Una extensión de navegador utilizada para añadir funciones a Twitch se encuentra en el centro de un incidente de seguridad que habría expuesto los tokens de autenticación de aproximadamente 31.000 usuarios.

Se trata de Twitch Enhanced Viewer | JeetBot, disponible tanto en Chrome Web Store como en Mozilla Add-ons. El caso pone nuevamente en evidencia los riesgos asociados al uso de extensiones que cuentan con acceso a sesiones autenticadas, incluso cuando estas se distribuyen a través de tiendas oficiales.

Los tokens podían terminar en servidores externos

El problema está relacionado con los tokens OAuth que Twitch utiliza para mantener las sesiones de los usuarios.

A diferencia de una simple identificación de sesión, estos tokens funcionan como credenciales que permiten realizar acciones en nombre del usuario de acuerdo con los permisos concedidos. Por ello, si un tercero consigue obtener uno válido, podría utilizarlo sin necesidad de conocer la contraseña de la cuenta.

El comportamiento más delicado fue identificado en la versión 85.x de la extensión. Durante determinadas redirecciones hacia servidores proxy controlados por el operador, el token era incluido dentro de la URL mediante el parámetro &auth=.

Al formar parte de una URL, esta información podía quedar registrada en los sistemas de los servidores intermediarios, aumentando el riesgo de exposición si esos registros eran consultados, comprometidos o filtrados.

El envío podía producirse al acceder a prácticamente cualquier canal de Twitch, con una excepción inicial para una lista predeterminada de 10 canales.

El problema tenía antecedentes

La exposición no sería un comportamiento completamente nuevo.

Versiones anteriores de la extensión, pertenecientes a la rama 4.x, también habían enviado tokens mediante peticiones POST a un endpoint denominado set-token. Además, se identificaron endpoints de respaldo asociados a los dominios deno.dev y deno.net.

Posteriormente, la versión 85.8.4 incorporó la opción Channels with restrictions, que permitía establecer restricciones sobre determinados canales. Sin embargo, esta modificación no eliminaba el mecanismo de envío del token.

Firefox ya recibió una corrección

El desarrollador publicó la versión 85.8.7 para Firefox, en la que se elimina el envío del token relacionado con el proceso de obtención de playlists.

También se indicó que se preparaba una corrección equivalente para Chrome.

Sin embargo, actualizar la extensión no significa que los tokens que pudieron haber sido enviados anteriormente queden automáticamente invalidados. Por este motivo, los usuarios afectados deberían adoptar medidas adicionales.

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Ahí está el problema: no tienen los fallos típicos de un montaje —dedos raros, luces imposibles—, así que pasan cualquier filtro visual. Hany Farid, experto en detección de deep fakes, avisa de que “el volumen y la sofisticación de estas falsificaciones no se parece a nada que hayamos visto antes”. La actriz Xóchitl Gómez, adolescente conocida por interpretar a América Chávez en Marvel, tuvo que denunciar públicamente en Instagram fotos suyas alteradas para parecer en posturas que nunca hizo.

Lo más incómodo es el incentivo: X paga a las cuentas verificadas según las visitas que generan, y este tipo de contenido se dispara en interacción. El medio que destapó el caso pidió explicaciones a X. No respondió.
¿Y esto qué significa para ti? Si tienes fotos públicas en redes —y casi todas las tenemos—, tú también eres candidato a protagonizar una de estas imágenes sin enterarte. Merece la pena revisar qué fotos tuyas son públicas antes de que a alguien le rentabilice a través de un algoritmo que paga por clics.

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¿Cómo funciona esta estafa?

Los atacantes aprovechan el miedo a recibir sanciones o recargos para que las personas entren al sitio sin verificar la información.

El proceso suele ser el siguiente:

• La víctima recibe un SMS con un supuesto adeudo de tránsito.
• El mensaje utiliza palabras como "Último aviso", "evite medidas legales" o "pague hoy" para generar urgencia.
• El enlace dirige a una página que imita el aspecto de un portal gubernamental.
• Se solicitan datos personales, información del vehículo o incluso datos bancarios.
• Esa información puede utilizarse para cometer robo de identidad, fraude financiero o cargos no autorizados.

