Microsoft Copilot para Word puede copiar mensajes ocultos en documentos nuevos – CYBERDEFENSA.MX

Las instrucciones ocultas en un documento de Word pueden hacer que Microsoft 365 Copilot reescriba las cifras de un informe y luego copie las mismas instrucciones en el archivo terminado. Håkon Måløy reveló la técnica el 28 de julio, 144 días después de informarlo a Microsoft.

En su prueba de concepto, el archivo generado internamente desencadenó el mismo comportamiento cuando se usó en una segunda sesión de redacción de Copilot.

El cronograma de Måløy dice que Microsoft confirmó el comportamiento reportado el 31 de marzo e implementó dos mitigaciones. El primero bloqueó la redacción original del mensaje; el segundo actualizó el modelo subyacente a GPT-5.5.

Dijo que la cadena completa funcionó con instrucciones modificadas en GPT-5.6 al día siguiente, y la clase de ataque aún se reprodujo el 28 de julio. «Por lo tanto, la clase de vulnerabilidad sigue siendo explotable en el momento de la publicación», dijo Måløy.

El ataque no es de clic cero y no ejecuta malware convencional. Requiere una operación de redacción o edición de Copilot, y el documento malicioso debe ingresar al contexto del modelo como un archivo adjunto o como una fuente de OneDrive seleccionada por Work IQ, el motor de inteligencia detrás de Microsoft 365 Copilot.

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La divulgación no informa sobre explotación en la naturaleza y Måløy retuvo la carga útil completa. Recomienda tratar los documentos externos como no confiables, revisar los documentos adjuntos antes de comenzar una generación o edición, y verificar los archivos generados o editados por Copilot antes de reutilizarlos o compartirlos.

La cadena recorre el texto del documento y el propio comportamiento de redacción de Copilot. Copilot lee los archivos fuente para decidir qué pertenece a un borrador y puede cometer errores instrucciones en su interior para parte de la solicitud del usuario. En la prueba de concepto, redujo a la mitad cada cifra financiera, copió el mensaje completo en el resultado en texto blanco de ocho puntos y no reveló ninguno de los cambios.

Måløy dijo que Word elimina el color y el tamaño de fuente antes de enviar el texto del documento al modelo de lenguaje grande, dejando instrucciones en blanco sobre blanco legibles para el modelo. Una parte de la carga útil alteró el documento; el otro le dijo a Copilot que copiara y ocultara las instrucciones, enmarcando esos comandos como requisitos de legibilidad y seguimiento del origen.

Microsoft dice que Word puede moler un borrador en hasta 20 archivoscorreos electrónicos o reuniones, y Editar con copiloto puede utilizar Work IQ. Editar con Copilot todavía se está implementando en todo el mundo para usuarios con licencias elegibles. En la prueba de Måløy, Copilot buscó en OneDrive un informe trimestral, encontró el análisis de mercado malicioso fuera de la carpeta que contenía las otras fuentes y lo incluyó. Work IQ todavía tenía que juzgar el expediente como relevante.

Sin el documento malicioso original y solo adjunto el informe infectado del primer trimestre, Copilot redujo a la mitad las cifras en un borrador del segundo trimestre y volvió a agregar el mensaje. El nuevo soporte era un documento ordinario generado internamente. La cadena no se propaga por sí sola: cada salto requiere otra operación de redacción o edición del Copilot en la que el transportista ingresa al contexto del modelo.

El formato oculto es sólo el punto de entrada. Una vez que Copilot copia las instrucciones en un documento generado internamente, la fuente original ya no está presente cuando ese archivo ingresa a la siguiente sesión. Måløy sostiene que esta ruptura en el rastro de procedencia hace que la manipulación sea más difícil de rastrear.

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Al momento de su publicación, The Hacker News no encontró ningún CVE público o aviso independiente de Microsoft para Word en búsquedas de NVD, CVE.org y Microsoft. Guía de actualización de seguridad. Microsoft dice que los clasificadores de jailbreak y ataque de inyección cruzada (XPIA) ayudan a bloquear mensajes de alto riesgo, aunque es posible que no estén disponibles en todos los escenarios de Copilot.

Defensor para Office 365 agrega inspección del flujo de correo para el correo electrónico entrante. Microsoft describe las salvaguardias de tiempo de ejecución de Copilot como que cubren instrucciones inyectadas a partir de contenido fundamentado. Ni Microsoft ni Måløy dicen si esta carga útil exacta se detecta en alguna de las capas.

Según Måløy, ninguna solución por parte del cliente soluciona completamente el problema. Su argumento es que los bloques específicos de la carga útil no llegan a la clase: un modelo debe procesar el contenido controlado por el atacante para decidir si es malicioso, de modo que «el contenido que se inspecciona participa en el acto de inspección».

Microsoft hizo un comentario relacionado en una publicación de junio sobre la memoria de IA, escribiendo que «las indicaciones por sí solas no son un límite de seguridad confiable» y que acceso a memoria y aislamiento debe ser controlado por sistemas deterministas en lugar de instrucciones modelo.

Las confirmaciones ‘verificadas’ de GitHub se pueden reescribir en nuevos hashes sin romper las firmas – CYBERDEFENSA.MX

Una nueva investigación muestra que el hash de un compromiso Git firmado no es el nombre único que gran parte del mundo del software supone que es. Dada cualquier confirmación firmada, alguien sin la clave de firma puede crear una segunda confirmación con los mismos archivos, autor y fecha, y una firma válida, GitHub aún marca «Verificado».

Todo lo que un crítico comprobaría coincide. El hash del compromiso no. Esto es importante porque muchos sistemas tratan un hash de confirmación verificado como un nombre único y permanente para su contenido.

Aquí está el fallo concreto: bloquear una confirmación incorrecta mediante su hash, y un atacante puede volver a enviar el mismo contenido bajo un hash nuevo y aún «verificado» que su lista de bloqueo nunca ha visto. La deduplicación, los registros de procedencia y los registros de compilación reproducible que codifican el hash heredan el mismo punto débil.

Un espejo comprometido u hostil puede entregar a los clonadores confirmaciones firmadas válidamente cuyos hashes difieren de los de la forja canónica.

Lo que esto no es es una forma de pasar un código diferente por una verificación de firma. Los archivos son idénticos en cada copia, por lo que un hash que fijó aún obtiene exactamente el contenido que esperaba o falla.

No hay CVE ni avisos de proveedores, y no hay nada que cambiar en su propio repositorio: la falla está en cómo una falsificación decide qué significa «Verificado», y la solución pertenece al lado de la falsificación.

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El trabajo proviene de Jacob Ginesinestudiante de doctorado en la Universidad Carnegie Mellon y auditor criptográfico en Cure53. Su artículo de cinco páginas, publicado en arXiv el 2 de julio, viene con un herramienta publica que ejecuta los tres ataques, además de dos repositorios de demostración donde las confirmaciones maltratadas todavía muestran «Verificado» en GitHub.

Debido a que cada confirmación nombra a su padre mediante hash, maltratar una confirmación fuerza nuevos hashes en las confirmaciones que se encuentran encima de ella. La herramienta reescribe esa cadena para mantenerla consistente. Sin embargo, un descendiente firmado pierde su propia insignia en el momento en que cambia su puntero principal. Ginesin llama al efecto «maleabilidad de la cadena hash«.

