Investigadores de Check Point descubrieron un ransomware creado con la IA DeepSeek que opera totalmente dentro del navegador en Windows y Android. El malware engaña a los usuarios para obtener acceso al sistema de archivos, permitiendo robar datos y cifrar archivos sin instalar software externo. Este caso es alarmante porque demuestra que la IA puede diseñar ataques complejos y novedosos que antes se consideraban inviables.





Investigadores de ciberseguridad han alertado sobre un nuevo artefacto de malware generado mediante DeepSeek que construyó una ruta de ataque novedosa combinando "conceptos de malware de navegador poco realistas con una capacidad real del navegador" para convertirlo en una técnica de ransomware funcional que se ejecuta enteramente dentro del navegador tanto en dispositivos Windows como Android.

"Este es el primer caso documentado en el que un modelo de IA de vanguardia cerró independientemente la brecha entre un riesgo teórico de ransomware exclusivo del navegador y una cadena de ataque práctica y funcional, haciendo surgir una ruta de ataque novedosa que los defensores habían descartado previamente como inviable debido a los límites del sandboxing del navegador", afirmó Check Point en un comunicado.

"La experiencia necesaria para descubrir una nueva ruta de ataque ya no es el cuello de botella, y los defensores deben tener en cuenta ese cambio ahora, antes de que los actores de amenazas lo operativicen a escala".

La muestra identificada es una aplicación Python Flask llamada "deepseek_python_20260125_da0631.py" que fue subida a VirusTotal el 25 de enero de 2026, donde el servicio de escaneo de malware de Google la describió como un "kit de herramientas de ransomware y robo de información totalmente funcional". El autor del malware la ha denominado InfernoGrabber v9.0.

La aplicación está diseñada para operar como un servidor web malicioso que atrae a las víctimas con un falso optimizador de avatares de Discord mediante IA, mientras ejecuta sigilosamente una amplia gama de acciones dañinas, incluyendo el robo de tokens de Discord, recolección de números de tarjetas de crédito y frases semilla de criptomonedas, registro de pulsaciones de teclas y captura no autorizada de imágenes de la webcam y audio del micrófono.

"El código incluye rutinas específicas para la explotación del navegador (apuntando a CVE como el CVE-2023-4863), exfiltración de datos a través de un webhook de Discord codificado, una pantalla de ransomware 'WinLocker' que exige Bitcoin y un panel administrativo para que el atacante gestione los datos robados", según VirusTotal.

Estos hallazgos se producen mientras la inteligencia artificial y los grandes modelos de lenguaje (LLM) están redefiniendo el panorama de las ciberamenazas, permitiendo que los atacantes abusen de la tecnología para desarrollar malware y exploits. El uso de DeepSeek es notable ya que indica que los modelos de la empresa china tienen menores tasas de rechazo ante solicitudes ciberdelictivas maliciosas en comparación con sus homólogos occidentales de Anthropic, Google u OpenAI.

Otros factores que pueden haber facilitado el uso de DeepSeek son su acceso gratuito a través de la interfaz web, la disponibilidad en regiones donde otros modelos de vanguardia no operan y su capacidad para generar una aplicación maliciosa funcional a partir de un "único prompt amplio", a diferencia de los modelos de Anthropic u OpenAI.

"Los modelos de DeepSeek pueden convertir ideas maliciosas de alto nivel en ataques concretos y completos con menos experiencia que las plataformas competidoras", afirmó Check Point Research.

La empresa de ciberseguridad israelí señaló que descubrió el artefacto de Python como parte de su análisis de unos 3.000 archivos atribuidos a DeepSeek durante el último año. De estos, 1.383 muestras han sido clasificadas como maliciosas o peligrosas. El malware de Python es un ejemplo de lo que se llama Ransomware en el Navegador, que implementa una técnica nativa del navegador no encontrada en campañas del mundo real en el pasado. Se desconoce el prompt exacto que se utilizó para producir la muestra.

La técnica de ataque consiste en utilizar un señuelo de phishing para engañar al usuario y lograr que conceda acceso al sistema de archivos a una página web, que luego enumera los archivos locales de la carpeta seleccionada, lee y exfiltra su contenido, los cifra y sobrescribe, y finalmente muestra una nota de extorsión a la víctima. Lo que hace que esto sea más inusual es que todo puede lograrse sin instalar una carga útil nativa, sin explotar una vulnerabilidad del navegador ni requerir acceso root.

Cabe mencionar que este enfoque se limita a los navegadores web que exponen la API de acceso al sistema de archivos basada en el selector. Esto incluye a Google Chrome y otros navegadores basados en Chromium en los sistemas operativos Windows y Android. No hay pruebas de que este patrón de ransomware nativo del navegador haya sido abusado en entornos reales.

Otro aspecto preocupante del desarrollo asistido por IA es que no solo reduce la barrera para que los malactores generen código ofensivo, sino también el hecho de que ni siquiera necesitan saber que existe tal API de acceso al sistema de archivos o tener la experiencia técnica para abusar de ella.

Dicho de otro modo, introducir un prompt excesivamente amplio es suficiente para que un LLM (dependiendo de sus filtros de seguridad o la falta de ellos) formule un plan de ataque funcional a partir de una solicitud maliciosa abstracta. Cuando un usuario con conocimientos técnicos limitados describe requisitos poco realistas, el modelo, en su afán de satisfacerlos, puede generar resultados alucinados, haciendo surgir técnicas inusuales en el proceso.

"Lo que estamos presenciando es un cambio fundamental en cómo nacen los nuevos ciberataques. Por primera vez, tenemos evidencia de que un modelo de IA puede razonar independientemente sobre funciones legítimas de la plataforma y hacer surgir una técnica de ataque funcional sobre la que los humanos solo habían teorizado, sin que el atacante supiera siquiera que la API subyacente existía", afirmó Eli Smadja, jefe de investigación de Check Point Research.

"La barrera para operativizar ataques complejos se está derrumbando, y eso tiene implicaciones profundas para cada organización que integra la IA en sus flujos de trabajo y para cada usuario móvil que ahora lleva toda su vida personal y profesional dentro de una biblioteca de fotos. El futuro de la seguridad de la IA no puede basarse en la esperanza de que los modelos rechacen la solicitud maliciosa obvia; debe asumir que la próxima técnica de ataque será descubierta no por un investigador humano, sino por una alucinación de la IA que accidentalmente acertó en algo".

Smadja también insta a las organizaciones a prepararse reforzando la capa de entrega, repensando la confianza basada en permisos y tratando cada solicitud del navegador como una decisión de seguridad.

Fuente:
THN