Los principales ciberataques con IA registrados a nivel mundial.

Un actor norcoreano usó Gemini para sintetizar OSINT y perfilar objetivos de alto valor en empresas de ciberseguridad y defensa, mapeando puestos y salarios para campañas de falsos reclutadores.

Sintetizó OSINT y perfiló objetivos para una estafa de reclutamiento

Un actor vinculado al Estado chino indujo a Gemini a asumir el papel de experto en ciberseguridad para automatizar el análisis de vulnerabilidades, probando técnicas de RCE, elusión de WAF e inyección SQL contra objetivos concretos en EE. UU.

Automatizó el análisis de vulnerabilidades y los planes de prueba de exploits

Un actor vinculado al Estado chino usó Gemini y otras herramientas de IA para elaborar dosieres detallados sobre personas en Pakistán y recopilar datos de organizaciones separatistas en varios países.

Elaboró dosieres de objetivos e inteligencia organizativa

Un actor vinculado al Estado chino recurrió intensamente a Gemini varios días por semana para depurar código, investigar técnicas y desarrollar capacidades de intrusión, incluido el interés por la auditoría agéntica de código.

Depuración continua de código y desarrollo de capacidades

Un actor no identificado usó Gemini para buscar credenciales de cuentas sensibles y direcciones de correo; esas cuentas fueron atacadas después en una campaña de phishing contra el sector de defensa ucraniano.

Recopiló credenciales y correos de objetivos antes de la campaña de phishing

Un actor con motivación económica creó el kit de phishing «COINBAIT» con la plataforma de IA Lovable, como evidencian el código propio de Lovable y los artefactos de alojamiento de imágenes hallados en las muestras.

Construyó la app e infraestructura del kit de phishing

CrowdStrike detectó que los adversarios inyectaron prompts maliciosos en herramientas legítimas de IA generativa en más de 90 organizaciones para generar comandos de robo de credenciales y criptomonedas.

Generó comandos para robar credenciales y criptomonedas mediante inyección de prompts

Un actor norcoreano usó herramientas de programación con IA para generar y refinar componentes de malware de forma iterativa, IA agéntica para un flujo completo de creación de señuelos y LLM liberados para generar código.

Desarrollo iterativo de malware y creación automatizada de señuelos

Un actor norcoreano usó IA para crear identidades digitales falsas que apoyaban campañas de ingeniería social centradas en ofertas de empleo y procesos de selección.

Generó identidades falsas para ingeniería social con temática de reclutamiento

Microsoft atribuye la plataforma de phishing como servicio Tycoon2FA a Storm-1747; los señuelos refinados con IA alcanzaron una tasa de clic de alrededor del 54 % frente al 12 % del phishing tradicional, con decenas de millones de envíos al mes.

Refinó a escala el contenido de los señuelos de phishing para aumentar la tasa de clic

El actor empleó prompts de «persona experta», pidiendo a Gemini que actuara como auditor sénior de seguridad, para impulsar la investigación de vulnerabilidades en firmware de routers embebidos en busca de fallos de RCE previos a la autenticación.

Inducida mediante una persona a investigar vulnerabilidades en firmware

Un actor estatal norcoreano envió miles de prompts repetitivos para analizar CVE de forma recursiva y validar exploits de prueba de concepto a escala, mientras experimentaba con herramientas de IA agéntica.

Automatizó el análisis masivo de CVE y la validación de exploits

Un actor vinculado al Estado chino usó Gemini para acelerar el desarrollo de una app de gestión de flotas que daba soporte a una red de cajas de retransmisión operativa (ORB) empleada para enrutar tráfico malicioso.

Aceleró el desarrollo de la infraestructura de gestión de la red ORB

Un actor vinculado al Estado chino usó un script público para registrar y cancelar masivamente cuentas de prueba premium en Gemini, Claude y OpenAI con el fin de obtener acceso anonimizado a los modelos.

Abusó de los flujos de registro para obtener acceso premium anónimo y gratuito

Un actor vinculado al Estado chino creó middleware proxy ofuscado para agrupar y compartir el acceso a cuentas de Gemini, Claude y OpenAI, mientras atacaba a organismos públicos del sur y sudeste asiático.

Construyó infraestructura para un acceso anónimo y compartido a los LLM

Un actor usó un modelo de IA distinto de Gemini para descubrir y armar un día cero de elusión de 2FA en una conocida herramienta de administración de código abierto: el primer día cero desarrollado con IA documentado por GTIG.

Descubrió y ayudó a armar una vulnerabilidad de día cero

Un actor no atribuido con vínculos rusos distribuyó malware (CANFAIL, LONGSTREAM) contra Ucrania que utiliza código de relleno generado por LLM para ofuscar su funcionalidad maliciosa real.

