Google anunció el jueves una nueva forma para que los usuarios inicien sesión en sus cuentas permitiéndoles tomar un video selfie.
El selfie para iniciar sesiónsegún el gigante tecnológico, es otra opción además de los métodos de recuperación existentes para iniciar sesión en una cuenta, incluida una dirección de correo electrónico o un número de teléfono. La idea es utilizar un video selfie como una forma de recuperar el acceso si un usuario alguna vez queda bloqueado o no tiene acceso a su teléfono o computadora habitual.
Como parte del proceso, los usuarios deben configurar un video selfie con solo mirar a la cámara del dispositivo y completar «algunos movimientos cortos y guiados de la cabeza» para capturar su rostro desde diferentes ángulos.
Si los usuarios tienen algún problema para iniciar sesión en sus cuentas con el método selfie en una etapa posterior, pueden tomar otra selfie para volver a iniciar sesión. «El video selfie compara el nuevo video con el que configuró para confirmar que realmente es usted y ayudarlo a regresar a su cuenta», dijo Google en un publicación de blog compartido con The Hacker News.
El gigante tecnológico también enfatizó que la función es totalmente voluntaria y que los usuarios tienen el control total de la función, agregando que se puede eliminar de la cuenta en cualquier momento.
Según un documento de ayudala función está diseñada con tres propósitos clave:
Ayude a los usuarios a volver a ingresar a su cuenta si no pueden iniciar sesión.
Desbloquee más funciones o servicios, cuando se le solicite, verificando que un usuario sea una persona real y que no haya violado las políticas de Google.
Permita a los usuarios crear un avatar para crear contenido de IA que se vea y suene como ellos mismos.
Dicho esto, la opción de video selfie para iniciar sesión no está disponible para cuentas de Google Workspace, cuentas infantiles y cuentas de Google inscritas en el Programa de protección avanzada.
«No puedes agregar un video de selfie mientras estás bloqueado en tu cuenta o en el proceso de recuperación de la cuenta», señaló también Google.
En caso de que un usuario no pueda iniciar sesión en su cuenta, es posible que se le solicite que grabe un video corto de su rostro para confirmar que la cuenta le pertenece. Luego, el video recién capturado se compara con el video selfie agregado por el usuario a su cuenta. Si las caras coinciden, se verificará su identidad y les permitirá recuperar el acceso a la cuenta.
«El video selfie que guardó en su cuenta de Google se comparará con el video selfie que tome para iniciar sesión en su cuenta», advierte Google. «Si hay cambios significativos en tu apariencia facial, actualiza el video selfie que guardaste en tu cuenta».
Además de almacenar el vídeo selfie en formato cifrado en reposo, se utiliza únicamente con el fin de ayudar a los usuarios a iniciar sesión en sus cuentas, a menos que opten por compartirlo para otros casos de uso. Los datos pueden «ayudar a los esfuerzos continuos para desarrollar y mejorar el reconocimiento facial, la estimación de la edad y otros métodos de verificación que pueden utilizar sus características físicas o movimiento», según Google.
Los usuarios pueden cambiar esta configuración en cualquier momento siguiendo los pasos a continuación:
En la cuenta de Google, vaya a la página del video Selfie (myaccount.google[.]com/video-verificación)
Activa o desactiva Mejorar los servicios de Google (opcional)
La divulgación se produce cuando Google Cloud Fraud Defense ha anunciado un nuevo sistema de verificación de gestos con las manos que pide a los usuarios que realicen gestos simples con las manos a través de la cámara de su dispositivo para completar las comprobaciones de reCAPTCHA, lo que marca un alejamiento de los desafíos tradicionales basados en imágenes para abordar el tráfico de bots automatizados.
La tecnología de detección de vida solicita a los usuarios que realicen movimientos básicos de las manos mientras la cámara está encendida con el objetivo de extraer datos de puntos de referencia de las manos. Esto incluye 21 coordenadas de nudillos.
«Los videos nunca se asocian con la identidad de un usuario y se eliminan después del proceso de verificación», dijo la compañía. «Google no conserva ninguna imagen o vídeo de los gestos con las manos de un usuario más allá del proceso de verificación ni utiliza los datos para ningún otro propósito».
OpenAI dijo el martes que una combinación de sus modelos de inteligencia artificial (IA), incluido GPT-5.6 Sol y un «modelo de prelanzamiento aún más capaz», estaba detrás del incidente de seguridad que tuvo como objetivo la infraestructura de producción de Hugging Face la semana pasada.
La empresa de IA dicho los modelos operaban con «reducción de rechazos cibernéticos para fines de evaluación» que de otro modo podrían limitar su capacidad para realizar ataques cibernéticos, y agregó que espera que tales incidentes «se vuelvan más comunes con la proliferación de modelos cada vez más cibernéticos».
Al describirlo como un «incidente cibernético sin precedentes» y que involucra capacidades cibernéticas de última generación, OpenAI dijo que tiene la intención de realizar una investigación exhaustiva en asociación con Hugging Face para llegar al fondo del asunto.
Como parte de una evaluación interna, se dice que los modelos identificaron y encadenaron vulnerabilidades en todo el entorno de investigación de OpenAI y la infraestructura de producción de Hugging Face para encontrar soluciones para el ExplotarGym punto de referencia.
La evidencia descubierta por OpenAI sugiere que el hiperenfoque de los modelos les hizo hacer todo lo posible para lograr el objetivo a cualquier precio, incluso logrando salir de su entorno aislado altamente aislado y obtener acceso abierto a Internet al descubrir y explotar una vulnerabilidad de día cero en el software de un proveedor no especificado, que actúa como proxy y caché para registros de paquetes. Esto requirió gastar una «cantidad sustancial de cálculo de inferencia».
«Con este acceso, nuestros modelos realizaron una serie de acciones de escalada de privilegios y movimiento lateral en nuestro entorno de prueba de investigación hasta que los modelos alcanzaron un nodo con acceso a Internet», explicó la compañía.
Superando el bloqueo de acceso a Internet, los modelos posteriormente dedujeron que Hugging Face era el repositorio que alojaba modelos, conjuntos de datos y soluciones para ExploitGym, lo que, a su vez, les llevó a buscar formas de obtener acceso a información secreta que podría utilizar para engañar al punto de referencia.
En un momento dado, los modelos unieron varios vectores de ataque, incluido el uso de credenciales robadas y vulnerabilidades de día cero, para encontrar una ruta de ejecución remota de código en los servidores de Hugging Face.
Como parte de los esfuerzos de respuesta a incidentes, OpenAI dijo que está implementando controles estrictos en la configuración de la infraestructura, reveló responsablemente la falla de día cero en el software de terceros, agregó Hugging Face a su programa de acceso confiable para mejorar sus defensas e incorpora barreras de seguridad más sólidas en torno a futuras capacitaciones y evaluaciones.
