El kit de phishing BlueNoroff Zoom perfila las carteras criptográficas antes de la entrega de malware – CYBERDEFENSA.MX

Los actores de amenazas norcoreanos detrás del Campañas estilo ClickFix Se ha descubierto que los dominios de Zoom y Microsoft Teams con errores tipográficos operan un kit de phishing activo para hacerse pasar por las plataformas de videoconferencia en campañas de ingeniería social diseñadas para distribuir malware.

«azulnoroff ha operacionalizado el abuso de confianza combinando contactos industriales comprometidos, ingeniería social, reconocimiento de billeteras y entrega de malware en un proceso repetible de adquisición de víctimas», JUMPSEC dicho en un informe detallado compartido con The Hacker News. «La plataforma perfila las carteras de criptomonedas de las víctimas antes de la entrega de malware, lo que permite apuntar selectivamente a víctimas de alto valor».

Al describir la campaña como una plataforma de adquisición de víctimas impulsada por un operador, la empresa de ciberseguridad señaló que la actividad implica el uso de contactos de confianza comprometidos como vector de acceso inicial para crear una cadena de ataque autopropagante a través de Telegram.

Los detalles de la actividad se han documentado en detalle desde principios de 2025, con Sekoia rastreando un segundo grupo de amenazas relacionado alineado con Corea del Norte bajo el nombre de ClickFake Interview debido al uso de señuelos similares a ClickFix para engañar a objetivos desprevenidos para que ejecuten comandos maliciosos con el pretexto de abordar problemas de cámara o audio.

Ciberseguridad

Según JUMPSEC, los enlaces señuelo se distribuyen desde una cuenta en la que el objetivo ya confía y ha conocido en la vida real, y los atacantes secuestran cuentas legítimas de Telegram de personas en el espacio de las criptomonedas para enviar mensajes a empleados de alto rango de las principales empresas y compartir un enlace de reunión de Calendly.

«Cada víctima que ejecuta la carga útil con Telegram Web abierto o Telegram Desktop instalado es un candidato para que su sesión de Telegram sea robada y reutilizada contra sus propios contactos», dijo JUMPSEC, describiendo la naturaleza autosostenible de la campaña y cómo una cuenta comprometida alimenta a la siguiente.

El enlace de Calendly lleva a la víctima a lo que parece ser la URL de una reunión de Zoom, pero, en realidad, es un dominio falso que se hace pasar por el servicio de videoconferencia. A los usuarios que acceden a la página de phishing se les solicita que ingresen su nombre y le otorguen permisos para acceder a la cámara web. Sin embargo, una vez que se otorgan los permisos, la transmisión de la cámara web se envía sigilosamente al panel del operador a través de mediasoupWebRTC.

El panel de operadores, con múltiples funciones

En la etapa final, después de que la víctima se une a la reunión, se le muestra otra página donde parece estar solo en una llamada de Zoom, junto con el mensaje «esperando a otros participantes». Esto prepara el escenario para la siguiente fase del ataque.

«Una vez que la víctima se ha unido, el operador puede continuar usando su panel para controlar la reunión, enviar mensajes falsos de ‘tu micrófono no funciona’ y activar la ‘Actualización del SDK de Zoom’, lo que finalmente resulta en la carga útil de ClickFix», dijo JUMPSEC.

Simultáneamente, el kit ejecuta un paso de toma de huellas digitales en el navegador web para inventariar las carteras de criptomonedas instaladas en él, tras lo cual el «administrador» se une a la reunión falsa. El giro aquí es que el video que ve la víctima no es una transmisión en vivo, sino más bien un video preeditado que presenta fotografías de rostros generadas por IA creadas con OpenAI ChatGPT y superpuestas a movimientos corporales auténticos capturados durante reuniones anteriores.

«Así, cada ataque exitoso introduce material fuente en los compuestos utilizados contra el siguiente objetivo», explicó JUMPSEC. «Esto, combinado con el método de apropiación de cuentas de Telegram, significa que la reunión falsa muestra una cara de apariencia familiar, moviéndose con el lenguaje corporal de alguien que realmente fue capturado por la cámara».

La compañía de ciberseguridad dijo que capturó dos variantes distintas de señuelos, cada una para Zoom y Microsoft Teams. Se considera que la variante Teams está más pulida que la versión Zoom, ya que admite reacción emoji, bloqueo de dispositivos móviles/tabletas y sondeos avanzados de billetera antes de la entrega de malware.

Las cadenas de ataques ClickFix son compatibles tanto con Windows como con macOS. Una breve descripción de cada uno de ellos es la siguiente:

Un análisis más detallado ha determinado que la función de exfiltración de Telegram codifica el token del bot y el ID del chat dentro del binario del ladrón. Al consultar la API de Telegram para obtener el token del bot, se vinculó a un operador que se llama «John» (@alquimia_john_mac). En mayo de 2026, se observó al individuo preguntando a los administradores del grupo de criptomonedas MAIV sobre la adjudicación de contratos y el retiro de sus fondos.

Además de eso, un examen de la infraestructura del actor de amenazas condujo al descubrimiento de cinco versiones distintas del kit de phishing del 31 de mayo al 14 de julio de 2026, lo que indica esfuerzos activos de desarrollo y ajuste.

Ciberseguridad

Un aspecto notable de la campaña es su enfoque específico en señuelos relacionados con Zoom y Teams, a diferencia de, por ejemplo, Google Meet. Sean Moran, jefe de investigación y habilitación de amenazas en JUMPSEC, dijo a The Hacker News que hay tres posibles razones detrás de este comportamiento: el pretexto ClickFix, los ajustes de la aplicación Target y la superficie de typosquatting.

«Todo el gancho es el ‘SDK de Zoom/Teams desactualizado’, que solo llega a plataformas que las víctimas creen que tienen un cliente de escritorio algo pesado (como lo tienen Teams y Zoom). Pero Google Meet no tiene una aplicación de escritorio y es un navegador primero, por lo que realmente no tiene sentido allí.

Zoom y Teams son los valores predeterminados para muchos fundadores/capitalistas de riesgo/criptomonedas en el mundo de las finanzas, mientras que Google Meet se siente más como una plataforma de llamadas a clientes que como una «llamada de inversionistas/asociaciones».

Todo el esquema de dominio es ‘us.zoom.06webin.us’ y demás, lo que hace que sea muy fácil para alguien caer en sus enlaces falsos porque son muy similares a los enlaces reales de Zoom con todos los subdominios, mientras que ‘meet.google.com’ es más difícil de escribir/falsificar».

Moran también señaló que, si bien el kit de phishing actualmente solo incluye páginas de señuelo de Zoom y Teams, existe un equivalente de Google Meet como un código auxiliar no implementado en el código fuente. Esto, añadió, probablemente sea una elección deliberada debido a los factores mencionados anteriormente y al hecho de que la configuración actual está funcionando activamente.

«Las implicaciones se extienden más allá de esta campaña específica. A medida que la Web3 y los activos digitales continúan madurando, los actores de amenazas reconocen cada vez más que comprometer a las personas que controlan el acceso puede ser tan valioso como atacar la infraestructura misma», concluyó JUMPSEC.

«El perfeccionamiento continuo de BlueNoroff demuestra que las organizaciones deben considerar la identidad, las relaciones y los canales de comunicación como partes críticas de su postura de seguridad».

Microsoft y las empresas tecnológicas apoyan la difusión de la IA de código abierto

Microsoft, junto con más de dos docenas de empresas de tecnología, están presionando a los formuladores de políticas para que apoyen sistemas y códigos de inteligencia artificial de código abierto en toda la sociedad, argumentando que será un enfoque más seguro que intentar restringir el acceso o depender de un puñado de modelos cerrados y propietarios.

El carta abiertapublicado el viernes, establece paralelismos con el industria del software de la década de 1980cuando las grandes empresas temían que el código de software de fuente abierta afectara sus negocios. Si bien la industria perdió esa batalla, el resultado final fue un ecosistema vibrante que ahora sustenta gran parte de la Internet moderna, la TI gubernamental e incluso los productos de software comercial.

También creó una “base compartida de conocimiento” que ha alimentado innumerables proyectos e innovaciones de software futuros.