La causa es la maleabilidad característica. El hash de una confirmación se calcula sobre todo lo que contiene, incluidos los bytes sin procesar de la firma en su encabezado. Muchas firmas se pueden reescribir en una forma diferente pero aún válida, y cambiar esos bytes cambia el hash sin tocar una línea de código.

Las tres rutas cubren todos los esquemas GPG que GitHub verifica, además de S/MIME:

  • Claves ECDSA: voltea la firma con una pieza clásica de álgebra de curva elíptica (convierte el valor s en n – s). Ambas formas son válidas. Esto pasa un compromiso de verificación de git local y obtiene una insignia de GitHub.
  • Claves RSA y EdDSA: agregue un campo adicional ignorado a la sección «sin hash» de la firma, la parte que la firma deliberadamente no cubre. La firma aún se verifica, pero los bytes de la confirmación y su hash cambian. Tanto Local como GitHub lo aceptan.
  • Teclas S/MIME (X.509): reescriba un campo de longitud en la estructura DER de la firma en una forma más larga y no estándar. Una verificación local estricta (a través de gpgsm) lo rechaza, pero GitHub aún lo marca como «Verificado», y la herramienta reproduce ambas cosas.

Las tres rutas comparten un habilitador: GitHub no normaliza una firma antes de verificarla. Sin codificación estricta en S/MIME, sin eliminación de esos campos OpenPGP y los valores ECDSA no canónicos se aceptan tal cual.

Luego, GitHub archiva un registro «Verificado» contra cada hash de confirmación y no lo vuelve a verificar, por lo que una confirmación permanece «Verificada» incluso después de que se revoca su clave de firma. Empuje un original y su gemelo a dos ramas, y la vista de comparación de GitHub los tratará como historias divergentes, una confirmación por delante y otra por detrás, a pesar de archivos idénticos.

Para ser claros: esto no es una colisión de hash. No rompe SHA-1 o SHA-256, y no tiene nada que ver con el cambio de Git a SHA-256. Nadie obliga a dos confirmaciones diferentes a compartir un hash; es al revés, una confirmación que se puede escribir de muchas maneras válidas, cada una con su propio hash.

El movimiento central es antiguo. Bitcoin luchó exactamente igual simetría ECDSA Hace años, cuando cualquiera podía invertir el valor s en la firma de una transacción y cambiar el ID de la transacción sin la clave del propietario. La solución fue aceptar solo el formulario «low-S» y luego sacar las firmas del ID con SegWit.

Las correcciones del artículo riman con eso: canonicalizar la codificación antes de confiar en el hash. Una lección conocida, no una criptografía nueva y exótica.

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El documento también conecta esto con los recientes secuestros de etiquetas de GitHub Actions, los ataques tj-actions/changed-files de 2025 y los ataques trivy-action de 2026 (cita este último). Después de eso, el consejo fue simple: fijar un hash de confirmación completo, no una etiqueta móvil. Ese consejo sigue siendo válido.

La fijación detuvo esos ataques y esta investigación no cambia eso. Su punto es más estrecho. En el caso Trivy, las confirmaciones maliciosas se destacaron porque no podían firmarse válidamente. Esta es una advertencia contra confiar demasiado en esa indicación: una firma válida prueba quién firmó una confirmación, pero no hace que el hash de la confirmación sea un nombre único para lo que contiene.

Entonces ¿quién tiene que hacer algo? No el desarrollador que fija una acción o un módulo; un hash fijado aún obtiene el código correcto. El trabajo es para las fraguas. El periódico dice que deberían canonicalizar las firmas antes de confiar en ellas.

Las herramientas que bloquean, deduplican o registran la procedencia mediante hash de confirmación deberían hacer lo mismo, verificando y canonicalizando primero en lugar de confiar en el hash sin formato de un objeto firmado que un atacante puede volver a codificar. No todos los sistemas están igualmente expuestos: los esquemas que también fijan un hash independiente de los archivos recuperados, como las derivaciones de salida fija de Nix, mantienen un respaldo; aquellos que se detienen en un hash de confirmación verificado no lo hacen.

Ginesin dice que informó del problema a GNU y Git en enero y a GitHub en marzo, y que hasta la publicación del artículo, ni Git ni ninguna falsificación lo habían abordado. La solución del lado de la falsificación se comprende bien, y el lugar obvio para comenzar es el caso S/MIME, donde GitHub todavía acepta lo que una estricta verificación local rechaza.

Las campañas de ClickFix amplían la entrega de malware con nuevos cargadores y señuelos de actualización falsos – CYBERDEFENSA.MX

Los investigadores de ciberseguridad han señalado múltiples campañas de ClickFix que ofrecen tres cargadores de malware llamados Cargador BabaDeda, Cargador Lorem Ipsumy Potemkinsegún informes independientes de Morfisec, AzulVoyanty Cazadorarespectivamente.

Los ataques que involucran a BabaDeda Loader, observados en abril de 2026, se han dirigido a organizaciones educativas y financieras.

«La actividad anterior de BabaDeda era conocida por ocultar cargas útiles maliciosas dentro de paquetes de instalación que parecían legítimos», dijo el investigador de Morphisec Shmuel Uzan. «Este nuevo marco mantiene el mismo genoma de código pero lo expande a un cargador mucho más capaz creado para el sigilo, la evasión y la flexibilidad de carga útil».

El punto de partida de los ataques es un ataque de ingeniería social ClickFix que engaña a los usuarios para que ejecuten comandos PowerShell proporcionados por el atacante para entregar el cargador, que luego se utiliza para eliminar ladrones de información y troyanos de acceso remoto (RAT) mediante la combinación de técnicas bien conocidas como PowerShell oculto, shellcode en memoria, carga lateral de DLL y almacenamiento de carga útil externo.

La actividad se ha atribuido a BabaDeda, un servicio de cifrado que Morphisec documentó por primera vez en noviembre de 2021 en relación con una campaña dirigida a los sectores de criptomonedas y Web3 para distribuir ladrones de información, RAT y ransomware LockBit.

El cargador está diseñado para perfilar el host, evitar su ejecución en sistemas rusos o bielorrusos y realizar comprobaciones relacionadas con el producto de seguridad antes de recuperar la carga útil principal e inyectarla en un proceso confiable de Windows como «svchost.exe».

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Una de las familias de malware entregadas a través de BabaDeda Loader es una puerta trasera .NET y un ladrón de información que puede recopilar datos confidenciales y establecer un canal cifrado hacia un servidor de comando y control (C2). El malware admite una amplia gama de funciones, que incluyen:

  • Recopilar información detallada del sistema
  • Descubrir perfiles de navegador instalados
  • Extracción de artefactos del navegador, como cookies, historial de navegación, credenciales guardadas, preferencias y claves de cifrado de estado local.
  • Recorrer directorios y seleccionar archivos según reglas configurables
  • Lectura y extracción de contenidos de archivos.
  • Realizar capturas de pantalla y mostrar información
  • Ejecutar comandos de shell o procesos externos y recopilar resultados
  • Transferir datos nuevamente al servidor C2
  • Uso de API nativas de Windows para interacción de procesos, operaciones de memoria, acceso DPAPI, comportamiento del Administrador de reinicio y acceso avanzado a archivos

Una segunda cadena de ataque arroja un archivo ZIP que emplea carga lateral de DLL para iniciar DanaBot y SectopRAT (también conocido como ArechClient). Lo notable de estos ataques es el uso de un componente de carga por etapas denominado Storage Crypter que lee el material de carga de archivos externos similares a archivos de almacenamiento como «List.Control.dat».

