El malware DeepLoad utiliza ClickFix y la persistencia de WMI para robar credenciales del navegador – CYBERDEFENSA.MX

Una nueva campaña ha aprovechado la táctica de ingeniería social de ClickFix como una forma de distribuir un cargador de malware previamente no documentado conocido como Carga profunda.

«Es probable que utilice ofuscación asistida por IA e inyección de procesos para evadir el escaneo estático, mientras que el robo de credenciales comienza inmediatamente y captura contraseñas y sesiones incluso si el cargador principal está bloqueado», afirman los investigadores de ReliaQuest Thassanai McCabe y Andrew Currie. dicho en un informe compartido con The Hacker News.

El punto de partida de la cadena de ataque es un señuelo ClickFix que engaña a los usuarios para que ejecuten comandos de PowerShell pegando el comando en el cuadro de diálogo Ejecutar de Windows con el pretexto de abordar un problema inexistente. Este, a su vez, utiliza «mshta.exe», una utilidad legítima de Windows para descargar y ejecutar un cargador PowerShell ofuscado.

Se ha descubierto que el cargador, por su parte, oculta su funcionalidad real entre asignaciones de variables sin sentido, probablemente en un intento de engañar a las herramientas de seguridad. Se evalúa que los actores de amenazas confiaron en una herramienta de inteligencia artificial (IA) para desarrollar la capa de ofuscación.

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DeepLoad hace esfuerzos deliberados para integrarse con la actividad habitual de Windows y pasar desapercibido. Esto incluye ocultar la carga útil dentro de un ejecutable llamado «LockAppHost.exe», un proceso legítimo de Windows que administra la pantalla de bloqueo.

Además, el malware oculta sus propias huellas al desactivar el historial de comandos de PowerShell e invocar directamente las funciones principales nativas de Windows en lugar de depender de los comandos integrados de PowerShell para iniciar procesos y modificar la memoria. Al hacerlo, evita los ganchos de monitoreo comunes que controlan la actividad basada en PowerShell.

«Para evadir la detección basada en archivos, DeepLoad genera un componente secundario sobre la marcha utilizando la característica incorporada de PowerShell Add-Type, que compila y ejecuta código escrito en C#», dijo ReliaQuest. «Esto produce un archivo temporal de biblioteca de vínculos dinámicos (DLL) que se coloca en el directorio Temp del usuario».

Esto ofrece una manera para que el malware eluda las detecciones basadas en nombres de archivos, ya que la DLL se compila cada vez que se ejecuta y se escribe con un nombre de archivo aleatorio.

Otra táctica de evasión de defensa notable adoptada por DeepLoad es el uso de inyección de llamada a procedimiento asincrónico (APC) para ejecutar la carga útil principal dentro de un proceso confiable de Windows sin una carga útil decodificada escrita en el disco después de iniciar el proceso de destino en un estado suspendido, escribir shellcode en su memoria y luego reanudar la ejecución del proceso.

DeepLoad está diseñado para facilitar el robo de credenciales extrayendo las contraseñas del navegador del host. También elimina una extensión de navegador maliciosa que intercepta las credenciales a medida que se ingresan en las páginas de inicio de sesión y persiste en las sesiones de los usuarios a menos que se elimine explícitamente.

Una característica más peligrosa del malware es su capacidad de detectar automáticamente cuando se conectan dispositivos de medios extraíbles, como unidades USB, y copiar los archivos con malware usando nombres como «ChromeSetup.lnk», «Firefox Installer.lnk» y «AnyDesk.lnk» para desencadenar la infección una vez que se hace doble clic.

«DeepLoad utilizó el Instrumental de administración de Windows (WMI) para reinfectar un host ‘limpio’ tres días después sin acción del usuario ni interacción del atacante», explicó ReliaQuest. «WMI cumplió dos propósitos: rompió las cadenas de procesos padre-hijo para las cuales la mayoría de las reglas de detección están diseñadas para detectar, y creó una suscripción de evento WMI que silenciosamente volvió a ejecutar el ataque más tarde».

Al parecer, el objetivo es implementar malware multipropósito que pueda realizar acciones maliciosas a lo largo de la cadena de ciberataque y eludir la detección mediante controles de seguridad al evitar escribir artefactos en el disco, mezclarse con los procesos de Windows y propagarse rápidamente a otras máquinas.

