Bloomberg — La inteligencia artificial de código abierto está facilitando a los piratas informáticos ocultar código malicioso en las cadenas de bloques, lo que abre un nuevo frente en un sector de las criptomonedas que ya se enfrenta a un aumento de la ciberdelincuencia. Los casos de instrucciones de malware incorporadas en transacciones en cadena y contratos inteligentes han aumentado un 440% en menos de un año, con una media de 11 casos al día, según ha señalado la empresa de análisis de cadenas de bloques Chainalysis en un informe publicado este jueves. Según el informe, estos casos se situaban en una media de dos al día antes del lanzamiento, a mediados del año pasado, de potentes modelos chinos de IA de código abierto sin restricciones para generar código malicioso. Un ataque de malware utiliza software malicioso instalado en un ordenador o una red para robar información, contraseñas o fondos.
En los ataques documentados por el informe, los hackers utilizan una cadena de bloques para dejar instrucciones para dicho software, como la ubicación del servidor que lo controla, una técnica conocida como ‘blockchain dead drop’. Esto puede dificultar la interrupción de un ataque, ya que la información registrada en una cadena de bloques no puede eliminarse fácilmente. “Cuando el malware utiliza una cadena de bloques para transmitir información clave, por ejemplo, dónde encontrar su último servidor de comando y control activo, sus intentos de volver a conectarse con el atacante resultan mucho más difíciles de bloquear de manera eficaz”, afirmó Vitaly Kamluk, fundador de la consultora de ciberseguridad TitanHex. Los grupos respaldados por Estados, incluidos aquellos vinculados con Corea del Norte e Irán, representan ahora la mayoría de esta actividad, según el informe. Las cadenas de bloques pueden resultar atractivas para grupos vinculados a gobiernos de países donde alquilar servidores o pagar por servicios de alojamiento puede activar controles de seguridad o enfrentar obstáculos de pago, según Kamluk.
Estos hallazgos se suman a las pruebas de que la IA generativa contribuye al auge de las ciberamenazas al detectar más vulnerabilidades de software y permitir que los ciberdelincuentes lleven a cabo más ataques. En el ámbito de las criptomonedas, el número de ataques aumentó aproximadamente un 150%, hasta alcanzar los 207, en el primer semestre del año, según la empresa de inteligencia de cadenas de bloques TRM Labs. Por lo general, las cadenas de bloques no intervienen en la infección inicial de un equipo, que a menudo se produce a través de medios convencionales, como ataques a la cadena de suministro o descargas maliciosas, según explicó Eric Jardine, director de investigación de Chainalysis, en respuesta a unas preguntas enviadas por correo electrónico. La empresa no puede determinar, a partir de los datos de la cadena de bloques, cuántos ataques tuvieron éxito ni cuánto dinero se perdió, añadió.
Ocultar malware en una cadena de bloques no es algo nuevo, según Chainalysis, pero los nuevos y potentes modelos de inteligencia artificial de código abierto están permitiendo a los hackers llevar a cabo ataques a mayor escala, mientras que la creciente participación de actores estatales los está haciendo más sofisticados. Para agravar aún más la amenaza, los modelos de IA de código abierto pueden ejecutarse de forma independiente, lo que permite a los piratas informáticos modificarlos o eliminar las medidas de seguridad contra la ciberdelincuencia. “Esto otorga a los desarrolladores malintencionados un mayor control sobre el modelo y más privacidad, ya que no tienen que enviar su código fuente a los grandes proveedores de servicios en la nube, que podrían supervisar sus plataformas en busca de abusos”, afirmó Kamluk. Por el contrario, empresas como OpenAI y Google, de Alphabet Inc. (GOOGL), pueden bloquear el acceso a sus servicios de IA cuando detectan un uso indebido. Sin embargo, la transparencia de las cadenas de bloques tiene sus pros y sus contras.
Cada actualización que publican los atacantes queda registrada de forma permanente, lo que permite a los investigadores trazar un mapa de su infraestructura y establecer vínculos entre campañas que, de otro modo, parecerían inconexas, según Chainalysis. Lea más en Bloomberg.com