«El paquete de aplicación visible parece legítimo, mientras que las cargas maliciosas permanecen ocultas dentro de contenedores almacenados externamente y se decodifican sólo momentos antes de su ejecución», dijo Morphisec. «Este diseño minimiza la visibilidad forense, complica el análisis automatizado y reduce las oportunidades para que las herramientas de seguridad tradicionales identifiquen actividad maliciosa antes de que ocurra la ejecución».

Los hallazgos representan una evolución de los marcos de carga modernos, que se han vuelto cada vez más modulares y separan la entrega, el almacenamiento, la ejecución y la implementación de carga útil en distintos componentes en lugar de depender de una única entidad monolítica.

ClickFix Caídas de Cadena Cargador Lorem Ipsum

La técnica Click Fix también se ha observado en una campaña activa que utiliza al menos cinco sitios de WordPress comprometidos como punto de partida para ofrecer un cargador incipiente y una puerta trasera con el nombre en código Lorem Ipsum Loader. Los sitios web pirateados abarcan múltiples sectores, incluidos la arquitectura, los servicios legales y la tecnología de la construcción.

Los ataques marcan un alejamiento de campañas oportunistas anteriores que empleaba instaladores troyanizados de Microsoft Teams a través de portales de descarga falsos promovidos mediante envenenamiento de SEO y publicidad maliciosa. Se cree que el cargador está activo en estado salvaje desde febrero de 2026.

«El giro hacia los señuelos ClickFix alojados en sitios comprometidos de WordPress (WP) amplía significativamente el grupo de víctimas potenciales y demuestra la voluntad de los operadores de adaptar rápidamente sus técnicas de acceso inicial», dijeron los investigadores de BlueVoyant, Thomas Elkins y Joshua Green.

El cambio en el mecanismo de entrega se ha atribuido a la reciente interrupción por parte de Microsoft de Fox Tempest (también conocido como Forging Marauder), un actor de amenazas que anunciaba una operación de firma de malware como servicio (MSaaS) para ayudar a entregar malware sin generar ninguna señal de alerta utilizando certificados de Microsoft Trusted Signing firmados fraudulentamente.

«La pérdida del suministro de certificados hizo inviable el modelo de entrega del instalador previamente firmado, lo que obligó a los operadores a adoptar un mecanismo de entrega que elimina por completo la firma del código», agregaron los investigadores.

El grupo de actividades de amenazas es el ejemplo más reciente de cómo los actores malintencionados pueden recuperarse fácilmente y adaptarse a modelos de entrega alternativos a pesar de los continuos esfuerzos de los defensores y las fuerzas del orden para desmantelar sus operaciones.

El ecosistema de Lorem Ipsum se ha atribuido con gran confianza a un actor de amenazas motivado financieramente conocido como Vanilla Tempest (también conocido como Rapid Brigantine, Vice Society y Vice Spider), que es conocido para implementar familias de ransomware como Rhysida, BlackCat, Zeppelin y Quantum Locker.

Las secuencias de ataque que distribuyen Lorem Ipsum Loader utilizan señuelos de actualización de seguridad del navegador web Edge estilo ClickFix para ejecutar un comando malicioso que descarga un archivo ZIP y una versión desactualizada de Node.js lanzada en 2017 (versión 7.10.1) para ejecutar cargas útiles basadas en JavaScript presentes en el archivo y al mismo tiempo minimizar las posibilidades de detección.

La carga útil de JavaScript funciona como un cuentagotas para implementar y ejecutar componentes de malware adicionales en el sistema infectado, incluido un script por lotes que configura la persistencia al iniciar una cadena de carga lateral de DLL para ejecutar una DLL maliciosa («mscoree.dll» o «msvcp140.dll»), que, a su vez, decodifica la carga útil incorporada de Lorem Ipsum Loader.

«Lorem Ipsum Loader está diseñado para recuperar la puerta trasera Lorem Ipsum de la siguiente etapa de la infraestructura C2 obtenida de perfiles controlados por atacantes alojados en plataformas de redes sociales», dijo BlueVoyant, agregando que la puerta trasera contiene funcionalidad para ejecutar cargas útiles de la siguiente etapa recibidas del servidor C2.

«La cadena Lorem Ipsum culmina con la transferencia a las herramientas establecidas de post-explotación de Rapid Brigantine y, en última instancia, a sus implementaciones documentadas de ransomware, principalmente Rhysida».

Potemkin, RMMProject y EtherRAT entregados a través de ClickFix

La tercera campaña que se basa en ClickFix es una cadena de ataque sofisticada que instala un paquete MSI, que luego suelta un cargador previamente indocumentado con nombre en código Potemkin a través de una carga útil de aplicación HTML (HTA). El cargador sirve como conducto para EtherRAT y RMMProject, una DLL programable en Lua con módulos para permitir el control remoto de la pantalla y el robo de credenciales del navegador al sortear las protecciones de cifrado vinculado a aplicaciones (ABE) de Chromium.

RMMProject también implementa un mecanismo de distribución de tareas para ejecutar un archivo o proceso, tomar capturas de pantalla, desviar datos de autocompletar del navegador, ejecutar scripts Lua arbitrarios, finalizar procesos del navegador y descargar y ejecutar un módulo adicional desde una URL en tiempo de ejecución.

El cargador Potemkin es un «cargador x64 personalizado que utiliza un algoritmo de generación de dominio para encontrar su C2 y carga de manera reflexiva los módulos siguientes en la memoria», dijeron los investigadores de Huntress Anna Pham y Zach Rogers. La actividad fue detectada por el proveedor de seguridad el mes pasado.

El cargador admite varios componentes funcionalmente distintos para manejar el ciclo de vida general, descubrimiento de C2 impulsado por DGA mediante un diccionario integrado de 1000 palabras, identificación de víctimas mediante un valor UUID único escrito en «%LOCALAPPDATA%\hyper-v.ver», sondeo de tareas, recuperación y ejecución de DLL y un cifrado de bytes personalizado para proteger la comunicación C2 y el diccionario DGA.

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Con el acceso establecido, se dice que el actor de amenazas desconocido participó en una actividad práctica con el teclado para configurar las exclusiones de Microsoft Defender, implementar túneles SOCKS inversos de Chisel, realizar reconocimientos adicionales, configurar un túnel de Cloudflare para acceso persistente y propagarse lateralmente a través de WMIExec y SMBExec para llegar al controlador de dominio y propagar EtherRAT a través de más de 11 hosts.

ClickFix sigue siendo una técnica duradera

Los descubrimientos se producen mientras ClickFix sigue siendo un método eficaz para atacar a los usuarios de Windows y macOS con pantallas de verificación de bots fraudulentas para entregar cargas útiles maliciosas como Ladrón de fexiaun ladrón de información de macOS y HellsUcheckeruna puerta trasera entregada a través de ÉterOcultar que es capaz de ejecutar archivos recuperados de C2 e informar los resultados.

Las campañas ClickFix también capitalizado sobre el creciente interés en torno a las herramientas de inteligencia artificial (IA) para distribuir instaladores MSI falsos para que Claude ejecute cargas útiles de PowerShell.