Generó código señuelo o de relleno para ofuscar el malware

Una puerta trasera para Android incorpora un agente autónomo basado en la API de Gemini que navega por la interfaz del dispositivo para robar datos en él; se considera experimental y no está atribuida.

Un agente autónomo navegó por la interfaz del dispositivo para robar datos

Un actor presuntamente vinculado al Estado chino desplegó frameworks agénticos de seguridad ofensiva (Hexstrike, Strix) contra una tecnológica japonesa y una plataforma de ciberseguridad de Asia oriental.

Ejecutó frameworks agénticos para llevar a cabo la intrusión

Las evidencias de comportamiento (accesos simultáneos con varias cuentas desde una misma IP y user-agent, ejecución rápida de técnicas en forma de lista de comprobación) apuntaban a una ejecución asistida por IA agéntica en una toma de control de AWS de unas 72 horas.

Se sospecha que dirigió tareas de intrusión cloud rápidas y en paralelo

Una campaña de espionaje por spear phishing contra objetivos gubernamentales y del sector eléctrico en Rusia, Kazajistán y Brasil distribuyó BusySnake Stealer mediante un cargador cuyo código Kaspersky atribuye a un LLM.

Presunta generación del código fuente del cargador del malware

Un actor sin identificar desplegó un script de PowerShell autodeclarado como generado por IA para enumerar entornos de Active Directory, usándolo junto a las herramientas s5cmd y SharpShares.

Generó el script de PowerShell usado para enumerar Active Directory

Primera campaña de ransomware totalmente agéntica: un agente LLM explotó de forma autónoma un fallo de Langflow, recolectó credenciales, se movió lateralmente y cifró 1.342 configuraciones con más de 600 cargas útiles.

Ejecutó todo el ataque de forma autónoma de principio a fin

Unit 42 detectó una botnet de IoT (TuxBot v3) cuyo desarrollador iraní recurrió intensamente a código generado por LLM para los módulos del bot, el código del servidor C2 y la adaptación de un exploit de ADB.

Generó módulos de la botnet, código de C2 y la adaptación del exploit

Un actor rusoparlante usó Gemini liberado para alrededor del 90 % de una operación de fraude (escribir código de C2, migrar la infraestructura en 6 minutos), comprometiendo una clínica dental estadounidense y objetivos con monederos de criptomonedas.

Dirigió de forma autónoma cerca del 90 % de la operación de fraude

Un actor presuntamente radicado en China ejecutó Claude Code y DeepSeek-v4-pro de forma conjunta, comprometiendo sistemas gubernamentales de Tailandia y Afganistán, explotando parcialmente empresas taiwanesas y extrayendo credenciales de administración de servicios financieros.

Ejecución agéntica, generación de scripts de explotación y estrategia de elusión

La propia respuesta a incidentes de Hugging Face detectó en julio de 2026 una intrusión en su infraestructura interna ejecutada por un framework de agentes autónomos, que explotó fallos del cargador de conjuntos de datos y registró más de 17.000 acciones del agente.

Ejecutó de forma autónoma toda la intrusión, del reconocimiento al movimiento lateral

Un actor estatal ruso hizo phishing a usuarios del webmail Zimbra mediante un fallo XSS de inyección CSS para recolectar correos, directorios y tokens 2FA; según los informes, la IA ayudó a construir su framework de exfiltración.

Se estima que ayudó a desarrollar el framework de exfiltración Flowerbed

Una campaña de malvertising abusó de un Artifact público de Claude en claude.ai para suplantar al instalador de Claude Desktop y distribuir el malware SectopRAT a 29 organizaciones antes de que Anthropic lo retirara.

Un Artifact creado por el atacante suplantó software oficial como señuelo

Los operadores rusoparlantes del ransomware Aur0ra dijeron repetidamente al agente de IA de Cursor que realizaban una prueba de seguridad legítima, y lo usaron para automatizar el escaneo de redes, el acceso por VPN y la explotación en 10 organizaciones.

Automatizó el reconocimiento, el acceso por VPN y los intentos de explotación

Un grupo emergente de ransomware como servicio reivindicó más de 85 víctimas solo en diciembre de 2024; el código y los scripts de su ransomware mostraban rastros característicos de comentarios y salidas generadas por LLM.

Ayudó a desarrollar el código del ransomware e impulsó el chatbot de soporte del grupo

Usó Claude Code como agente autónomo en más de 17 organizaciones para hacer reconocimiento, robar credenciales y penetrar en redes, y después dimensionar las exigencias de rescate y redactar notas personalizadas para cada víctima.

