Los ciberdelincuentes están utilizando agentes de IA autónomos para convertir sistemas en la nube comprometidos en plataformas de robo de credenciales de rápida ejecución.

En un caso reciente, los atacantes planificaron, construyeron y lanzaron una campaña a gran escala en menos de seis horas, robando miles de credenciales de terceros.

La operación demuestra cómo los atacantes pueden combinar herramientas de codificación de IA, escaneo automatizado y recursos en la nube para trabajar a una velocidad que antes requería un equipo más grande y mucho más tiempo.

En lugar de comprobar los sistemas manualmente y corregir errores, los agentes se encargaron de gran parte del trabajo por sí mismos. Analistas de Google Cloud identificaron la actividad mientras rastreaban el creciente uso de la automatización impulsada por IA en intrusiones del mundo real.

Google Cloud afirmó en un informe que los atacantes utilizaron un chatbot de codificación de IA, un prompt e instrucciones preconfiguradas para llevar a cabo la campaña.

El incidente es parte de un cambio más amplio en el cibercrimen. Los atacantes utilizan cada vez más la IA para buscar debilidades, crear contenido de phishing, escribir código malicioso, robar secretos y mantener el acceso después de una intrusión inicial. Esta tendencia hace que la detección rápida y una seguridad robusta en la nube sean más importantes que nunca.

Utilizan agentes de IA autónomos

Los atacantes, motivados económicamente, primero comprometieron la infraestructura en la nube de una organización y luego la utilizaron como punto de lanzamiento para su operación.

Trabajar desde un entorno de nube confiable ayudó a que su tráfico pareciera más legítimo y dificultó que los defensores separaran rápidamente la actividad maliciosa de los servicios normales.

El marco impulsado por IA utilizó archivos de instrucciones escritas como manuales de operaciones. Estas instrucciones guiaron a los agentes a través del escaneo de vulnerabilidades, la recolección de credenciales, la resolución de problemas y la rotación de direcciones IP sin requerir decisiones humanas constantes.

El resultado fue una campaña que recolectó credenciales a una escala asociada normalmente con grupos criminales mucho más grandes.

Esto difiere de los robadores de información tradicionales, que generalmente esperan a que una víctima ejecute software malicioso para luego recolectar datos de ese dispositivo.

En este caso, los agentes buscaron activamente sistemas del lado del servidor, identificaron debilidades y llevaron a cabo acciones dirigidas contra la infraestructura en línea.

La campaña resalta los riesgos descritos en informes recientes sobre agentes de IA que vulneran redes de empresas, donde los agentes automatizados pueden mapear servicios, localizar tokens expuestos y avanzar hacia un acceso administrativo valioso.

Una vez que se recolectan credenciales válidas, los criminales pueden reutilizarlas para acceso a la nube, fraude, espionaje, extorsión o ataques adicionales.

Los investigadores también encontraron un servidor de comando y control expuesto que albergaba un marco separado de reconocimiento automatizado y gestión de credenciales llamado Recon.

Su panel de control estaba diseñado para organizar, validar y gestionar más de 23,800 secretos robados en tiempo real, incluyendo claves API conectadas a servicios de nube e IA.

El informe original ilustra cómo los atacantes combinaron recursos en la nube comprometidos, instrucciones generadas por IA, escaneo automatizado y recolección de credenciales en una única operación acelerada.

Los sistemas de desarrolladores y la nube enfrentan un riesgo creciente

El ataque demuestra por qué las credenciales de la nube y los entornos de desarrollo se han convertido en objetivos de alto valor. Un solo token de acceso expuesto puede dar a los atacantes una ruta confiable hacia los servicios de la nube, repositorios de código fuente, tuberías de automatización y datos empresariales sensibles.

Los riesgos son similares a los descritos en los ataques de credenciales de nube robadas, donde claves válidas pueden permitir que los intrusos entren como usuarios aprobados.

Los entornos de codificación de IA pueden crear aperturas adicionales cuando los desarrolladores descargan paquetes inseguros, clonan repositorios alterados o permiten que las herramientas procesen archivos de espacio de trabajo no confiables.

En una actividad relacionada, el grupo UNC6780 utilizó cuentas de desarrolladores comprometidas para distribuir recursos troyanizados y se dirigió a entornos CI/CD en busca de tokens de autenticación.

También se observó que el robador de credenciales DUSTMAKER ocultaba archivos dentro de directorios comunes de espacios de trabajo de codificación de IA.

Podía usar archivos de configuración maliciosos para influir en un asistente y hacer que ejecutara scripts durante el trabajo de desarrollo rutinario, mientras que tareas de tubería falsas, disfrazadas de utilidades de IA, buscaban tokens y claves adicionales.

Tú y tu organización deberían tratar las configuraciones de herramientas de IA, los tokens de desarrollador y las claves API de la nube como credenciales sensibles.

Tus equipos de seguridad deben rotar rápidamente las claves expuestas, aplicar permisos de privilegio mínimo, proteger los ejecutores de CI/CD, revisar las dependencias de terceros e investigar tareas de automatización inesperadas o cambios en la configuración del espacio de trabajo.

Tus equipos también deben monitorear la actividad de la nube en busca de llamadas API inusuales, cuentas de servicio desconocidas, servicios públicos inesperados y escaneos salientes sospechosos.

La orientación sobre el robo de paquetes npm mediante typosquatting muestra por qué las comprobaciones de dependencias y el escaneo de secretos siguen siendo esenciales para los equipos de desarrollo.

Estos hallazgos no significan que la explotación autónoma sea ahora común en cada intrusión. Sin embargo, muestran que los agentes de IA pueden reducir el retraso entre el compromiso y el robo de credenciales.

Tú necesitas controles que puedan detectar el abuso al mismo ritmo, especialmente mientras los atacantes continúen combinando la automatización de la IA con métodos conocidos como credenciales robadas, servicios expuestos y paquetes maliciosos.