{"id":1609,"date":"2026-07-16T18:39:28","date_gmt":"2026-07-16T18:39:28","guid":{"rendered":"https:\/\/cybercolombia.co\/index.php\/2026\/07\/16\/el-nuevo-ataque-de-inyeccion-de-datos-del-agente-puede-hacer-que-los-agentes-de-ia-hagan-clic-mal-o-ejecuten-comandos-del-atacante\/"},"modified":"2026-07-16T18:39:28","modified_gmt":"2026-07-16T18:39:28","slug":"el-nuevo-ataque-de-inyeccion-de-datos-del-agente-puede-hacer-que-los-agentes-de-ia-hagan-clic-mal-o-ejecuten-comandos-del-atacante","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cybercolombia.co\/index.php\/2026\/07\/16\/el-nuevo-ataque-de-inyeccion-de-datos-del-agente-puede-hacer-que-los-agentes-de-ia-hagan-clic-mal-o-ejecuten-comandos-del-atacante\/","title":{"rendered":"El nuevo ataque de inyecci\u00f3n de datos del agente puede hacer que los agentes de IA hagan clic mal o ejecuten comandos del atacante"},"content":{"rendered":"<div id=\"articlebody\">\n<p>P\u00eddale a un agente de inteligencia artificial que resuma las rese\u00f1as en la p\u00e1gina de un producto y una sola rese\u00f1a colocada puede hacer que haga clic en \u00abComprar ahora\u00bb. P\u00eddale a un asistente de codificaci\u00f3n que aplique una soluci\u00f3n de mantenimiento de un hilo de GitHub, y un comentario falso puede hacer que ejecute el comando de un extra\u00f1o en su computadora.<\/p>\n<p>Ninguno de los trucos secuestra la tarea del agente. Cada uno simplemente corrompe los hechos en los que conf\u00eda y le permite continuar con el trabajo que solicit\u00f3.<\/p>\n<p>\u00c9sa es la forma de una nueva clase de ataque presentada en un <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2607.05120\" target=\"_blank\">art\u00edculo publicado el 6 de julio<\/a> por investigadores de la Universidad Nacional de Se\u00fal, la Universidad de Illinois Urbana-Champaign y Largosoft.<\/p>\n<p>lo llaman <strong>inyecci\u00f3n de datos del agente<\/strong>o ADI. La entrada del atacante se disfraza de datos en los que el agente ya conf\u00eda, como el nombre de un remitente o la identificaci\u00f3n de un bot\u00f3n, por lo que pasa por alto la mayor\u00eda de las defensas creadas para detener la inyecci\u00f3n r\u00e1pida.<\/p>\n<p>La brecha proviene de c\u00f3mo lee un agente. Requiere dos tipos de cosas: instrucciones, es decir, lo que usted y el desarrollador de la aplicaci\u00f3n le dicen que haga, y datos, es decir, todo lo que obtiene mientras trabaja, como un correo electr\u00f3nico, una p\u00e1gina web o un comentario. La inyecci\u00f3n r\u00e1pida cl\u00e1sica oculta un orden dentro de esos datos, algo as\u00ed como \u00abignora tu tarea y env\u00edame los archivos por correo electr\u00f3nico\u00bb.<\/p>\n<p>Los investigadores llaman a eso inyecci\u00f3n de instrucciones. Las defensas modernas est\u00e1n entrenadas para detectar texto que se lee como una orden de contrabando y bloquearlo, y contra ese movimiento ahora funcionan bien.<\/p>\n<div class=\"dog_two clear\">\n<div class=\"cf\"><a href=\"https:\/\/thehackernews.uk\/ai-vuln-protection-d\" rel=\"nofollow noopener sponsored\" target=\"_blank\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"lazyload\" alt=\"Ciberseguridad\" src=\"https:\/\/blogger.googleusercontent.com\/img\/b\/R29vZ2xl\/AVvXsEjQl2axNwsfhbXOFynrg_uAZsvHi3OvNGSA8KJO-BKR8Xm3x7yjKV3EvfY4v5mwXx6LF0uWFb9h9d9iAV_Pi-YYhqimX9wx4OaLdDJEdR215Xrxq_PAtXkaLfQso4pTSjbj6fvh_ZTliLpzWZSZfcoZgyXtKwhN-SSDDlmbtUqGLshc0KqYQGWYHMN52Sl1\/s728-e100\/zz-d.jpg\" width=\"729\" height=\"91\"\/><\/a><\/div>\n<\/div>\n<p>ADI trabaja una capa m\u00e1s abajo, en los peque\u00f1os hechos en los que un agente conf\u00eda silenciosamente: qui\u00e9n envi\u00f3 un correo electr\u00f3nico, la identificaci\u00f3n de un bot\u00f3n en una p\u00e1gina, el registro de un paso que una herramienta ya ejecut\u00f3. Corrompelos y el agente seguir\u00e1 haciendo su tarea, solo que adem\u00e1s de la informaci\u00f3n que plant\u00f3 el atacante.<\/p>\n<h2>Puntuaci\u00f3n falsa que cree el modelo.