«Este incidente apunta a la necesidad de fortalecer aún más la alineación de nuestro modelo, las protecciones cibernéticas durante el tiempo de evaluación y el monitoreo durante las pruebas internas», dijo OpenAI.
El desarrollo se produce cuando la empresa también reveló que los modelos de larga duración, si bien abordan problemas complejos y abiertos, pueden abrir la puerta a la adopción de acciones no deseadas, como encontrar debilidades en el entorno operativo, en la búsqueda de su objetivo mediante intentos repetidos durante períodos prolongados.
«También muestra cómo un modelo que opera eficazmente en horizontes de tiempo prolongados puede aprender los puntos ciegos de un sistema de aprobación y solucionarlos para lograr sus objetivos», dijo OpenAI. «La seguridad a largo plazo requiere no sólo preguntarse ‘¿está permitida esta acción?’ pero también ‘¿hacia qué resultado apunta esta secuencia de acciones?’».
El grupo de ransomware The Gentlemen continúa aumentando el nivel de sus ataques. La organización criminal ha comenzado a utilizar herramientas desarrolladas específicamente para infiltrarse en las redes corporativas, recopilar información y mantener el control de los sistemas antes de activar el cifrado de los archivos.
Las últimas investigaciones confirman que el grupo no solo ha intensificado su actividad, sino que también continúa perfeccionando sus capacidades técnicas.
Un malware diseñado para controlar los equipos antes del ataque
La investigación del equipo GReAT de Kaspersky ha identificado un backdoor inédito desarrollado en lenguaje Go que los atacantes instalan antes de ejecutar el ransomware.
Su misión consiste en recopilar información sobre el equipo y la red, establecer comunicación con los servidores de los ciberdelincuentes y permitir la ejecución remota de órdenes para preparar la intrusión.
Los analistas explican que «los ciberdelincuentes han evolucionado sus tácticas mediante el uso de herramientas desarrolladas a medida».
Además, señalan que este implante «facilita la recopilación de información y el control de los sistemas comprometidos antes del despliegue del ransomware», proporcionando a los atacantes un conocimiento mucho más detallado del entorno que van a comprometer.
Una amenaza cada vez más sofisticada
The Gentlemen, surgido previsiblemente a mediados de 2025, opera bajo el modelo Ransomware-as-a-Service (RaaS), en el que distintos afiliados utilizan su infraestructura para lanzar ataques contra empresas de sectores como manufactura, servicios tecnológicos, sanidad, finanzas, construcción o logística.
La investigación también detectó que «el acceso a algunos sistemas ocurrió mucho antes de la infección por ransomware», un hecho que «podría significar que el acceso inicial no fue realizado por The Gentlemen, sino por otro actor de amenazas».
Esto apunta a una posible colaboración con los conocidos como Initial Access Brokers, especializados en vender accesos ya comprometidos a redes corporativas.
También prueban una nueva variante para Windows
Los investigadores descubrieron igualmente una nueva variante del ransomware escrita en lenguaje C y orientada específicamente a sistemas Windows.
Hasta ahora el grupo utilizaba principalmente una versión desarrollada en Go, por lo que este cambio podría responder a una estrategia para perfeccionar sus herramientas en ataques reales.
Durante una de las intrusiones también intentaron eliminar el software de seguridad instalado en los equipos, aunque la maniobra fue detectada y bloqueada antes de que pudiera desactivar la protección.
Fatih Sensoy, experto en seguridad de Kaspersky GReAT, advierte que «The Gentlemen está ganando rápidamente reputación entre los actores de amenazas» y que «las nuevas variantes basadas en C sugieren que el grupo está perfeccionando activamente sus capacidades», por lo que recomienda a las organizaciones reforzar la gestión de vulnerabilidades y el endurecimiento de sus sistemas para reducir el riesgo de sufrir este tipo de ataques.
El grupo de ransomware The Gentlemen continúa aumentando el nivel de sus ataques. La organización criminal ha comenzado a utilizar herramientas desarrolladas específicamente para infiltrarse en las redes corporativas, recopilar información y mantener el control de los sistemas antes de activar el cifrado de los archivos.
La evolución de The Gentlemen supone un cambio relevante en su forma de operar. Además del ransomware, los atacantes despliegan un backdoor diseñado para obtener datos del entorno de la víctima, ejecutar órdenes de forma remota y preparar el ataque con mayor precisión, aumentando así las posibilidades de éxito y dificultando la respuesta de los equipos de seguridad.
Hace solo unos días, Escudo Digital informaba del ciberataque de The Gentlemen contra VASBE, empresa de vigilancia privada especializada en la protección de sedes bancarias y entidades financieras.
A principios de este mes, hablé en el Cumbre de seguridad y gestión de riesgos de Gartner sobre un punto ciego que la mayoría de los programas de seguridad aún no tienen en cuenta: cómo los atacantes están eludiendo los programas de seguridad de IA utilizando infraestructura heredada para secuestrar agentes de IA.
La adopción de la IA avanza más rápido de lo que los programas de seguridad pueden dar cuenta. Aproximadamente el 71 % de las organizaciones están probando agentes de IA en sus aplicaciones empresariales y el 31 % ya los ha trasladado a flujos de trabajo de producción.
Por esta razón, las organizaciones están invirtiendo recursos legítimamente en proteger las cargas de trabajo de IA contra el envenenamiento de modelos, la inyección rápida, la fuga de datos y otras amenazas emergentes. Sin embargo, este enfoque lo pierde todo. debajo la capa de IA. Porque un servidor sin parches, un permiso de Active Directory mal configurado o una credencial almacenada en caché en la máquina de un desarrollador son exposiciones que brindan a los atacantes una ruta directa a todo de lo que dependen sus agentes de IA: bases de conocimiento, almacenamiento en la nube, funciones Lambda, integraciones SaaS y las credenciales que los conectan.
Esto significa que los actores de amenazas realmente no necesitan atacar su IA de frente. sólo necesitan alcanzar aquello a lo que se conecta. En este artículo, explicaré cómo la infraestructura heredada se convierte en la ruta de ataque hacia los entornos de agentes de IA y qué pueden hacer los equipos de seguridad para bloquear esas rutas.
Los agentes de IA usan lo que heredan
A pesar de su novedad y poder, en cierto modo los agentes de IA operan como otros activos en su entorno. Se autentican a través de proveedores de identidad existentes, almacenan datos en depósitos de nube existentes, ejecutan tareas a través de funciones Lambda existentes y heredan permisos de roles de IAM existentes. Cada una de esas dependencias conlleva cualquier deuda de seguridad que tuviera la organización antes de que comenzara el despliegue de la IA.
