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El phishing está cambiando. Y esta vez, el objetivo no somos solamente nosotros.

  • EL CAMINO DE CIBERSEGURIDAD

    PhishingIA:

    La inteligencia artificial está cambiando el Phishing

Durante años, la seguridad del correo electrónico ha vivido una carrera constante entre atacantes y defensores. Cada vez que una organización desarrolla una nueva forma de identificar mensajes maliciosos, los ciberdelincuentes encuentran una manera de modificar sus técnicas para intentar pasar desapercibidos. Primero fueron los correos masivos llenos de errores evidentes; después llegaron campañas mucho más cuidadas, capaces de imitar la identidad visual de bancos, plataformas digitales, proveedores e incluso compañeros de trabajo. Hoy, con la inteligencia artificial integrada en las herramientas de seguridad, esa carrera está entrando en una nueva etapa: los atacantes ya no solamente buscan engañar a las personas, también están buscando la manera de engañar a las máquinas que intentan protegerlas.

Esta evolución resulta especialmente interesante porque la inteligencia artificial ha cambiado de manera importante la forma en que se analiza un correo electrónico. Los sistemas modernos ya no dependen exclusivamente de una lista de palabras prohibidas, una firma conocida o una regla que indique que determinado dominio es sospechoso. Pueden analizar lenguaje, contexto, patrones de comportamiento, reputación, estructura del mensaje y múltiples señales que, combinadas, permiten determinar si un correo representa un riesgo. El problema es que, cuando una tecnología se convierte en una parte importante de la defensa, también se convierte en un objetivo para quien intenta evadirla.

El correo que ves no siempre es todo lo que contiene

Aquí es donde aparece una técnica conocida como text salting, una estrategia que aprovecha una característica fundamental de los correos electrónicos: lo que el usuario observa en pantalla no necesariamente representa todo lo que existe dentro del mensaje.

Un atacante puede construir un correo que, para una persona, parece completamente normal. Puede mostrar una promoción, una notificación de una cuenta, una supuesta recompensa o cualquier otro mensaje diseñado para provocar una acción. Sin embargo, dentro del código HTML puede incorporar grandes cantidades de texto adicional que permanecen ocultas para el destinatario. Ese contenido puede utilizar palabras y frases aparentemente inocentes con el objetivo de modificar la interpretación que realizan los sistemas automatizados.

La diferencia puede parecer pequeña, pero tiene implicaciones importantes. El usuario ve un mensaje; el sistema de seguridad analiza una estructura mucho más compleja. Si esa estructura está deliberadamente manipulada, el atacante puede intentar alterar las señales que utiliza una herramienta para determinar si el correo es legítimo o malicioso.

El concepto no es completamente nuevo. Durante años, los atacantes han utilizado diferentes técnicas de ofuscación para esconder contenido, modificar patrones o dificultar el trabajo de los filtros. Lo que cambia ahora es el escenario en el que se utilizan. Cuando los sistemas de defensa incorporan inteligencia artificial y modelos capaces de interpretar lenguaje, los atacantes tienen un nuevo objetivo: influir en la información que recibe el modelo para intentar influir en su decisión.

De esconder Malware a esconder la intención

El text salting es particularmente interesante porque no necesariamente busca ocultar un archivo malicioso o un enlace de manera tradicional. Su objetivo puede ser mucho más sutil: alterar el contexto que utiliza el sistema de seguridad para interpretar el mensaje.

Imaginemos un correo cuyo contenido visible habla de una recompensa o de una supuesta promoción. Detrás de ese mensaje puede existir una cantidad considerable de texto irrelevante introducido mediante diferentes técnicas de HTML y CSS. El texto puede utilizar tamaños de fuente prácticamente invisibles, desplazarse fuera del área visible o permanecer dentro de elementos que el usuario no percibe. Desde la perspectiva del destinatario, nada parece fuera de lo común; desde la perspectiva de un sistema automatizado, en cambio, existe mucho más contenido que analizar.

Y cuanto más sofisticados se vuelven estos sistemas, más sofisticados pueden intentar ser los atacantes.

La inteligencia artificial generativa permite producir grandes cantidades de contenido de forma rápida y crear variaciones de un mismo ataque. Esto significa que un atacante puede modificar estructuras, palabras y contenidos para evitar depender de un único patrón que pueda ser identificado. En lugar de enviar miles de copias idénticas de un correo, puede generar múltiples versiones que mantengan el mismo objetivo mientras cambian su apariencia y composición.