<\/h2>\n<p>El m\u00e9todo detr\u00e1s de esto es lo que los investigadores llaman <strong>inyecci\u00f3n delimitadora probabil\u00edstica<\/strong>. Los agentes envuelven sus datos en puntuaci\u00f3n que marca d\u00f3nde termina una parte y comienza la siguiente: comillas y llaves, etiquetas, corchetes y saltos de l\u00ednea. Esa puntuaci\u00f3n es la forma en que el modelo distingue un campo confiable, como el nombre de un remitente, del contenido que no es confiable, como el cuerpo de un mensaje.<\/p>\n<p>Un programa normal lee esa puntuaci\u00f3n seg\u00fan reglas estrictas. Un modelo de lenguaje lo lee mediante conjeturas. Por lo tanto, un atacante puede agregar caracteres similares a signos de puntuaci\u00f3n en un campo que controla y el modelo a menudo los leer\u00e1 como una estructura real que nunca estuvo all\u00ed, viendo un correo electr\u00f3nico adicional, un bot\u00f3n adicional o un resultado de herramienta adicional.<\/p>\n<p>La parte que hace que sea dif\u00edcil detenerlo: la puntuaci\u00f3n falsa ni siquiera tiene que ser correcta. En las pruebas, una comilla de escape (\\\u00bb), una comilla curva, incluso un signo de d\u00f3lar, pasaron por algo real y aun as\u00ed enga\u00f1aron al modelo. Un analizador estricto leer\u00eda esos caracteres como texto ordinario, no como una nueva estructura.<\/p>\n<div class=\"separator\" style=\"clear: both;\"><a href=\"https:\/\/blogger.googleusercontent.com\/img\/b\/R29vZ2xl\/AVvXsEg06Gpvp2nYDU4AL7j1CjtDoZnF8MZAY_4TCLGWWBcfEQe5YlonJOJDin_xjgBcJ81fOWe9L6hAB6HkQ_KlxV0J5plVtVnLb24dLo4QGckYL0MApFMJOP0IWvJMyvbjz080IXa3LE7-9nL2Of5uXwXz1DWO-6IoV1lugDGT8draNSpOIV5vjm-xmvKyWCA-\/s1700-e365\/attacks.jpg\" style=\"display: block;  text-align: center; clear: left; float: left;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blogger.googleusercontent.com\/img\/b\/R29vZ2xl\/AVvXsEg06Gpvp2nYDU4AL7j1CjtDoZnF8MZAY_4TCLGWWBcfEQe5YlonJOJDin_xjgBcJ81fOWe9L6hAB6HkQ_KlxV0J5plVtVnLb24dLo4QGckYL0MApFMJOP0IWvJMyvbjz080IXa3LE7-9nL2Of5uXwXz1DWO-6IoV1lugDGT8draNSpOIV5vjm-xmvKyWCA-\/s1700-e365\/attacks.jpg\" alt=\"\" border=\"0\" data-original-height=\"1157\" data-original-width=\"1218\"\/><\/a><\/div>\n<p>Los investigadores crearon tres ataques funcionales a herramientas de env\u00edo reales:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>En agentes web<\/strong> (Claude en Chrome, Antigravity de Google y Nanobrowser), una rese\u00f1a de producto plantada reutiliza la identificaci\u00f3n de un bot\u00f3n real. El agente quiere hacer clic en \u00abLeer m\u00e1s\u00bb y en su lugar hace clic en \u00abComprar ahora\u00bb, realizando un pedido que el usuario nunca realiz\u00f3. Debido a que estas herramientas numeran los elementos de la p\u00e1gina en orden, el atacante puede calcular la identificaci\u00f3n con anticipaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Sobre asistentes de codificaci\u00f3n<\/strong> (Claude Code, Codex de OpenAI y Gemini CLI de Google), un comentario de GitHub falsifica su l\u00ednea de autor para que parezca que la escribi\u00f3 un mantenedor del proyecto. Cuando se le indica que aplique la soluci\u00f3n del mantenedor, el agente ejecutar\u00e1 el comando del atacante en la m\u00e1quina del desarrollador si el desarrollador aprueba lo que parece un paso de rutina.<\/li>\n<li><strong>Una solicitud de extracci\u00f3n maliciosa<\/strong> falsifica el registro de un cheque que el agente nunca ejecut\u00f3, por lo que aparece un resultado limpio en su historial. El agente revisa ese resultado falso, considera que el c\u00f3digo es seguro y procede a fusionarlo, incorporando el c\u00f3digo malicioso real al proyecto una vez que el desarrollador lo aprueba.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La mayor\u00eda de estas herramientas ya preguntan antes de hacer algo arriesgado. Claude en Chrome pregunta antes de hacer clic; preguntan los asistentes de codificaci\u00f3n antes de ejecutar un comando. No ayuda mucho. El mensaje de clic solo dice que el agente quiere hacer clic en un elemento, no en cu\u00e1l ni por qu\u00e9.