Es más, la mayoría de las organizaciones, sin darse cuenta, compuesto esa deuda. De acuerdo a Revista Infoseguridadel 70% de las organizaciones otorgan sus sistemas de IA más acceso privilegiado que un humano en el mismo rol. No es sorprendente que esto tenga un precio doloroso. Las organizaciones con IA con privilegios excesivos informaron una tasa de incidentes del 76%, en comparación con solo el 17% de aquellas que imponen privilegios mínimos.
Todas esas conexiones (proveedores de identidad, depósitos en la nube, funciones Lambda, roles de IAM) se ejecutan a través de la infraestructura que sus equipos han administrado durante años: Active Directory, IAM en la nube, cuentas de servicio, credenciales almacenadas. Sin embargo, nada de esto fue diseñado teniendo en mente a los agentes de IA, y la mayor parte se aprovisionó mucho antes de que el primer agente entrara en producción. El resultado es que un atacante que encuentre su camino a través de cualquiera de esas capas no necesita tocar la IA. Los propios permisos del agente hacen el trabajo por él.
Cómo un CVE de 2025 secuestra a un agente de IA en 2026
El siguiente diagrama muestra una arquitectura típica de agente de IA empresarial. Un equipo de éxito del cliente utiliza un Co-Pilot impulsado por IA, alojado en AWS Bedrock, para consultar los datos de los clientes exportados desde Salesforce a un depósito de S3. Co-Pilot ejecuta tareas a través de funciones Lambda y se integra con aplicaciones comerciales. John, un desarrollador, construye y mantiene el agente. Los usuarios de toda la organización interactúan con él a diario.
Ahora bien, esto es lo que sucede cuando un atacante encuentra una manera de entrar. El siguiente diagrama muestra una ruta de ataque que mi equipo modeló en un entorno empresarial real. Ninguna de estas exposiciones es exótica: existen, en alguna combinación, en la mayoría de las redes empresariales en este momento. Lo que los hace peligrosos es cómo se conectan. Así es como se desarrolló el ataque, etapa por etapa.
Etapa 1: un depósito S3 se convierte en un activo crítico. Para alimentar al CSM Co-Pilot, el equipo exportó datos de Salesforce a un depósito de S3. Esa exportación convirtió el cubo en un objetivo de alto valor que contiene registros confidenciales de clientes. Varios usuarios de la cuenta de AWS recibieron un acceso de lectura demasiado amplio a los depósitos de producción S3, incluido John, el desarrollador de Co-Pilot, que nunca necesitó acceso a los datos de producción. Por sí solo, esto es una simple mala configuración de permisos.
Etapa 2: un servidor sin parches en el perímetro. Un servidor externo ejecuta Apache Tomcat. Ese servidor está expuesto a CVE-2025-24813 – una falla de ejecución remota de código revelada en marzo de 2025 y agregada al catálogo de vulnerabilidades explotadas conocidas de CISA el mismo mes. Nunca fue parcheado. Debido a que el servidor se encuentra en el entorno empresarial y está unido a Active Directory, un atacante que aproveche la vulnerabilidad puede volcar las credenciales almacenadas en caché de la memoria del servidor y comprometer una cuenta de usuario de AD. De forma aislada, se trata de una vulnerabilidad conocida en un único servidor: grave, pero no crítica.
Etapa 3: la mala configuración de Active Directory permite el movimiento lateral. Esa cuenta de AD comprometida puede abusar de una mala configuración de la delegación restringida basada en recursos para hacerse pasar por John y acceder a su estación de trabajo. John utiliza AWS CLI para administrar los recursos de la nube de Co-Pilot y, detrás de escena, CLI almacena las claves de acceso de AWS en su máquina. El atacante recolecta esas claves. De forma aislada, este es un problema de permisos de AD, uno de los miles que tienen la mayoría de los entornos.
Ahora conecta las tres etapas. El atacante explota CVE-2025-24813 en el perímetro, descarta las credenciales, se mueve lateralmente a través de AD hasta la estación de trabajo de John, recopila sus claves de acceso a AWS y lee cada registro en el depósito de producción S3, el mismo depósito que alimenta la base de conocimientos del Co-Pilot. El agente Co-Pilot ahora está comprometido. El atacante controla lo que lee, en qué confía y lo que devuelve a los usuarios. Ninguna parte de la pila de IA fue atacada directamente. Tres hallazgos moderados (una clave de nube con privilegios excesivos, un servidor web sin parches y una mala configuración de AD) se convirtieron en una ruta de ataque crítica.
Qué hacer al respecto
La ruta de ataque que acabo de describir cruza cuatro capas: red, identidad, nube e inteligencia artificial. La mayoría de los programas de seguridad evalúan cada una de esas capas de forma independiente y es posible que ya se conozcan las exposiciones en cada una de ellas. Una herramienta EASM marca el servidor Tomcat. Una herramienta de seguridad de AD detecta la configuración incorrecta de la delegación. Una herramienta CSPM obtiene el acceso S3 con privilegios excesivos. Cada uno informa un hallazgo moderado que puede no remediarse debido a una menor prioridad, pero que en combinación se convierte en un problema crítico: una vulnerabilidad de Tomcat en el perímetro se encadena a través de AD hasta las credenciales de la nube de un desarrollador y termina en la base de conocimientos de un agente de IA.
Cerrar estos caminos comienza con un enfoque de gestión de la exposición que trate las dependencias de los agentes de IA (bases de conocimiento, depósitos de almacenamiento, funciones Lambda, etc.) como activos críticos en sí mismos. A partir de ahí, mapee hacia atrás: ¿qué relaciones de identidad, permisos e infraestructura se conectan a esos activos, y cuáles de esas conexiones conllevan exposiciones explotables en el contexto de su entorno? Cuando trazas el camino completo, surgen puntos de estrangulamiento: lugares donde una única solución bloqueará múltiples rutas hacia tus activos de IA.
Si su plataforma de gestión de exposición puede rastrear esa ruta completa (desde el servidor heredado, pasando por AD y la infraestructura de la nube hasta la base de conocimientos de un agente de IA), puede solucionar la exposición antes de que un atacante la encadene. Si no puede, ninguna barrera de seguridad en la capa de IA lo cerrará.
La conclusión
La adopción de agentes de IA se está acelerando en todos los departamentos empresariales. Y cada nuevo agente que implemente se conecta a una infraestructura que ya está expuesta. Eso significa que la superficie de ataque se agrava con cada despliegue.
La pregunta para los líderes de seguridad no es si su capa de IA está protegida. Se trata de si el entorno en el que operan esos agentes, incluida su infraestructura heredada básica, está brindando a los atacantes el camino para secuestrarlos.
Porque los atacantes no necesitan nuevas técnicas para comprometer a los agentes de IA. Sólo necesitan los viejos y un entorno que les permita utilizar los viejos para explotar lo nuevo.