«ClickFix sigue siendo eficaz por una simple razón: explota la naturaleza humana. Las personas siguen naturalmente las instrucciones cuando se les presenta una instrucción clara y de apariencia autorizada (‘presione Win+R, pegue esto, presione Enter’)», dijeron los investigadores de Huntress. «La ingeniería social no necesita ser sofisticada; sólo necesita parecer un paso legítimo para solucionar problemas, y la mayoría de las veces, eso es suficiente».

El riesgo que representa pegar comandos en la aplicación Terminal desde sitios web (o agentes de chat, o aplicaciones de mensajería o correo electrónico) ha llevado a Apple a introducir una nueva ventana emergente de seguridad en macOS Tahoe 26.4 que advierte a los usuarios de Mac que intentan hacerlo.

«Los estafadores utilizan estos canales para instruir a las personas a pegar comandos maliciosos en la Terminal para dañar su Mac o comprometer su privacidad», Apple notas en un documento de soporte publicado esta semana. «Esta alerta ayuda a garantizar que no lo engañen para que ejecute un comando que no esperaba».

Anthropic desactiva nuevos modelos después de que el gobierno los calificara como un problema de seguridad nacional

El gobierno de Estados Unidos ordenó el viernes a Anthropic suspender inmediatamente el acceso extranjero a Fable 5 y Mythos 5, sus dos modelos de inteligencia artificial más avanzados, citando preocupaciones de seguridad nacional vinculadas a un método reportado para eludir las restricciones de seguridad de los modelos.

La directiva, emitida el viernes por la tarde por el secretario de Comercio, Howard Lutnick, en una carta al director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, colocó los dos modelos bajo controles de exportación que prohíben su uso por parte de ciudadanos extranjeros, ya sea dentro o fuera de Estados Unidos.

Debido al alcance de las restricciones, que incluyen a los empleados antrópicos nacidos en el extranjero, la empresa anunció El viernes por la noche desactivó los modelos para garantizar el cumplimiento. El acceso a los otros modelos de IA de la empresa no se vio afectado.

Fable 5 y Mythos 5 se lanzaron a principios de esta semana y Anthropic los describió como los sistemas más capaces que jamás haya implementado. Mythos estaba disponible para los miembros del Proyecto Glasswing, lo que permitió a empresas de ciberseguridad seleccionadas utilizar el modelo para identificar y abordar fallas de seguridad.

No está claro cómo la acción del Departamento de Comercio afecta al Proyecto Glasswing. Anthropic no respondió a una solicitud de comentarios.

La carta del Departamento de Comercio no detalla la preocupación específica por la seguridad nacional. En su blog del viernes por la noche, la compañía dijo que entiende que el gobierno se dio cuenta de una técnica para «liberar» Fable 5, un término para los métodos que eluden las barreras de seguridad incorporadas en un modelo. Según Anthropic, el gobierno solo proporcionó evidencia verbal de lo que describió como un “jailbreak limitado y no universal”, que esencialmente implicaba que el modelo leyera una base de código específica e identificara fallas de software.

Anthropic cuestionó la gravedad del hallazgo. La compañía dijo que revisó un informe que cree que formó la base de la directiva del gobierno y descubrió que las capacidades demostradas ya estaban disponibles en otros modelos de acceso público, incluido el GPT-5.5 de OpenAI. La compañía dijo que los profesionales de la ciberseguridad utilizan habitualmente esas mismas capacidades con fines defensivos.

Katie Moussouris, directora ejecutiva de la empresa de ciberseguridad Luta Security, publicado en BlueSky el sábado que el problema surge de las “indicaciones orientadas a la defensa”, un método de ingeniería de instrucciones de sistemas de inteligencia artificial que prioriza la seguridad y que trata el lenguaje natural como código.

Otros informes Afirmó que Amazon era responsable de señalar los problemas de seguridad en el modelo. La empresa no respondió a la solicitud de comentarios de CyberScoop.

Anthropic reconoció en su declaración que una resistencia perfecta al jailbreak no es alcanzable por ningún proveedor de modelos, y dijo que había diseñado Fable 5 en torno a una estrategia de «defensa en profundidad», combinando una estrecha resistencia al jailbreak con un monitoreo activo. La compañía dijo que ningún evaluador había encontrado un jailbreak universal capaz de eludir ampliamente las salvaguardas del modelo.

«No estamos de acuerdo con que el hallazgo de un potencial de fuga limitado deba ser motivo para recordar un modelo comercial implementado para cientos de millones de personas», escribió Anthropic. «Si este estándar se aplicara en toda la industria, creemos que esencialmente detendría todas las implementaciones de nuevos modelos para todos los proveedores de modelos fronterizos».

La directiva del viernes es el último episodio de una prolongada disputa entre Anthropic y la administración Trump. En febrero, el presidente Donald Trump se trasladó a prohibir los productos de Anthropic de agencias federales después de que la empresa buscara restricciones más fuertes sobre cómo el Pentágono utilizó su tecnología.

A pesar de eso, cuando Anthropic lanzó Mythos bajo el Proyecto Glasswing, la Agencia de Seguridad Nacional recibió Mythos 5 para realizar operaciones cibernéticas ofensivas. A principios de este mes, Trump firmó una orden ejecutiva que ordena a las agencias federales reforzar las defensas cibernéticas y establecer un mecanismo voluntario para que el gobierno obtenga acceso temprano a potentes modelos de IA antes de su despliegue.

El fundamento declarado por la administración para la acción del viernes generó un escepticismo generalizado entre investigadores y analistas. Dean Ball, miembro principal de la Fundación para la Innovación Estadounidense, calificó la medida como “desconcertante.” Chris McGuire, miembro del Consejo de Relaciones Exteriores, dicho Los controles de exportación específicos sobre el acceso a los modelos podrían ser una herramienta política legítima, pero calificó la restricción general como “altamente cuestionable” y las disposiciones de exportación consideradas, que restringen a los ciudadanos extranjeros dentro de los EE. UU., “simplemente absurdas”.

Las implicaciones más amplias para la industria de la IA siguen siendo inciertas. Aaron Levie, director ejecutivo de Box, describió la directiva como “un gran punto de inflexión para la regulación de la IA”, argumentando que la voluntad del gobierno de considerar modelos específicos demasiado poderosos para ciertos usos sienta un precedente con consecuencias potencialmente de largo alcance.

Otros líderes tecnológicos del gobierno apoyaron la acción.

«Apoyamos plenamente a @POTUS y @SecWar para priorizar la seguridad nacional y la seguridad de nuestros combatientes, socios del DIB, infraestructura crítica, socios y aliados internacionales», escribió la CIO del DOD, Kirsten Davies. en una publicación social en X. «Algunas cosas son simplemente más importantes que los ciclos de ingresos, el clickbait y la valoración previa a la IPO. Estados Unidos primero. Siempre».

Anthropic dijo que cree que la situación se debe a un malentendido y está trabajando para restablecer el acceso lo antes posible.

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.

Nuevos ataques engañan al agente OpenClaw AI para que ejecute código y filtre secretos – CYBERDEFENSA.MX

Dos equipos de seguridad han demostrado, en una investigación separada publicada esta semana, que garra abiertael popular agente de IA autohospedado, puede ejecutarse para ejecutar código controlado por un atacante o entregar datos confidenciales a través de entradas de apariencia normal.

