Un actor de amenazas está utilizando agentes de IA (como Claude Opus y Cursor) para automatizar la creación y prueba de malware y ransomware. Este flujo de trabajo permite desarrollar rápidamente herramientas para evadir sistemas de detección (EDR) y descubrir vulnerabilidades en Active Directory. Aunque la IA acelera el desarrollo y la implementación de técnicas de ataque, el proceso sigue siendo dirigido enteramente por humanos.

Un actor de amenazas está utilizando un kit de herramientas de ataque de ransomware creado con IA que automatiza el descubrimiento de Active Directory y ayuda a evadir las soluciones de detección y respuesta de endpoints (EDR).

El desarrollo de la herramienta y del payload contó con la ayuda de agentes de Cursor y Claude Opus en diversas etapas, incluyendo la codificación inicial, el análisis y la revisión. Además, algunos agentes fueron encargados de revisar publicaciones de investigación de seguridad para buscar diversas técnicas de elusión.

Parte del malware creado de esta manera fue probado en entornos virtuales contra herramientas EDR de Sophos, CrowdStrike y Microsoft.


A pesar de que la investigación y el desarrollo del malware fueron orquestados mediante tecnología de IA, los investigadores señalan que el flujo de trabajo está totalmente impulsado por humanos.

Desarrollo rápido de elusión de edr

Investigadores de la empresa de ciberseguridad Sophos detectaron actividad del kit de herramientas en el sistema de un cliente que activó alertas por payloads almacenados en C:\Users\User\Documents\test.

Los archivos maliciosos sugerían que formaban parte de un marco de ataque centrado en evadir la detección:

• * Perfiles de Cobalt Strike diseñados para que el tráfico del beacon parezca solicitudes web legítimas.
• * Un mecanismo de comando y control (C2) externo basado en la API de bots de Telegram que enrutaba la comunicación a través de la infraestructura de Telegram en lugar de utilizar conexiones directas.
• * Scripts de desarrollo de malware basados en Python para inyectar shellcode en ejecutables legítimos de Windows preservando su funcionalidad original.
• * Un Cloudflare Worker que actuaba como redireccionador front-end para ocultar el servidor C2 real del backend.

Los investigadores afirman que, aunque la herramienta puede parecer un marco de post-explotación de "red team", se utiliza en actividades cibercriminales relacionadas con el ransomware.

"Nuestra evaluación inicial incluyó la posibilidad de que estuviera implicado un Red Team legítimo, pero nuestra investigación reveló artefactos adicionales que indicaban una actividad maliciosa y criminal", dijo Sophos.

El descubrimiento en los registros del operador de Cobalt Strike de entradas que apuntaban a una nota de rescate y detalles sobre múltiples organizaciones enumeradas en un sitio de filtración de datos de ransomware aclaró que el marco se utilizaba para operaciones de cibercrimen.

Dsarrollo de malware agentico

En un informe publicado hoy, Sophos afirma que múltiples scripts de Python en el host comprometido fueron escritos en ruso y generados con la ayuda de herramientas de IA.

Durante la investigación, los investigadores encontraron un repositorio Git con componentes relacionados con "un panel automatizado de descubrimiento de Active Directory (AD) y un laboratorio que utiliza un enfoque iterativo para desarrollar y probar malware contra los agentes EDR de Sophos, CrowdStrike y Windows Defender".

Afirman que el descubrimiento de AD se basa en la recopilación de observaciones de tareas completadas y la selección de la siguiente acción a partir de opciones predefinidas. El siguiente paso se delega a agentes remotos y los resultados son reevaluados.

El marco dispone de múltiples agentes de IA, cada uno con un rol y función distintos. Por ejemplo, un agente de Claude Opus 4.5 actúa como coordinador del proceso de I+D, mientras que otros se encargan de las pruebas, el endurecimiento de OPSEC, la documentación, las pruebas de estrés de proxy, el despliegue de VM y otras tareas relacionadas.

Para la etapa de desarrollo, algunos agentes documentaron técnicas de elusión en investigaciones de Kaspersky, Palo Alto Networks, Bishop Fox y SpecterOps, así como detalles publicados en redes sociales.

Los agentes extrajeron las técnicas, las mapearon a la base de conocimientos MITRE ATT&CK de comportamientos de adversarios, identificaron lo necesario para la reproducción, prepararon un laboratorio de pruebas, ejecutaron la técnica e informaron el resultado.

El componente principal del marco malicioso es una herramienta de Python que genera payloads, principalmente en Rust y Go, basados en una técnica de evasión. Se generaron cerca de 80 módulos y se probaron contra más de 70 técnicas.

"Este generador modular de cargadores de payloads de Windows envuelve un payload bruto en capas de cifrado, evasión y técnicas de ejecución alternativas, produciendo ejecutables o DLL personalizados destinados a resistir el sandboxing, el antivirus y la detección de EDR" - Sophos
[Enlace a Sophos]

Aunque los agentes sugirieron inicialmente una alta tasa de fallos, los módulos parecieron evadir casi todas las soluciones EDR tras varias iteraciones. Sin embargo, Sophos notó discrepancias entre la salida de la prueba y el informe interno del marco en algunos casos, aunque las razones no están claras.

El flujo de trabajo de desarrollo de elusión de EDR
Fuente: Sophos

Sophos no encontró pruebas de que la IA estuviera integrada en el malware desplegado o operando de forma independiente en los entornos de las víctimas. En su lugar, la tecnología se utilizó para acelerar el proceso iterativo de desarrollo, prueba y refinamiento de payloads contra productos de seguridad.

Las herramientas de IA están acortando el periodo entre la publicación de investigaciones de seguridad ofensiva y su implementación práctica por parte de los actores de amenazas.

Fuente:
BleepingComputer