Nota: Este artículo fue escrito cuidadosamente y contribuido para nuestra audiencia. por Zur UliánitzkyVicepresidente senior de investigación de productos y seguridad, XM Cyber.
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En Su mayor riesgo de seguridad no es el malware: es aquello en lo que ya confíapresentamos un argumento simple: la actividad más peligrosa dentro de la mayoría de las organizaciones ya no parece un ataque. Parece administración. PowerShell, WMIC, netsh, Certutil, MSBuild: las mismas utilidades confiables que su equipo de TI usa todos los días también son el conjunto de herramientas preferido de los actores de amenazas modernos. Análisis de Bitdefender de 700.000 incidentes de alta gravedad encontraron abuso de herramientas legítimas en 84% de ellos.
La reacción que más escuchamos fue justa: Lo sabemos. Entonces, ¿qué hacemos realmente al respecto?
Eso es lo que ofrece Bitdefender Evaluación de la superficie de ataque internoestá diseñado para responder. Es un compromiso de 45 días y de bajo esfuerzo disponible para organizaciones con 250 o más empleados que convierte el problema abstracto de «vivir de la tierra» en una lista específica y priorizada de usuarios, puntos finales y herramientas que puede quitarles de manera segura a los atacantes sin arruinar el negocio.
Por qué esto, por qué ahora
Una instalación limpia de Windows 11 viene con 133 binarios únicos que viven de la tierra repartidos en 987 instancias. Telemetría de Bitdefender Labs encontrada PowerShell activo en el 73% de los puntos finalesgran parte de él invocado silenciosamente por aplicaciones de terceros. Esto no es un problema de malware, es un problema de exceso de derechos y no se puede solucionar con parches.
Gartner ahora proyecta que La ciberseguridad preventiva representará el 50% del gasto en seguridad de TI para 2030, frente a menos del 5% en 2024.y eso El 60% de las grandes empresas adoptarán tecnologías de reducción dinámica de la superficie de ataque (DASR) para 2030, frente a menos del 10% en 2025.. La razón es mecánica: cuando la mayoría de las intrusiones no involucran malware y los adversarios se mueven en minutos, «detectar y responder» es un ciclo demasiado lento. En primer lugar, debes eliminar los movimientos que los atacantes pueden hacer.
Cómo funciona la evaluación
El compromiso se ejecuta en cuatro pasos durante aproximadamente 45 días, impulsado por GravityZone PHASR — La tecnología de endurecimiento proactivo y reducción de la superficie de ataque de Bitdefender, y se ubica junto a cualquier pila de endpoints que ya ejecute:
Kickoff y aprendizaje conductual. PHASR crea perfiles de comportamiento para cada par de máquina-usuario, normalmente durante 30 días.
Revisión del panel de Attack Surface. Recibe una puntuación de exposición (0 a 100) y una lista priorizada de hallazgos en cinco categorías: binarios que viven fuera de la tierra, herramientas de administración remota, herramientas de manipulación, criptomineros y herramientas de piratería, cada una asignada a los usuarios y dispositivos específicos a los que afecta.
Sprint de reducción opcional. Aplique controles manualmente o deje que el piloto automático de PHASR los aplique. Los usuarios pueden solicitar acceso nuevamente a través de un flujo de trabajo de aprobación integrado con un solo clic.
Revisión de reducción. Una sesión final cuantifica cuánta superficie ha reducido y qué TI oculta y binarios no autorizados surgieron en el camino.
Los clientes de acceso temprano han reducido su superficie de ataque al 30% o más en los primeros 30 díasy uno informó cerca de 70% bloqueando LOLBins y herramientas remotas, sin gastos generales de investigación ni interrupciones para el usuario final.
Qué significa para las diferentes partes interesadas
Para el CISO: un número de exposición defendible y listo para la junta que cambia semana tras semana, asignado a los comportamientos que los atacantes realmente utilizan.
Para el SOC y el administrador de TI: arriba a 50% menos carga de trabajo de investigación y respuestaporque clases enteras de comportamiento sospechoso pero legítimo simplemente no ocurren en puntos finales que no los necesitan.
Para el tomador de decisiones empresariales: reducción de superficie continua y documentada: cada vez más lo que los reguladores, auditores y ciberaseguradores quieren ver.
Comience donde ya están los atacantes
El artículo anterior finalizaba con un principio: los riesgos más importantes ya no son externos ni desconocidos: ya están dentro de su entorno. Esto termina en una práctica: puede tener un mapa preciso y priorizado de esos riesgos dentro de 45 días, sin costo, sin cambiar su pila existente.
Si ejecuta un entorno con mucho Windows con 250 o más usuarios, Solicite aquí su evaluación de superficie de ataque interno. Los compromisos seguirán ocurriendo. Que una se convierta en una infracción depende casi por completo de lo que un atacante pueda alcanzar una vez que esté dentro. La forma más rápida de acortar esa lista es mirarla.
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TL;DR: Deja de perseguir miles de alertas de «brindis». Únase a los expertos de Wiz y Okta/GitLab para aprender cómo los piratas informáticos conectan pequeños fallos para crear una «cadena letal» con sus datos y cómo romperlos. Regístrese para la sesión informativa estratégica aquí.
La mayoría de las herramientas de seguridad funcionan como una alarma de humo que se activa cada vez que quemas una tostada. Recibes tantas alertas que eventualmente comienzas a ignorarlas.
¿El verdadero peligro? Mientras su equipo está ocupado arreglando 100 alertas «brindis», un atacante sofisticado está construyendo silenciosamente una Cadena letal a través de su sistema.
¿Qué es una «Cadena Letal»? Los piratas informáticos ya rara vez buscan una gran «puerta abierta». En cambio, encuentran una serie de «grietas» diminutas y de bajo riesgo que por sí solas no dan miedo. Al conectar estas grietas, pasando de un pequeño error de codificación a una mala configuración de la nube, crean una ruta directa a sus datos más confidenciales.
Si tus herramientas solo miran el código o nube de forma aislada, no se ve el panorama general. Estás volando a ciegas.
El informe: deja de adivinar. Iniciar el mapeo.
Únase a los líderes de seguridad la próxima semana para profundizar en vivo en los patrones de ataque más peligrosos de la actualidad con los expertos de la industria Mike McGuire (Wiz) y Salman Ladha (ex-Okta/GitLab/Auth0).
Qué cubriremos:
Más allá de la alerta: Cómo saber qué errores son realmente «mortales» mediante el mapeo de rutas de ataque del mundo real.
La brecha del código a la nube: Por qué a los piratas informáticos les encanta el «espacio en blanco» entre sus entornos de desarrollo y producción.
Cortando el ruido: Un marco práctico para ayudar a su equipo a dejar de perder el tiempo en alertas que no importan.
