Javier Marquez
Editor - TechDurante años hemos asumido que la ciberseguridad era una carrera de fondo: alguien encontraba una vulnerabilidad, otro intentaba cerrarla y, entre medias, hacían falta tiempo, conocimientos y bastante trabajo humano para convertir ese fallo en un ataque real. Esa lógica no ha desaparecido, pero empieza a moverse más deprisa. La inteligencia artificial ya no solo ayuda a escribir código o buscar información: algunos sistemas pueden recibir un objetivo, trabajar durante horas y encadenar por sí mismos buena parte de las tareas que antes mantenían ocupado a un atacante.
Unas instrucciones, cientos de objetivos. El caso que observó Snorre Fagerland pone cifras a ese cambio de escala. Un atacante de habla china dio a sus agentes unas instrucciones de menos de 100 caracteres en chino y los lanzó contra más de 1.200 sitios web; para finales de la semana pasada, más de 100 habían sido comprometidos. Reuters identificó entre las víctimas páginas vinculadas a Deere, SharkNinja y Cummins. Eso sí, estamos hablando de 1.200 son intentos de intrusión, no ataques exitosos, y el alcance real sobre los datos de cada afectado sigue sin estar claro.
Qué hacía realmente la IA. Para entender por qué este caso importa hay que mirar primero a Cairn. No estamos ante una IA creada expresamente para hackear, sino ante un sistema abierto de resolución de problemas mediante múltiples agentes. A partir de un objetivo, estos pueden dividir el trabajo, registrar los hallazgos que aparecen por el camino y utilizar esa información compartida para decidir cuál será el siguiente intento. Aplicada a una intrusión, esa mecánica permite mantener durante horas tareas de reconocimiento y búsqueda de vulnerabilidades sin necesitar instrucciones humanas para cada movimiento.
No eran simples ataques automáticos. Uno de los ejemplos que documentó el investigador principal de amenazas de NorForge muestra hasta dónde podía llegar esa autonomía. Tras fracasar al buscar vulnerabilidades en la aplicación visible de una gran compañía, el sistema empezó a rastrear registros digitales para encontrar infraestructuras asociadas. Localizó un panel accesible desde Internet, identificó una debilidad poco evidente en el procesamiento de datos y siguió experimentando durante horas hasta que los agentes reportaron haber conseguido que el servidor ejecutara comandos. "Esto no es cosa de script kiddies", resumió el especialista a Reuters al describir la complejidad de lo que había observado.
UN VISTAZO A...
El coste también está cambiando. Los proyectos que lograron su objetivo tardaron de media algo menos de 23 horas, según el análisis de NorForge, pero ese tiempo no equivalía a 23 horas de trabajo humano. Fagerland estimó que toda la campaña había consumido alrededor de 5.000 dólares en tokens, unos 50 dólares por compromiso logrado. Son cifras aproximadas, no facturas observadas directamente, pero ayudan a entender el cambio: una parte del trabajo que antes exigía atención constante puede mantenerse en marcha con un coste relativamente bajo mientras una sola persona mantiene numerosos intentos activos.
Un atacante puede multiplicarse. Lo que hemos visto con Cairn encaja con una tendencia más amplia. Anthropic ha documentado operaciones en las que sistemas agénticos asumían tareas de reconocimiento, explotación y extracción de datos durante horas, mientras Google Threat Intelligence también ha observado el paso de simples prompts a flujos de trabajo cada vez más autónomos. Las técnicas no son necesariamente nuevas; muchas siguen apoyándose en vulnerabilidades conocidas, credenciales robadas o servicios expuestos. Lo que cambia es cuántas de esas tareas puede delegar una sola persona y hasta dónde puede ampliar así su radio de acción.
La defensa también tiene que cambiar. Hasta aquí hemos visto cómo la IA puede aumentar lo que un atacante es capaz de hacer, pero la otra mitad del problema está dentro de los propios sistemas. Cuando un agente deja de limitarse a responder preguntas y obtiene permisos para consultar datos, utilizar herramientas o modificar recursos, cualquier abuso potencial gana alcance. Microsoft ha puesto el foco precisamente en ese riesgo y en la necesidad de limitar privilegios y supervisar acciones, mientras el NCSC prevé que la IA contribuya a ataques más rápidos, frecuentes y eficaces.
El humano todavía sigue ahí. Todo esto no significa que los atacantes hayan desaparecido del proceso ni que cada intento termine en una brecha grave. Reuters no pudo determinar cuánto dato, si alguno, fue extraído de forma no autorizada en esta campaña, y algunas de las empresas afectadas describieron impactos limitados. Los informes del sector siguen situando a personas detrás de decisiones como elegir objetivos, interpretar resultados o monetizar accesos. Lo que sí está cambiando es cuánto puede hacer una sola persona antes de necesitar otra intervención humana.
Imagen destacada | Tima Miroshnichenko
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