa de GitHub como una CDN de entrega de carga útil, alojando binarios preparados en dos cuentas identificadas», dijo Elastic. «Esta técnica desplaza el paso de descarga y ejecución de la infraestructura controlada por el operador a una plataforma confiable, lo que reduce la fricción en la detección».

Los investigadores dicen que la campaña de robo de credenciales utilizó inteligencia artificial para generar evasión «en cada etapa»

Una nueva campaña de robo de credenciales basada en malware, que los investigadores denominan «DeepLoad», ha estado infectando entornos de TI empresariales en el pasado.

en un informe publicado el lunes, los investigadores de IA de ReliaQuest, Thassanai McCabe y Andrew Currie, dicen que la característica más relevante de este ataque es la forma en que utiliza la inteligencia artificial y otras ingenierías “para derrotar los controles en los que confían la mayoría de las organizaciones, convirtiendo la acción de un usuario en un acceso persistente y de robo de credenciales”.

DeepLoad se entrega a las víctimas mediante técnicas de ingeniería social «QuickFix», como mensajes falsos del navegador o páginas de error. Si el usuario cae en la trampa, los desarrolladores de malware (o más probablemente sus herramientas de inteligencia artificial) se esfuerzan mucho en crear evasión de la tecnología de seguridad «en cada etapa» de la cadena de ataque.

El cargador «entierra el código funcional bajo miles de asignaciones de variables sin sentido» y la carga útil se ejecuta detrás de un proceso de pantalla de bloqueo de Windows que es «pasado por alto por las herramientas de seguridad» que monitorean las amenazas. ReliaQuest dijo que «el gran volumen» de relleno de código probablemente descarta la participación únicamente humana.

«Evaluamos con gran confianza que se utilizó IA para construir esta capa de ofuscación», escriben McCabe y Currie. «Si es así, las organizaciones deberían esperar actualizaciones frecuentes del malware y menos tiempo para adaptar la cobertura de detección entre oleadas».

DeepLoad puede robar credenciales mediante el registro de teclas en tiempo real, e incluso si los equipos de seguridad bloquean el cargador inicial, pudo persistir a través de contingencias de respaldo.

«En los incidentes que investigamos, el cargador se propagó a las unidades USB conectadas, lo que significa que es poco probable que el host inicial sea el único sistema afectado», escribieron McCabe y Currie. «Incluso después de la limpieza, un mecanismo de persistencia oculto no abordado por los flujos de trabajo de remediación estándar volvió a ejecutar el ataque tres días después».

La investigación de ReliaQuest ofrece más evidencia de que durante el año pasado, algunas prácticas tradicionales de ciberseguridad estática, como la búsqueda de firmas de malware o patrones basados ​​en archivos, pueden volverse obsoletas rápidamente, ya que los modelos de IA pueden generar infinitas variaciones de herramientas de ataque con firmas únicas.

Otras organizaciones como Google y Anthropic han estado haciendo sonar la alarma de que los ciberataques mejorados por IA están reduciendo drásticamente el tiempo que los defensores deben responder a un compromiso.

En la Conferencia RSA celebrada este año en San Francisco, los expertos dijeron a CyberScoop que los próximos dos años serán una “tormenta perfecta” que favorecerá las ofensivas impulsadas por la IA, en la que los ciberdelincuentes y los Estados-nación adaptarán más rápidamente la tecnología para añadir mayor velocidad y escala a sus ataques que sus homólogos defensivos.

McCabe y Currie dicen que el probable uso continuo de la IA para frustrar el seguimiento del análisis estático significa que los defensores tendrán que cambiar su atención hacia otros indicadores de compromiso.

«Según lo que hemos observado, las organizaciones deben priorizar la detección de comportamiento en tiempo de ejecución, no el escaneo basado en archivos, para detectar esta campaña (y otras similares) temprano», escribieron.

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.

Los investigadores engañan al navegador Comet AI de Perplexity para convertirlo en una estafa de phishing en menos de cuatro minutos

Los navegadores web agentes que aprovechan las capacidades de inteligencia artificial (IA) para ejecutar acciones de forma autónoma en múltiples sitios web en nombre de un usuario podrían ser entrenados y engañados para que sean víctimas de trampas de phishing y estafas.