«Estados Unidos se enfrenta ahora a una elección similar con la inteligencia artificial», escribieron las empresas. «Nuestro liderazgo en IA no será juzgado por un modelo de IA de frontera, sino por si Estados Unidos construye un ecosistema fuerte y abierto que se difunda en todos los sectores».

Ampliar el acceso y el soporte a la IA de código abierto conlleva un riesgo de seguridad significativo. Los expertos en ciberseguridad advierten que uno de los mayores beneficiarios de las herramientas de inteligencia artificial ampliamente disponibles son los delincuentes de bajo nivel que hasta ahora carecían de la experiencia técnica o los recursos para lanzar ataques graves.

Una vez que un modelo está abierto, cualquiera puede descargarlo, personalizarlo, quitarle las barreras y usarlo para sus propios fines. A medida que los modelos de código abierto han mejorado en la creación de deepfakes y otras imágenes generadas por IA, el peligro de CSAM personalizado localmente y deepfakes sexualizados también podría crecer.

Pero la carta sostiene que los modelos de IA de peso abierto son más beneficiosos para las empresas emergentes, las universidades, los laboratorios de investigación y otras organizaciones pequeñas y ambiciosas que pueden innovar e iterar la tecnología y hacerla más útil para la sociedad.

«Los pesos abiertos permiten que cada organización combine el modelo correcto con el trabajo correcto al costo correcto, reservando capacidad a escala de frontera para problemas de frontera genuinos y ejecutando modelos especializados eficientes en todos los demás», escribieron las empresas. «Esa disciplina es lo que hará que la IA sea económicamente sostenible a medida que su uso se extienda a miles de millones de tareas cotidianas».

Específicamente para la ciberseguridad, la carta sostiene que los defensores armados con IA de código abierto superarán a los atacantes mejor que cualquier enfoque de modelo cerrado.

«En un mundo donde los atacantes de la ciberseguridad utilizan IA avanzada, los defensores necesitan acceso a modelos con capacidades comparables para poder detectar, simular y responder a amenazas emergentes», escribieron las empresas. «Los modelos abiertos amplían la capacidad defensiva, aumentan la transparencia y permiten descubrir y remediar vulnerabilidades en muchos equipos».

Otras empresas destacadas que firman la carta son Meta, Palantir, Perplexity, Mistral, NVIDIA, Mozilla, The Linux Foundation, Hugging Face, Dell Technologies e IBM.

Los formuladores de políticas estadounidenses continúan luchando por lograr un equilibrio entre el apoyo desenfrenado a la industria nacional de IA y la supervisión y regulación de los daños que resultan de su uso.

La administración Trump ha pasado por varios marcos desde que asumió el cargo, primero un enfoque de laissez-faire sin restricciones, luego una orden ejecutiva que crea un régimen de pruebas voluntarias para la industria, luego la imposición de controles de exportación en el modelo Fable de Anthropic y, según se informa, presionando a OpenAI para que retrase el lanzamiento de sus modelos por preocupaciones de ciberseguridad.

La carta llega cuando la administración Trump ha supuestamente considerado una orden ejecutiva que restringiría el acceso y la disponibilidad estadounidense a los modelos de código abierto fabricados en China.

Pero la Casa Blanca y las empresas estadounidenses están tratando de hacer algo al reconocer los beneficios generales de un enfoque de código abierto, al tiempo que se muestran cautelosos a la hora de hacer cualquier cosa que pueda beneficiar potencialmente a sus rivales chinos.

A principios de este mes, la Casa Blanca anunció la creación de su centro de intercambio de información sobre ciberseguridad de IA Gold Eagle, que ayudaría a coordinar el trabajo del gobierno, el sector privado y la sociedad civil para encontrar y cerrar las vulnerabilidades descubiertas por la IA. Una gran parte de ese esfuerzo, dijo un alto funcionario de la Casa Blanca, es apoyar a los proveedores y mantenedores de herramientas de inteligencia artificial de código abierto.

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.

Cómo llega el fraude de identidad sintético a las identidades de máquinas – CYBERDEFENSA.MX

La mayoría de las personas entienden el robo de identidad como un atacante que roba información confidencial de una persona real y se hace pasar por ella. El fraude de identidad sintético es mucho más difícil de detectar. En lugar de robar una identidad real, el atacante fabrica una nueva, uniendo varios puntos de datos reales con otros inventados para crear una persona que no existe. Dado que ninguna víctima real monitorea el uso indebido, una identidad falsa puede acumular silenciosamente permisos y credibilidad con el tiempo antes de ser detectada. Este mismo principio tiene un paralelo en gran medida inexplorado con las identidades no humanas (NHI).

Los equipos de seguridad están realizando importantes esfuerzos para proteger los NHI contra el robo. Aún así, rara vez se analiza el equivalente del fraude de identidad sintético en el lado de las máquinas: identidades que nunca fueron proporcionadas legítimamente desde el principio. Siguiendo este enfoque, un atacante no secuestra una cuenta de servicio existente, sino que fabrica una, mezclando atributos ambientales reales con otros falsos para que parezca pertenecer. A medida que las empresas acumulan NHI más rápido de lo que pueden rastrearlos, uno fabricado puede colarse fácilmente en la mezcla si la gobernanza es débil y no hay propiedad humana.

Cómo se ve el fraude de identidad sintético para las identidades de las máquinas

Para los seres humanos, el fraude de identidad sintético se entiende bien como una identidad ensamblada, no robada, para pasar controles sin conectarse con ninguna persona real. La misma construcción funciona contra las identidades de las máquinas, pero la mayoría de las organizaciones se centran en credenciales de NHI robadas en lugar de identidades fabricadas. Con identidades de máquinas fabricadas, un atacante no toma prestada una identidad real, sino que crea una que nunca se suponía que existiera. En lugar de iniciar sesión como una cuenta de servicio legítima, el atacante registra una nueva identidad de nivel de administrador con una estructura de nombres similar, le otorga privilegios y la deja pasar desapercibida. Dado que no se secuestra nada, no hay ningún usuario comprometido al que alertar ni ningún comportamiento sospechoso que señalar.

Lo que hace que estas identidades sean convincentes es la combinación de atributos reales e inventados. Un NHI fabricado hereda las convenciones de nomenclatura de su entorno, existe en el dominio correcto, lleva metadatos que parecen plausibles y solicita los tipos de permisos que otros NHI ya tienen. Para un administrador que hojea un directorio de decenas de miles de cuentas de servicio, es simplemente una carga de trabajo rutinaria más, razón por la cual ésta es una de las Riesgos del NHI que más se pasan por alto.

Cómo se construyen las identidades de máquinas fabricadas

Ninguna de las técnicas que utilizan los atacantes para crear identidades de máquinas falsas es nueva. Lo nuevo, sin embargo, es verlos como un patrón de inserción de una identidad aparentemente creíble pero ilegítima en un entorno predispuesto a confiar en ella. En la práctica, los atacantes crean identidades de máquinas fabricadas de varias formas principales:

  • Cuenta de servicio fraudulenta: En lugar de comprometer una cuenta que ya existe, un atacante que ha obtenido acceso crea una nueva cuenta que aspecto como uno existente, con atributos de apariencia similar y acceso permanente. Una cuenta que nunca fue sancionada pero que se comporta como tal es la forma más pura de una identidad de máquina fabricada.
  • DCSombra: Al operar a nivel de infraestructura, un atacante no fabrica una cuenta sino más bien una fuente completa de autoridad. Debido a que depende de los derechos de administrador de dominio que el atacante ya posee, es un movimiento posterior al compromiso más que una forma de entrada: el atacante registra temporalmente un controlador de dominio no autorizado para que los cambios maliciosos parezcan tráfico de replicación legítimo de un par confiable. Una vez que se acepta esa infraestructura suplantada, cualquier cosa que impulse hereda la propia credibilidad del sistema.
  • Credenciales en la sombra: Un atacante implanta una autenticación fabricada en un objeto existente, inyectando material controlado por el atacante para que pueda autenticarse como ese objeto a voluntad. Dado que la identidad ya existe y parece intacta, éste es el medio más sutil de demostrar que una identidad ha sido forjada silenciosamente.