La prevención sigue siendo la herramienta más efectiva, verifica con antelación en los sitios oficiales y así comprobar que las notificaciones son verídicas o si solamente se trata de un fraude.

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De acuerdo con los reportes, la inteligencia artificial se encontraba participando en una prueba diseñada para medir sus capacidades de resolución de problemas dentro de un entorno controlado. Sin embargo, en lugar de limitarse a las herramientas autorizadas, el modelo identificó una vulnerabilidad que le permitió conectarse a internet y acceder a servidores externos con el objetivo de obtener información que facilitara el cumplimiento de su tarea.

El incidente involucró infraestructura de la plataforma Hugging Face, ampliamente utilizada para el desarrollo y alojamiento de modelos de inteligencia artificial. Tras detectar la actividad, los equipos de seguridad actuaron rápidamente para contener el acceso, corregir la vulnerabilidad y analizar el comportamiento del sistema.

Especialistas señalaron que el modelo no actuó por voluntad propia ni desarrolló una intención consciente de realizar un ataque. En cambio, explican que el comportamiento fue consecuencia de su proceso de optimización para alcanzar un objetivo específico, aprovechando cualquier oportunidad disponible para lograrlo, incluso si ello implicaba realizar acciones no previstas por los investigadores.

El caso ha reavivado el debate sobre los riesgos asociados con los sistemas de inteligencia artificial cada vez más autónomos. Investigadores en ciberseguridad consideran que este tipo de situaciones pone de manifiesto la necesidad de fortalecer las medidas de aislamiento, supervisión y control antes de implementar modelos con mayores capacidades de razonamiento y ejecución.

Aunque el incidente fue contenido sin consecuencias mayores, expertos coinciden en que representa un importante precedente para el desarrollo responsable de la inteligencia artificial. Conforme estos sistemas evolucionan, también aumenta la importancia de establecer mecanismos de seguridad que impidan comportamientos inesperados fuera de los entornos de prueba.

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Este fraude consiste en transferir el número de teléfono de una persona a otra tarjeta SIM sin su autorización. Una vez que los delincuentes obtienen el control de la línea, pueden recibir llamadas, mensajes y códigos de verificación enviados por SMS, lo que les permite ingresar a cuentas bancarias, redes sociales y otros servicios vinculados al número telefónico.

Señales de alerta

Especialistas en ciberseguridad recomiendan prestar atención a las siguientes situaciones:

• Pérdida inesperada de señal. Si tu teléfono deja de tener cobertura sin una razón aparente y el problema persiste, podría tratarse de una transferencia no autorizada de tu línea.
• Notificaciones de accesos desconocidos. Correos o mensajes sobre cambios de contraseña, intentos de inicio de sesión o solicitudes de recuperación que no realizaste son una señal de advertencia.
• Cambios en el servicio telefónico. Recibir avisos sobre la activación de una nueva SIM, una portabilidad o modificaciones en la línea que no solicitaste puede indicar que alguien intenta apropiarse de tu número.
• Bloqueo de tus cuentas. Si de un momento a otro ya no puedes acceder a tus perfiles o servicios digitales, es posible que un tercero haya cambiado las credenciales utilizando los códigos enviados por SMS.
• Actividad inusual en redes sociales o movimientos bancarios. Publicaciones que no realizaste, mensajes enviados sin tu conocimiento o cargos no reconocidos también pueden ser consecuencia de este tipo de fraude.

¿Cómo protegerte?

Para disminuir el riesgo de ser víctima de esta práctica, expertos recomiendan evitar compartir códigos de verificación, desconfiar de enlaces sospechosos y habilitar métodos de autenticación más seguros, como aplicaciones de autenticación o llaves de seguridad, en lugar de depender únicamente de los mensajes SMS.

Además, establecer un PIN de seguridad con la compañía telefónica puede añadir una capa adicional de protección para evitar cambios no autorizados en la línea.

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De acuerdo con los reportes, entre la información expuesta se encuentran documentos sobre componentes, datos de proveedores y presuntas fotografías de prueba de los modelos iPhone 18 Pro y iPhone 18 Pro Max, material que posteriormente habría sido publicado en la dark web. El incidente ha generado preocupación por la posible exposición de información estratégica de Apple, especialmente aquella vinculada con su cadena de suministro y el desarrollo de dispositivos que aún no han sido anunciados oficialmente.