El valor de acompañarnos en vivo es el Acceso Directo. Después de la sesión informativa, realizaremos una sesión abierta de preguntas y respuestas en la que podrá exponer sus desafíos específicos de arquitectura o canalización a Mike y Salman.
¿No puedes hacer el tiempo en vivo? Regístrese de todos modos y le enviaremos la grabación completa inmediatamente después de la sesión.
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Los analistas confirmaron recientemente lo que los equipos de seguridad de identidad temían silenciosamente: los agentes de IA se están implementando más rápido de lo que las empresas pueden controlarlos. En su Guía de Mercado inaugural para Agentes Guardianes, Gartner afirma que “la adopción empresarial de agentes de IA se está acelerando, superando la madurez de los controles de las políticas de gobernanza”. Los líderes empresariales pueden solicitar acceso a la Guía de mercado de Gartner para agentes guardianesdisponible de forma gratuita en Orchid Security.
El desafío no es simplemente de herramientas. Es una brecha estructural en la forma en que se ha gestionado la identidad durante las últimas décadas. La gestión tradicional de identidad y acceso se diseñó para que los usuarios humanos iniciaran y cerraran sesión en los sistemas. Los agentes de IA operan de manera diferente: se ejecutan continuamente, abarcan múltiples aplicaciones, adquieren permisos de manera oportunista y generan actividad a la velocidad de la máquina. El resultado es otra forma de lo que Orchid Security llama «materia oscura de identidad»: una capa invisible y no administrada de actividad de identidad que opera bajo el radar de las plataformas IAM convencionales.
Según el análisis de Orchid, Aproximadamente la mitad de la actividad de identidad empresarial ya ocurre fuera de la visibilidad centralizada de IAM. ¿Por qué? Porque si bien muchas identidades residen en directorios centrales y los controles están disponibles en herramientas centrales de IAM, muchas identidades y controles viven en las propias aplicaciones. Este es el desafío de la gestión de identidades y accesos (IAM), ¿cómo gestiono lo que ni siquiera puedo ver?
Sin embargo, la buena noticia es que una respuesta es «pregúntale a Orchid». A continuación se muestran algunos ejemplos.
Tres preguntas que se hacen ahora los equipos de identidad
Ask Orchid es el agente de inteligencia artificial integrado en la plataforma de Orchid exactamente para esto. Aplica la observabilidad de la identidad en el origen (dentro de las aplicaciones, en la capa binaria y de configuración) y responde preguntas en lenguaje natural sobre el estado completo de la identidad. Estas son tres de las preguntas que los líderes de seguridad y cumplimiento plantean ahora.
Pregunta 1: «¿Qué agentes de IA se ejecutan en nuestro entorno?»
Ésta es la pregunta que la mayoría de las empresas aún no pueden responder, y quizá sea la más importante. Los agentes de IA se están implementando en todas las unidades de negocios, incrustados en plataformas SaaS, integrados a través de API y construidos internamente por equipos de desarrollo. Los procesos de gobernanza no han seguido el ritmo. Muchas organizaciones no tienen un inventario centralizado de los agentes que operan dentro de su entorno, y mucho menos visibilidad de lo que hacen esos agentes, a qué datos acceden o qué identidades utilizan para hacerlo.
«Ask Orchid aborda esto directamente. Cuando se le pregunta «¿Qué agentes de IA se están ejecutando en nuestro entorno?», aplica la observabilidad de identidad en cada aplicación, examinando cuentas de usuario, flujos de autenticación, permisos de autorización y actividad de tiempo de ejecución en la fuente. La plataforma no simplemente marca los agentes que están activos durante una ventana de monitoreo. Proporciona:
Descubrimiento automático de agentes de IA, incluido su probable propósito y perfil de riesgo.
Identificación de áreas donde se confirma que los agentes de IA no están en uso, para obtener una imagen completa
Acciones recomendadas para ayudar a establecer una supervisión adecuada
Para los líderes de gobernanza, riesgo y cumplimiento, esta capacidad representa la diferencia entre gestionar la adopción de la IA y ser gestionado por ella.
Pregunta 2: «¿Hasta qué punto cumplimos con los requisitos de identidad del NIST en este momento?»
Para los CISO empresariales, el cumplimiento normativo es una doble obligación: un requisito legal y una base de seguridad. Pero con las aplicaciones en constante evolución, conocer el estado real de cumplimiento del NIST, por ejemplo, en un momento dado históricamente ha requerido una auditoría externa de un tercero.
«Pregúntale a Orchid» cambia esa ecuación. Cuando se le preguntó directamente: «¿Hasta qué punto cumplimos ahora con los requisitos de identidad de NIST LCR?»: examina cómo se implementan los controles de identidad dentro de cada aplicación, a nivel binario, donde finalmente se definen. Luego compara lo que realmente está codificado con lo que requiere NIST, cubriendo tanto el marco 1.1 establecido como la versión 2.0 actualizada. El resultado no es un cuadro de mando genérico. Incluye:
Una visión clara de qué controles se implementan adecuadamente y dónde existen brechas.
Detalle a nivel de aplicación, no solo a nivel de plataforma o resúmenes específicos de herramientas
Una hoja de ruta de remediación priorizada con próximos pasos viables
En lugar de esperar a que un auditor revele las vulnerabilidades después del hecho, los CISO ahora pueden evaluar y abordar su postura de cumplimiento a pedido, antes de la auditoría, no debido a ella.
Pregunta 3: «¿Tenemos credenciales estáticas que deberían rotarse inmediatamente?»
Las credenciales estáticas son uno de los problemas más antiguos y persistentes en la seguridad de la identidad. Cuentas de servicio, acceso a API, tokens de máquina a máquina, credenciales “rompidas”: se acumulan en todas las empresas, a menudo se emiten por motivos legítimos y luego se olvidan. Si no se gestionan, se convierten en uno de los objetivos de mayor valor para los atacantes y en uno de los puntos de apoyo más comunes para los agentes de IA que explotan la materia oscura de identidad de forma diseñada.
Cuando se nos pregunta «¿Tenemos credenciales estáticas que deberían rotarse inmediatamente?», Ask Orchid examina las credenciales en todas las aplicaciones, no solo las conectadas a un proveedor de identidad central, sino también las que están en la nube, en las instalaciones y en cuentas locales. La respuesta incluye:
Un inventario completo de credenciales estáticas en todo el entorno.
Dónde viven y por qué es necesario rotarlos
Una priorización por niveles de riesgo, que identifica qué credenciales representan la exposición más urgente
La inteligencia de credenciales que solía ser invisible se entrega en minutos.