Si bien los mecanismos difieren, todos implican una identidad ilegítima que el entorno ha aceptado como propia. Es importante separar esto de una idea relacionada llamada persona sintéticadefinido por el NHI Management Group como una identidad fabricada creada para parecer creíble ante gente y se utiliza para engañar a usuarios humanos a través de perfiles falsos y tácticas de ingeniería social. Eso es lo contrario de una identidad de máquina fabricada, que no es un humano falso destinado a engañar a la gente, sino una máquina falsa que vive dentro de sistemas, tiene privilegios reales y no responde ante nadie.

La falta de atención que recibe este equivalente del lado de la máquina es lo que lo hace tan peligroso. Las identidades de máquinas fabricadas pueden evadir la detección creada para identificar las robadas porque el verdadero propietario de una identidad robada puede notar un inicio de sesión desde un lugar desconocido o recibir una alerta de la web oscura. Mientras tanto, una identidad fabricada sin propietario no generará ninguna alarma sobre comportamientos sospechosos, secretos filtrados o cualquier cosa digna de mención. Dado que los NHI están creciendo rápidamente a un ritmo que supera en número a los usuarios humanos, es posible que las empresas no noten una identidad no monitoreada como un valor atípico si oculta y acumula permisos silenciosamente.

Por qué la IA agente hace que esto sea más oportuno

Hasta hace poco, fabricar la identidad de una máquina requería que un atacante ingresara a un sistema, creara una cuenta falsa y asignara sus privilegios manualmente. La IA agente está empezando a eliminar esa fricción. Los agentes de IA ya adquieren credenciales dinámicamente en tiempo de ejecución y son cada vez más capaces de activar otros agentes con identidades propias. A medida que la creación de identidades por máquinas se convierte en una actividad automatizada en segundo plano, la línea entre una identidad creada legítimamente y una fabricada comienza a desdibujarse.

Cómo defenderse de las identidades de máquinas sintéticas

Si las identidades fabricadas pasan desapercibidas, las organizaciones no pueden esperar protegerse detectando manualmente cada una de ellas. Una gobernanza sólida garantiza que las identidades fabricadas no puedan mezclarse, acumularse o persistir desde el principio.

Asignar la propiedad de cada NHI

Lo que permite que una identidad fabricada sobreviva es el hecho de que nadie sabe cómo controlarla. Cada NHI debe tener un propietario humano registrado, un propósito documentado y una fecha de vencimiento, eliminando la posibilidad de que las identidades permanezcan permanentes por defecto. Una identidad de máquina con un propietario garantiza que alguien rinda cuentas y ayuda a proteger las identidades legítimas en el proceso.

Rotar secretos

Varias técnicas de fabricación tienen éxito al inyectar credenciales ocultas en un objeto existente, donde un atacante deja claves que controla para autenticarse a voluntad. La gestión centralizada de secretos con rotación automatizada corta esos caminos. Cada secreto abovedado, rastreado y rotado prohíbe que una credencial inyectada o fabricada tenga una vida útil prolongada. Las organizaciones deben intentar dejar a los atacantes en una posición en la que no puedan anclar la autenticación de una identidad fabricada.

Hacer cumplir el privilegio mínimo

Las identidades fabricadas introducen importantes riesgos de seguridad debido a lo que pueden alcanzar y el acceso permanente que tienen las cuentas de servicio típicas. Las organizaciones que imponen el acceso con privilegios mínimos y el acceso justo a tiempo (JIT) minimizan el impacto de las identidades fabricadas en todos los entornos. Si una identidad posee sólo los permisos que necesita durante el tiempo que los necesite, entonces una identidad fabricada heredará una ventana pequeña y de tiempo limitado en lugar de acceso permanente. Esto limita el daño que puede causar cualquier identidad, real o falsa, por lo que es eficaz contra amenazas que las organizaciones tal vez ni siquiera hayan detectado.

Verificar continuamente el comportamiento

La principal ventaja de una identidad fabricada es que parece legítima desde su creación, con el nombre correcto, metadatos plausibles y el dominio correcto. Si la confianza se establece solo una vez durante el aprovisionamiento, será menos probable que las organizaciones noten actividad inusual. La verificación continua cambia la base de la confianza de las credenciales en el momento de la creación al comportamiento a lo largo del tiempo, basándose en lo que realmente hace la identidad y a qué accede. Verificar continuamente el comportamiento es la forma en que las organizaciones pueden detectar más fácilmente las identidades falsas que fueron lo suficientemente convincentes para ingresar.

Cuenta de las falsificaciones en seguridad de identidad

Proteger las identidades ha significado proteger las identidades reales de la explotación. Si bien sigue siendo importante rotar las credenciales filtradas y bloquear las cuentas comprometidas, eso supone que se supone que todas las identidades en un entorno están ahí. Las organizaciones deben ser capaces de detectar identidades que nunca fueron creadas legítimamente pero que se comportan como si fueran reales. La seguridad de la identidad de las máquinas exige que cada identidad sea propiedad de cada identidad, que cada secreto sea de corta duración y que cada comportamiento sea monitoreado de cerca, todo lo cual se puede hacer desde una plataforma de seguridad de identidad como GuardiánPAM®. Al gestionar la propiedad, los secretos y el acceso privilegiado, las organizaciones tienen más posibilidades de eliminar los escondites de identidad fabricados y garantizar que nada se pueda acumular.

Nota: Este artículo fue escrito cuidadosamente y contribuido para nuestra audiencia por Ashley D’Andrea, redactora de contenido de Keeper Security.

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La falla de RefluXFS Linux de nueve años de antigüedad brinda a los usuarios locales acceso root en las instalaciones predeterminadas de RHEL

RefluXFSun nuevo Fallo del kernel de Linux divulgado el 22 de julio y rastreado como CVE-2026-64600permite a un usuario local sin privilegios sobrescribir archivos propiedad de root en un sistema de archivos XFS y obtener acceso de root persistente.

Qualys dijo que las instalaciones predeterminadas de Red Hat Enterprise Linux y sus derivados, Fedora Server y Amazon Linux pueden cumplir las condiciones de explotación.

La empresa demostró la carrera contra /etc/passwd y binarios de raíz setuid. La sobrescritura llega a la capa del bloque. Sobrevive a un reinicio y deja intactos la propiedad, los permisos, las marcas de tiempo y el bit setuid del objetivo, por lo que un binario setuid-root modificado aún se ejecuta como root.

La solución se fusionó el 16 de julio y los proveedores de Linux comenzaron a enviar kernels respaldados. El parche rastrea el error hasta Linux 4.11 en 2017: a Fixes: compromiso de nomenclatura de etiquetas 3c68d44a2b49 y una solicitud de backport estable marcada # v4.11.

quien esta expuesto

La explotación requiere tres condiciones:

  • El sistema ejecuta Linux 4.11 o posterior sin la solución RefluXFS.
  • El sistema de archivos XFS fue creado con reflink=1.
  • El objetivo legible y un directorio en el que el atacante puede escribir están en el mismo sistema de archivos XFS.

qualys dicho parchear primero los sistemas expuestos y multiinquilino, lo que significa cualquier host XFS habilitado para reflink donde el código que no es de confianza pueda ejecutarse localmente, ya sea a través de un shell, un trabajo de CI o un servicio comprometido.

Ciberseguridad

El aviso enumera las instalaciones predeterminadas que pueden cumplir esas condiciones: Red Hat Enterprise Linux, CentOS Stream, Oracle Linux, Rocky Linux, AlmaLinux y CloudLinux 8, 9 y 10, Fedora Server 31 y posteriores, Amazon Linux 2023 e imágenes de Amazon Linux 2 desde diciembre de 2022 en adelante. Los sistemas de archivos RHEL 7 no se ven afectados porque son anteriores al soporte de reflink XFS.

Debian, Ubuntu, SLES y openSUSE generalmente no usan XFS para el sistema de archivos raíz de forma predeterminada. Están expuestos sólo si un administrador elige XFS con reflink habilitado en el momento de la instalación.

Verifique el sistema de archivos raíz:

xfs_info / | grep reflink=

reflink=1 significa que se cumple la condición dos. Ejecute la misma comprobación en cualquier otro volumen XFS montado donde un archivo protegido y un directorio grabable por el atacante compartan el sistema de archivos.