Actuó como agente autónomo para la intrusión y la redacción de notas de rescate

Un actor de bajo nivel técnico y dependiente del modelo usó Claude para crear y vender un kit de ransomware como servicio (cifrado ChaCha20, anti-EDR y antirrecuperación) en foros de la dark web por entre 400 y 1.200 dólares.

Construyó el código y el producto de ransomware que el delincuente vendía

Un actor no identificado usó Claude para construir un servicio de carding (tarjetas de pago robadas), desarrollando integraciones de API avanzadas y mecanismos de resiliencia operativa para la plataforma criminal.

Ayudó a construir y reforzar el servicio criminal de carding

Las campañas del verano de 2025 contra hoteles brasileños e hispanohablantes emplearon una parte considerable de código de infección y descarga generado por LLM para distribuir el malware VenomRAT (HVNC, infostealer, elusión de UAC).

Presunta generación del código de infección y de descarga

Los ciberdelincuentes abusaron del creador de sitios con IA Lovable para producir en masa páginas de phishing, clones de vaciadores de monederos DeFi y redirectores de malware: decenas de miles de URL maliciosas al mes.

Generó automáticamente páginas de phishing e infraestructura de fraude a escala

Un actor del GRU ruso desplegó contra Ucrania el malware PROMPTSTEAL (LameHug), un extractor de datos que consulta un LLM mediante la API de Hugging Face en tiempo de ejecución para generar comandos de reconocimiento sobre la marcha.

El malware consultaba el LLM en directo para generar sus propios comandos de reconocimiento y recolección

Un actor patrocinado por el Estado chino liberó Claude Code mediante un juego de rol de «empresa de seguridad defensiva» para ejecutar de forma autónoma intrusiones de espionaje contra unas 30 organizaciones de todo el mundo, con éxito en algunas de ellas.

Realizó de forma autónoma entre el 80 % y el 90 % del trabajo táctico de intrusión

Un actor vinculado al Estado chino usó Gemini para desarrollar en C++ y Golang varias herramientas, incluido un framework de C2 («OSSTUN»), además de ayuda con la ofuscación de código mediante bibliotecas públicas.

Ayudó a desarrollar herramientas de malware y C2 y a ofuscar el código

Un actor iraní vinculado al CGRI usó Gemini para elaborar contenido de phishing suplantando a personal de think tanks e intentó crear un «agente de procesamiento de datos» de lenguaje natural a SQL para extraer datos personales.

Generó contenido de phishing y construyó un agente de minería de datos de lenguaje natural a SQL

Un actor iraní liberó Gemini con pretextos falsos de estudiante e investigador para desarrollar malware a medida, incluidos un servidor C2 en Python y web shells.

Ayudó a desarrollar el servidor C2 y el malware de tipo web shell

Un actor norcoreano usó Gemini para el reconocimiento de monederos de criptomonedas, señuelos de phishing multilingües e intentos de código de robo; empleó un vídeo deepfake de un falso CEO en Zoom para distribuir el malware BIGMACHO.

Reconocimiento, generación de señuelos y suplantación con deepfake para distribuir malware

Un actor norcoreano usó Gemini para desarrollar código, investigar exploits para dispositivos de borde y navegadores modernos y mejorar sus herramientas de ataque.

Ayudó en el desarrollo de código y la investigación de exploits

Un actor con presunto vínculo con China liberó Gemini con el pretexto falso de un «capture the flag» para crear señuelos de phishing, herramientas de exfiltración y web shells.

Generó phishing, herramientas de exfiltración y web shells

Un actor con presunto vínculo con China usó Gemini a lo largo de todo el ciclo de la intrusión (reconocimiento, entrega de la carga útil, movimiento lateral, C2 y exfiltración), incluso en entornos de AWS, vSphere y Kubernetes que no conocía.

Asistió en todo el ciclo de la intrusión sobre sistemas cloud

OpenAI desarticuló a actores de habla rusa, coreana y china que usaban ChatGPT para refinar malware y troyanos de acceso remoto, construir sistemas de C2 y elaborar phishing contra el sector taiwanés de semiconductores y la academia estadounidense.

Refinó malware, construyó herramientas de C2 y elaboró phishing

Un malware de robo de credenciales invocaba las propias herramientas de IA de línea de comandos instaladas por las víctimas para buscar más secretos en los sistemas infectados, exfiltrando los datos mediante repositorios públicos de GitHub creados por el atacante.

Abusó de las herramientas de IA de la propia víctima para buscar secretos

Un malware experimental en VBScript llama a la API de Gemini en tiempo de ejecución para reescribir y ofuscar su propio código «al vuelo» y se propaga por unidades extraíbles; todavía no se ha observado desplegado.