El ataque, en esencia, aprovecha la tendencia de los navegadores de IA a razonar sus acciones y usarlo contra el modelo mismo para reducir sus barreras de seguridad, Guardio dicho en un informe compartido con The Hacker News antes de su publicación.

«La IA ahora opera en tiempo real, dentro de páginas dinámicas y desordenadas, mientras solicita información continuamente, toma decisiones y narra sus acciones a lo largo del camino. Bueno, ‘narrar’ es un eufemismo: habla, ¡y demasiado!», dijo el investigador de seguridad Shaked Chen.

«Esto es lo que llamamos Parloteo agente: el navegador AI expone lo que ve, lo que cree que está sucediendo, lo que planea hacer a continuación y qué señales considera sospechosas o seguras».

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Interceptando este tráfico entre el navegador y los servicios de IA que se ejecutan en los servidores del proveedor y alimentándolo como entrada a una Red Generativa Adversaria (Ganar), Guardio dijo que pudo hacer que el navegador Comet AI de Perplexity fuera víctima de una estafa de phishing en menos de cuatro minutos.

La investigación se basa en técnicas anteriores como VibeScamming y Scamlexity, que descubrieron que las plataformas de codificación de vibraciones y los navegadores de IA podían ser persuadidos para generar páginas fraudulentas o llevar a cabo acciones maliciosas mediante inyecciones de mensajes ocultos. En otras palabras, cuando el agente de IA maneja las tareas sin supervisión humana constante, surge un cambio en la superficie de ataque en el que una estafa ya no tiene que engañar al usuario. Más bien, pretende engañar al propio modelo de IA.

«Si puedes observar lo que el agente considera sospechoso, lo que duda y, lo que es más importante, lo que piensa y parlotea sobre la página, puedes usarlo como señal de entrenamiento», explicó Chen. «La estafa evoluciona hasta que AI Browser cae de manera confiable en la trampa que otra IA le tendió».

La idea, en pocas palabras, es construir una «máquina de estafa» que optimice y regenere de forma iterativa una página de phishing hasta que el navegador agente deje de quejarse y proceda a llevar a cabo las órdenes del actor de la amenaza, como ingresar las credenciales de la víctima en una página web falsa diseñada para llevar a cabo una estafa de reembolso.

Lo que hace que este ataque sea interesante y peligroso es que una vez que el estafador itera en una página web hasta que funciona contra un navegador de IA específico, funciona en todos los usuarios que dependen del mismo agente. Dicho de otra manera, el objetivo ha pasado del usuario humano al navegador de IA.

«Esto revela el desafortunado futuro cercano al que nos enfrentamos: las estafas no sólo se lanzarán y ajustarán en la naturaleza, sino que se entrenarán fuera de línea, según el modelo exacto en el que confían millones de personas, hasta que funcionen perfectamente en el primer contacto», dijo Guardio. «Porque cuando su navegador AI explica por qué se detuvo, les enseña a los atacantes cómo evitarlo».

La divulgación se produce como Trail of Bits. demostrado cuatro técnicas de inyección rápida contra el navegador Comet para extraer información privada de los usuarios de servicios como Gmail explotando el asistente de inteligencia artificial del navegador y extrayendo los datos al servidor de un atacante cuando el usuario solicita resumir una página web bajo su control.

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La semana pasada, Zenity Labs también detalló dos ataques sin clic que afectan al cometa de Perplexity y que utilizan una inyección indirecta de avisos sembrada en invitaciones a reuniones para exfiltrar archivos locales a un servidor externo (también conocido como PerplejoCometa) o secuestrar la cuenta 1Password de un usuario si el extensión del administrador de contraseñas está instalado y desbloqueado. Los problemas, denominados colectivamente PerplexedBrowser, han sido abordados desde entonces por la empresa de inteligencia artificial.

Esto se logra mediante una técnica de inyección rápida conocida como colisión de intenciones, que ocurre «cuando el agente fusiona una solicitud de usuario benigna con instrucciones controladas por un atacante a partir de datos web no confiables en un único plan de ejecución, sin una forma confiable de distinguir entre los dos», dijo el investigador de seguridad Stav Cohen.

Los ataques de inyección rápida siguen siendo un desafío de seguridad fundamental para los modelos de lenguajes grandes (LLM) y para su integración en los flujos de trabajo organizacionales, en gran parte porque eliminar por completo estas vulnerabilidades puede no ser factible. En diciembre de 2025, OpenAI señaló que es «poco probable que» tales debilidades se resuelvan por completo en los navegadores agentes, aunque los riesgos asociados podrían reducirse mediante el descubrimiento automatizado de ataques, el entrenamiento de adversarios y nuevas salvaguardas a nivel del sistema.