Imperva instrucciones enterradas dentro de contactos compartidos, vCards y pines de ubicación que el agente ejecutó sin que la víctima los viera. varonis creó un agente de prueba en la plataforma, le proporcionó un buzón lleno de datos comerciales sintéticos y observó cómo un solo correo electrónico simple lo convenció para que reenviara claves de AWS simuladas y una exportación de cliente falsa a una dirección externa.

La falla que encontró Imperva está parcheada en OpenClaw 2026.4.23, así que actualícela si la ejecuta. La debilidad del phishing que encontró Varonis no es algo que solucione un parche; todo se reduce a limitar lo que el agente puede hacer por sí solo.

Puertas diferentes a una misma habitación: el agente confía en lo que le llega y su acceso pasa a ser el del atacante.

Comandos ocultos en un contacto compartido

El investigador de Imperva, Yohann Sillam, analizó cómo OpenClaw entrega datos de mensajería al modelo detrás de él. El problema está en las tuberías.

Cuando el agente pasa un contacto compartido, una vCard o una ubicación al LLM, aplana el objeto en el texto del mensaje en línea, sin ningún límite que lo marque como no confiable. El contenido que el agente obtiene de la web se incluye en un marcador de contenido que no es de confianza. Los objetos de mensaje no.

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Sólo algunos campos viajan al modelo, y de eso es de lo que abusa el ataque. Un contacto compartido envía solo el campo de nombre, serializado como . Los corchetes angulares son legales en un nombre, por lo que el modelo no puede decir dónde termina el nombre real y dónde comienza una instrucción inyectada. El nombre del contacto se trunca cuando aparece en la pantalla, tanto en WhatsApp como en la aplicación receptora, por lo que la víctima tampoco ve la carga útil.

El mismo truco funciona a través del campo de nombre completo de una vCard, que WhatsApp admite de forma nativa, y a través de la etiqueta en un pin de ubicación compartida.

En las pruebas de Imperva contra Gemini 3.1 Pro (versión preliminar), el texto oculto le indicó al agente que descargara y ejecutara un script desde un servidor controlado por los investigadores. Lo hizo. Una imagen sencilla con instrucciones enterradas falló, probablemente porque ese ataque se ha informado con tanta frecuencia que ahora los modelos están entrenados para resistirlo; la ruta mensaje-objeto funcionó porque los modelos han visto muchos menos ejemplos de ella.

Con la memoria de OpenClaw activada de forma predeterminada, advierte Imperva, una sola pieza de contenido ampliamente compartido que contenga una instrucción oculta podría comprometer silenciosamente a los agentes que lo ingieren, si no están protegidos.

Imperva reveló el problema y OpenClaw envió una solución en la versión 2026.4.23 que mueve los nombres de los contactos, los campos vCard y las etiquetas de ubicación fuera del cuerpo del mensaje y a un canal de metadatos separado que no es de confianza. Imperva encontró el mismo patrón de aplanamiento en otros asistentes personales de IA, por lo que el problema subyacente no es sólo de OpenClaw.

Un correo electrónico normal es suficiente

Varonis Threat Labs llegó a OpenClaw desde el ángulo social. En una investigación dirigida por Itay Yashar, el equipo creó un agente llamado pellizco en la plataforma, lo conectó a una bandeja de entrada de Gmail repleta de desorden empresarial realista pero sintético y secretos simulados, y lo ejecutó a través de cuatro simulaciones de phishing en Google Gemini 3.1 Pro y OpenAI Codex GPT-5.4.

Trazan una línea entre la inyección rápida, que oculta instrucciones en los datos, y lo que llaman phishing del agente: una solicitud creíble que llega a través de un canal normal y funciona porque el agente actúa antes de verificar quién la envió.

El agente no pasó ambas pruebas de exfiltración. En el primero, un mensaje que se hacía pasar por un líder de equipo llamado Dan, enviado desde una dirección externa de Gmail, solicitaba acceso provisional durante un incidente de producción falso. Pinchy encontró las credenciales y reenvió claves de acceso simuladas de AWS IAM, cadenas de conexión de bases de datos y credenciales SSH en texto sin formato.

El segundo pretexto fue más suave: una solicitud que parecía rutinaria para la exportación semanal del cliente, supuestamente para una plataforma QBR. El agente envió un conjunto de datos sintéticos de 247 clientes empresariales, incluidos contactos y valores de contratos. Ambas fallas ocurrieron bajo un perfil estricto que le pedía al agente que verificara primero a los remitentes. La regla existía. La urgencia le ganó una vez, la rutina le ganó la segunda vez.

El agente tuvo mejores resultados cuando la amenaza era técnica más que social. Interactuó con una página de phishing de tarjetas de regalo, pero retuvo credenciales reales y finalmente la marcó; el perfil estricto bloqueó la página por completo. En una pantalla de consentimiento de OAuth maliciosa disfrazada de una aplicación de parte de horas, inspeccionó el objetivo de redireccionamiento, lo consideró sospechoso y se detuvo antes de otorgarle acceso.

Ésa es la división que señala Varonis: el agente es mejor que muchas personas para detectar URL incorrectas y portales de inicio de sesión falsos, y peor en el juicio social que hace una pausa humana cuando un colega de repente pide credenciales a una hora extraña. El impulso para ser útil es la superficie de ataque.

Varonis dice que OpenAI Codex GPT-5.4 fue más cauteloso que Gemini 3.1 Pro al ingresar o enviar datos a sitios externos sin confirmación, pero ambos cayeron en los pretextos sociales.

El punto débil detrás de ambos ataques

Varonis mapea ambos ataques en lo que Simon Willison llama el trifecta letal: un agente que puede leer datos privados, recibir contenido que no es de confianza y enviar datos de vuelta. OpenClaw tiene los tres, por lo que un contacto envenenado y un correo electrónico amigable terminan en el mismo lugar.

Ese límite de confianza no es sólo un problema inmediato; también aparece en el código de OpenClaw. un separado Análisis de artículos de InfoSec convirtió los avisos anteriores de OpenClaw en reglas de análisis estático y luego los usó para encontrar cinco fallas más en las extensiones de canal Slack, Discord, Matrix, Zalo y Microsoft Teams.

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Los cinco tenían el mismo error: el código de inicio resolvió la lista de permitidos de cada canal mediante un nombre para mostrar mutable en lugar de una identificación estable, por lo que un atacante que se cambiara el nombre para coincidir con un usuario permitido podría ingresar a la lista y dirigir al agente. OpenClaw los ha parcheado.

OpenClaw viene con amplio acceso a archivos, shells y más de veinte plataformas de mensajería, y ha recibido una serie constante de advertencias de inyección rápida y exfiltración de datos desde su lanzamiento a fines del año pasado.

La autoridad holandesa de protección de datos adoptó la postura más firme: la Autoriteit Persoonsgegevens dijo a los usuarios y organizaciones que no ejecutaran OpenClaw en sistemas que contengan datos confidenciales, citando riesgos de violación de datos y apropiación de cuentas.

¿Qué hacer al respecto?

Cualquiera que ejecute OpenClaw debe actualizar a 2026.4.23 o posterior para corregir el objeto de mensaje. El resto es arquitectura, no redacción inmediata, y Varonis establece cuatro controles.

Trate el archivo de instrucciones del agente como una política aplicada y controlada por versiones, no como una sugerencia. El correo saliente necesita una puerta: no se permite realizar envíos por primera vez a direcciones desconocidas sin aprobación, por lo que un agente secuestrado no puede transmitir phishing desde una cuenta confiable. El acceso al conector debe rastrear el nivel de confianza de lo que desencadenó la tarea, por lo que una bandeja de entrada que maneja correo electrónico externo no puede leer también todo el CRM. Y las acciones más riesgosas, reenviar credenciales o mover dinero, deberían esperar a que llegue un ser humano.

