Aoki, también conocido como Aokigahara, es un malware de robo de datos que ha añadido las credenciales de herramientas de IA a su creciente lista de objetivos. Las versiones recientes buscan archivos locales y datos de sesión vinculados a ChatGPT, Claude, OpenAI Codex, Cursor, Codeium y Gemini.

Este cambio aumenta el riesgo para los desarrolladores que utilizan asistentes de IA junto con repositorios de código fuente, cuentas en la nube y otros sistemas de trabajo.

A diferencia de un fallo en un servicio de IA, la actividad de Aoki se centra en los datos almacenados en un ordenador infectado. Una clave o token robado puede permitir que un intruso utilice una cuenta como si fuera su propietario, incremente el uso pagado o acceda a servicios conectados a esa cuenta.

Muestras anteriores de Aoki no buscaban archivos relacionados con la IA, lo que sugiere que esta es una adición reciente a las reglas de recolección del malware. Investigadores del equipo Threat Hunter de Symantec identificaron esta expansión de objetivos.

El análisis del equipo Threat Hunter de Symantec descubrió que las versiones más recientes de Aoki buscan archivos vinculados a Claude, ChatGPT y Codex, así como tokens utilizados por servicios como GitHub Copilot, Cursor, Google Gemini, JetBrains AI Assistant y Kiro.

• https://www.security.com/threat-intelligence/aoki-infostealer-ai-targeting

El informe de amenazas de Aoki de Symantec también describe el alcance más amplio del malware a través de navegadores, monederos y aplicaciones de mensajería. Los archivos mencionados en el informe incluyen .claude.json, cookies de escritorio de Claude, cookies de ChatGPT, y archivos config.toml y .env de Codex. Estos pueden contener sesiones de inicio de sesión, configuraciones o secretos utilizados por herramientas locales.

Aoki también ataca la base de datos de estado local de Cursor, que puede contener el contexto del chat y fragmentos de código. Symantec afirma que el objetivo principal son las credenciales y los datos de sesión, más que el código fuente en sí mismo.

Nuevo Malware Aoki Ataca ChatGPT, Claude, Codex y Gemini

Aoki no se detiene en las herramientas de IA. Puede recolectar cookies del navegador, contraseñas guardadas, detalles de autocompletado, datos de tarjetas de crédito y tokens de Google de una amplia gama de navegadores.

Sus otros objetivos incluyen archivos y extensiones de monederos de criptomonedas, gestores de contraseñas, aplicaciones de VPN y transferencia de archivos, servicios de juegos, y datos de Telegram y Discord. También registra qué productos de seguridad están instalados en el ordenador.

Esa recolección tan amplia puede convertir un dispositivo infectado en una fuente de acceso a varias cuentas. Para ti, si eres desarrollador, un token robado puede exponer más que una suscripción de IA: los repositorios conectados, los servicios en la nube y las canalizaciones de integración y entrega continua también podrían estar en riesgo.

El creciente enfoque en los datos de agentes almacenados localmente se ha visto en otros informes sobre el robo de datos de agentes de codificación de IA, aunque esa cobertura describe otras familias de malware, no a Aoki.

Aoki envía la información recolectada a un servidor de comando y control utilizando un punto final /gate. Symantec afirma que las muestras más recientes utilizaron varios dominios, mientras que las muestras más antiguas utilizaron una dirección IP y el puerto 8080 a través de HTTP no cifrado.

El informe no nombra a un grupo de amenazas detrás de Aoki, y no vincula el malware a una familia conocida. Su nombre proviene de “Aokigahara”, una cadena utilizada durante el proceso de descifrado del malware.

El robo de credenciales de IA también puede conllevar costes directos. Un intruso puede usar la cuota de la cuenta de una víctima o revender el acceso; el abuso de los servicios de IA pagados de esta manera se denomina a menudo LLMjacking. Un informe independiente sobre claves de AWS robadas utilizadas para LLMjacking muestra cómo las credenciales de la nube comprometidas pueden usarse para ejecutar modelos de IA pagados a expensas del propietario de la cuenta. Sin embargo, el enfoque reportado de Aoki es robar datos de dispositivos infectados.

Este patrón no se limita a Aoki. Se ha informado sobre un paquete npm falso de Gemini que apuntaba a credenciales y datos locales de varias herramientas de desarrollo de IA.

Los incidentes subrayan por qué debes tratar los archivos de configuración de IA y los datos de sesión locales como información sensible, al igual que las claves de la nube y las credenciales de control de fuentes.