Los investigadores descubren un conjunto de vulnerabilidades de navegador de IA agente

Los investigadores han descubierto múltiples vulnerabilidades que permiten a los atacantes secuestrar silenciosamente navegadores de IA agentes.

Investigadores de Zenity Labs descubierto Estas fallas, que afectaron a múltiples navegadores de IA, incluido Perplexity's Comet. Antes de ser parcheado, un atacante podría explotarlos a través de una invitación de calendario legítima, utilizando una inyección rápida para obligar al navegador de IA a actuar contra su usuario.

«Estos problemas no se dirigen a un solo error de aplicación», escribió Stav Cohen, investigador senior de seguridad de IA en Zenity Labs, en un blog publicado el martes. «Explotan el modelo de ejecución y los límites de confianza de los agentes de IA, lo que permite que el contenido controlado por el atacante desencadene un comportamiento autónomo entre herramientas y flujos de trabajo conectados».

Los ataques de inyección rápida y secuestro de IA funcionan porque muchos navegadores agentes no pueden diferenciar entre las instrucciones dadas por los usuarios y cualquier contenido externo que ingieran. Básicamente, cualquier página web o correo electrónico que encuentre el navegador, si está redactado de la manera correcta, podría interpretarse como una instrucción rápida y sencilla.

Al incluir mensajes maliciosos en la invitación del calendario, el navegador puede ser dirigido para acceder a sistemas de archivos locales, explorar directorios, abrir y leer archivos y filtrar datos a un servidor de terceros. No se requiere malware ni acceso especial, sólo que el usuario acepte la invitación para que el navegador realice «cada paso como parte de lo que cree que es una tarea legítima delegada por el usuario».

«Comet sigue su modelo de ejecución normal y opera dentro de las capacidades previstas», escribió Cohen. «El agente está convencido de que lo que el usuario realmente pidió es lo que desea el atacante».

El daño potencial no termina ahí. Otro vulnerabilidad permitió a un atacante utilizar técnicas de solicitud indirectas similares para que Comet se hiciera cargo del administrador de contraseñas de un usuario. Si un usuario ya ha iniciado sesión en el servicio, el navegador agente también tiene acceso completo y puede cambiar silenciosamente configuraciones y contraseñas o extraer secretos mientras el usuario recibe resultados «benignos».

Según Zenity, las vulnerabilidades se informaron a Perplexity el año pasado y se publicó una solución en febrero de 2026.

Los ataques de inyección rápida siguen siendo uno de los mayores desafíos actuales para la integración de la IA en las pilas de tecnología de las organizaciones, porque eliminar estas fallas por completo puede ser imposible. : OpenAI dijo en diciembre que es «poco probable que» tales vulnerabilidades se resuelvan por completo en navegadores agentes, aunque la compañía dijo que los peligros generales podrían reducirse mediante el descubrimiento automatizado de ataques, entrenamiento de adversarios y nuevas «protecciones a nivel del sistema».

Cohen señala que con los navegadores tradicionales, el acceso a archivos locales y otras tareas confidenciales sólo se pueden obtener con el permiso explícito del usuario. Pero los navegadores agentes tienen mucha más autonomía para inferir si ese acceso es necesario para llevar a cabo la solicitud del usuario y tomar medidas sin la intervención del usuario. Si bien los investigadores utilizaron invitaciones de calendario para enviar mensajes maliciosos, la misma técnica se puede implementar en casi cualquier forma de contenido escrito.

«Una vez que se delega esa decisión, el acceso a recursos sensibles depende de la interpretación de la intención del agente en lugar de una acción explícita del usuario», escribió. «En ese momento, la separación entre la intención del usuario y la ejecución del agente se convierte en una preocupación crítica para la seguridad».

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.

Los investigadores muestran que se puede abusar de Copilot y Grok como servidores proxy C2 de malware – CYBERDEFENSA.MX

Los investigadores de ciberseguridad han revelado que los asistentes de inteligencia artificial (IA) que admiten la navegación web o las capacidades de recuperación de URL pueden convertirse en retransmisiones sigilosas de comando y control (C2), una técnica que podría permitir a los atacantes mezclarse con las comunicaciones empresariales legítimas y evadir la detección.