La consecuencia es importante: la seguridad del correo ya no puede depender únicamente de encontrar una palabra sospechosa o reconocer una estructura previamente identificada.

El verdadero desafío esta en entender el contexto

Aquí es donde la inteligencia artificial puede convertirse, paradójicamente, en una herramienta de defensa y en un nuevo campo de batalla al mismo tiempo.

La IA permite analizar cantidades enormes de información y encontrar relaciones que serían difíciles de detectar mediante reglas tradicionales. Puede ayudar a identificar comportamientos anómalos, analizar comunicaciones, reconocer patrones lingüísticos y relacionar diferentes señales para determinar si un mensaje representa una amenaza.

Pero un modelo es tan bueno como la información que recibe y la forma en que esa información es interpretada.

Por eso, frente a técnicas como el text salting, la pregunta ya no debería limitarse a “¿qué contiene este correo?”. Una solución de seguridad realmente robusta necesita plantearse preguntas adicionales: ¿qué contenido puede ver realmente el usuario?, ¿qué elementos existen únicamente dentro del código?, ¿quién envió el mensaje?, ¿desde dónde se originó?, ¿qué relación tiene con el destinatario?, ¿qué intenta provocar?, ¿el comportamiento del mensaje coincide con el comportamiento habitual de ese remitente?

La diferencia es fundamental. Analizar únicamente el contenido es como juzgar un libro por todas las palabras que aparecen impresas sin preguntarse cuáles forman realmente parte de la historia.

Cuando la IA se convierte en objetivo

Este fenómeno también revela algo más profundo sobre la evolución de la ciberseguridad. Durante mucho tiempo hablamos de inteligencia artificial como una herramienta que permitiría a los defensores adelantarse a los atacantes. Y, en buena medida, así está ocurriendo. Sin embargo, la misma tecnología que permite automatizar la defensa también puede utilizarse para automatizar el ataque.

La IA puede ayudar a un sistema de seguridad a encontrar patrones, pero también puede ayudar a un atacante a generar variaciones que intenten romper esos patrones. Puede analizar lenguaje para determinar si un mensaje parece legítimo, pero también puede utilizarse para construir mensajes que imiten con mayor precisión la comunicación humana. Puede ayudar a detectar anomalías y, al mismo tiempo, facilitar la creación de contenido diseñado para parecer normal.

Por eso, la evolución del correo seguro no consiste simplemente en “poner más IA”. La verdadera cuestión es cómo utilizar esa inteligencia dentro de una arquitectura capaz de observar múltiples señales y relacionarlas entre sí.

Un correo no debería considerarse seguro únicamente porque su texto parezca normal. Tampoco debería considerarse peligroso por una sola palabra o característica aislada. La seguridad necesita observar el mensaje como un conjunto: identidad, autenticación, reputación, contenido, estructura, enlaces, comportamiento, contexto y cualquier elemento que pueda revelar una intención diferente a la que el usuario percibe.

La próxima batalla no será visible

Quizá lo más preocupante del text salting es precisamente que no necesita llamar la atención.

El phishing tradicional intenta conseguir que una persona haga clic. El atacante construye una historia suficientemente convincente para provocar una reacción: miedo, urgencia, curiosidad o confianza. Las nuevas técnicas de evasión añaden otra capa al problema: mientras el usuario es persuadido por el mensaje, la tecnología que debería protegerlo también puede estar siendo manipulada.

Esto cambia la naturaleza de la defensa.

Ya no basta con preguntarnos si el usuario puede identificar un correo sospechoso. Tampoco basta con saber si una plataforma incorpora inteligencia artificial. La pregunta realmente importante es si esa inteligencia puede comprender el correo de la misma manera en que debería comprenderlo un usuario, distinguiendo entre el contenido visible, el contenido oculto, el contexto y la intención.

Porque el futuro de la seguridad del correo no será una batalla entre humanos y máquinas. Será una batalla entre máquinas que protegen y máquinas que atacan.

Y en esa carrera, la ventaja no necesariamente la tendrá quien tenga más inteligencia artificial, sino quien sea capaz de interpretar mejor lo que realmente está sucediendo detrás de cada mensaje.

La inteligencia artificial está transformando la seguridad del correo. Pero también está obligando a replantear una pregunta fundamental:

Si un atacante consigue engañar a la inteligencia que nos protege, ¿cómo podemos asegurarnos de que la amenaza nunca llegue a la bandeja de entrada?