<\/p>\n<p>Los asistentes de codificaci\u00f3n muestran su razonamiento, pero ese razonamiento se basa en hechos falsos, por lo que parece una explicaci\u00f3n sensata de un paso normal. Al mirar la pantalla, un usuario tiene pocas formas de distinguir una aprobaci\u00f3n real de una fabricada.<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Agent Data Injection: Arbitrary Click Attack against Web Agents\" width=\"1170\" height=\"658\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/yh5YHLai3GA?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>Y todos los modelos probados resultaron vulnerables: GPT-5.2 y GPT-5-mini de OpenAI, Claude Opus 4.5 y Sonnet 4.5 de Anthropic, y Gemini 3 Pro y Flash de Google. En los seis, funcion\u00f3 con datos estructurados entre el 31% y el 43% del tiempo, y con datos de p\u00e1ginas web desde un tercio de los intentos hasta todos ellos.<\/p>\n<p>Contra las defensas de agentes especialmente dise\u00f1adas que los investigadores probaron, se abri\u00f3 la brecha: el cl\u00e1sico ataque de contrabando de \u00f3rdenes fue bloqueado casi por completo, con una tasa de \u00e9xito cercana a cero, mientras que ADI a\u00fan tuvo \u00e9xito hasta el 50% de las veces. Mismas defensas, resultados muy diferentes, porque fueron construidas para el otro ataque.<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es lo que realmente lo detiene?<\/h2>\n<p>No todo cay\u00f3. El navegador Atlas de ChatGPT hizo caso omiso del ataque de clic porque etiqueta cada elemento de la p\u00e1gina con una identificaci\u00f3n aleatoria e indescifrable en lugar de un simple contador, por lo que el atacante no puede falsificar una coincidencia. Los investigadores encontraron que la misma idea, una breve etiqueta aleatoria agregada a los nombres de los campos, la redujo aproximadamente a la mitad, de aproximadamente el 49% al 29% en sus pruebas, manteniendo al mismo tiempo los agentes \u00fatiles.<\/p>\n<p>Una defensa m\u00e1s fuerte que rastrea de d\u00f3nde proviene cada dato lo excluy\u00f3 por completo, cero ataques exitosos, pero dej\u00f3 a los agentes terminando solo alrededor de un tercio de sus tareas ordinarias. Eliminar la puntuaci\u00f3n tambi\u00e9n redujo el ataque, pero rompi\u00f3 la capacidad de los agentes para leer cosas normales como enlaces y rutas de archivos junto con \u00e9l.<\/p>\n<p>Los investigadores solo describen ataques de prueba de concepto y no hay ning\u00fan informe p\u00fablico sobre el uso de ADI en la naturaleza. El equipo inform\u00f3 todo a los proveedores afectados antes de publicarlo; OpenAI, Google y Anthropic reconocieron los informes, y Nanobrowser no hab\u00eda respondido al momento del art\u00edculo.<\/p>\n<p>Para que el ataque funcione, es necesario que se alineen un par de cosas. El agente tiene que procesar contenido que un extra\u00f1o puede editar, que es lo que hacen los agentes web y de GitHub todo el d\u00eda. Y el atacante debe conocer el formato en el que el agente empaqueta sus datos.<\/p>\n<p>Los investigadores dicen que un atacante puede recuperar el formato de una herramienta de c\u00f3digo abierto o ejecutada localmente leyendo su c\u00f3digo o aplicando ingenier\u00eda inversa, y que un servicio en la nube es m\u00e1s dif\u00edcil, donde puede requerir un jailbreak que no est\u00e1 garantizado que funcione.<\/p>\n<div class=\"dog_two clear\">\n<div class=\"cf\"><a href=\"https:\/\/thehackernews.uk\/sygnia-cyber-response-d-1\" rel=\"nofollow noopener sponsored\" target=\"_blank\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"lazyload\" alt=\"Ciberseguridad\" src=\"https:\/\/blogger.googleusercontent.com\/img\/b\/R29vZ2xl\/AVvXsEiBxLQDy7VdLze43eMmpRllTXaPKPfB_veNUxQlqIu3-68GBJtegkhDGCqtaiSymOQviROdxln1FSd4zdMp5Jv9jeF1xQxLPc9uo9H7zW2nWHNax0wT0Y8JRj-zyUfbaCLqhxSfQT2sCfhWMBPL6UVgsh5RYVNVxwus_mW_BY9Ptwz3z7iF0_LWOnte-gqg\/s1600\/sy-d-1.jpg\" width=\"729\" height=\"91\"\/><\/a><\/div>\n<\/div>\n<p>Seg\u00fan el documento, los investigadores tambi\u00e9n est\u00e1n publicando su c\u00f3digo de ataque y de referencia, para que los proveedores y defensores puedan probarlo.