Un grupo de cibercrimen utilizó agentes de inteligencia artificial (IA) para coordinar ataques contra más de 400 bancos, proveedores de pagos y otras organizaciones financieras en toda América Latina, según un informe de la empresa de ciberseguridad Straiker.

El grupo, conocido como CyberCartel, supuestamente utilizó modelos de IA de Anthropic, xAI y Moonshot AI para ayudar a planificar y ejecutar partes de sus operaciones. Los objetivos reportados abarcan varios países, pero Straiker no nombró a las instituciones.

Los investigadores dijeron que el sistema, llamado CARLIY0S, fue construido para ayudar a un equipo pequeño a manejar más objetivos y reducir el tiempo dedicado a tareas manuales.

Este conectaba modelos de IA con software y datos compartidos, permitiendo que diferentes agentes revisaran la información del objetivo, sugirieran acciones y ayudaran a coordinar la actividad.

El informe describe una investigación de los propios sistemas del grupo, en lugar de afirmar que cada uno de los más de 400 objetivos fuera vulnerado con éxito.

Los investigadores de Straiker identificaron CARLIY0S y lo vincularon con operadores que trabajaban como el Tr4nsHack Team bajo el nombre de Hexagon Security Labs Mexico.

Se describe mejor como un marco de ataque impulsado por IA, no como un único archivo de malware. El informe dice que el sistema dependía de PentAGI, un marco automatizado de pruebas de seguridad, junto con scripts, configuraciones de modelos de IA y otras herramientas.

Puedes aprender más sobre el marco de pruebas automatizadas de PentAGI, que puede usarse para trabajos de seguridad autorizados pero puede ser mal utilizado.

Los hackers utilizaron Claude y Grok

El informe describe un sistema en el que a los modelos de Claude se les asignaron roles separados. Algunos analizaban la información del objetivo y proponían caminos a seguir; otro revisaba las sugerencias y devolvía una decisión final.

El marco también utilizó modelos de Grok, que según Straiker ayudaron a recopilar secretos en una base de datos llamada FinancialSoft. Los modelos Kimi de Moonshot AI también formaron parte de la configuración, incluso como respaldo cuando otros sistemas rechazaban las solicitudes.

Esta disposición es importante porque los modelos eran parte de un flujo de trabajo más amplio, no se usaban simplemente como chatbots para responder preguntas ocasionales.

El sistema vinculaba la salida del modelo con herramientas que podían inspeccionar el tráfico web, gestionar datos y dar soporte a tareas automatizadas. Straiker dice que los operadores presentaban las solicitudes como pruebas autorizadas o trabajo académico, una táctica destinada a hacer que las solicitudes dañinas parecieran legítimas para los sistemas de IA.

El caso se suma a informes más amplios sobre agentes de Claude utilizados en ciberataques, aunque la actividad y la evidencia en esos informes son independientes.

El informe de Straiker indica que CARLIY0S utilizó software de navegador automatizado y servicios de proxy residenciales como parte de sus operaciones. También describe intentos de explotar los sistemas web de organizaciones financieras y buscar credenciales e información sensible tras ganar acceso.

Estos detalles provienen de la revisión de la empresa sobre los archivos y sistemas del grupo; el informe no identifica públicamente a las organizaciones afectadas. Straiker afirma que eliminó o alteró los datos sensibles en el material publicado.

La información recopilada por el grupo incluía supuestamente direcciones de correo electrónico, números de cuenta, contraseñas, claves API y otros detalles de acceso. Straiker contabilizó 4,493 registros en la instantánea de la base de datos FinancialSoft que revisó.

El informe también describe credenciales vinculadas a servicios de pago e infraestructura, incluyendo el sistema de pagos interbancarios SPEI de México. La presencia de tales registros aumenta el riesgo de fraude o más accesos, pero no confirma por sí sola que cada credencial haya sido utilizada con éxito.

Por qué es importante este hallazgo

El caso muestra cómo la IA puede ayudar a los criminales a escalar actividades familiares, como investigar objetivos, trabajar con credenciales robadas y coordinar tareas técnicas.

Esto no significa que la IA seleccionara independientemente cada objetivo o llevara a cabo cada paso sin personas. Los hallazgos de Straiker apuntan a un sistema donde operadores humanos, scripts, infraestructura y modelos de IA comerciales trabajaron juntos.

Esa distinción es importante: el riesgo proviene de cómo se conectan estas partes y qué acceso se les permite utilizar. El informe también señala que los operadores tenían métodos de respaldo cuando un modelo de IA rechazaba una solicitud, incluyendo código local que no dependía de un modelo.

Eso significa que el hecho de que un proveedor bloquee una cuenta puede interrumpir el acceso a un servicio, pero puede no detener la operación general si el grupo puede cambiar de herramientas o usar scripts existentes.

Straiker dice que Anthropic revocó una credencial vinculada a la actividad, mientras que xAI fue notificada y estaba investigando el uso reportado de Grok.

Para quienes defienden los sistemas, la respuesta práctica es proteger la identidad y los sistemas de pago, limitar el acceso concedido a herramientas automatizadas y vigilar cualquier actividad inusual de cuentas o API.

Las firmas financieras deberían revisar los servicios conectados así como los sistemas bancarios centrales, ya que los portales de soporte y las interfaces de pago también pueden contener datos sensibles.

Los equipos de seguridad también pueden estudiar informes relacionados sobre agentes de IA y automatización de ataques, así como marcos de ataque asistidos por IA, tratando la evidencia y el alcance de cada investigación por separado. La investigación es una advertencia sobre la velocidad y el alcance que la automatización puede añadir al cibercrimen.

No es prueba de que la IA haya reemplazado a los atacantes humanos; más bien, la IA parece haber ayudado a CyberCartel a organizar el trabajo a través de un amplio conjunto de objetivos. Para los bancos y las empresas de pagos, los controles de acceso estrictos, el monitoreo cuidadoso y la revocación rápida de credenciales siguen siendo defensas centrales.