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La divulgación viene como G DATA detallado otro cargador de malware denominado Kiss Loader que se distribuye a través de archivos de acceso directo a Internet (URL) de Windows adjuntos a correos electrónicos de phishing, que luego se conecta a un recurso WebDAV remoto alojado en un dominio TryCloudflare para ofrecer un acceso directo secundario que se hace pasar por un documento PDF.

Una vez ejecutado, el acceso directo inicia un script WSH responsable de ejecutar un componente JavaScript, que procede a recuperar y ejecutar un script por lotes que muestra un PDF señuelo, configura la persistencia en la carpeta Inicio y descarga el Kiss Loader basado en Python. En la etapa final, el cargador descifra y ejecuta Venom RAT, una variante de AsyncRAT, usando inyección APC.

Actualmente no se sabe qué tan extendidos están los ataques que implementan Kiss Loader y si se ofrece bajo un modelo de malware como servicio (MaaS). Dicho esto, el actor de amenazas detrás del cargador afirma ser de Malawi.

El malware GlassWorm utiliza Solana Dead Drops para entregar RAT y robar datos criptográficos y del navegador – CYBERDEFENSA.MX

Los investigadores de ciberseguridad han señalado una nueva evolución de la campaña GlassWorm que ofrece un marco de múltiples etapas capaz de robar datos integrales e instalar un troyano de acceso remoto (RAT), que implementa una extensión de Google Chrome para robar información haciéndose pasar por una versión fuera de línea de Google Docs.

«Registra las pulsaciones de teclas, descarga cookies y tokens de sesión, realiza capturas de pantalla y recibe comandos de un servidor C2 oculto en una nota de la cadena de bloques Solana», dijo el investigador de seguridad de Aikido Ilyas Makari. dicho en un informe publicado la semana pasada.

GlassWorm es el apodo asignado a una campaña persistente que obtiene un punto de apoyo inicial a través de paquetes maliciosos publicados en npm, PyPI, GitHub y el mercado Open VSX. Además, se sabe que los operadores comprometen las cuentas de los mantenedores del proyecto para enviar actualizaciones envenenadas.

Los ataques son lo suficientemente cuidadosos como para evitar infectar sistemas con una configuración regional rusa y utilizan transacciones de Solana como un sistema de resolución muerta para recuperar el servidor de comando y control (C2) («45.32.150[.]251») y descargar cargas útiles específicas del sistema operativo.

La carga útil de la etapa dos es un marco de robo de datos con capacidades de recolección de credenciales, exfiltración de billeteras de criptomonedas y creación de perfiles del sistema. Los datos recopilados se comprimen en un archivo ZIP y se extraen a un servidor externo («217.69.3[.]152/pared»). También incorpora funcionalidad para recuperar y lanzar la carga útil final.

Una vez que se transmiten los datos, la cadena de ataque implica recuperar dos componentes adicionales: un binario .NET diseñado para llevar a cabo phishing de billetera de hardware y un RAT JavaScript basado en Websocket para desviar datos del navegador web y ejecutar código arbitrario. La carga útil RAT se obtiene de «45.32.150[.]251» mediante el uso de una URL de evento pública de Google Calendar como solucionador de caídas muertas.

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El binario .NET aprovecha la infraestructura del Instrumental de administración de Windows (WMI) para detectar conexiones de dispositivos USB y muestra una ventana de phishing cuando se conecta una billetera de hardware Ledger o Trezor.

«La interfaz de usuario de Ledger muestra un error de configuración falso y presenta 24 campos de entrada de frases de recuperación numerados», señaló Makari. «La interfaz de usuario de Trezor muestra un mensaje falso de ‘Error en la validación del firmware, iniciando reinicio de emergencia’ con el mismo diseño de entrada de 24 palabras. Ambas ventanas incluyen un botón ‘RESTAURAR WALLET’».

El malware no sólo elimina cualquier proceso real de Ledger Live que se esté ejecutando en el host de Windows, sino que también vuelve a mostrar la ventana de phishing si la víctima la cierra. El objetivo final del ataque es capturar la frase de recuperación de la billetera y transmitirla a la dirección IP «45.150.34[.]158.»