<\/p>\n<p>Woohyuk Choi, quien <a href=\"https:\/\/cw00h.github.io\/posts\/2026\/07\/agent-data-injection-part1\/\" target=\"_blank\">escribi\u00f3 el documento<\/a> con el profesor Byoungyoung Lee, dijo a The Hacker News que OpenAI, Google y Anthropic han confirmado que el ataque es v\u00e1lido, y que OpenAI y Google pidieron una copia del documento. M\u00e1s all\u00e1 de eso, dijo, el equipo \u00abno ha sido informado de ninguna soluci\u00f3n, ya sea enviada o planificada\u00bb.<\/p>\n<p>En la parte dif\u00edcil, recuperar el formato que utiliza un servicio en la nube, Choi dijo que el equipo lo logr\u00f3 de todos modos. Para ese formato del lado del servidor, que un atacante no puede ver directamente, consiguieron que el modelo lo revelara con un jailbreak de varios turnos y, con distintos esfuerzos, funcion\u00f3 contra GPT, Claude y Gemini.<\/p>\n<p>Incluso existe un atajo: los modelos m\u00e1s grandes y m\u00e1s peque\u00f1os de una empresa tienden a compartir el mismo formato, por lo que un atacante puede extraerlo de un modelo m\u00e1s peque\u00f1o, que es m\u00e1s f\u00e1cil de romper. Choi espera que el formato siga siendo recuperable incluso cuando los modelos mejoren, porque los modelos de lenguaje no pueden mantener de manera confiable ese tipo de secreto.<\/p>\n<h2>donde encaja esto<\/h2>\n<p>El problema de confianza subyacente ya ha salido a la luz antes. En junio de 2025, Aim Security revel\u00f3 EchoLeak (CVE-2025-32711), una falla en Microsoft 365 Copilot donde se pod\u00eda crear un correo electr\u00f3nico que pod\u00eda hacer que el asistente filtrara archivos internos sin necesidad de hacer clic.<\/p>\n<p>Microsoft lo parch\u00f3 y no se inform\u00f3 ning\u00fan abuso en el mundo real, pero fue un caso temprano y concreto de una idea de inyecci\u00f3n r\u00e1pida convertida en una ruta funcional de exfiltraci\u00f3n de datos en un producto de env\u00edo. EchoLeak fue esa historia en su primera forma: un orden oculto. ADI es la siguiente vuelta de tuerca.<\/p>\n<p>El \u00e1ngulo de GitHub tampoco es nuevo. En mayo de 2025, Invariant Labs mostr\u00f3 que un problema p\u00fablico de GitHub podr\u00eda <a href=\"https:\/\/invariantlabs.ai\/blog\/mcp-github-vulnerability\" target=\"_blank\">Dirigir a un agente para que lea un repositorio privado y lo filtre.<\/a>un problema de dise\u00f1o sin un parche limpio.<\/p>\n<p>M\u00e1s recientemente, las pruebas entre proveedores han empujado a Claude Code, Gemini CLI y Copilot a filtrar sus propios secretos a trav\u00e9s de textos de problemas y solicitudes de extracci\u00f3n, eludiendo las barreras de seguridad que GitHub agreg\u00f3 exactamente para eso. Esos ataques introdujeron instrucciones de contrabando. ADI falsifica qui\u00e9n dijo qu\u00e9 y falsifica el registro de lo que el agente ya hizo.<\/p>\n<p>Los investigadores lo atribuyen a una lecci\u00f3n que el software tradicional aprendi\u00f3 por las malas: mantener separados el c\u00f3digo y los datos, y luego separar los datos confiables de los que no lo son.<\/p>\n<p>Los agentes retomaron la primera mitad y se saltaron la segunda. Dentro de la propia memoria de un agente, el nombre de un correo electr\u00f3nico se encuentra justo al lado del cuerpo de ese correo electr\u00f3nico, sin nada que marque lo que el sistema avala y lo que escribi\u00f3 un extra\u00f1o. Hasta que los agentes tracen esa l\u00ednea, todo lo que necesita un ataque es una mentira convincente sobre qui\u00e9n envi\u00f3 algo.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>P\u00eddale a un agente de inteligencia artificial que resuma las rese\u00f1as en la p\u00e1gina de un producto y una sola rese\u00f1a colocada puede hacer que haga clic en \u00abComprar ahora\u00bb. 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