El método de ataque, que se ha demostrado contra Microsoft Copilot y xAI Grok, lleva el nombre en código IA como proxy C2 por Punto de control.

Aprovecha «el acceso web anónimo combinado con navegación y mensajes de resúmenes», dijo la compañía de ciberseguridad. «El mismo mecanismo también puede permitir operaciones de malware asistidas por IA, incluida la generación de flujos de trabajo de reconocimiento, secuencias de comandos de las acciones del atacante y decidir dinámicamente ‘qué hacer a continuación’ durante una intrusión».

El desarrollo señala otra evolución importante en la forma en que los actores de amenazas podrían abusar de los sistemas de inteligencia artificial, no solo para escalar o acelerar diferentes fases del ciclo de ciberataque, sino también aprovechar las API para generar dinámicamente código en tiempo de ejecución que pueda adaptar su comportamiento en función de la información recopilada del host comprometido y evadir la detección.

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Las herramientas de IA ya actúan como multiplicador de fuerza para los adversarioslo que les permite delegar pasos clave en sus campañas, ya sea para realizar reconocimientos, escaneo de vulnerabilidades, elaborar correos electrónicos de phishing convincentes, crear identidades sintéticas, depurar código o desarrollar malware. Pero la IA como proxy C2 va un paso más allá.

Básicamente, aprovecha las capacidades de navegación web y recuperación de URL de Grok y Microsoft Copilot para recuperar URL controladas por el atacante y devolver respuestas a través de sus interfaces web, transformándolo esencialmente en un canal de comunicación bidireccional para aceptar comandos emitidos por el operador y canalizar los datos de la víctima.

En particular, todo esto funciona sin requerir una clave API o una cuenta registrada, lo que hace que los enfoques tradicionales como la revocación de clave o la suspensión de cuenta sean inútiles.

Visto de otra manera, este enfoque no es diferente de las campañas de ataque que han convertido en armas servicios confiables para la distribución de malware y C2. También se le conoce como vivir en sitios confiables (LOTS).

Sin embargo, para que todo esto suceda, existe un requisito previo clave: el actor de la amenaza ya debe haber comprometido una máquina por algún otro medio e instalado malware, que luego utiliza Copilot o Grok como canal C2 mediante indicaciones especialmente diseñadas que hacen que el agente de IA se comunique con la infraestructura controlada por el atacante y pase la respuesta que contiene el comando que se ejecutará en el host al malware.

Check Point también señaló que un atacante podría ir más allá de la generación de comandos para utilizar el agente de IA para diseñar una estrategia de evasión y determinar el siguiente curso de acción pasando detalles sobre el sistema y validando si vale la pena explotarlo.

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«Una vez que los servicios de IA puedan usarse como una capa de transporte sigilosa, la misma interfaz también puede transmitir indicaciones y resultados de modelos que actúan como un motor de decisión externo, un trampolín hacia los implantes impulsados ​​por IA y C2 estilo AIOps que automatizan la clasificación, la selección de objetivos y las opciones operativas en tiempo real», afirmó Check Point.

La divulgación se produce semanas después de que la Unidad 42 de Palo Alto Networks demostrara una novedosa técnica de ataque en la que una página web aparentemente inocua se puede convertir en un sitio de phishing mediante el uso de llamadas API del lado del cliente a servicios confiables de modelo de lenguaje grande (LLM) para generar JavaScript malicioso dinámicamente en tiempo real.

El método es similar al reensamblaje de la última milla (LMR), que implica contrabandear malware a través de la red a través de canales no monitoreados como WebRTC y WebSocket, e insertarlos directamente en el navegador de la víctima, evitando efectivamente los controles de seguridad en el proceso.

«Los atacantes podrían utilizar indicaciones cuidadosamente diseñadas para eludir las barreras de seguridad de la IA, engañando al LLM para que devuelva fragmentos de código malicioso», afirman los investigadores de la Unidad 42 Shehroze Farooqi, Alex Starov, Diva-Oriane Marty y Billy Melicher. dicho. «Estos fragmentos se devuelven a través de la API del servicio LLM, luego se ensamblan y ejecutan en el navegador de la víctima en tiempo de ejecución, lo que da como resultado una página de phishing completamente funcional».