Ambos equipos aterrizan en el mismo modelo mental. Varonis lo plantea como tratar al agente como un empleado junior con acceso al sistema y sin instinto para lo que parece extraño, no como una herramienta de seguridad. Imperva llega desde la otra dirección, llamándolo un ejecutor autenticado que confía en sus entradas.

Las soluciones que se ofrecen hoy son parches y barandillas específicos. El problema más difícil aún está abierto. Un agente lo suficientemente útil como para actuar en su correo electrónico y ejecutar sus comandos es, por diseño, uno que confía en las entradas y quiere ayudar, y nadie tiene una solución general para eso todavía.

Los nuevos ataques DDoS con IA son más inteligentes. Aprenda cómo defenderse en este seminario web – CYBERDEFENSA.MX

Todos los días, los piratas informáticos encuentran nuevas formas de bloquear sitios web y robar datos.

Pero ahora algo ha cambiado. Los hackers ya no trabajan solos. Ahora están utilizando poderosas herramientas de Inteligencia Artificial (IA) para hacer que sus ataques sean más rápidos, más fuertes y mucho más difíciles de detener.

Según actualizaciones recientes de Las noticias de los piratas informáticoslos malos actores están utilizando la IA para encontrar puntos débiles en los sistemas y lanzar «ataques DDoS» masivos que pueden desconectar su empresa en segundos.

Si su sitio web deja de funcionar, pierde dinero, pierde la confianza de los clientes y pasa días tratando de solucionar el problema.

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La antigua forma de protección ya no funciona

En el pasado, podías configurar un firewall simple, actualizar tu software y sentirte seguro.

Ya no. Los ataques asistidos por IA pueden pensar y adaptarse. No sólo golpean la puerta de entrada; buscan puntos de entrada ocultos, API inteligentes y pequeños errores en la configuración de su nube. Hacen en minutos lo que antes a los hackers humanos les llevaba semanas planificar.

Si confía en viejos hábitos de seguridad, dejará su empresa expuesta.

¿La buena noticia? Puedes usar la IA para defenderte. Sólo necesitas conocer las nuevas reglas del juego.

Lo que aprenderá en este seminario web de 45 minutos

Estamos organizando un evento en línea en vivo para mostrarle exactamente cómo proteger su red de estas nuevas amenazas que se mueven rápidamente. Aquí hay un adelanto de lo que cubriremos:

  • La ventana de 12 horas: Por qué los principales expertos en seguridad dicen que es necesario reparar las fallas más rápido que nunca y cómo hacerlo sin dañar sus sistemas.
  • La trampa de la IA: El error número uno que cometen las empresas al configurar la seguridad en la nube es el que en realidad facilita la entrada de los ataques de IA.
  • La defensa inteligente: Cómo utilizar herramientas automatizadas para detectar una amenaza antes de que llegue a sus servidores principales.
  • Plano en vivo: Una lista de verificación simple, paso a paso, que puede brindarle a su equipo para proteger su negocio esta semana.

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La seguridad de la IA es un tema importante en este momento y las plazas se están llenando muy rápidamente. No espere hasta que su sitio web se desconecte para pensar en la seguridad. Regístrese hoy, aprenda cómo proteger sus activos digitales y mantenga su negocio seguro.

PD: Incluso si no puedes verlo en vivo, ¡regístrate de todos modos! Le enviaremos por correo electrónico la grabación completa y la lista de verificación inmediatamente después de que finalice el evento. Haga clic aquí para registrarse ahora.

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Conozca a Rampart y Clarity, los nuevos agentes combinados de IA del equipo rojo de Microsoft

El miércoles, Microsoft lanzó dos nuevas herramientas de equipos rojos:Muralla y Claridad—, destinado a ayudar a los desarrolladores a diseñar software agente más seguro y ayudar a los equipos de respuesta a incidentes frente a infracciones continuas.

Se construye la muralla además de PyRIT, un existente marco de automatización abierto Microsoft desarrolló sistemas de IA generativa para equipos rojos. Pero mientras PyRIT escanea los sistemas ya construidos en busca de fallas de seguridad, Rampart está diseñado para probar continuamente el código en busca de vulnerabilidades durante el proceso de desarrollo, codificando escenarios de prueba tanto adversos como benignos en el proceso de desarrollo de software para señalar errores y dependencias explotables.

Microsoft dijo que Rampart fue creado para centrarse en ataques de inyección cruzada, donde «un agente recupera o procesa contenido potencialmente envenenado de documentos, correos electrónicos, tickets y otras fuentes de datos que manipulan el comportamiento indirectamente». También confirma que las correcciones o exploits funcionan según lo previsto a través de múltiples rondas de pruebas, a diferencia de las herramientas que realizan una «validación de un solo disparo».

La segunda herramienta, Claridadpuede ejecutarse como una aplicación de escritorio, una interfaz web o integrarse directamente en un agente de codificación para proporcionar orientación de ingeniería de seguridad en tiempo real a los desarrolladores desde el inicio de un proyecto. Puede categorizar y rastrear diferentes objetivos comerciales relacionados con el código y resaltar las implicaciones de seguridad posteriores junto con alternativas de diseño más seguras.

Ram Shankar Siva Kumar, quien fundó el equipo rojo de IA de Microsoft en 2019, dijo a CyberScoop que la compañía ha visto beneficios de seguridad interna al usar las herramientas, pero cree que el crecimiento de Rampart y Clarity depende de las contribuciones de otros desarrolladores fuera del ecosistema de Microsoft.

En el vertiginoso mundo de la IA, donde la codificación ambiental, los agentes de IA no autorizados y una constante rotación de lanzamientos de nuevos modelos crean nuevas implicaciones de seguridad casi todas las semanas, Siva Kumar dijo que era importante comenzar a construir procesos de seguridad fundamentales centrados en la IA en el proceso de desarrollo de software.

«Cuando escuchas hablar mucho sobre la seguridad de la IA, parece que hay muchos debates filosóficos», dijo. «Verán marcos, verán documentos técnicos, y creo que ya hemos superado ese momento. Realmente necesitamos empezar a pensar en la seguridad de la IA como una disciplina de ingeniería y tratar de llevar la seguridad donde están los desarrolladores».

La utilidad potencial de Rampart para los defensores va más allá de simplemente asegurar los procesos de desarrollo de software. También se puede utilizar durante una respuesta activa a un incidente para acelerar o automatizar el equipo rojo para realizar correcciones urgentes, parches y remediación.

Microsoft ha utilizado Rampart al investigar vulnerabilidades reportadas en sus propios productos. Siva Kumar dijo que la herramienta fue capaz de ayudar a condensar en horas el trabajo manual de una semana (replicar la vulnerabilidad, identificar diferentes variantes del mismo error, luego parchear y volver a probar esas variantes para garantizar que ya no sean explotables) en horas. Mientras tanto, Clarity actúa como un asesor de seguridad para proyectos de software, incitando a los desarrolladores a considerar los riesgos potenciales en sus decisiones de diseño y sus consecuencias de seguridad posteriores. . Con el aumento del código y los agentes generados por IA y el abaratamiento de la ejecución, este tipo de orientación proactiva es cada vez más importante.