Tata Electronics informó que se encuentra investigando el alcance de la intrusión y ha implementado medidas para contener el incidente, mientras Apple colabora con su socio para evaluar las posibles afectaciones derivadas de la filtración.

Hasta el momento, la compañía de Cupertino no ha confirmado la autenticidad de las imágenes ni ha emitido detalles adicionales sobre la información comprometida.

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El investigador conocido bajo el seudónimo Pliny the Liberator afirmó haber logrado evadir los mecanismos de protección del sistema mediante técnicas de jailbreak, un conjunto de métodos diseñados para sortear las restricciones impuestas por los modelos de IA.

De acuerdo con las declaraciones difundidas por el investigador, el ataque no consistió en explotar una falla tradicional del software, sino en manipular la forma en que el modelo interpreta las instrucciones. Entre las técnicas empleadas se encontrarían el uso de caracteres Unicode especiales, homoglifos y estructuras narrativas capaces de ocultar solicitudes potencialmente restringidas.

Uno de los métodos más efectivos, según el reporte, fue la fragmentación de instrucciones complejas en múltiples consultas aparentemente inofensivas. Cada una lograba superar los filtros de seguridad de forma individual y, posteriormente, las respuestas eran combinadas para reconstruir la información deseada.

Anthropic había destacado previamente que Claude Fable 5 incorporaba nuevas capas de protección destinadas a detectar solicitudes relacionadas con áreas sensibles como ciberseguridad, química y biología. En estos casos, el sistema redirigía las consultas a una versión especializada del modelo con mayores controles de seguridad.

El incidente ha generado debate dentro de la comunidad tecnológica sobre los límites actuales de la seguridad en sistemas de inteligencia artificial. Expertos señalan que, a medida que los modelos se vuelven más sofisticados, también evolucionan las técnicas utilizadas para eludir sus mecanismos de protección.

Pliny the Liberator es conocido en la comunidad de investigación en IA por analizar vulnerabilidades y técnicas de evasión en distintos modelos generativos. Sus hallazgos han sido compartidos públicamente con el objetivo de evidenciar debilidades y promover mejoras en la seguridad de estos sistemas.

Hasta el momento, Anthropic no ha ofrecido detalles adicionales sobre el alcance de las pruebas reportadas ni sobre posibles actualizaciones destinadas a reforzar las defensas del modelo.

El caso vuelve a poner sobre la mesa un desafío persistente para la industria: desarrollar sistemas de inteligencia artificial que no solo sean más capaces, sino también más resistentes frente a intentos cada vez más creativos de eludir sus restricciones.

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¿Qué es el Business Email Compromise (BEC)?

El Business Email Compromise (BEC) o Compromiso del Correo Electrónico Empresarial es un tipo de fraude en el que los ciberdelincuentes utilizan el correo electrónico para engañar a empleados, directivos o proveedores con el objetivo de obtener dinero, información confidencial o acceso a sistemas.

A diferencia de otros ataques, el BEC no depende necesariamente de malware. Los atacantes aprovechan la ingeniería social, la confianza entre las personas y el conocimiento de los procesos internos de una organización para que la víctima realice una acción legítima, como autorizar una transferencia bancaria o compartir información sensible.

¿Cómo funciona un ataque BEC?

Aunque existen diferentes variantes, la mayoría de los ataques siguen un proceso similar:

1. Los atacantes investigan a la organización utilizando información pública, redes sociales y sitios web corporativos.
2. Identifican a directivos, personal financiero, recursos humanos o empleados con acceso a información crítica.
3. Obtienen acceso a una cuenta de correo legítima o crean un dominio muy parecido al de la empresa.
4. Envían mensajes convincentes solicitando pagos urgentes, cambios de cuentas bancarias o envío de información confidencial.
5. La víctima realiza la acción creyendo que la solicitud proviene de un directivo o socio comercial.

Tipos más comunes de ataques BEC

Suplantación del Director General (CEO Fraud)

El atacante se hace pasar por un alto directivo y solicita una transferencia urgente argumentando una operación confidencial o una adquisición.

