Chatbots de IA como arma: Hackers convierten Gemini y funciones de navegación en canales C2 furtivos

El panorama de la ciberseguridad está siendo testigo del nacimiento de un vector de amenaza novedoso e insidioso: la conversión en arma de servicios legítimos de Inteligencia Artificial basados en la nube. Los actores de amenazas ahora están reutilizando activamente los chatbots de IA—específicamente aquellos con funcionalidades integradas de navegación web—para que funcionen como relés furtivos de comando y control (C2) para malware. Esta técnica marca una evolución significativa en las tácticas de evasión, alejándose de los servidores C2 tradicionales y fácilmente incluidos en listas negras, para aprovechar la infraestructura confiable de los gigantes tecnológicos.

Anatomía de un canal C2 potenciado por IA

El núcleo de esta metodología de ataque radica en explotar la naturaleza dual de los asistentes de IA modernos. Servicios como Google Gemini, Microsoft Copilot y otros ofrecen no solo IA conversacional, sino también la capacidad de obtener información en tiempo real desde la web. Desde una perspectiva de seguridad, esto crea un canal de salida sancionado. Los operadores de malware han cooptado este canal de manera ingeniosa. En lugar de hacer que los dispositivos infectados se conecten a un dominio sospechoso, el malware instruye al chatbot de IA local—mediante scripts automatizados o prompts ocultos—para que visite una página web específica controlada por el atacante. Esta página web, que puede parecer inocua, contiene el siguiente conjunto de comandos codificados en su contenido.

El servicio de IA, actuando como un proxy inconsciente, recupera estos datos. El malware luego extrae la respuesta o interfaz del chatbot para recuperar las instrucciones ocultas. Este proceso convierte efectivamente la solicitud web de la IA en la comunicación C2, fusionando el tráfico malicioso a la perfección con el tráfico legítimo de alto volumen hacia dominios como google.com o bing.com, que rara vez son bloqueados por firewalls corporativos o escrutados con la misma sospecha que las IPs desconocidas.

Caso de estudio: PromptSpy y la automatización de la persistencia

Un ejemplo concreto de esta tendencia es la familia de malware 'PromptSpy' dirigida a dispositivos Android. Como documentaron investigadores en ciberseguridad, PromptSpy demuestra un abuso multifacético de la IA. Su función principal es el espionaje, diseñado para robar datos sensibles del usuario. Sin embargo, su uso innovador de la aplicación Gemini de Google para la persistencia es lo que lo distingue.

Tras la infección, PromptSpy emplea los servicios de accesibilidad de Android—una función destinada a ayudar a usuarios con discapacidades—para obtener un control profundo del dispositivo. Luego automatiza las interacciones con la aplicación Gemini. Una de sus rutinas automatizadas clave implica abrir repetidamente el menú 'Aplicaciones recientes'. Este comportamiento aparentemente extraño es un mecanismo de persistencia calculado. En muchos sistemas Android, las aplicaciones utilizadas con frecuencia tienen menos probabilidades de ser terminadas por la gestión de memoria del sistema operativo. Al asegurar que la aplicación Gemini (y por asociación potencial, sus propios procesos) permanezca 'activa', el malware aumenta su longevidad en el dispositivo infectado.

Esta sinergia entre el malware y una aplicación de IA legítima crea una combinación de sigilo poderosa. El malware utiliza el servicio de IA tanto como una herramienta para mantener su punto de apoyo como, potencialmente, como el canal para la exfiltración de datos o la recuperación de comandos a través de la función de navegación, todo mientras opera bajo la apariencia de una actividad normal del usuario.

Implicaciones para la seguridad empresarial y la detección

Esta evolución presenta desafíos profundos para los centros de operaciones de seguridad (SOC) y los defensores de red:

1. Camuflaje de tráfico: El tráfico C2 ya no es una llamada a un servidor 'bulletproof' en un país extranjero. Es una solicitud HTTPS a un importante proveedor de nube de confianza, a menudo indistinguible de las consultas legítimas de los usuarios al servicio de IA.
2. Ceguera de reputación de dominio: Las herramientas de seguridad que dependen de listas de reputación de dominios y IP se vuelven ineficaces. Bloquear el acceso a los servicios de IA de Google o Microsoft no es una opción viable para la mayoría de las empresas.
3. Obstáculos en el análisis conductual: Detectar tráfico de red anómalo se vuelve extremadamente difícil. El enfoque debe cambiar a la detección en endpoints: identificar procesos maliciosos que estén automatizando interacciones con aplicaciones de IA, monitorear el uso inusual de servicios de accesibilidad (como con PromptSpy) y analizar el comportamiento de los scripts locales.
4. El problema de la confianza en la cadena de suministro: Explota la confianza inherente depositada en las aplicaciones y servicios de primera parte de los principales proveedores, que normalmente están en listas blancas y se monitorizan mínimamente.

Avanzando: Una nueva postura de defensa

Combatir esta amenaza requiere una estrategia de defensa en capas que vaya más allá de los controles perimetrales de red:

• Mejora de la Detección y Respuesta en Endpoints (EDR): Las herramientas EDR deben ajustarse para marcar procesos que controlen o interactúen programáticamente con aplicaciones de chatbots de IA, especialmente aquellos que aprovechan las API de accesibilidad para fines distintos a la asistencia al usuario.
• Análisis de Comportamiento de Usuarios y Entidades (UEBA): Establecer líneas base para el uso normal de servicios de IA por usuario puede ayudar a identificar cuentas que realizan consultas automatizadas, de alta frecuencia o lógicamente anómalas a los chatbots.

Inspección de contenido: Si bien el canal de red es confiable, una inspección más profunda del contenido* que obtienen las funciones de navegación de IA—buscando patrones de datos codificados o encriptados en las solicitudes web iniciadas por estos servicios—podría proporcionar pistas.

• Control y fortalecimiento de aplicaciones: Restringir la instalación de aplicaciones de chatbots de IA en dispositivos gestionados corporativamente, o controlar estrictamente sus permisos (especialmente los servicios de accesibilidad y los derechos de navegación web), puede reducir la superficie de ataque.

Conclusión

La aparición de los chatbots de IA como relés de malware no es una vulnerabilidad teórica, sino una amenaza activa, como lo evidencia familias como PromptSpy. Representa una convergencia inteligente de ingeniería social (confianza en aplicaciones de marcas reconocidas) y evasión técnica. Para los profesionales de la ciberseguridad, el mensaje es claro: la superficie de ataque se ha expandido hacia el ámbito de la productividad asistida por IA. Las estrategias defensivas ahora deben tener en cuenta la posibilidad de que algunos de los servicios más confiables del ecosistema digital puedan transformarse en armas potentes en el arsenal de un atacante. El monitoreo continuo del comportamiento del endpoint, en lugar de solo los flujos de red, será primordial para identificar y neutralizar estos centros de comando encubiertos potenciados por IA.