El problema más profundo: la materia oscura de la identidad se está acelerando
Los tres escenarios anteriores no son casos extremos. Representan el desafío principal que enfrentan los equipos de seguridad empresarial en la actualidad: el patrimonio de identidad ha crecido mucho más allá de lo que las plataformas IAM tradicionales fueron diseñadas para ver. Las aplicaciones autentican a los usuarios localmente. Las cuentas de servicio se aprovisionan y se olvidan. A los agentes de IA se les otorgan nuevas identidades con amplios permisos. La suma de toda esta actividad no administrada (y más), la materia oscura de la identidad, se está expandiendo a un ritmo que iguala, y en muchos casos supera, la tasa de adopción de la IA en sí.
Lo que hace que esto sea particularmente difícil es la naturaleza estructural de la brecha. No se trata simplemente de agregar más conectores a una plataforma IAM existente. El problema es que la mayoría de las herramientas de identidad se detienen en el evento de inicio de sesión. No observa lo que sucede dentro de las aplicaciones después de la autenticación.
Cómo cierra la brecha Orchid Security
Orchid Security fue creado exactamente para este entorno. Funciona dentro de las aplicaciones, en el origen de la actividad de identidad, en lugar de en el perímetro de un sistema IAM centralizado. A través del análisis binario y la instrumentación dinámica, Orchid inspecciona la lógica de autenticación y autorización nativa directamente dentro de las aplicaciones, sin requerir API, cambios de código fuente ni integraciones prolongadas. Esto le brinda visibilidad de la mitad de la actividad de identidad empresarial que queda fuera de la visibilidad de IAM convencional, incluidos todos los agentes de IA que operan en todo el patrimonio.
Reconocido como Vendedor Representante en Guía de mercado inaugural de Gartner para agentes guardianes — descrito como un proveedor que «administra las identidades/el acceso de los agentes de IA con políticas y gobernanza de confianza cero» — Orchid ofrece lo que llama autoridad de identidad de espectro completo: desde la observabilidad hasta la orquestación, en todas las identidades, humanas y no humanas.
Para los agentes de IA en particular, su enfoque se basa en cinco principios que rigen la adopción segura de agentes de IA:
Atribución de humano a agente: Cada acción del agente de IA está vinculada a un propietario humano responsable, lo que garantiza la responsabilidad por la actividad impulsada por la máquina.
Auditoría Integral de Actividad: Se registra una cadena de custodia completa: Agente → Herramienta/API → Acción → Objetivo, lo que permite generar informes de cumplimiento y respuesta a incidentes.
Barandillas dinámicas y sensibles al contexto: Las decisiones de acceso se evalúan continuamente, en función del contexto en tiempo real, la sensibilidad del recurso objetivo y los derechos del propietario humano, reemplazando privilegios amplios con autorización específica
Mínimo privilegio: La elevación Just-in-Time reemplaza el acceso persistente en «modo dios» entre agentes de IA e identidades de máquinas
Remediación automatizada: El comportamiento riesgoso desencadena respuestas automáticas, incluida la rotación de credenciales y la finalización de la sesión, sin requerir intervención manual.
Para los equipos de seguridad que preguntan si tienen agentes de IA no gobernados en su entorno, credenciales no rotadas en aplicaciones olvidadas, brechas de cumplimiento que su última auditoría pasó por alto, Orchid proporciona las respuestas (y la ruta de solución) sin esperar a que una infracción las haga visibles.
Gartner no respalda a ningún proveedor, producto o servicio descrito en sus publicaciones. Las publicaciones de Gartner reflejan las opiniones de la organización de investigación de Gartner y no deben interpretarse como declaraciones de hechos.
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Una mujer de 19 años está demandando a los creadores de una aplicación de citas, alegando que tomaron un video que ella publicó en línea, lo reutilizaron sin su consentimiento para convertirlo en un anuncio para la aplicación y luego utilizaron geocercas para orientar ese anuncio a las personas de su área.
Según el pleito Presentada el 28 de abril en Tennessee y en una entrevista con su abogado, la compañía supuestamente utilizó la orientación geográfica para mostrar anuncios en plataformas como Snapchat a usuarios cercanos a ella, incluidos hombres en su propio dormitorio.
Las acusaciones, si se prueban, ofrecen otro ejemplo de cómo la tecnología moderna ha hecho que hoy en día sea más fácil que nunca para los malos actores imitar, cosificar, lucrar y acosar a personas, a menudo mujeres. Leyes recientes como la Ley Take It Down se han centrado particularmente en el uso de IA para crear imágenes sexualizadas de sus víctimas. En este caso, la demanda alega que Meete no utilizó inteligencia artificial, sino una simple edición de video, una voz en off y geocercas para crear el mismo tipo de engaño.
El día de su graduación de la escuela secundaria, Kaelyn Lunglhofer publicó un breve video en TikTok, vistiendo un traje naranja y diciendo algunas palabras a sus seguidores con música de fondo. Luego asistió a la Universidad de Tennessee en el otoño, donde comenzó a conseguir seguidores como influencer de TikTok.
La demanda alega que los creadores detrás de la aplicación de citas Meete tomaron ese video sin el consentimiento de Lunglhofer, lo superpusieron con gráficos publicitarios de la aplicación y agregaron una voz en off para que pareciera que ella estaba diciendo: «¿Estás buscando una amiga con beneficios? Esta aplicación te muestra mujeres a tu alrededor que buscan diversión. Puedes chatear por video con ellas».
Abe Pafford, abogado de Lunglhofer, dijo a CyberScoop que su cliente no tenía idea de que Meete estaba usando su imagen hasta que un estudiante en su dormitorio le dijo que la había visto repetidamente en anuncios de la aplicación en su Snapchat poco después de que los dos se conocieran.
Pafford calificó de “inverosímil” que se tratara de una coincidencia, señalando la premisa de Meete de conectar a los usuarios con mujeres cercanas y la precisión de la tecnología de geofencing. Antes de presentar el caso, el bufete de abogados de Pafford contrató a una firma de investigación para reunir pruebas adicionales.
“Creo que la idea es que quieren[ed] «Los espectadores de estos anuncios -y, sinceramente, esto está claramente dirigido a espectadores masculinos- sean captados por alguien que conocen o reconocen o creen haber visto por ahí, y eso es parte de lo que lo hace tan inquietante», dijo.
Pafford dijo que cree que Lunglhofer está lejos de ser la única persona cuya imagen Meete se ha apropiado indebidamente, y que la mayoría de las víctimas probablemente no tienen idea de lo que está sucediendo. La propia Lunglhofer solo tenía pruebas porque el estudiante que se la contó había guardado grabaciones y capturas de pantalla de los anuncios que mostraban su vídeo.
«La conclusión es que creemos que es probable que haya otros que hayan sido víctimas de manera similar, pero descubrir quiénes son y encontrar pruebas tangibles de ello puede ser un desafío», dijo.
Snap no respondió a una solicitud de comentarios sobre esta historia.
