La inteligencia artificial está transformando la economía de los ciberataques y la defensa.

Las limitaciones que antes dificultaban las operaciones cibernéticas complejas dirigidas a naciones están empezando a desaparecer. Lanzar un ciberataque a gran escala requería anteriormente la movilización de un gran número de expertos. Los ciberataques basados ​​en inteligencia artificial están en aumento.

Cuando el coste de añadir un atacante capaz se aproxima al coste de la capacidad de procesamiento informático, la ecuación del ataque cambia drásticamente.

Esto ya se ha convertido en una realidad práctica: la investigación de amenazas de Dream reveló un marco multiagente independiente que lanzó campañas de piratería informática contra entidades gubernamentales en Asia, ejecutando doce oleadas de ataque en cuatro días con ocho agentes paralelos, comprometiendo 85 cuentas gubernamentales y utilizando un ciclo de aprendizaje cerrado para adaptarse después de cada fallo.

Ahora la atención se centra en la eficacia con la que amplían sus conocimientos, en lugar de en la cantidad de expertos.

La inteligencia artificial beneficia tanto a atacantes como a defensores, pero los defensores tienen una ventaja única: ya poseen el mapa que los atacantes deben descubrir.

Los defensores que comprenden su entorno pueden utilizar la inteligencia artificial para traducir ese conocimiento en amplias capacidades operativas. Integración de capacidades defensivas

Hacker gubernamental independiente impulsado por IA

En julio pasado, nuestro equipo de investigación de amenazas logró recuperar el espacio de trabajo operativo de un marco independiente multiagente que había estado llevando a cabo campañas de piratería informática contra entidades gubernamentales en Asia.

Durante aproximadamente cuatro días, el sistema ejecutó doce oleadas de ataque y utilizó hasta ocho agentes de IA simultáneamente. Aprovechando los sistemas Hermes y OpenClaw, disponibles públicamente, comprometió 85 cuentas de empleados gubernamentales y utilizó 84 de ellas para infiltrarse en el entorno de inicio de sesión único del gobierno.

Lo verdaderamente interesante es su capacidad para tomar decisiones operativas de forma independiente. Los límites de la inteligencia artificial.

Determinación de los niveles de confianza

A cada descubrimiento se le asignó una puntuación de confianza bayesiana para evaluar las diferentes vías, y luego se eligió un método para proceder, como en un equipo real.

De manera similar, cuando una ruta de ataque fallaba, el sistema entraba automáticamente en lo que denominaba un «ciclo de aprendizaje», buscando en bases de datos de vulnerabilidades y técnicas de investigación de seguridad relevantes dentro del conjunto de tecnologías del gobierno, para luego intentarlo de nuevo. El sistema realizaba esencialmente una autoevaluación, creando un ciclo de aprendizaje cerrado: investigar, verificar, ejecutar, supervisar el resultado, actualizar su conocimiento operativo y volver a intentarlo.

No se trataba de un modelo de autoaprendizaje. Era un ciberataque autoadaptativo, respaldado por un verdadero experto e integrado como un sistema de IA. Los fundamentos de este ataque no eran particularmente impresionantes ni novedosos. Pero su magnitud —y su escalabilidad casi infinita— es lo alarmante. Pensar como un hacker.

Hasta hace poco, un factor limitante clave para la ampliación de operaciones ofensivas sofisticadas era el pensamiento experto necesario para determinar qué se debía investigar, verificar los resultados, vincularlos con posibles vías de ataque y adaptarse cuando estas fallaban. Estas operaciones eran costosas, tanto en términos de recursos financieros como de experiencia humana. Esta escasez limitaba naturalmente la escala de los ataques, ya que ampliar una operación sofisticada implicaba aumentar el número de expertos cualificados, el tiempo y la coordinación necesarios.

La inteligencia artificial ha comenzado a automatizar con precisión esta costosa capa de procesos: identificar qué requiere investigación, probar hipótesis, aprender de los errores y elegir el siguiente paso. Si bien la calidad de estas decisiones aún depende de personas talentosas, el número de individuos talentosos ya no es el único factor que determina con qué frecuencia se pueden tomar estas decisiones en paralelo.

¿Qué ocurre cuando ampliar una operación ofensiva no requiere aumentar el número de expertos que la llevan a cabo al mismo ritmo?

Como persona que ha dedicado 15 años a funciones de ciberseguridad ofensiva y defensiva, cada día me queda más claro que la inteligencia artificial ha cambiado esta ecuación; la relación histórica entre el tamaño del talento experto con el que cuenta una organización y el tamaño de las operaciones que puede realizar está empezando a desvanecerse.

La inteligencia artificial no elimina el talento, sino que cambia lo que el talento puede lograr a mayor escala.

Un ataque del tamaño de un país

La infraestructura informática del gobierno es un ecosistema interconectado construido a lo largo de décadas. Está compuesta por ministerios, municipios, tecnologías operativas, aplicaciones heredadas, servicios en la nube, contratistas, proveedores e innumerables relaciones de confianza que los unen.

Estos contactos suelen existir por razones operativas legítimas (o al menos por razones que históricamente fueron legítimas).

Naturalmente, cada conexión representa un posible punto débil.