Ese es el verdadero reto de la nueva generación de seguridad de correo electrónico.

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Malware PromptSpy ataca a Gemini

Bot-PC

Según informó SecurityWeek el 20 de febrero de 2026, PromptSpy es una familia de malware para Android recientemente identificada y desarrollada por cibercriminales. Su principal función es usar Google Gemini en tiempo de ejecución para analizar el contenido en pantalla y ayudar al malware a permanecer instalado y activo en los dispositivos infectados.

¿Cuál es la amenaza?

PromptSpy es una cepa de malware para Android que se distribuye a través de aplicaciones maliciosas (APK). Su comportamiento característico es usar Google Gemini en tiempo real para interpretar los elementos en pantalla. Esto le permite decidir cómo reaccionar cuando los usuarios abren la configuración de seguridad, las páginas de administración de aplicaciones o los diálogos de eliminación, lo que dificulta considerablemente su desinstalación.

El malware observa la interfaz de usuario, llama a Gemini para interpretarla y modifica su comportamiento para mantener los permisos y servicios en funcionamiento. Esta toma de decisiones basada en IA le otorga a PromptSpy una ventaja sobre el malware que depende de suposiciones fijas de la interfaz de usuario.

¿Por qué es digno de mención?

Primer ejemplo de malware móvil asistido por IA

PromptSpy es una de las primeras familias de malware para Android observadas públicamente que integra un sistema de IA generativa durante la ejecución, no solo durante el desarrollo. Esto demuestra cómo los atacantes están evolucionando, pasando de usar IA para escribir código a usarla como componente activo del comportamiento del malware.

Persistencia adaptativa a través de la comprensión de la interfaz de usuario

Al delegar la interpretación de la interfaz de usuario a Gemini, PromptSpy evita las reglas frágiles vinculadas a la ubicación de botones, versiones o idiomas específicos. Esto le proporciona una mayor persistencia en compilaciones de Android, máscaras OEM e interfaces localizadas, y le permite responder con mayor flexibilidad cuando los usuarios intentan acceder a las pantallas de información de la aplicación, seguridad o desinstalación.

Más difícil de detectar utilizando heurísticas tradicionales

Los comportamientos guiados por IA pueden variar según el contexto. Esto dificulta su detección por parte de las herramientas de seguridad que se basan en firmas estáticas o patrones de comportamiento predecibles. Los sistemas diseñados para identificar flujos de trabajo fijos pueden pasar por alto acciones generadas dinámicamente e impulsadas por IA.

Una señal de las futuras tendencias del malware

PromptSpy demuestra que los adversarios pueden integrar plataformas comerciales de IA directamente en el malware. Las futuras familias podrían ampliar este enfoque para eludir los diálogos de seguridad, identificar datos valiosos para la exfiltración o crear avisos de ingeniería social en tiempo real.

¿Cuál es la exposición o riesgo?

Una vez instalado, PromptSpy presenta varios riesgos:

  • Acceso no autorizado a largo plazo: la persistencia impulsada por IA dificulta la eliminación, lo que permite un control sostenido por parte de los atacantes.
  • Privacidad y exposición de datos: Puede acceder a mensajes, correos electrónicos y contenido de aplicaciones, creando oportunidades para el robo de datos y la exposición de información sensible.
  • Interacción remota del dispositivo: admite control remoto interactivo, brindando visibilidad en tiempo real de la interfaz del dispositivo.
  • Abuso secundario: los dispositivos comprometidos pueden utilizarse para fraudes adicionales, botnets o eludir la MFA.

Para las empresas que gestionan dispositivos Android corporativos o BYOD, PromptSpy puede provocar fugas de datos, acceso oculto a flujos de trabajo internos y un tiempo de permanencia prolongado, especialmente cuando la visibilidad de MDM/EDR es limitada.

Recomendaciones

  1. Limite las instalaciones a Google Play o tiendas empresariales de confianza y bloquee la instalación local cuando sea posible.
  2. Audite periódicamente aplicaciones con Servicios de Accesibilidad, superposición o grabación de pantalla.
  3. Utilice soluciones antivirus/EDR móviles confiables e integre alertas en el SOC.
  4. Mantenga Android y aplicaciones actualizadas y no desactive Google Play Protect.
  5. Capacite a los usuarios sobre riesgos de tiendas de terceros y establezca protocolos claros ante incidentes.
  6. Incorpore modelos de amenazas basados en IA y supervise tráfico sospechoso hacia plataformas de IA.
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