La demanda cita una supuesta violación de múltiples leyes federales y estatales, incluida la Ley Lanham, la principal ley estadounidense que rige los derechos de marcas. La demanda también alega violaciones de la ley estatal de Tennessee en virtud de la Ley ELVIS, que impide el uso no autorizado de imágenes o semejanzas de artistas y músicos, y de las leyes comunes de Tennessee sobre difamación y derecho de publicidad.
Lunglhofer busca 750.000 dólares en daños punitivos, así como cualquier ingreso relacionado con los anuncios que muestran su imagen. Pafford dijo que los anuncios dañaron su marca y reputación en línea y al mismo tiempo la pusieron en riesgo de acoso o insinuaron falsamente que estaba respaldando un servicio de citas local y que estaba abierta a encuentros casuales.
«Es realmente algo grotesco y también algo peligroso», dijo. «Alguien puede no ser consciente de lo que está sucediendo y ser atacado de esta manera, pero puedes poner a las personas en riesgo de maneras que son realmente preocupantes si te detienes a pensar en ello».
La demanda nombra como acusados a Quantum Communications Development Unlimited, con sede en las Islas Vírgenes, así como a las empresas chinas Starpool Data Limited y Guangzhou Yuedong Interconnection Technology. Un juez ordenó que representantes de los tres comparezcan para declarar en Estados Unidos.
Quantum Communications Development Unlimited tiene una escasa huella en Internet: su sitio web Consta de una sola página con un mensaje escrito en un inglés entrecortado y una dirección de correo electrónico que ya no parece funcionar. Los esfuerzos de CyberScoop por comunicarse con la empresa y otros acusados para hacer comentarios no tuvieron éxito. La compañía figura como editor de Meete en la App Store de Apple, donde describe la aplicación como «un espacio donde puedes ser tú mismo y conocer gente» y promete «la seguridad y el respeto primero», y agrega que «Meete proporciona un entorno seguro donde tu privacidad y seguridad son nuestras principales preocupaciones».
La descripción también afirma que la aplicación cumple con los estándares de seguridad de Apple, citando una «Política de tolerancia cero con respecto al contenido objetable y el comportamiento abusivo». Las salvaguardas enumeradas incluyen revisiones manuales «24 horas al día, 7 días a la semana» por parte de equipos de moderación, informes instantáneos y bloqueo de otros usuarios y filtrado de IA «para detectar y prevenir el acoso antes de que suceda».
En la página Google Play Store de Meete, las reseñas de los usuarios acusan a la aplicación de no relacionarlos con usuarios cercanos y de estar poblada en gran medida por robots que se hacen pasar por mujeres para vender moneda dentro de la aplicación.
Pafford reconoció que el hecho de que los acusados tengan su sede en el extranjero complica los esfuerzos para responsabilizarlos según la ley estadounidense, pero argumentó que Meete está claramente diseñado para operar en Estados Unidos. Las empresas detrás de la aplicación han presentado patentes y marcas registradas en EE. UU. para sus negocios y distribuyen su aplicación a través de las tiendas Apple y Google Play mientras hacen publicidad en las principales plataformas de redes sociales de EE. UU., como Snapchat. “
Apple y Google no respondieron a una solicitud de comentarios.
Las agencias de ciberseguridad de Estados Unidos, Australia, Canadá, Nueva Zelanda y el Reino Unido publicaron conjuntamente el viernes una guía instando a las organizaciones a tratar los sistemas autónomos de inteligencia artificial como una preocupación central de ciberseguridad, advirtiendo que la tecnología ya se está implementando en sectores críticos de infraestructura y defensa con salvaguardias insuficientes.
La guía se centra en la IA agente: software construido sobre grandes modelos de lenguaje que pueden planificar, tomar decisiones y realizar acciones de forma autónoma. Para que este software funcione, necesita conectarse a herramientas externas, bases de datos, almacenes de memoria y flujos de trabajo automatizados, lo que le permite ejecutar tareas de varios pasos sin revisión humana en cada etapa.
La guía fue coautora de la Agencia de Seguridad Cibernética y de Infraestructura de EE. UU., la Agencia de Seguridad Nacional, el Centro Australiano de Seguridad Cibernética de la Dirección de Señales de Australia, el Centro Canadiense de Seguridad Cibernética, el Centro Nacional de Seguridad Cibernética de Nueva Zelanda y el Centro Nacional de Seguridad Cibernética del Reino Unido.
El mensaje central de las agencias es que la IA agente no requiere una disciplina de seguridad completamente nueva. Las organizaciones deben incorporar estos sistemas a los marcos de ciberseguridad y las estructuras de gobernanza que ya mantienen, aplicando principios establecidos como confianza cero, defensa en profundidad y acceso con privilegios mínimos.
El documento identifica cinco categorías amplias de riesgo. El primero es el privilegio: cuando a los agentes se les concede demasiado acceso, un solo compromiso puede causar mucho más daño que una vulnerabilidad de software típica. El segundo cubre fallas de diseño y configuración, donde una mala configuración crea brechas de seguridad incluso antes de que un sistema entre en funcionamiento.
La tercera categoría cubre riesgos de comportamiento, o casos en los que un agente persigue un objetivo de maneras que sus diseñadores nunca pretendieron o predijeron. El cuarto es el riesgo estructural, donde las redes interconectadas de agentes pueden desencadenar fallas que se extienden a través de los sistemas de una organización.
La quinta categoría es la rendición de cuentas. Los sistemas agentes toman decisiones a través de procesos que son difíciles de inspeccionar y generan registros que son difíciles de analizar, lo que dificulta rastrear qué salió mal y por qué. Las agencias también señalan que cuando estos sistemas fallan, las consecuencias pueden ser concretas: archivos alterados, controles de acceso modificados y pistas de auditoría eliminadas.
La guía también señala la inyección rápida, donde las instrucciones incrustadas dentro de los datos pueden secuestrar el comportamiento de un agente para realizar tareas maliciosas. La inyección rápida ha sido un problema persistente con los modelos de lenguajes grandes, y algunas empresas admiten que es posible que el problema nunca se resuelva.
La gestión de identidad recibe una atención significativa en todo el documento. Las agencias recomiendan que cada agente lleve una identidad verificada y protegida criptográficamente, utilice credenciales de corta duración y cifre todas las comunicaciones con otros agentes y servicios. Para las acciones de alto impacto, un ser humano debería tener que aprobar, y la guía es explícita en el sentido de que decidir qué acciones requieren esa aprobación es un trabajo para los diseñadores de sistemas, no para el agente.
Las agencias admiten que el campo de la seguridad no se ha puesto al día con la IA agente. Algunos riesgos exclusivos de estos sistemas aún no están cubiertos por los marcos existentes, y la guía exige más investigación y colaboración a medida que la tecnología asume un número creciente de funciones operativas.