La RAT, por otro lado, utiliza una tabla hash distribuida (DHT) para recuperar los detalles de C2. En caso de que el mecanismo no devuelva ningún valor, el malware cambia al punto muerto basado en Solana. Luego, la RAT establece comunicación con el servidor para ejecutar varios comandos en el sistema comprometido:

  • start_hvnc / stop_hvnc, para implementar un módulo de Computación de red virtual oculta (HVNC) para acceso a escritorio remoto.
  • start_socks / stop_socks, para iniciar un módulo WebRTC y ejecutarlo como proxy SOCKS.
  • reget_log, para robar datos de navegadores web, como Google Chrome, Microsoft Edge, Brave, Opera, Opera GX, Vivaldi y Mozilla Firefox. El componente está equipado para eludir las protecciones de cifrado vinculado a aplicaciones (ABE) de Chrome.
  • get_system_info, para enviar información del sistema.
  • comando, para ejecutar JavaScript proporcionado por el atacante a través de eval().

La RAT también instala a la fuerza una extensión de Google Chrome llamada Google Docs Offline en sistemas Windows y macOS, que luego se conecta a un servidor C2 y recibe comandos emitidos por el operador, lo que permite recopilar cookies, almacenamiento local y el modelo de objetos de documento completo (DOMINGO) árbol de la pestaña activa, marcadores, capturas de pantalla, pulsaciones de teclas, contenido del portapapeles, hasta 5000 entradas del historial del navegador y la lista de extensiones instaladas.

«La extensión también realiza vigilancia de sesión específica. Extrae las reglas del sitio monitoreado de /api/get-url-for-watch y se envía con Bybit (.bybit.com) preconfigurado como objetivo, vigilando las cookies de token seguro y de identificación del dispositivo», dijo Aikido. «Al ser detectado, activa un webhook detectado por autenticación a /api/webhook/auth-detected que contiene el material de la cookie y los metadatos de la página. El C2 también puede proporcionar reglas de redireccionamiento que fuerzan las pestañas activas a URL controladas por el atacante».

El descubrimiento coincide con otro cambio en las tácticas de GlassWorm, con los atacantes publicando paquetes npm haciéndose pasar por el servidor WaterCrawl Model Context Protocol (MCP) («@iflow-mcp/watercrawl-watercrawl-mcp) para distribuir cargas útiles maliciosas.

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«Este es el primer paso confirmado de GlassWorm hacia el ecosistema MCP», dijo el investigador de seguridad de Koi, Lotan Sery. «Y dado lo rápido que está creciendo el desarrollo asistido por IA, y cuánta confianza se otorga a los servidores MCP por diseño, este no será el último».

Se recomienda a los desarrolladores que tengan cuidado al instalar extensiones Open VSX, paquetes npm y servidores MCP. También se recomienda verificar los nombres de los editores, los historiales de paquetes y evitar confiar ciegamente en los recuentos de descargas. La empresa polaca de ciberseguridad AFINE ha publicado una herramienta Python de código abierto llamada cazador de gusanos de cristal para escanear los sistemas de los desarrolladores en busca de cargas útiles asociadas con la campaña.

«El cazador de gusanos de vidrio no realiza ninguna solicitud de red durante el escaneo», dijeron los investigadores Paweł Woyke y Sławomir Zakrzewski. «Sin telemetría. Sin llamadas telefónicas a casa. Sin verificaciones de actualizaciones automáticas. Solo lee archivos locales. La actualización de Glassworm-hunter es el único comando que toca la red. Obtiene la última versión Base de datos de IoC de nuestro GitHub y lo guarda localmente.»

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.

Un juez federal impide que el navegador de inteligencia artificial de Perplexity realice compras en Amazon

Un juez federal ha bloqueado a Perplexity, creadores del navegador Comet AI, para que no accedan a las cuentas de los usuarios de Amazon y realicen compras en su nombre.

En un 9 de marzo ordenla jueza Maxine Chesney del Tribunal del Distrito Norte de California dijo que la orden temporal refleja la probabilidad de que Amazon “tendrá éxito en cuanto al fondo” de su reclamo de que los agentes de inteligencia artificial de Perplexity violan la Ley de Abuso y Fraude Informático y la Ley Integral de Fraude y Acceso a Datos Informáticos.