El mapeo obsoleto

Un atacante clona un archivo de propiedad raíz en un archivo borrador con FICLONEque solo necesita acceso de lectura en la fuente, luego corre simultáneamente O_DIRECT escribe contra el clon. Los enlaces de referencia XFS utilizan copia en escritura, por lo que ambos archivos inicialmente hacen referencia a los mismos bloques de disco físico.

El kernel lee el mapeo de bifurcación de datos bajo el bloqueo de inodo y se lo entrega a xfs_reflink_fill_cow_hole()que realiza un ciclo de ese bloqueo para reservar espacio de transacción.

Un segundo escritor puede completar la operación de copia en escritura durante ese intervalo y reasignar el archivo clonado a un nuevo bloque. Cuando el primer escritor vuelve a adquirir el bloqueo, actualiza la bifurcación de copia en escritura pero continúa usando la antigua asignación de bifurcación de datos.

El parche ascendente describe la falla claramente: «las asignaciones quedan obsoletas tan pronto como volvemos a adquirir ILOCK».

Esa dirección obsoleta ahora apunta a un bloque que pertenece únicamente al archivo protegido original. XFS ve el bloque como no compartido y permite la escritura directa, por lo que los datos destinados al clon del atacante llegan al objetivo.

Es un error de verificación y uso durante un ciclo de bloqueo. La consulta de estado compartido en sí es correcta; lo que consulta es una dirección de bloque capturada antes de que se liberara el bloqueo.

The Hacker News descubrió que el parche afecta a dos ayudantes, xfs_reflink_fill_cow_hole() y xfs_reflink_fill_delalloc(). El segundo tiene el mismo patrón de ciclo de bloqueo y no aparece en el aviso de Qualys. En ambos, las instantáneas de corrección. ip->i_df.if_seq antes de que se caiga el bloqueo y vuelve a leer la bifurcación de datos con xfs_bmapi_read() si el contador se movía.

La E/S directa omite el caché de la página y no tiene enlace de revalidación, por lo que la escritura llega al disco. Debido a que omite por completo el inodo objetivo, los metadatos nunca cambian y los investigadores dijeron que sus pruebas no produjeron ninguna advertencia del núcleo ni entrada de registro.

En la máquina de pruebas, la carrera se ganaba normalmente en menos de diez segundos. La demostración publicada elimina la contraseña de root en un cuadro RHEL 10.2 predeterminado.

Qualys dijo que un modelo de IA encontró la falla. La compañía señaló Claude Mythos Preview, el modelo de frontera de acceso restringido de Anthropic, al núcleo y, según su asesoramiento técnico«le pidió que encontrara una vulnerabilidad similar a Dirty COW».

El modelo localizó la carrera, escribió un exploit de raíz funcional y redactó el aviso. Luego, los investigadores lo reprodujeron en una instalación estándar de Fedora Server 44, verificaron el razonamiento del modelo y coordinaron la divulgación en sentido ascendente.

No es el primer error de kernel antiguo que sufre el equipo este año. Qualys ha estado encontrando muchos de estos. Un día antes, reveló una falla de confinamiento instantáneo en Ubuntu Desktop, CVE-2026-8933donde dos razas permiten que un usuario local obtenga root en instalaciones predeterminadas. En mayo encontró un error de nueve años de antigüedad en las comprobaciones de seguimiento del núcleo.

Parchear, luego reiniciar

sombrero rojo ha emitido avisos de kernel con clasificación importante en las transmisiones RHEL 8, 9 y 10 afectadas. La errata comenzó a llegar el 14 de julio, ocho días antes de la divulgación coordinada: RHSA-2026:39179 y RHSA-2026:39180 para RHEL 8 y RHSA-2026:39494 para RHEL 10, con soporte extendido y flujos de SAP hasta el 17 de julio.

La cobertura es específica de cada transmisión, así que confirme que exista un aviso para su versión exacta. Cualquiera que aplicara esas erratas a tiempo estaba cubierto antes de que RefluXFS tuviera un nombre. Verifique las fechas de sus parches antes de asumir la exposición.

el vendedor rastreador de errores presenta la falla bajo el título «kernel: corrupción de datos XFS usando reflink». La entrada se importó automáticamente el 10 de julio e inicialmente describía el problema como una posible corrupción de datos al volver a vincular un archivo.

Ciberseguridad

A partir del 23 de julio, rastreador de Debian enumeró la solución en trixie-security como kernel 6.12.96-1 y en inestable como 7.1.4-1. El núcleo base de Trixie 6.12.94-1 y forky 7.1.3-1 todavía estaban marcados como vulnerables, al igual que los ratones de biblioteca y los diana, incluidas sus ramas de seguridad.

No existe una opción de montaje o sysctl que deshabilite los enlaces de referencia XFS después de que se haya creado un sistema de archivos, y Qualys dijo que no hay ninguna mitigación práctica o cambio de configuración temporal disponible. SELinux en modo Enforcing, seccomp, bloqueo del kernel y límites de contenedores no lograron detenerlo en las pruebas de la compañía. Las protecciones de memoria como KASLR y SMEP nunca se aplicaron: se trata de una escritura en la capa de bloque, no de una corrupción de la memoria.

Un límite aparente no lo es. La carrera solo se activa si el bloque del objetivo comienza sin compartir, por lo que no se puede acceder a un archivo que un administrador ya haya copiado mediante reflink. El aviso dice que un usuario sin privilegios puede restablecer esa condición ejecutando chshy que es poco probable que los binarios setuid-root hayan sido vinculados nuevamente en primer lugar.

Qualys no publicó ningún código de explotación independiente. El rastreador de Red Hat registró una prueba de concepto pública el 22 de julio, señalando el aviso publicado en la lista de seguridad de oss, que establece la carrera y los pasos de explotación en su totalidad. Ninguno de los proveedores que rastrearon la falla había informado de explotación en estado salvaje al momento de escribir este artículo.

The Hacker News se comunicó con Red Hat para comentar sobre su evaluación del impacto de la falla y con Qualys para obtener más detalles sobre el hallazgo, y actualizará esta historia con cualquier respuesta.

La instalación del paquete no reemplaza el kernel que ya se está ejecutando en la memoria. Aplique la actualización del proveedor, reinicie el sistema y verifique que esté ejecutando el kernel reparado.

Las principales agencias de ciberseguridad advierten de las redes encubiertas vinculadas al Gobierno chino – CYBERDEFENSA.MX

La Agencia de Ciberseguridad y Seguridad de las Infraestructuras (CISA) de Estados Unidos y el Centro Nacional de Ciberseguridad del Reino Unido, junto a otros socios internacionales, han publicado el aviso Defending Against China-nexus Covert Networks of Compromised Devices (Defensa frente a redes encubiertas de dispositivos comprometidos vinculadas a China).
El aviso detalla tácticas, técnicas y procedimientos relacionados con redes encubiertas conectadas al Ejecutivo de Pekín, construidas a partir de routers de pequeñas oficinas y hogares (SOHO), equipos del Internet de las Cosas (IoT) y dispositivos inteligentes comprometidos.

Actores de amenazas

También explica cómo los actores de amenazas que emplean estas redes encubiertas —incluidos aquellos previamente asociados a grupos como Volt Typhoon y Flax Typhoon— utilizan infraestructuras de botnets a gran escala para ocultar su atribución y facilitar el reconocimiento, la intrusión, el mando y control, y la exfiltración de datos.

El aviso proporciona orientaciones defensivas específicas para que los equipos de ciberseguridad puedan identificar, establecer líneas base y mitigar actividades procedentes de redes encubiertas dinámicas y difíciles de atribuir, con el fin de reducir el riesgo de comprometer a las organizaciones.

Recomendaciones

Las principales agencias nacionales de ciberseguridad aconsejan seguir los siguientes pasos para blindarse frente a esta esta amenaza:

Implementar autenticación multifactor para conexiones remotas.

Mapear y comprender los dispositivos en el perímetro de la red, desarrollando una visión clara de los activos de la organización y de qué debería estar conectado a ellos.

Establecer una línea base de conexiones normales, sobre todo hacia VPN corporativas u otros dispositivos similares.

Mantener soluciones de recopilación y almacenamiento de registros (logs) para contribuir a la detección y la respuesta a intentos de acceso no autorizados.