El malware la invoca en directo para automodificarse y ofuscar su código

Un grupo de ransomware como servicio ofreció a sus afiliados una herramienta de «chat asistido por IA» que analiza los datos de la empresa víctima para personalizar y automatizar los mensajes de negociación de la extorsión.

Automatizó y personalizó los mensajes de negociación de la extorsión

Un grupo cibercriminal vendió una herramienta con IA para estafas de fraude del CEO que analizaba correos comprometidos y alteraba los datos bancarios de las facturas para desviar los pagos.

Automatizó la detección de facturas y la alteración de datos bancarios para estafas de fraude del CEO

El NCSC británico estimó que los actores de amenaza, incluidos los grupos de ransomware, ya usan IA para mejorar la eficiencia del reconocimiento, el phishing y la programación.

Aumentó la eficiencia en tareas de reconocimiento, phishing y programación

Un actor norcoreano usó LLM para investigar a expertos y think tanks especializados en Corea del Norte y elaborar contenido de spear phishing suplantando a instituciones académicas y ONG.

Reconocimiento de objetivos y generación del contenido señuelo de spear phishing

Un actor iraní vinculado al CGRI usó IA como apoyo a la ingeniería social, para depurar malware en .NET e investigar métodos de evasión de detección.

Ayudó a depurar malware, en ingeniería social y en la evasión de detección

Un actor vinculado al Estado chino usó LLM para apoyar el desarrollo de herramientas y scripts y generar contenido de ingeniería social contra varios países.

Apoyó el desarrollo de herramientas y scripts y la creación de contenido de ingeniería social

Un actor vinculado al Estado chino usó LLM de forma exploratoria para investigar temas sensibles, personas de alto perfil, geopolítica y asuntos internos de EE. UU.

Reconocimiento exploratorio y recopilación de información sobre temas y personas sensibles

Alrededor de 100 modelos de aprendizaje automático maliciosos subidos a Hugging Face contenían puertas traseras que daban a los atacantes acceso de shell a las máquinas de las víctimas.

El propio modelo malicioso sirvió de vector de distribución del malware

Un modelo de PyTorch malicioso subido a Hugging Face (eliminado después) contenía una puerta trasera; la IP de alojamiento apuntaba a una posible implicación de investigadores.

El propio modelo malicioso sirvió de vector de distribución del malware

Una segunda cuenta de Hugging Face alojaba la misma puerta trasera que baller423/goober2 en un repositorio de modelo de nombre similar.

El propio modelo malicioso sirvió de vector de distribución del malware

Usó PowerShell con apariencia de salida generada por LLM (coincidente con los patrones de código de Llama 2 70B) para exfiltrar datos de usuarios de Entra ID mediante una puerta trasera.

Generó el script de PowerShell usado para exfiltrar datos de usuarios

Durante un incidente del ransomware LockBit RED, el actor consultó ChatGPT junto a buscadores para aprender a moverse por Azure y exfiltrar credenciales.

Usado como apoyo de aprendizaje para navegar por Azure y localizar credenciales

Sitios web falsos de «chat GPT» afirmaban diagnosticar infecciones del ordenador mediante IA, pero en realidad canalizaban a las víctimas hacia centros de llamadas fraudulentos.

Sin IA real: marca falsa para atraer a las víctimas a llamadas fraudulentas

Un falso «chatbot inteligente» que suplantaba a Elon Musk prometía rentabilidades de inversión garantizadas y desaparecía tras cobrar una «comisión» por adelantado.

Sin IA real: personaje de chatbot falso para atraer víctimas a una estafa de inversión

TA547 envió correos de phishing con temática de facturas suplantando a la cadena alemana Metro y distribuyó el infostealer Rhadamanthys mediante un cargador de PowerShell con un estilo de comentarios típico de los LLM.

Se sospecha que generó o reescribió el script del cargador de PowerShell

Trend Micro observó que los delincuentes liberan cada vez más LLM existentes en lugar de crear otros nuevos, además de las primeras ofertas comerciales de deepfake como servicio, incluidas herramientas para eludir los controles KYC financieros.

Liberados como apoyo a malware e ingeniería social; deepfakes para eludir el KYC

Symantec detectó campañas de phishing que distribuían los malware Rhadamanthys, NetSupport, ModiLoader, LokiBot y Dunihi mediante scripts de PowerShell, HTML y JavaScript con rastros característicos de código generado por LLM.

Presunta generación de los scripts de PowerShell, HTML y JS que distribuían el malware

Un grupo vinculado al Estado chino vulneró a grandes operadoras estadounidenses (T-Mobile, AT&T, Verizon, Lumen) explotando fallos en routers; los investigadores sospechan que la IA y el aprendizaje automático facilitaron el espionaje.

Se sospecha, sin confirmar, que mejoró el acceso a la red y la recopilación de inteligencia