Así es como se propagan los ataques gubernamentales modernos: no necesariamente explotando una única vulnerabilidad crítica, sino conectando varias vulnerabilidades comunes. Pensar como un hacker se ha convertido en una estrategia fundamental para comprender estos mecanismos.

Históricamente, esto ha supuesto un reto para ambas partes. Ningún equipo de defensa podía analizar continuamente cada activo, identidad, composición, vulnerabilidad y relación de confianza en todo un país. Pero los atacantes se enfrentaban a una limitación similar: sus expertos también debían determinar dónde invertir su tiempo para encontrar una vía viable desde la penetración hasta los activos más valiosos. Por lo tanto, la integración de capacidades defensivas se volvió esencial.

Los sistemas autónomos están cambiando esta realidad.

Un atacante independiente no necesita comprender de antemano todo el entorno gubernamental. En cambio, puede explorarlo continuamente: descubrir una relación, formular una hipótesis, ponerla a prueba, aprender del resultado y luego pasar al siguiente paso.

Por primera vez, los gobiernos podrían enfrentarse a adversarios capaces de analizar las superficies de ataque a escala nacional con mayor rapidez que las instituciones responsables de su defensa.

Carrera para cambiar el marcador

La drástica disminución del coste de la experiencia en ciberataques, lograda mediante la explotación y el desarrollo de agentes como armas, representa un cambio radical. Hasta hace poco, esta habilidad estaba al alcance de unos pocos y tenía un precio prohibitivo. Este auge de los ciberataques impulsados ​​por IA ha llevado a OpenAI y a más de 100 empresas a advertir sobre sus implicaciones.

Hoy en día, descubrir, priorizar e integrar estas tecnologías en estrategias ofensivas viables se ha vuelto económico, y el proceso se puede replicar rápidamente de forma automática.

Con el ritmo de desarrollo de la inteligencia artificial, esta realidad se hace cada vez más evidente.

Las capacidades ofensivas están aumentando para ser más baratas, más rápidas y más fáciles de replicar.

Pero esta ecuación tiene otra cara.

Los defensores siempre han contado con ventajas estructurales: datos de telemetría, un contexto más profundo, acceso continuo a su infraestructura, conocimiento de sus configuraciones, identidades y relaciones, así como una mayor capacidad de acción. Estas capacidades defensivas deben integrarse para garantizar la superioridad operativa.

Pero también ellos estaban limitados por la capacidad humana. Ningún equipo podía analizar continuamente toda esa información, abarcando todos los activos y relaciones, todo el tiempo. La misma inteligencia artificial que beneficia a los atacantes también podría permitir a los defensores obtener una ventaja histórica a gran escala.

Aquí, el tiempo apremia. Analizarlo todo no es lo mismo que protegerlo todo. Si la IA detecta una identidad comprometida en segundos, pero las credenciales permanecen activas durante seis horas, el atacante aún dispone de seis horas. Y si identifica una vía de acceso vulnerable a un sistema crítico, pero su procesamiento tarda tres semanas, esa vía permanecerá abierta durante ese tiempo.

La verdadera oportunidad, entonces, no reside simplemente en un mejor análisis. Se trata de reducir el tiempo necesario para tomar medidas efectivas: el tiempo que transcurre entre comprender el riesgo y modificar el resultado. Esta falta de visibilidad suele ser un obstáculo que dificulta la toma de decisiones acertadas.

La efectividad es crucial en este caso; deshabilitar una identidad, cambiar una regla del firewall o corregir una vulnerabilidad no es suficiente. El sistema debe verificar que el atacante ya no pueda lograr su objetivo.

El ciclo de defensa no puede limitarse a recopilar información, ni siquiera a tomar medidas. Debe culminar con un resultado de seguridad probado y verificable.

La brecha crítica

La inteligencia artificial no necesariamente favorece al atacante.

El marco de trabajo descubierto debía recopilar información sobre el entorno paso a paso. En cambio, los defensores ya contaban con este mapa. Descubrir cada configuración, credencial, flujo de telemetría y relación de confianza podía llevarle a un atacante —incluso con apoyo de IA— días o semanas. Sin embargo, debido a la falta de experiencia humana, los defensores nunca podían analizar continuamente todos los activos que poseían, lo que generaba una brecha de visibilidad que dificultaba la toma de decisiones acertadas.

La inteligencia artificial está empezando a eliminar esta limitación relacionada con la atención humana. Permite a los defensores potenciar las capacidades de los expertos en miles de investigaciones paralelas, identificar continuamente las rutas de ataque, priorizar las que representan el mayor riesgo y concentrar las acciones donde son más críticas.

Los atacantes obtienen la misma ventaja, pero no parten del mismo punto. Los defensores tienen la ventaja del control del terreno: ya conocen y controlan el entorno que el atacante debe explorar.

La brecha crucial ya no reside únicamente en el número de expertos de cada bando, sino en la eficacia con la que cada bando amplía esa experiencia y la dirige primero hacia los riesgos correctos.

En definitiva, la carrera no se trata de quién puede conocer Plus.

Más bien, se trata de quién puede ampliar el abanico de talentos de la manera correcta y, en primer lugar, convertir esa expansión en resultados tangibles.