«Podrás crear aplicaciones, crear servidores MCP para extraer cosas de Internet», dijo Siva Kumar. «La pregunta es ¿debería hacerlo? y Clarity es un paso en esa dirección. Es preguntar 'oye, ¿deberías hacer esto en primer lugar?'»

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.

RubyGems suspende nuevos registros después de que se cargan cientos de paquetes maliciosos – CYBERDEFENSA.MX

rubígemasel administrador de paquetes estándar para el lenguaje de programación Ruby, ha suspendido temporalmente los registros de cuentas luego de lo que se describió como un «gran ataque malicioso».

«Estamos lidiando con un gran ataque malicioso contra Ruby Gems en este momento», Maciej Mensfeld, gerente senior de productos para la seguridad de la cadena de suministro de software en Mend.io, dicho en una publicación en X. «Los registros están en pausa por el momento. Cientos de paquetes involucrados, en su mayoría dirigidos a nosotros, pero algunos contienen exploits».

Visitantes de RubyGems página de registro Ahora aparecen el mensaje: «El registro de nueva cuenta se ha deshabilitado temporalmente».

Mend.io, que protege RubyGems, dijo que tiene la intención de publicar más detalles una vez que se contenga el incidente. Por el momento se desconoce quién está detrás del ataque.

Ciberseguridad

El desarrollo se produce cuando los ataques a la cadena de suministro de software dirigidos a ecosistemas de código abierto han ido en aumento, con actores de amenazas como TeamPCP comprometiendo paquetes ampliamente utilizados para distribuir malware de robo de credenciales capaz de recopilar datos confidenciales y permitir a los atacantes ampliar su alcance.

En un informe publicado el lunes, Google dijo que las credenciales robadas de los entornos afectados se han monetizado a través de asociaciones con ransomware y grupos de extorsión por robo de datos.

(Esta es una historia en desarrollo. Vuelva a consultarla para obtener más detalles).

Dos nuevos equipos de extorsión están acelerando el libro de jugadas de Scattered Spider

Según CrowdStrike, un par de grupos de amenazas persistentes y problemáticos afiliados a The Com están apuntando activamente a organizaciones en múltiples sectores de infraestructura crítica para realizar rápidos ataques de extorsión y robo de datos.

Los atacantes con motivación financiera, a los que CrowdStrike rastrea como Cordial Spider y Snarky Spider, han utilizado ataques de phishing de voz e ingeniería social para irrumpir en las plataformas de identidad de las víctimas y atravesar entornos SaaS desde al menos octubre de 2025, dijo la compañía en un informe Jueves, que compartió exclusivamente con CyberScoop antes del lanzamiento.

Adam Meyers, vicepresidente senior de operaciones contra adversarios de CrowdStrike, dijo que los subgrupos compuestos por hablantes nativos de inglés se dirigen principalmente a organizaciones con sede en EE. UU. en los sectores académico, de aviación, minorista, hotelero, automotriz, de servicios financieros, legal y tecnológico.

Esta “nueva ola de actores de amenazas de crímenes electrónicos” está estrechamente alineada con Scattered Spider y vinculada a otros subconjuntos de The Com, incluidos SLSH y ShinyHunters, dijo Meyers.

Debido a que estos ataques apuntan a sistemas de identidad y pueden exponer datos en otros servicios conectados más allá del punto de infracción inicial, es difícil determinar cuántas víctimas han quedado atrapadas en estas campañas.

La advertencia de CrowdStrike sigue de cerca la investigación que la Unidad 42 de Palo Alto Networks y el Centro de análisis e intercambio de información minorista y hotelera compartieron la semana pasada sobre la serie de ataques de Cordial Spider dirigidos a organizaciones de la industria minorista y hotelera, entre otras.

Cordial y Snarky Spider han colocado señuelos a través de llamadas de voz, mensajes de texto y correos electrónicos dirigiendo a los empleados a páginas de phishing que se hacen pasar por la página legítima de inicio de sesión único o el proveedor de identidad principal de su empleador, dijeron los investigadores.

Estas páginas de phishing, que capturan credenciales, claves de sesión o tokens, según el flujo de trabajo, proporcionan a los atacantes un punto de entrada a los sistemas, que explotan para obtener un acceso generalizado a todos los ecosistemas SaaS de las víctimas.

Los atacantes utilizan estos ganchos iniciales para eliminar y establecer dispositivos de autenticación multifactor, luego eliminan correos electrónicos y otras alertas que de otro modo advertirían a las organizaciones sobre una posible actividad maliciosa, dijeron los investigadores.

El robo de datos para campañas de extorsión comparte sorprendentes similitudes, pero CrowdStrike dijo que las tácticas, técnicas y procedimientos para cada subgrupo son distintos. Estas variaciones incluyen horas de operación, diferentes proveedores de dominios de phishing, sistemas operativos preferidos, sitios de fuga de datos y las herramientas o dispositivos que utilizaron para registrarse para la autenticación multifactor.

El dominio de BlackFile, el sitio de filtración de datos de Cordial Spider, estaba desconectado el miércoles, según Meyers.

CrowdStrike se negó a poner un rango a las demandas de extorsión de los grupos, pero la Unidad 42 dijo anteriormente que Cordial Spider, que también se rastrea como CL-CRI-1116 y UNC6671, generalmente se encuentran en el rango de siete cifras.

Algunas víctimas que no pagaron las demandas de extorsión han sido sometidas a ataques DDoS, y Snarky Spider ha utilizado tácticas de acoso posteriores más agresivas, incluido el aplastamiento de los empleados de las organizaciones víctimas, dijo Meyers.

CrowdStrike dijo que Cordial y Snarky Spider también utilizan redes proxy residenciales, incluidas Mullvad, Oxylabs, NetNut, 9Proxy, Infatica y NSOCKS, para evadir la detección basada en IP y mezclarse con el tráfico típico.

Las redes de proxy residenciales, que dependen de direcciones IP asignadas a usuarios domésticos reales, pueden tener un propósito legítimo, pero los investigadores han estado advirtiendo que operadores criminales poco éticos o descarados están abusando de estas redes para construir y respaldar botnets, campañas de delitos cibernéticos, espionaje y otras actividades maliciosas.

Cordial y Snarky Spider no han logrado el impacto o la capacidad técnica de Scattered Spider, pero los grupos comparten muchos puntos en común y objetivos, dijo Meyers.

«Han tomado su libro de jugadas y están usando muchas de sus técnicas, pero realmente no hemos visto la sofisticación técnica demostrada por ellos que vimos en Scattered Spider», dijo. «Es una especie de nueva generación de Scattered Spider».

Matt Kapko

Escrito por Matt Kapko

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

Nuevos manuales para una era de ventanas cero – CYBERDEFENSA.MX

Cuando la aplicación de parches no es lo suficientemente rápida, NDR ayuda a contener la próxima era de amenazas.

Si ha estado siguiendo los avances en IA, sabrá que la ventana de explotación, el breve buffer en el que las organizaciones confiaban para parchear y proteger después de la divulgación de una vulnerabilidad, se está cerrando rápidamente.

