Una investigación de la empresa afirmó que la utilización de la herramienta de IA no se limita a campañas básicas de phishing, sino que incluye tareas de reconocimiento, redacción de ingeniería social y asistencia en programación.
Un informe del equipo de inteligencia de amenazas de Google reveló que hackers vinculados a gobiernos utilizaron Gemini para agilizar distintas fases de ciberataque.
Elaborada por el Google Threat Intelligence Group, la investigación afirmó que el uso de la herramienta de IA no se limitó a campañas básicas de phishing, sino que incluyó tareas de reconocimiento, redacción de ingeniería social, asistencia en programación y actividades posteriores a una intrusión.
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Según el reporte, la actividad observada involucra células asociadas a China, Irán, Corea del Norte y Rusia. Los prompts y respuestas analizados incluyeron perfilado de objetivos, generación de textos persuasivos para engaños, traducciones, ayuda con código, pruebas de vulnerabilidades y depuración de herramientas cuando fallaban durante una intrusión.
Los investigadores de Google plantean una idea central: la IA no introduce tácticas radicalmente nuevas, sino que acelera procesos que los atacantes ya realizaban. El reconocimiento previo a un ataque, la creación de señuelos creíbles, la modificación de herramientas y la corrección de errores técnicos forman parte del manual habitual de operaciones ofensivas.
La diferencia está en el ritmo. Con asistencia de modelos como Gemini, los hackers pueden obtener reescrituras rápidas, soporte multilingüe o correcciones de código en cuestión de segundos. Eso reduce fricciones y acorta los ciclos entre prueba y error.
En uno de los casos descritos, vinculado a actores asociados a China, un ciberdelincuente adoptó la identidad de un experto en seguridad informática dentro de un escenario ficticio para solicitar la automatización del análisis de vulnerabilidades y la generación de planes de prueba dirigidos. En otro ejemplo, un hacker, también basado en el país asiático, recurrió varias veces al modelo para tareas de depuración, investigación técnica y orientación relacionada con intrusiones.
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El riesgo está en la velocidad de la IA
Uno de los puntos que subraya Google es el impacto en los tiempos. Si los grupos pueden interactuar más rápido sobre objetivos y herramientas, los equipos de defensa disponen de menos margen entre las primeras señales y el daño efectivo.
Menos tiempo también implica menos pausas visibles en los registros, menos errores manuales y menos repeticiones que podrían delatar la actividad. La automatización parcial, incluso en tareas rutinarias, puede alterar la dinámica entre atacante y defensor.
El informe también advierte sobre otra práctica distinta al uso operativo directo: la extracción de modelos y la destilación de conocimiento. En estos escenarios, actores con acceso autorizado a APIs realizan grandes volúmenes de consultas para replicar el comportamiento y la lógica del sistema, con el objetivo de entrenar otro modelo.
Google menciona un caso que involucró alrededor de 100.000 prompts orientados a reproducir comportamientos en tareas en idiomas distintos del inglés. Según el informe, este tipo de actividad puede generar daños comerciales y de propiedad intelectual si se escala.
Qué deberían vigilar los equipos de seguridad
Google informó que deshabilitó cuentas e infraestructura vinculadas al abuso documentado y que incorporó defensas específicas en Gemini. También indicó que continúa probando y reforzando sus mecanismos de seguridad.
Para los equipos de ciberseguridad, la conclusión práctica es asumir que los ataques asistidos por IA avanzarán más rápido, aunque no necesariamente sean más sofisticados. Conviene prestar atención a mejoras repentinas en la calidad de los señuelos, ciclos más veloces en el desarrollo de herramientas y patrones inusuales de uso de API.
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