El equipo de Google Threat Intelligence Group (GTIG) ha presentado la actualización de su informe AI Threat Tracker Q3 2026, una investigación que muestra cómo los actores de amenazas globales están integrando la inteligencia artificial a lo largo de todo el ciclo de vida de las intrusiones. Los datos reflejan que los casos de uso agénticos avanzados han dejado de ser experimentales y se aplican en múltiples fases operativas, más allá de la mera detección de vulnerabilidades.
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Uso de modelos de lenguaje y automatización en el ciberespionaje
El estudio documenta cómo el grupo de ciberespionaje vinculado a China BASIN CASTLE utiliza modelos de lenguaje (LLM) como apoyo en tareas que abarcan desde la investigación de objetivos hasta la resolución de errores en medio de un ataque. Asimismo, otro grupo vinculado a China intentó emplear Gemini con el fin de construir un marco de pruebas de penetración automatizado para ejecutar de manera agéntica las primeras etapas de sus intrusiones.
Por parte de Mandiant, se detectó una campaña de robo de credenciales orquestada mediante una arquitectura multiagente en infraestructura robada, logrando comprometer de forma autónoma miles de credenciales en un periodo de seis horas.
Ataques a la cadena de suministro de IA y exfiltración de propiedad intelectual
La investigación destaca que los usuarios y los propios sistemas de IA se han convertido en objetivos directos. Los ciberdelincuentes están sustrayendo propiedad intelectual relacionada con la IA y dirigiendo sus acciones hacia la cadena de suministro emergente.
En este ámbito, el grupo TeamPCP ha desplegado malware diseñado para explotar sistemas de IA, infectando herramientas utilizadas por asistentes de código y envenenando metadatos de paquetes de código abierto para lograr que estos asistentes recomienden dependencias maliciosas a los desarrolladores. El malware utilizado incorporaba prompts maliciosos ejecutados para lanzar comandos de forma subrepticia.
Además, Mandiant ha investigado incidentes dirigidos contra modelos y datos propietarios de IA en los sectores tecnológico, sanitario, de medios de comunicación y entretenimiento tanto en Norteamérica como en Europa, observándose casos con amenazas de filtración pública a cambio de rescates.
Infraestructura robada, modelos locales y evasión de monitorización
Para abastecerse de capacidades de IA, los atacantes recurren al robo de credenciales, a la compra de acceso en la darknet y al despliegue de modelos locales en servidores comprometidos para eludir la monitorización comercial:
- El grupo vinculado a China UNC6508 utilizó entornos cloud comprometidos para alojar un modelo local tras su campaña de intrusión contra centros médicos en EE. UU.
- En intervenciones de Mandiant se constató el despliegue de infraestructura de IA no autorizada utilizando entornos en la nube secuestrados para aprovisionar instancias de cómputo GPU de alto rendimiento.
- Un grupo de trabajadores de TI vinculados a Corea del Norte (DPRK) realizó registros masivos de API de LLM a través de cuentas secuestradas para escalar sus operaciones.