El 70% de las reglas federales de informes de ciberseguridad están duplicadas, según la GAO

Siete de cada 10 regulaciones cibernéticas federales que exigen informes escritos a las agencias federales están duplicadas en otros lugares, según encontró un informe de un organismo de control del gobierno en un informe al Congreso el miércoles.

Y hasta ahora, los esfuerzos para solucionar el conflicto no han tenido mucho éxito, el informe de la Oficina de Responsabilidad Gubernamental concluyó.

A petición de dos importantes legisladores, la GAO examinó las regulaciones cibernéticas federales en 37 agencias. contó 80 de 117 reglas que “contienen el mismo tipo de requisito de presentación de informes aplicable a un sector o el mismo requisito de presentación de informes que al menos otra regulación”.

El deseo de armonizar esas reglas contradictorias cobró fuerza bajo la administración Biden, cuando emprendió un impulso más agresivo para regular la ciberseguridad que las administraciones anteriores. Ha continuado hasta la segunda administración Trump.

La GAO examinó las regulaciones que exigían que el sector privado informara incidentes, planes y revisiones de ciberseguridad a las agencias federales, como parte de un estudio solicitado por el presidente de Seguridad Nacional de la Cámara de Representantes, Andrew Garbarino, RN.Y., y el principal demócrata en el Senado, homólogo del panel de Garbarino, Gary Peters, demócrata por Michigan.

En algunos casos, un solo sector de infraestructura crítica podría tener duplicaciones con varias agencias. Por ejemplo, la Agencia de Seguridad de Infraestructuras y Ciberseguridad ha estado trabajando en una regulación derivada de la Ley de Informes de Incidentes Cibernéticos para Infraestructuras Críticas (CIRCIA) de 2022, que requeriría que los propietarios y operadores de infraestructuras críticas informen cuando son víctimas de ataques importantes o realizan pagos de ransomware.

Los elementos del sector de servicios financieros podrían estar sujetos a una de las 15 reglas de informes de ciberseguridad preexistentes, dependiendo de la agencia que los supervise, pero también pueden estar sujetos a las reglas pendientes de CIRCIA, señaló la GAO.

Un memorando de seguridad nacional de 2024 encargó a la Oficina del Director Cibernético Nacional y al Departamento de Seguridad Nacional armonizar las regulaciones contradictorias, y ambas agencias lograron algunos avances en esos objetivos.

Pero el poder ejecutivo detuvo algunos de esos esfuerzos después de que Trump emitiera una orden ejecutiva en marzo del año pasado mientras la administración realizaba un estudio del memorando de 2024, un estudio que todavía estaba en curso el mes pasado, según la GAO.

Como tal, en materia de armonización, “muchos esfuerzos federales anteriores han experimentado retrasos y logrado avances limitados”, concluyó la GAO en su informe del miércoles, su último sobre el tema.

El Congreso también ha miró maneras para simplificar las regulaciones de ciberseguridad.

El estudio de la GAO se centró únicamente en las normas federales. BreachRx, una empresa de respuesta a incidentes cibernéticos, publicó su propio informe El miércoles analiza los principales incidentes cibernéticos y cómo entraron en juego las obligaciones regulatorias superpuestas de presentación de informes, incorporando regulaciones de los estados y otras fuentes.

Tim Starks

Escrito por Tim Starks

Tim Starks es reportero senior de CyberScoop. Sus paradas anteriores incluyen trabajar en The Washington Post, POLITICO y Congressional Quarterly. Originario de Evansville, Indiana, se ocupa de la ciberseguridad desde 2003. Envíe un correo electrónico a Tim aquí: tim.starks@cyberscoop.com.

GitHub reduce los pagos públicos de recompensas por errores y traslada las recompensas principales al nivel VIP – CYBERDEFENSA.MX

A partir del 27 de julio de 2026, GitHub reducirá los pagos públicos de recompensas por errores al menos a la mitad en cada nivel de gravedad. Los hallazgos críticos bajarán de $20,000-$30,000+ a $10,000 fijos, mientras que su nivel VIP permanente solo por invitación pagará $30,000 o más.

Los informes presentados antes de esa fecha, incluidos aquellos que ya se encuentran en la creciente cola de clasificación de GitHub, conservarán los términos de pago anteriores.

GitHub dijo Los cambios tienen como objetivo reducir el ruido y al mismo tiempo brindar a los investigadores establecidos respuestas más rápidas, mayores recompensas y un acceso más cercano a su equipo de ingeniería de seguridad.

«No se gana más enviando más», dijo la empresa. «Ganas más enviando mejor.»

El programa público pasa de rangos flexibles a pagos fijos:

  • Mínimo: $250, en comparación con $617-$2000
  • Mediano: $2000, en comparación con $4000-$10 000
  • Alto: $5,000, en comparación con $10,000-$20,000
  • Crítico: $10,000, en comparación con $20,000-$30,000+

The Hacker News calculó que las nuevas tarifas públicas son un 50% más bajas para hallazgos medios, altos y críticos y alrededor de un 59% más bajas para informes de baja gravedad cuando se comparan con la parte inferior de GitHub. rangos anteriores.

Ciberseguridad

GitHub dijo que los pagos fijos deberían eliminar la incertidumbre y los gastos generales de clasificación, aunque aún puede otorgar bonificaciones discrecionales por trabajos excepcionales.

El programa VIP establece pagos en 1.000 dólares para hallazgos de baja gravedad, 7.500 dólares para vulnerabilidades medias, 20.000 dólares para vulnerabilidades altas y 30.000 dólares o más para vulnerabilidades críticas.

Los investigadores pueden calificar para el programa privado informando al menos una vulnerabilidad crítica, dos alta, cuatro media o siete vulnerabilidades de gravedad baja. El anuncio no especifica un período de tiempo para alcanzar esos umbrales ni dice si la calificación garantiza una invitación. GitHub dijo que aparecerán criterios más completos en su página pública del programa HackerOne.

GitHub no ha revelado el umbral de HackerOne Signal que aplicará. La compañía dice que los investigadores que se encuentran debajo recibirán hasta cuatro presentaciones iniciales.

Por separado, Reglas generales de HackerOne Brinde a los nuevos investigadores cuatro informes de prueba por programa dentro de un período continuo de 30 días.

Cuando tu propia IA encuentra el error primero

Los controles de informes de GitHub llegan a medida que la IA hace que generar los hallazgos de los candidatos sea más barato y que la revisión del código sea más barata de repetir. Más investigadores pueden producir hallazgos potenciales, mientras que los equipos internos pueden escanear códigos, validar problemas e introducir correcciones en los procesos de lanzamiento y confirmación antes de que llegue un informe externo.

Un día antes del anuncio de GitHub, Google presentó Gemini 3.5 Flash Cyber, un modelo liviano optimizado para encontrar, validar y parchear vulnerabilidades de software. Google dijo que el modelo inicialmente estará disponible exclusivamente para gobiernos y socios confiables a través de CodeMender, su agente de seguridad de códigos, como parte de un piloto limitado.

Google dijo que el modelo se puede invocar repetidamente para examinar más rutas de código sin utilizar un modelo de frontera más grande para cada intento. La compañía lo posiciona para escaneos frecuentes de repositorios, revisiones de lanzamiento urgentes y procesos de escaneo de confirmaciones.

En las pruebas realizadas por Google, Gemini 3.5 Flash Cyber ​​encontró 55 problemas únicos confirmados con V8, en comparación con 47 para el Gemini 3.5 Flash principal y 36 para Claude Opus 4.6.

Google dijo por separado que su equipo de Investigación de Vulnerabilidad en la Nube utilizó el modelo para encontrar fallas de ejecución remota de código en API públicas y una falla de corrupción de memoria en un servicio de producción sensible en dos horas. Luego, el modelo generó lo que Google describió como un exploit RCE 100% confiable que pasó por alto ASLR y W^X. Las cifras de referencia y el resultado del exploit de producción son informes de Google y no han sido verificados de forma independiente.

Un equipo de seguridad interno puede brindar un contexto de repositorio de agentes, un modelo de amenaza específico para el proyecto y un entorno de validación adaptado al sistema en ejecución. Los sistemas como Codex Security de OpenAI pueden luego probar los hallazgos, generar pruebas de concepto funcionales y proponer soluciones que tengan en cuenta la intención del sistema y el comportamiento circundante.