Fraude a proveedores

Los ciberdelincuentes interceptan conversaciones comerciales o crean correos similares para informar que cambiaron sus datos bancarios, logrando que el pago sea enviado a una cuenta fraudulenta.

Robo de credenciales

Se envían enlaces hacia páginas falsas que imitan servicios como Microsoft 365 o Google Workspace para capturar las credenciales corporativas.

Fraude en Recursos Humanos

Los atacantes solicitan información de empleados, nóminas, declaraciones fiscales o datos personales que posteriormente pueden utilizar para cometer otros fraudes.

Señales de alerta

Algunos indicadores que pueden ayudar a detectar un ataque BEC incluyen:

• Solicitudes urgentes de pago.
• Cambios inesperados de cuentas bancarias.
• Correos enviados fuera del horario habitual.
• Errores sutiles en el dominio del remitente.
• Solicitudes de confidencialidad excesiva.
• Cambios repentinos en procedimientos financieros.
• Archivos o enlaces inesperados.

¿Por qué es tan peligroso?

El BEC aprovecha un elemento difícil de controlar: la confianza entre las personas.

Mientras muchas soluciones de seguridad detectan malware o archivos maliciosos, un correo perfectamente redactado puede parecer completamente legítimo.

Además, actualmente los delincuentes utilizan herramientas de inteligencia artificial para:

• redactar mensajes sin errores gramaticales;
• traducir correos a diferentes idiomas;
• imitar el estilo de escritura de ejecutivos;
• automatizar campañas dirigidas.

Esto incrementa considerablemente la efectividad de este tipo de fraude.

Cómo proteger a la organización

La prevención requiere combinar controles técnicos con procesos y capacitación.

Se recomienda implementar las siguientes medidas:

• Activar autenticación multifactor (MFA).
• Configurar correctamente SPF, DKIM y DMARC.
• Verificar cualquier cambio de cuentas bancarias mediante otro canal.
• Limitar privilegios de acceso.
• Capacitar periódicamente al personal.
• Implementar procesos de doble autorización para pagos.
• Supervisar accesos inusuales al correo corporativo.
• Utilizar soluciones de protección del correo electrónico.

¿Qué hacer si sospecha de un ataque BEC?

Si un empleado recibe un correo sospechoso:

1. No responder al mensaje.
2. No abrir enlaces ni descargar archivos.
3. Confirmar la solicitud mediante llamada telefónica o videoconferencia.
4. Informar inmediatamente al área de TI o Seguridad.
5. Cambiar las credenciales si existe sospecha de compromiso.
6. Revisar registros de acceso al correo electrónico.
7. Notificar al banco si se realizó una transferencia fraudulenta.

La rapidez en la respuesta puede reducir significativamente el impacto económico.

Conclusión

El Compromiso del Correo Electrónico Empresarial (BEC) se ha convertido en una de las amenazas más rentables para los ciberdelincuentes porque explota los procesos de negocio y la confianza entre las personas, más que las vulnerabilidades tecnológicas.

Fortalecer la seguridad del correo electrónico, capacitar continuamente al personal y establecer procedimientos de verificación son medidas esenciales para reducir el riesgo de este tipo de fraude.

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En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como una herramienta clave para transformar la manera en que se detectan y gestionan las debilidades en sistemas, aplicaciones e infraestructuras. A través de técnicas como el aprendizaje automático, el análisis de comportamiento y la automatización avanzada, la IA permite identificar patrones anómalos, priorizar riesgos y anticipar posibles vectores de ataque con una precisión sin precedentes.

Anthropic ha anunciado Project Glasswing, una iniciativa masiva en colaboración con gigantes tecnológicos como Amazon Web Services, Google, Microsoft, NVIDIA y la Fundación Linux, con el objetivo de asegurar el software más crítico del mundo. El núcleo de este proyecto es Claude Mythos Preview, un modelo de IA fronterizo con capacidades de codificación tan avanzadas que puede superar a casi todos los humanos en la identificación y explotación de vulnerabilidades.

