Resumen:
Investigadores de ciberseguridad descubrieron recientemente un nuevo tipo inusual de malware para Windows. A diferencia de las herramientas de ataque anteriores que utilizaban inteligencia artificial para ayudar a escribir códigos o crear contenido de phishing, este malware llamado CLOSEDQUORUM incorpora directamente múltiples modelos de lenguaje a gran escala en su propio sistema de control y puede decidir de forma independiente el siguiente paso durante la operación. Se considera que representa una nueva etapa en el desarrollo del malware de IA.
El descubrimiento proviene de Cisco Talos, un equipo de seguridad de Cisco. Los investigadores dijeron que CLOSEDQUORUM interactuará simultáneamente con cuatro grandes modelos de lenguaje: DeepSeek, Qwen, Mistral y Google Gemini. Antes de realizar tareas en el dispositivo infectado, primero enviará solicitudes a estos modelos y recopilará comentarios, y luego decidirá acciones posteriores en función de los resultados.
Este diseño le da al malware un grado de redundancia. Incluso si uno de los servicios de IA es inaccesible, el programa aún puede continuar realizando solicitudes a otros modelos y seguir ejecutándose, lo que lo hace más resistente que el malware tradicional que depende de un único servidor de control.
Lo que es aún más preocupante es que los investigadores no encontraron en la muestra entradas manuales con control remoto en el sentido tradicional. En otras palabras, una vez que el programa comienza a ejecutarse, no necesita continuar recibiendo instrucciones específicas del pirata informático, sino que planifica de forma independiente las operaciones posteriores a través de la retroalimentación de múltiples modelos de lenguaje a gran escala.
Según los resultados del análisis, el objetivo principal de CLOSEDQUORUM es robar contraseñas de cuentas de usuario y activos de criptomonedas. El equipo de investigación también descubrió que el malware estaba relacionado con actividades de la red de fraude con tarjetas de crédito que se remontan a 2025. Sin embargo, hasta ahora, los investigadores no han podido confirmar la identidad del desarrollador específico, ni pueden determinar si la herramienta se ha utilizado en ataques reales.
Este descubrimiento surge de una nueva iniciativa de investigación de Cisco Talos. En respuesta a la tendencia de incorporar cada vez más inteligencia artificial a las herramientas de ataque, los investigadores desarrollaron un marco de código abierto llamado CAIRN (Cognitive Artifact Intelligence Research Network) para identificar y rastrear malware que depende de servicios de inteligencia artificial para ejecutarse.
El equipo de investigación cree que la combinación de inteligencia artificial y malware dejará rastros técnicos especiales, como una huella digital. Estos rastros pueden ayudar a los analistas de seguridad a identificar muestras, establecer sistemas de clasificación y rastrear cómo los atacantes integran grandes modelos de lenguaje en las herramientas de ataque.
CAIRN analiza los metadatos del malware y las características técnicas relacionadas con los servicios de IA y genera un identificador único para la muestra. Luego, el sistema clasifica el malware con características similares, lo que ayuda a los investigadores a identificar nuevos patrones de ataque y tendencias potenciales.
Los expertos en seguridad señalan que la mayor parte del malware relacionado con la IA que surgió el año pasado todavía utiliza principalmente modelos grandes como herramientas auxiliares. Por ejemplo, ayude a generar código, escriba correos electrónicos de phishing, automatice procesos de ataque o brinde soporte remoto para tomar decisiones. La mayor diferencia entre CLOSEDQUORUM y estos casos es que integra directamente el modelo de lenguaje grande en el propio mecanismo de comando y control.
Anteriormente, la agencia de ciberseguridad ucraniana había revelado un malware llamado LAMEHUG, que accedía al modelo Tongyi Qianwen a través de la plataforma Hugging Face para obtener comandos de ejecución. Sin embargo, los investigadores dicen que casos como CLOSEDQUORUM que llaman a múltiples modelos al mismo tiempo e impulsan el proceso de ataque de una manera de "toma de decisiones colectiva" siguen siendo muy raros.
Aunque el número de malware de IA actualmente conocido sigue siendo limitado, la comunidad de seguridad cree en general que la dirección de desarrollo de dichas herramientas merece gran atención. En el pasado, los modelos grandes desempeñaban un papel más importante en la mejora de la productividad de los piratas informáticos; Ahora, los investigadores han comenzado a ver un cambio gradual en la inteligencia artificial desde "herramientas auxiliares" hasta atacar la infraestructura misma.
Los expertos de la industria creen que a medida que las capacidades de los modelos de lenguaje a gran escala continúen mejorando, el malware futuro puede tener capacidades de toma de decisiones autónomas más sólidas, una adaptabilidad ambiental más compleja y capacidades de selección de rutas de ataque más flexibles. Aunque este descubrimiento aún se encuentra en sus primeras etapas, ha brindado a los investigadores de seguridad una idea temprana de cómo será la próxima generación de ciberataques inteligentes.
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