El trabajo puede realizarse durante el desarrollo y en cada compromiso relevante, en lugar de esperar una evaluación programada o un informe externo. La IA no reemplaza una prueba de penetración, pero la revisión del código fuente, la generación de pruebas y la validación de primer paso son cada vez más fáciles de automatizar.

Los evaluadores humanos conservan más valor cuando el trabajo requiere encadenar debilidades a través de límites de confianza, reconocer fallas en la lógica empresarial, modelar rutas de ataque realistas y demostrar el impacto material.

Mantenedor de rizos Daniel Stenberg puso fin a la recompensa en efectivo por errores del proyecto a finales de enero de 2026 después de que su tasa de vulnerabilidad confirmada cayera por debajo del 5% en medio de un aumento de los informes basura generados por IA.

En abril, después de que curl terminara las recompensas en efectivo y regresó a HackerOnelos informes llegaban a aproximadamente el doble de la tasa de 2025 y se confirmó que entre el 15% y el 16% eran vulnerabilidades. stenberg dijo Casi todos los informes aparecían asistidos por IA y la mayoría ahora eran de alta calidad.

En conjunto, los controles de informes de GitHub, las repetidas llamadas a modelos de Google y el creciente volumen de envíos de curl apuntan al mismo cambio. La IA puede inundar a los mantenedores con basura, pero también puede hacer que los investigadores capaces sean más rápidos y permitir que los equipos internos examinen más código, con más frecuencia.

Ciberseguridad

Cada vez abunda más un hallazgo que parece plausible. La clasificación, la prueba de explotación, el contexto del producto, la divulgación y la remediación siguen estando limitados. Siguen siendo escasos un exploit confiable, una cadena de ataque específica de un producto o un hallazgo que cruce un límite que el proveedor no entendió correctamente.

Los requisitos de señal y las menores recompensas públicas pueden suprimir el ruido automatizado, pero también pueden dificultar la entrada de investigadores capaces sin un historial establecido en HackerOne. Para un nuevo investigador de HackerOne, un límite de programa de cuatro informes deja poco espacio para errores, falta de familiaridad con el modelo de seguridad de GitHub o un hallazgo legítimo que inicialmente recibe una puntuación inferior a las expectativas.

La estructura de solo invitación también concentra las relaciones más cercanas de investigadores de GitHub entre las personas que ya han tenido éxito dentro del programa. Eso puede mejorar la velocidad y la calidad de los informes. También puede reducir el número de personas que examinan la plataforma, una de las principales ventajas de un programa de recompensas públicas.

La reestructuración sigue un Cambio de política de mayo de 2026 eso exigía pruebas de concepto funcionales, impacto demostrado, validación antes del envío y mayor atención al alcance de GitHub y a los hallazgos no elegibles.

GitHub dijo que da la bienvenida a la investigación de seguridad asistida por IA y que ya utiliza IA en sus programas de seguridad internos. Los investigadores siguen siendo responsables de reproducir y verificar todo lo que produzcan sus herramientas.

«Las herramientas no importan», dijo GitHub. «La calidad del trabajo sí lo hace».

El 22 de julio, una revisión realizada por The Hacker News encontró que GitHub página de recompensas todavía cotiza entre $ 20 000 y $ 30 000 + para informes críticos, mientras que su Preguntas frecuentes retuvo la prueba de elegibilidad VIP anterior de al menos $20,000 ganados y dos informes presentados durante los dos años anteriores. Las preguntas frecuentes también decían que cumplir con esos criterios no garantizaba una invitación y que GitHub revisaba a los candidatos trimestralmente.

La falla de configuración instantánea de Ubuntu podría dar a los usuarios locales acceso root en las instalaciones de escritorio predeterminadas

Investigadores de ciberseguridad han revelado detalles de una nueva vulnerabilidad de escalada de privilegios locales (LPE) en snap-confine que un usuario sin privilegios puede activar para obtener acceso raíz y obtener control completo de un entorno de destino.

La falla de alta gravedad, rastreada como CVE-2026-8933 (Puntuación CVSS: 7,8), afecta las instalaciones predeterminadas de Ubuntu Desktop 24.04, 25.10 y 26.04. La divulgación se produce cuando se han identificado 442 fallas de seguridad en Linux. publicitado durante los últimos tres días.

«El problema surge de un cambio de refuerzo de seguridad que inadvertidamente introdujo una condición de carrera durante la inicialización de la zona de pruebas», dijo Saeed Abbasi, jefe de la Unidad de Investigación de Amenazas (TRU) y director de producto de Qualys.

Snap-confine es un programa utilizado internamente por snapd para construir el entorno de ejecución de aplicaciones snap. Snapd es el servicio en segundo plano o demonio que administra paquetes instantáneos en sistemas Linux. Los snaps no son más que un formato de paquete de software ideado por Canonical que permite que una aplicación se ejecute de forma segura en un entorno aislado en la mayoría de las distribuciones de Linux.

«Snapd ejecuta un subproceso llamado snap-confine, que es responsable de crear el confinamiento necesario para el snap», según Canónico.

Aunque las versiones recientes de Ubuntu hacen uso del modelo de capacidades establecidas para imponer el principio de privilegio mínimo (PoLP) como una forma de minimizar la superficie de ataque, los cambios permiten ejecutar snap-confine con el UID efectivo del usuario que llama, al mismo tiempo que se conservan las capacidades cercanas a la raíz.

Ciberseguridad

«Durante la configuración de la zona de pruebas, el binario crea directorios y archivos temporales en /tmp que inicialmente son propiedad del usuario sin privilegios», explicó Qualys. «La propiedad se transfiere a la raíz poco después, pero permanece un período estrecho durante el cual la persona que llama conserva el control total».

El problema identificado por el proveedor de ciberseguridad es el resultado de dos condiciones de carrera simultáneas:

  • Un atacante monta un malware sistema de archivos FUSIBLE sobre el directorio temporal temporal inmediatamente después de la creación, omitiendo el aislamiento del espacio de nombres de montaje aplicado por snap-confine y manteniendo el directorio accesible fuera del entorno limitado.
  • El atacante crea un enlace simbólico (también conocido como enlace simbólico) que apunta a un archivo de destino arbitrario, redirigiendo efectivamente las operaciones de archivos a ubicaciones sensibles del sistema.

Al manipular los permisos de los archivos antes de que el sistema transfiera la propiedad, el atacante puede inyectar reglas maliciosas en los directorios del sistema y obtener la ejecución del código raíz, señaló Qualys.

«Cuando snap-confine intenta crear un archivo sandbox, la llamada open() sigue el enlace simbólico y escribe en el destino», dijo Abbasi. «Una segunda condición de carrera permite al atacante ampliar los permisos de archivos a 0666 antes de que snap-confine llame a fchown() para transferir la propiedad a la raíz».

«Para evitar el confinamiento de AppArmor, el exploit apunta a la ruta /run/udev/**, que permite el acceso de lectura y escritura. Al colocar un archivo .rules malicioso en /run/udev/rules.d/ y desencadenar un ciclo de montaje/desmontaje de FUSE, el atacante obliga a systemd-udevd a ejecutar comandos arbitrarios como root».

Para contrarrestar el riesgo que plantea CVE-2026-8933, las organizaciones deben aplicar las últimas actualizaciones de Snapd lo antes posible.

Ciberseguridad

«Un atacante todavía necesita acceso a nivel de usuario o ejecución de código, pero CVE-2026-8933 puede convertir ese punto de apoyo en control total del host», dijo Jason Soroko, miembro senior de Sectigo, en un comunicado. «Su presencia en las instalaciones predeterminadas de Ubuntu Desktop hace que las estaciones de trabajo de los empleados, los sistemas de desarrollo y los puntos finales administrativos formen parte del alcance de la respuesta».

«Ubuntu 24.04 es notable porque los sistemas actualizados pueden llevar la variante snap-confine afectada, lo que muestra por qué los administradores deben verificar la versión instalada de snapd en lugar de confiar en la antigüedad del lanzamiento o el estado del parche anterior. Con las correcciones disponibles, la implementación rápida y la confirmación deben tener prioridad».