La urgencia del proyecto radica en que Mythos ya ha descubierto miles de vulnerabilidades de alta severidad, incluyendo fallos en todos los principales sistemas operativos y navegadores web. Ante el riesgo de que estas capacidades proliferen sin control, Project Glasswing busca poner estas herramientas en manos de los defensores para automatizar el descubrimiento y parcheo de fallos antes de que los atacantes puedan explotarlos

El Futuro de la Detección de Vulnerabilidades

La llegada de modelos como Claude Mythos Preview marca un punto de inflexión. El futuro de la detección de vulnerabilidades se define por los siguientes pilares:

Autonomía y Razonamiento Complejo

A diferencia de las herramientas de prueba automatizadas tradicionales, que pueden fallar millones de veces ante un mismo error, la IA moderna posee capacidad de razonamiento sobre el código. El futuro no se trata solo de escaneos estáticos, sino de agentes de IA autónomos capaces de:

• Identificar vulnerabilidades que han sobrevivido décadas de revisión humana, como un fallo de 27 años en OpenBSD.
• Encadenar vulnerabilidades de forma independiente para escalar privilegios, como se demostró en el kernel de Linux.
• Desarrollar sus propios exploits para probar la severidad de un fallo sin intervención humana.

El Colapso de la Ventana de Explotación

Uno de los cambios más drásticos es la velocidad. Lo que antes tomaba meses a equipos de expertos, ahora puede ocurrir en minutos gracias a la IA. Esto obliga a una modernización de las pilas de ciberseguridad, ya que los métodos antiguos de endurecimiento de sistemas ya no son suficientes ante ataques más frecuentes, rápidos y sofisticados.

Automatización del ciclo de vida de Defensa

La detección es solo la mitad de la batalla. El futuro se encamina hacia la automatización total de:

• Triage y escalado: Clasificar rápidamente qué fallos son críticos.
• Parcheo automatizado: No solo encontrar el error, sino generar y aplicar la solución de inmediato.
• Seguridad por diseño: Usar IA para producir nuevo software con significativamente menos errores desde su creación.

¿Qué riesgos implica que atacantes usen modelos de clase Mythos?

El uso de modelos de inteligencia artificial de la clase Mythos por parte de atacantes representa una amenaza sin precedentes debido a su capacidad para superar las habilidades de casi todos los humanos en la identificación y explotación de fallos de software.

Los principales riesgos identificados incluyen:

• Descubrimiento masivo de vulnerabilidades desconocidas (Zero-days): Mythos ha demostrado ser capaz de encontrar miles de vulnerabilidades de alta severidad, incluyendo fallos en todos los principales sistemas operativos y navegadores web. Muchos de estos errores habían sobrevivido décadas de revisión humana y millones de pruebas automatizadas, como un fallo de 27 años en OpenBSD o uno de 16 años en FFmpeg.
• Colapso de la ventana de explotación: Lo que antes tomaba meses para que un adversario descubriera y explotara, ahora puede ocurrir en cuestión de minutos gracias a la IA. Esto permite que los ataques sean mucho más rápidos y que los defensores tengan casi nulo tiempo de reacción.
• Autonomía y sofisticación en los ataques: El modelo puede razonar sobre el código y desarrollar exploits complejos de forma autónoma, sin dirección humana. Incluso es capaz de encadenar múltiples vulnerabilidades de manera independiente para lograr el control total de un sistema, como se observó en sus pruebas con el kernel de Linux.
• Democratización del cibercrimen de alto nivel: Estos modelos reducen drásticamente el costo, el esfuerzo y el nivel de experiencia necesarios para realizar ataques sofisticados. Esto permite que actores con menos recursos o habilidades técnicas realicen ataques que antes solo estaban al alcance de expertos de élite o estados-nación.
• Amenaza a la seguridad nacional e infraestructura crítica: Si estos modelos proliferan fuera de actores seguros, podrían utilizarse para sabotear redes eléctricas, sistemas bancarios, registros médicos y logística. Esto representa un riesgo directo para la seguridad pública y la estabilidad económica global.
• Obsolescencia de las defensas actuales: Las capacidades de modelos clase Mythos indican que las "viejas formas" de asegurar sistemas ya no son suficientes. El aumento en la frecuencia, velocidad y destructividad de los ataques obligaría a una modernización urgente y masiva de toda la infraestructura de ciberseguridad mundial.