«Hasta que las prácticas de seguridad, los métodos de evaluación y los estándares maduren, las organizaciones deben asumir que los sistemas de IA agentes pueden comportarse de manera inesperada y planificar las implementaciones en consecuencia, priorizando la resiliencia, la reversibilidad y la contención de riesgos sobre las ganancias de eficiencia», se lee en la guía.
La próxima brecha importante que afecte a sus clientes probablemente no provendrá del interior de sus muros. Vendrá a través de un proveedor en el que confían, una herramienta SaaS a la que se inscribió su equipo financiero o un subcontratista que nadie en TI conoce. Ésa es la nueva superficie de ataque y la mayoría de las organizaciones no están preparadas para ello.
Durante décadas, la estrategia de ciberseguridad giró en torno a un perímetro definido. Se implementaron firewalls, controles de terminales y sistemas de gestión de identidades para proteger los activos dentro de un límite conocido.
Esa frontera se ha disuelto.
Hoy en día, los datos de los clientes residen en aplicaciones SaaS de terceros, fluyen a través de las API de los proveedores y son procesados por subcontratistas que los equipos internos de TI tal vez ni siquiera conocen. La seguridad ya no se limita a la infraestructura propia. Se extiende a través de un ecosistema interconectado de proveedores externos, y la responsabilidad que conlleva también se extiende allí.
El Informe de investigaciones de violaciones de datos de Verizon de 2025 encontró que terceros están involucrados en el 30% de las violaciones. El informe de IBM sobre el costo de una filtración de datos para 2025 sitúa el costo promedio de remediación de una filtración de terceros en 4,91 millones de dólares. La exposición a terceros se ha convertido en una característica central de las operaciones comerciales modernas, no en un caso límite.
Para los proveedores de servicios proactivos, este cambio crea una oportunidad sustancial. Las organizaciones que enfrentan crecientes amenazas de terceros buscan socios estratégicos que puedan poseer, optimizar y administrar continuamente todo el ciclo de vida de los riesgos de terceros. Los proveedores de servicios que asuman ese rol pueden introducir nuevas ofertas de servicios, brindar consultoría de mayor valor y establecerse como centrales para los programas de seguridad y cumplimiento de sus clientes.
De la casilla de verificación a la función de riesgo central
El enfoque tradicional del riesgo de los proveedores se basaba en cuestionarios anuales, hojas de cálculo y, ocasionalmente, correos electrónicos de seguimiento. Nunca fue suficiente y ahora es especialmente costoso.
Marcos regulatorios como CMMC, NIS2 y DORA han elevado el listón significativamente. El cumplimiento ahora requiere una supervisión demostrable y continua de los controles de terceros, no una instantánea de un momento dado de hace doce meses. Las juntas directivas están haciendo preguntas más difíciles sobre la exposición de los proveedores. Las aseguradoras cibernéticas están examinando la higiene de la cadena de suministro antes de redactar sus pólizas. Y los clientes que han visto a los competidores absorber las consecuencias del incumplimiento de un proveedor entienden que «no era nuestro sistema» no limita su responsabilidad.
El mercado está respondiendo en consecuencia. Se proyecta que el gasto global de TPRM crecerá de $8.3 mil millones en 2024 a $18.7 mil millones para 2030. Las organizaciones están tratando la supervisión de proveedores como una función de gobernanza, a la par de la respuesta a incidentes o la gestión de identidades, porque el costo de ignorarla se ha vuelto demasiado alto.
Para los proveedores de servicios, esa asignación presupuestaria es una señal clara. Los clientes buscan activamente socios que puedan poseer y gestionar la supervisión de proveedores como un servicio definido y continuo.
La ampliación del TPRM es donde la mayoría de los proveedores se quedan estancados
La mayoría de los MSP y MSSP reconocen la oportunidad. La vacilación se reduce a la entrega y, específicamente, a si el TPRM puede ejecutarse de manera rentable a escala.
La revisión de proveedores tradicional se basa en flujos de trabajo fragmentados y análisis manuales. Las evaluaciones personalizadas deben enviarse, rastrearse e interpretarse, y el riesgo debe estratificarse según las obligaciones específicas de cada cliente. Este trabajo suele recaer en consultores senior, lo que lo hace costoso y difícil de delegar.
Multiplicar este esfuerzo en una cartera de clientes con diferentes ecosistemas de proveedores, necesidades de cumplimiento y tolerancias al riesgo puede resultar insostenible. Es por eso que muchos proveedores ofrecen TPRM como un proyecto único en lugar de un servicio administrado recurrente.
Pero ahí también reside la oportunidad. cynomi Guía para asegurar el perímetro moderno describe cómo TPRM estructurado y basado en tecnología puede pasar de un compromiso de consultoría personalizado a una línea de servicios repetible y de alto margen que fortalece la retención de clientes, impulsa las ventas adicionales y posiciona a los proveedores de servicios como socios integrales en los programas de seguridad de sus clientes.
Convertir TPRM en un motor de ingresos
El riesgo de terceros es un tema de conversación que nunca se queda sin material.
Cada nuevo proveedor que incorpora un cliente crea una discusión sobre riesgos potenciales. Las actualizaciones regulatorias son razones naturales para revisar los programas de los proveedores, y cada filtración en las noticias que se remonta a un tercero refuerza lo que está en juego. La TPRM, bien hecha, mantiene a los proveedores de servicios integrados en la estrategia del cliente en lugar de relegarlos a un apoyo reactivo, y ese posicionamiento cambia por completo la naturaleza de la relación.
Los proveedores que desarrollan capacidades estructuradas de TPRM descubren que les abre las puertas a:
Trabajo más amplio de asesoramiento en materia de seguridad
Valores de retenedor más altos
Relaciones más sólidas con los clientes basadas en un impacto comercial genuino
Diferenciación en un mercado de servicios gestionados saturado
Gobernanza creíble de riesgos de terceros, que indica madurez a los clientes potenciales
La conclusión
El riesgo de terceros no va a desaparecer. Los ecosistemas de proveedores de los que dependen sus clientes seguirán volviéndose más complejos, con más plataformas SaaS, herramientas impulsadas por IA, subcontratistas y escrutinio regulatorio superpuestos. Las organizaciones que gestionen bien esta exposición tendrán una ventaja significativa en resiliencia y cumplimiento.
Desarrollar una práctica de TPRM estructurada y escalable que brinde una supervisión consistente en toda su cartera genera mucho más apalancamiento que agregar personal o armar programas personalizados desde cero para cada cliente. La infraestructura que usted construye una vez paga dividendos en todas las cuentas.
cynomi Asegurar el perímetro moderno: el auge de la gestión de riesgos de terceros es un punto de partida práctico. Cubre todo el alcance del riesgo moderno de terceros, cómo es un programa TPRM de grado de gobernanza y cómo los proveedores de servicios pueden desarrollar y escalar esta capacidad sin sacrificar márgenes.
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