Esta no es la primera vez que se descubren fallas de seguridad en el componente de confinamiento instantáneo. En febrero de 2022, Qualys detalló otra falla de escalada de privilegios locales denominada Oh Snap! Más Lemmings (CVE-2021-44731) de los que se podría abusar para obtener privilegios de root explotando una condición de carrera en setup_private_mount() de snap-confine.

Desde entonces, han salido a la luz varias otras vulnerabilidades, incluida CVE-2022-3328 (puntuación CVSS: 7,8) y CVE-2026-3888 (Puntuación CVSS: 7,8).

El nuevo ataque Bit2Watt podría permitir a los inquilinos de la nube interrumpir las redes eléctricas sin explotar – CYBERDEFENSA.MX

Un inquilino de la nube que no utilice nada más que el acceso normal a la GPU puede aumentar y disminuir el consumo de energía de un centro de datos lo suficientemente rápido como para amenazar la red en la que se ejecuta, sin explotar ni entrar.

Ese es el reclamo detrás Bit2Wattdescrito por tres investigadores de la Universidad de Zhejiang en un artículo aceptado para CHÉS 2026la conferencia de seguridad de hardware de la IACR, y la evidencia se divide en dos: midieron la modulación de potencia en GPU reales y simularon la desestabilización de la red que podría causar.

La técnica invierte el modelo habitual de ataque a la red: sin sensores comprometidos, sin malware en los sistemas de control, sin credenciales de operador robadas, solo una carga de trabajo creada para comportarse mal a propósito.

Funciona porque el consumo de energía de una GPU sigue lo que sea que esté computando. Saturar los núcleos tensoriales y los picos de corriente; cae al ralentí y colapsa. Alterne entre esos estados según un cronograma y obtendrá una oscilación de energía controlable en el enchufe de la pared.

Los autores lo formulan como una pregunta contundente: ¿pueden «acciones puramente computacionales, ejecutadas como cargas de trabajo legítimas, usarse como arma para desestabilizar la infraestructura energética»? El resto del artículo es su respuesta.

Dos maneras de entrar

El primer método, al que llaman SWMAcarga un kernel CUDA especialmente diseñado que alterna entre un modo de computación de alta intensidad y uno casi inactivo. Un controlador del lado del host establece el programa de conmutación y alterna el modo a través de un único indicador de memoria unificada asignado con cudaMallocAdministradoherramientas estándar en lugar de algo exótico.

En las GPU probadas, la carga de trabajo sintética produjo componentes de potencia desde aproximadamente 1,5 kHz hasta 6 kHz, alcanzando un máximo en un RTX 4090, muy por encima de los pocos hercios que produce una carga doméstica oscilante como un aire acondicionado.

Ciberseguridad

Se mantuvo en GPU de centros de datos como la A100 y Tesla V100, no solo en tarjetas de juegos. El kernel personalizado y su estrecho ciclo de sondeo son el tipo de cosas que un proveedor podría aprender a tomar huellas dactilares.

El segundo, LTMAes el que debería preocupar a los operadores. En lugar de un núcleo sintético, entierra la modulación dentro de una ejecución de entrenamiento LLM real, ajustando hiperparámetros e insertando operaciones auxiliares para hacer que la carga informática suba y baje sin interrumpir el entrenamiento.

El control es más flexible que el de SWMA, limitado por la rapidez con la que se itera el bucle de entrenamiento, y las frecuencias son más bajas, aproximadamente de 1,2 a 3 kHz. Pero alcanza una amplitud mayor y se mezcla con el ruido normal del entrenamiento, que es exactamente lo que lo hace más difícil de detectar. Ninguno de los métodos necesita privilegios elevados, porque un inquilino ya controla sus propios guiones de capacitación y horarios de trabajo.

Esas son cifras de una sola GPU y solo afectan a granel. El artículo modela el caso en su forma más peligrosa: una red local simulada de 1 MW, alimentada en un 90% por recursos energéticos distribuidos (la energía solar del tejado y las baterías alimentan cada vez más las redes locales), con 1.000 GPU modulando en perfecta sintonía.

En esa simulación del peor de los casos, la distorsión armónica total (THD) actual alcanzó el 46,8%, muy por encima de la pauta del 13% con la que el documento lo compara según IEC 61000-3-12. La relación de amortiguación cayó a -0,27, un valor negativo que marca un modo inestable, donde la rejilla amplifica una perturbación en lugar de amortiguarla.

El documento lleva el modelo aún más lejos, hacia una red de 9.241 buses destinada a parecerse a la red de transmisión europea, donde una perturbación localizada equivalente al 2% de la carga del sistema cae en cascada a lo largo de 13 etapas y elimina alrededor del 81% de la carga. Ese número acumula supuestos del peor de los casos en un modelo específico, y es una propiedad de la simulación, no un pronóstico de nada real.

Ese paso firme es la suposición que soporta la carga y la optimista para el atacante: el documento admite que alinear las transiciones de energía a través de una flota real de GPU en la nube sigue siendo un problema abierto. En su propio modelo de 2 kHz, la fluctuación temporal con una desviación estándar de 100 microsegundos redujo la amplitud agregada en aproximadamente un 20%, y el artículo no afirma que esa cifra refleje una nube típica.

Un ataque real necesitaría que se alinearan varias cosas a la vez: suficientes GPU agrupadas físicamente, una estrecha sincronización entre ellas, una modulación que sobreviva a las etapas de acondicionamiento de energía del centro de datos y una red cuyas resonancias amplifican la frecuencia elegida.

Los experimentos físicos se realizaron en bancos de pruebas controlados y el daño a escala de red provino de la simulación, sin ataques a sistemas de producción ni fallas de seguridad reveladas en ningún producto comercial específico.

Hacker News se ha puesto en contacto con investigadores de la Universidad de Zhejiang para comentar hasta qué punto escala el ataque en un entorno de nube real y actualizará esta historia con cualquier respuesta.

Lo que impide que sea puramente académico es que la física ya está registrada. En agosto de 2025, Microsoft, OpenAI y NVIDIA publicaron su propio papel sobre la estabilización del poder de entrenamiento de la IA, advirtiendo que las oscilaciones sincronizadas de grandes trabajos de entrenamiento pueden, cuando su frecuencia se alinea con las frecuencias críticas de una empresa de servicios públicos, «causar daños físicos a la infraestructura de la red eléctrica».

Bit2Watt toma ese efecto accidental y pregunta qué podría hacer un inquilino con él deliberadamente.

La red también se ha visto asustada por el mal comportamiento de los centros de datos por accidente. En julio de 2024, una falla de transmisión en una zona del norte de Virginia con gran densidad de centros de datos causó aproximadamente 1.500 MW de carga del centro de datos desconectarse de la red de inmediato, cuando los propios sistemas de protección de las instalaciones las cortaron para obtener energía de respaldo.

NERC, que supervisa la confiabilidad de la red de América del Norte, dijo que la perturbación no representaba ningún riesgo para la confiabilidad en ese momento, aunque los operadores sí tuvieron que corregir el voltaje. Advirtió que el peligro crece a medida que estas cargas aumentan, y su comité técnico creó un grupo de trabajo sobre cargas grandes más adelante en 2024 para estudiarlas.

Nadie atacó nada; los centros de datos se protegieron. La cuestión no es que la red estuvo a punto de fallar, sino que una carga de ese tamaño puede caer en un instante, más rápido de lo que los operadores pueden planificar, y el riesgo aumenta a medida que estas flotas crecen.

El ciclo se cierra con lo que los autores llaman Watt2Bit, la perturbación que se retroalimenta al lado de la computación. El análisis del artículo muestra cómo el calentamiento impulsado por armónicos y la corriente elevada podrían activar la protección térmica o contra sobrecorriente y apagar los servidores GPU, convirtiendo un problema de calidad de energía en una denegación de servicio.

Lo que es más extraño aún, la misma modulación también funciona como un canal encubierto. Codificando bits como dos frecuencias, 2 kHz para 1 y 200 Hz para 0, el equipo capturó las emisiones electromagnéticas en una antena de campo cercano conectada a una radio definida por software y recuperó una secuencia de prueba de 50 bits con cero errores.