El tribunal sostuvo que Amazon “ha proporcionado pruebas sólidas de que Perplexity, a través de su navegador Comet, accede con el permiso del usuario de Amazon pero sin la autorización de Amazon, a la cuenta protegida por contraseña del usuario”.

Según el fallo, Perplexity debe prohibir a Comet acceder, intentar acceder, ayudar, instruir o proporcionar los medios para que otros accedan a las cuentas de usuario de Amazon. Perplexity también debe eliminar todas las cuentas de Amazon y los datos de clientes que recopiló en el camino.

Perplexity dijo al tribunal que las compras eran legítimas y legales porque sus usuarios habían autorizado a su agente de IA a realizar las compras en su nombre. Pero Amazon les ha negado explícitamente ese permiso, diciendo que los agentes cometen errores, interfieren con el propio algoritmo de Amazon y colocan a sus usuarios en un riesgo elevado de ciberseguridad.

Además, Chesney escribió que Amazon ha incurrido en “significativamente más” de los $5,000 necesarios para calificar como fraude informático, incluido el costo del tiempo invertido por los empleados de Amazon en desarrollar nuevas herramientas web para bloquear el acceso de Comet a cuentas privadas de clientes y detectar futuros accesos no autorizados por parte del navegador.

Según Amazonhan pedido a los funcionarios de Perplexity en cinco ocasiones distintas que dejen de acceder de forma encubierta a la tienda de Amazon con sus agentes. En una carta de cese y desistimiento enviada a Perplexity el 31 de octubre de 2025, el abogado Moez Kaba del bufete de abogados Hueston Hennigan escribió a Perplexity, alegando que las compras automatizadas degradan la experiencia de compra en línea de los clientes de Amazon.

Amazon exige que los agentes de IA se identifiquen digitalmente cuando utilizan la plataforma de comercio electrónico. Pero alegaron que los ejecutivos de Perplexity “se negaron a operar de manera transparente y, en cambio, tomaron medidas afirmativas para ocultar sus actividades de agente en la tienda de Amazon”, incluida la configuración de su software para que se haga pasar encubiertamente por tráfico de personas.

«Dicha transparencia es fundamental porque protege el derecho de un proveedor de servicios a monitorear a los agentes de IA y restringir conductas que degradan la experiencia de compra del cliente, erosionan la confianza del cliente y crean riesgos de seguridad para los datos privados de nuestros clientes», escribió Kaba.

Además, dichos agentes podrían representar un riesgo adicional para Amazon a través de vulnerabilidades de ciberseguridad explotadas por los ciberdelincuentes para secuestrar navegadores de inteligencia artificial como Comet.

La falta de respuesta de los ejecutivos de Perplexity a súplicas anteriores de Amazon puede haber influido en la orden judicial, y Chesney señaló que era probable que Amazon sufriera un daño irreparable sin la intervención judicial porque «Perplexity ha dejado claro que, en ausencia de la reparación solicitada, continuará incurriendo en la conducta cuestionada antes mencionada».

El caso podría tener implicaciones más amplias sobre la forma en que se diseñan las herramientas comerciales de agentes de IA y hasta qué punto pueden actuar legalmente en nombre de una persona. En particular, mientras Amazon se opone a las compras dirigidas por IA de Comet, Perplexity afirma que sus usuarios les han dado permiso para realizar compras en su nombre.

Perplexity argumentó que una orden judicial que detuviera las actividades de su IA iría en contra del interés público, privándolos de opciones e innovación como consumidor. Chesney concluyó lo contrario, respaldando el argumento de Amazon de que el público tiene un mayor interés en proteger sus computadoras del acceso no autorizado.

Perplexity no respondió a una solicitud de comentarios sobre el fallo al cierre de esta edición.

Puede leer la orden judicial a continuación.

Greg Otto

Escrito por Greg Otto

Greg Otto es el editor en jefe de CyberScoop y supervisa todo el contenido editorial del sitio web. Greg ha dirigido una cobertura de ciberseguridad que ha ganado varios premios, incluidos los de la Sociedad de Periodistas Profesionales y la Sociedad Estadounidense de Editores de Publicaciones Empresariales. Antes de unirse a Scoop News Group, Greg trabajó para Washington Business Journal, US News & World Report y WTOP Radio. Tiene una licenciatura en periodismo televisivo de la Universidad de Temple.

Los investigadores descubren un 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.