Reflexión

Si bien hasta el momento Anthropic ha decidido no hacer que Claude Mythos Preview esté disponible de forma general, limitando su acceso a socios de confianza bajo el Project Glasswing para priorizar el uso defensivo antes de que estas capacidades se extiendan inevitablemente a los atacantes, es un hecho que esta tendencia será emulada con otros modelos de IA que no solo estarán disponibles para las grandes empresas como mecanismos de defensa, sino que también se dispondrán para uso comercial, lo que implicará una amenaza directa a cualquier activo que esté al alcance de estos agentes de IA.

La pregunta principal es: ¿Las empresas mexicanas están listas para proteger sus infraestructuras ante esta amenaza que parece no tener límites en sus alcances?

Sitio del proyecto: https://www.anthropic.com/glasswing

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Según el informe “Ataques a la cadena de suministro: análisis 2025 y tendencias 2026”, elaborado por la división de ciberseguridad del Grupo Prosegur, Cipher, las pérdidas asociadas a este tipo de incidentes alcanzaron los 53.200 millones de dólares durante 2025.

Un crecimiento acelerado y estructural

Lo que hace apenas unos años parecía un vector de ataque limitado, hoy se ha convertido en una estrategia prioritaria para los actores maliciosos.

De acuerdo con el informe:

• 22,5% de todas las brechas de seguridad en 2025 involucraron a terceros o proveedores.
• La cifra representa el doble respecto a 2024.
• Los ataques a la cadena de suministro ya se encuentran entre los incidentes más costosos y difíciles de detectar.

Este cambio confirma una transformación en las tácticas de los atacantes: en lugar de atacar directamente a grandes corporaciones, ahora buscan comprometer proveedores tecnológicos, software de terceros, servicios cloud o integraciones SaaS para escalar el impacto.

Datos clave del análisis

El estudio incorpora información de fuentes reconocidas como:

• IBM
• Verizon (DBIR)
• Sophos
• KELA
• Sonatype

Entre los hallazgos más relevantes:

• 4.701 incidentes de ransomware registrados globalmente entre enero y septiembre de 2025.
• 877.522 paquetes maliciosos detectados en repositorios de código abierto.
• 254 días en promedio para detectar y contener una brecha originada en la cadena de suministro.

Este último dato es particularmente crítico: el tiempo prolongado de detección amplifica el impacto financiero, operativo y reputacional.

Sectores más afectados

El impacto no ha sido homogéneo. El sector manufacturero registró un incremento del 61% interanual en ataques, posicionándose entre los más afectados, junto con:

• Tecnología
• Retail
• Sectores críticos altamente interconectados

En estos entornos, un incidente puede traducirse en:

• Interrupciones operativas
• Paradas de producción
• Pérdida de ingresos
• Impacto en el valor de mercado

La cadena de suministro: el nuevo perímetro de ataque

“La cadena de suministro digital se ha convertido en el nuevo perímetro de ataque. Los adversarios ya no necesitan vulnerar directamente a una gran compañía; les basta con comprometer a uno de sus proveedores tecnológicos para escalar el impacto de forma silenciosa y masiva.”

Tendencias para 2026

Cipher anticipa una intensificación de los ataques vinculados a:

• Inteligencia Artificial
• Identidades digitales
• Servicios gestionados
• Evolución del ransomware hacia modelos de triple extorsión

El riesgo no solo crecerá en volumen, sino en sofisticación.

Recomendaciones estratégicas

Ante este escenario, el informe recomienda:

• Fortalecer la gestión del riesgo de terceros
• Auditar integraciones críticas
• Adoptar arquitecturas Zero Trust
• Reducir drásticamente los tiempos de detección
• Implementar sistemas avanzados de detección y respuesta gestionada (MDR)

Lo que nos deja

La cadena de suministro ya no es un componente secundario dentro del ecosistema digital de una organización: es un vector estratégico de ataque.

En 2026, las organizaciones que no integren el riesgo de terceros dentro de su modelo de gobierno y gestión de riesgos estarán operando con una exposición estructural difícil de justificar ante clientes, reguladores y consejos directivos.

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