El nuevo modelo de Anthropic, Claude Mitosy su Proyecto Ala de Vidriodemostró que encontrar vulnerabilidades explotables y grietas sutiles en las defensas de los sistemas operativos y navegadores (trabajo que antes requería semanas a los expertos) ahora se puede realizar en minutos con IA. Como resultado, el La ventana de oportunidad del parche ahora es casi nula.. La situación es tan crítica que el Secretario del Tesoro, Scott Bessent, y el Presidente de la Reserva Federal, Jerome Powell, Recientemente convocó una reunión urgente. con los directores ejecutivos de las principales instituciones financieras estadounidenses para discutir los riesgos implicados. La conclusión fue sencilla: las crecientes capacidades de IA han alterado los perfiles de riesgo, con profundas implicaciones para la estabilidad e integridad institucional en todas las industrias.

Mythos también destaca la brecha entre el descubrimiento y la remediación. Superó fácilmente la experiencia humana y resolvió una compleja simulación de red corporativa que habría requerido más de 10 horas de experiencia en programación experta. Sus descubrimientos también encontraron problemas en software con décadas de antigüedad que habían pasado desapercibidos en miles de revisiones de seguridad.

De los Mitos a la era de la suposición-incumplimiento

Mythos no es el único modelo de IA capaz de encontrar vulnerabilidades tan rápidamente. Otros partidos los han encontrado utilizando LLM más básicos.

Si su empresa utiliza algún tipo de software, debe asumir que el software probablemente contenga miles de estas vulnerabilidades desconocidas, esperando ser explotadas por el descubrimiento asistido por IA. Esto no es un fallo de su equipo de seguridad; más bien, es la consecuencia estructural de 30 años de complejidad de software acumulada que se topan con un salto en la capacidad ofensiva de la IA.

Ahora que las ventanas de explotación casi nulas son la norma, “parchear más rápido” o “parchear mejor” ya no son suficientes. Los equipos de seguridad necesitarán nuevos manuales de estrategiabasado en un modelo de supuesto incumplimiento: Se producirán infracciones y será fundamental detectarlas a medida que se produzcan y contenerlas a gran escala. Estos resultados se deciden en tiempo real, en la red.

Cómo incorporar un modelo de supuesto incumplimiento a las operaciones cotidianas

El modelo de supuesto incumplimiento tiene tres requisitos operativos, cada uno de los cuales utiliza métodos automatizados diseñados para tiempo de colapso hasta la contención:

  1. Detecte el comportamiento posterior a una infracción antes de que la amenaza se extienda en toda su empresa
  2. Reconstruya la cadena de ataque completa lo antes posible.
  3. Contener las amenazas rápidamente para limitar su radio de explosión.

En la práctica, este método de contención requiere:

Visualizando la contención como marcador

Priorice la reducción del tiempo medio de contención (MTTC) para limitar los daños mientras mantiene la vigilancia sobre las métricas de detección y respuesta (MTTD y MTTR). A medida que la IA acelera la explotación y remodela los métodos de ataque, aumenta la importancia de la velocidad para identificar, contener y resolver amenazas. La compresión de MTTC comienza con una visibilidad de red integral y en tiempo real. Con él, los SOC pueden detectar el comportamiento posterior a una infracción, determinar el radio de la explosión e interrumpir los eventos antes de que se propaguen más.

Monitoreo de técnicas favorecidas por la IA

Los ataques de IA autónoma utilizan cada vez más técnicas sofisticadas para evadir la detección, incluidos métodos de vida de la tierra (LOTL) que ocultan actividad maliciosa dentro de herramientas y procesos legítimos. Detección y respuesta de red (NDR) las plataformas desempeñan un papel crucial en la identificación de estos sutiles indicadores de compromiso. Lo hacen monitoreando continuamente el tráfico de la red en busca de comportamientos inusuales. Los signos de dicha actividad pueden aparecer como recursos compartidos de administrador de SMB inusuales, NTLM donde se espera Kerberos o nuevos pivotes RDP/WMI/DCOM, todo lo cual puede significar un movimiento lateral en su red.

Las plataformas NDR avanzadas también pueden detectar atacantes que aprovechan técnicas LOTL para mantener comunicaciones de comando y control y exfiltrar datos mientras intentan evitar generar alarmas. Los indicadores de comando y control pueden manifestarse como patrones de conexión tipo baliza, raros pares JA3/JA4 y SNI, DNS de alta entropía o DoH o DoT no autorizados. Anomalías como cargas fuera de horario, asimetría de carga/descarga, destinos por primera vez (por ejemplo, S3, Blob, GCS o nuevas CDN), compresión antes de la salida o la presencia de túneles y VPN hacia nuevos destinos pueden indicar exfiltración.

Automatizar y mantener su inventario de software

Muchas organizaciones todavía carecen de un inventario preciso y en tiempo real de su software, lo que les dificulta comprender cómo se conectan y comunican los activos. Esta brecha crea oportunidades para los adversarios. La automatización del inventario y el mapeo de activos ayuda a las organizaciones a comprender su exposición, reaccionar más rápidamente a las amenazas emergentes y reducir las ventanas disponibles para explotar las vulnerabilidades.

Correlacionar y reconstruir cadenas de ataque.

Una vez que se detecta una infracción, es vital comprender rápidamente su alcance, especialmente porque las amenazas impulsadas por la IA se mueven demasiado rápido para el análisis manual. El proceso de reconstrucción de eventos, que alguna vez fue minucioso, debe automatizarse y entregarse en tiempo real.

Investigador de luz centralparte de la empresa Plataforma NDR abiertacorrelaciona automáticamente las alertas y la actividad de la red para ayudar a reconstruir cronogramas detallados de los ataques. Esto facilita que sus propios sistemas automaticen el flujo de trabajo de respuesta y mejoren su resiliencia contra estos ataques.

Automatización de la contención

Los avances en la detección y reconstrucción de ataques deberían impulsar una contención decisiva y confiable. Limitar la propagación de amenazas, el tercer pilar del modelo de supuesto incumplimiento, es lo que convierte los datos y el conocimiento en una protección tangible. Incorporar la contención automatizada en los flujos de trabajo de defensa de la red puede reducir el riesgo de que las amenazas de rápida evolución se conviertan en incidentes generalizados.

Hacia un futuro de seguridad preparado para los Mitos

Claude Mythos y otros modelos de IA están cambiando rápidamente prácticas de larga data en materia de ciberseguridad. Prepararse para este panorama dinámico significa, en parte, construir capas defensivas adaptativas que puedan ayudarlo a acelerar sus defensas contra la IA adversaria.

  • Monitor: Mantenga una visibilidad continua de la red y automatice las detecciones para identificar amenazas tempranamente.
  • Suponer-incumplimiento: Opere con la expectativa de que se produzcan infracciones y concéntrese en una respuesta y contención rápidas.
  • Proteger: Proteja sus ecosistemas de confianza fortaleciendo los controles donde los ataques impulsados ​​por IA pueden causar el mayor daño. Construya un programa de seguridad “listo para Mythos”, como sugerido por la Cloud Security Alliance.
  • Afilar: Perfeccione continuamente sus manuales y estrategias de respuesta para contrarrestar las amenazas en evolución.

Detección y respuesta de la red Corelight

Descubra nuevos métodos de ataque con Plataforma NDR abierta de Corelight. Con visibilidad integral de la red y análisis de comportamiento profundo, Corelight está diseñado para ayudar a su SOC a detectar amenazas avanzadas impulsadas por IA más rápido, para que pueda actuar antes de que los incidentes se intensifiquen. Obtenga más información en corelight.com/elitedefense.

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