Ciberseguridad

Es un primo cercano de PowerHammer, el ataque de exfiltración de datos de espacio aéreo que THN cubrió en 2018, con una distinción: PowerHammer lee datos conducidos a lo largo de la línea eléctrica, conectados en cualquier lugar desde el tomacorriente hasta el panel eléctrico del edificio, mientras que el canal de Bit2Watt necesita una antena que capte EMI de campo cercano directamente en el hardware.

Ninguno de los dos se comunica a través de Internet; ambos necesitan un punto de apoyo físico cerca de la energía o de la máquina.

No hay errores que parchear

La telemetría estándar apenas lo detecta. Los contadores de la PDU en rack se muestrean una vez por segundo, la telemetría NVML de NVIDIA a 450 Hz e incluso las interfaces comunes más rápidas, RAPL y BMC de servidor, alcanzan un máximo cercano a 1 kHz, mientras que la modulación es varias veces mayor.

Un detector liviano que los investigadores construyeron con energía y datos NVML tuvo un desempeño deficiente; agregar funciones de creación de perfiles de GPU lo mejoró y la detección EMI dedicada funcionó mejor. LTMA fue consistentemente más difícil de detectar que SWMA. Esos resultados provienen de un detector de grado de investigación, no de los sistemas propietarios que podría ejecutar un gran proveedor de nube, por lo que no prueban que un hiperescalador lo pasaría por alto.

El mayor problema no es la visibilidad. No hay ningún error del producto que corregir, porque la exposición es la arquitectura misma: el estrecho acoplamiento entre la carga volátil de la GPU y una red con muchos inversores, que ningún monitoreo convencional vigila.

El artículo ofrece defensas para ambos lados a la vez: baterías, supercondensadores y filtrado de armónicos en el lado de la energía; detección de anomalías en la utilización de GPU y programas de capacitación en el lado de la computación. Enmarca un sistema único que une a los dos como trabajo futuro.

El lado de la computación y el lado de la red son administrados por diferentes compañías, monitoreados por diferentes herramientas, y ninguno está diseñado para vigilar al otro. En esa costura es donde vive Bit2Watt, y ahora mismo no tiene dueño.

El 30% de las principales webs de viajes no tiene una protección clave contra el ciberfraude – CYBERDEFENSA.MX

Tres de cada diez webs de viajes en España no utilizan el nivel más alto de una protección del correo electrónico diseñada para impedir la suplantación de dominios, según un análisis realizado en 2026 sobre una veintena de los mayores sitios online del sector. 

El 95% ha adoptado DMARC, pero no siempre con la máxima protección

El sistema analizado es DMARC, un protocolo de autenticación del correo electrónico creado para combatir el uso fraudulento de dominios.

Su función es comprobar la identidad del remitente antes de que el mensaje llegue al destinatario.

DMARC puede configurarse mediante tres políticas progresivas: monitorización, cuarentena y rechazo. Esta última es la más estricta porque permite bloquear los correos que no superan las comprobaciones de autenticación y evita que alcancen la bandeja de entrada.

Los datos muestran una elevada implantación inicial en el sector turístico español. El 95% de las principales webs de viajes analizadas ha publicado un registro básico DMARC.

Sin embargo, únicamente el 70% utiliza la política de rechazo. Esto significa que el 30% restante todavía no aplica el nivel más fuerte estudiado para impedir que mensajes fraudulentos que suplantan su marca lleguen a los usuarios.

Los correos sobre las vacaciones son un objetivo atractivo

El turismo reúne unas condiciones especialmente interesantes para los ciberdelincuentes. Reservar unas vacaciones puede representar uno de los desembolsos más importantes del año para una familia y genera una gran cantidad de comunicaciones digitales.

«Reservar unas vacaciones es una de las mayores compras que muchas personas realizan cada año y, a menudo, viene acompañada de un aluvión de correos electrónicos sobre vuelos, hoteles, itinerarios y ofertas especiales», explican desde la empresa de ciberseguridad Proofpoint.

En medio de esa acumulación de mensajes, un correo falso puede resultar más difícil de identificar.

Una supuesta modificación de un vuelo, un problema con el hotel o una petición urgente relacionada con el pago pueden conseguir que el usuario actúe sin realizar las comprobaciones habituales.

Esta situación ofrece «una oportunidad muy atractiva para los ciberdelincuentes que buscan suplantar a marcas de confianza para engañar a la gente», especialmente cuando el objetivo es obtener información personal o conseguir una transferencia.

Un mensaje urgente puede esconder una página falsa

Uno de los principales riesgos aparece con los correos inesperados que solicitan una acción inmediata.

Una confirmación pendiente, un cambio de última hora o una incidencia con la reserva pueden utilizarse como gancho. El enlace incluido en el mensaje puede conducir a una página de inicio de sesión falsa diseñada para copiar la apariencia de una empresa conocida. Si el turista introduce su usuario y contraseña, las credenciales quedan en manos de los atacantes.

Por ello, ante un correo sospechoso, es preferible no pulsar directamente sobre los enlaces.

El usuario puede escribir la dirección de la web oficial en el navegador y acceder a su cuenta para comprobar si realmente existe una incidencia.

La misma precaución debe aplicarse a las solicitudes de pago inesperadas, especialmente cuando incorporan presión para actuar rápidamente.

Tres medidas para proteger las reservas de verano

La primera recomendación es realizar las reservas mediante páginas oficiales o agentes acreditados. Antes de facilitar información personal o bancaria, conviene comprobar la empresa, revisar opiniones y buscar posibles quejas de otros clientes.

La segunda medida consiste en desconfiar de mensajes inesperados sobre cambios, confirmaciones o problemas que exijan una respuesta urgente. Entrar directamente en la página oficial permite verificar la información sin utilizar el enlace recibido.

Por último, las cuentas de las plataformas de viajes deben protegerse con contraseñas seguras y diferentes para cada servicio. Siempre que esté disponible, activar la autenticación multifactor añade una segunda barrera incluso si la contraseña ha sido comprometida.

Tres de cada diez webs de viajes en España no utilizan el nivel más alto de una protección del correo electrónico diseñada para impedir la suplantación de dominios, según un análisis realizado en 2026 sobre una veintena de los mayores sitios online del sector. 

El problema cobra especial relevancia en esta época, en pleno verano, cuando los turistas reciben numerosos mensajes sobre vuelos, hoteles y reservas que los ciberdelincuentes pueden imitar para intentar robar datos personales, credenciales o conseguir pagos fraudulentos.

El 95% ha adoptado DMARC, pero no siempre con la máxima protección

El sistema analizado es DMARC, un protocolo de autenticación del correo electrónico creado para combatir el uso fraudulento de dominios.

Su función es comprobar la identidad del remitente antes de que el mensaje llegue al destinatario.

DMARC puede configurarse mediante tres políticas progresivas: monitorización, cuarentena y rechazo. Esta última es la más estricta porque permite bloquear los correos que no superan las comprobaciones de autenticación y evita que alcancen la bandeja de entrada.

Los datos muestran una elevada implantación inicial en el sector turístico español. El 95% de las principales webs de viajes analizadas ha publicado un registro básico DMARC.

Sin embargo, únicamente el 70% utiliza la política de rechazo. Esto significa que el 30% restante todavía no aplica el nivel más fuerte estudiado para impedir que mensajes fraudulentos que suplantan su marca lleguen a los usuarios.

Los correos sobre las vacaciones son un objetivo atractivo

El turismo reúne unas condiciones especialmente interesantes para los ciberdelincuentes. Reservar unas vacaciones puede representar uno de los desembolsos más importantes del año para una familia y genera una gran cantidad de comunicaciones digitales.

«Reservar unas vacaciones es una de las mayores compras que muchas personas realizan cada año y, a menudo, viene acompañada de un aluvión de correos electrónicos sobre vuelos, hoteles, itinerarios y ofertas especiales», explican desde la empresa de ciberseguridad Proofpoint.

En medio de esa acumulación de mensajes, un correo falso puede resultar más difícil de identificar.

Una supuesta modificación de un vuelo, un problema con el hotel o una petición urgente relacionada con el pago pueden conseguir que el usuario actúe sin realizar las comprobaciones habituales.

Esta situación ofrece «una oportunidad muy atractiva para los ciberdelincuentes que buscan suplantar a marcas de confianza para engañar a la gente», especialmente cuando el objetivo es obtener información personal o conseguir una transferencia.