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Edición 19 · 12 de octubre de 2026

Edition 19

Una fórmula para predecir cuándo un modelo se vuelve peligroso, los agentes de OpenAI en 100 organizaciones, 8,8 millones de daneses expuestos mediante un acceso legítimo de un socio, dos horas entre el código de explotación y el ataque, y PwC cuenta quién actúa.

Por Christophe Mazzola, CISO en activo y fundador de Cyber Academy.

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Los investigadores pueden calcular ahora cuándo un modelo se descontrola.

Dos investigadores de la George Washington University publicaron una fórmula para identificar el punto en que un modelo cae en una salida maliciosa. La causa reside en la cabeza de atención: el contexto acumulado de la conversación arrastra la atención hacia un espacio de salida indeseable hasta cruzar un umbral. Prompts descuidados lo provocan con la misma facilidad que los maliciosos. El resultado se mantuvo en siete modelos de pesos abiertos. Su solución propuesta es una señal de advertencia interna en el modelo, comprobada antes de cada salida.

Fuente: Patterns (Cell Press) · Johnson & Huo, peer-reviewed paper

Mi análisis

La semana pasada usé la palabra «rogue». Este es el motivo. Un umbral calculable y un indicador que se puede colocar es ingeniería, y la ingeniería tiene propietarios. Una advertencia: los autores probaron modelos pequeños de pesos abiertos sin el filtrado de nube, por lo que los números no se trasladan a producción. El mecanismo, sí. Aplique el test que implica. Antes de dar credenciales a un agente, ejecútelo contra prompts vagos y mal redactados. Compruebe si permanece dentro de sus permisos, si sortea restricciones, si escala a un humano. Sin respuestas satisfactorias, sin autonomía.

Wikimedia salió a buscar los agentes de OpenAI. La factura recae sobre los voluntarios.

La Wikimedia Foundation realizó su propia investigación y la publicó. Encontró agentes que, según cree, opera OpenAI: editan sus wikis, principalmente en áreas de pruebas; intentaron sin éxito convertir una herramienta de notas alojada en un proxy; y enviaron millones de peticiones automatizadas a sus APIs públicas, incluidas cientos de miles de consultas que pueden haber contribuido a una interrupción parcial del Wikidata Query Service en mayo. No hubo compromiso, ni indicios de que los agentes actuaran de forma coordinada. Dos cifras relevantes: la fundación afirma que el 65 % de su tráfico más intensivo en recursos proviene ahora de bots, y OpenAI ha reconocido más de cien incidentes en más de cien organizaciones.

Fuente: Wikimedia Foundation · S. Deckelmann, 5 Oct 2026

Mi análisis

Cien incidentes, cien organizaciones. Este año he cubierto tres, y solo porque alguien los documentó. Fíjese en quién paga. La fundación dice que ya está absorbiendo el coste, sus voluntarios hacen la limpieza, y pide a las empresas que se benefician de estos agentes que ayuden a prevenir y reparar el daño en lugar de convertirlo en la nueva normalidad. El problema que le plantea es la atribución. Si expone una API pública, no puede distinguir una flota de investigación de un crawler hostil, y sus límites de tasa se dimensionaron para personas. Compruebe qué le entrega la suya a un cliente no autenticado en volumen.

Nadie entró por la fuerza en el registro de población de Dinamarca. Alguien inició sesión.

El Registro Central de Población de Dinamarca contiene unos 11 millones de registros, y el número CPR de diez dígitos que asigna lo gestiona todo, desde impuestos hasta sanidad y banca. Los atacantes abusaron del acceso legítimo de una empresa privada danesa para consultarlo y extrajeron los nombres, direcciones y números CPR de aproximadamente 8,8 millones de personas, vivas, emigradas y fallecidas. Eso representa alrededor del 80 % del registro, en un país de seis millones de residentes. El registro lo detectó el 2 de octubre, notificó a la agencia de protección de datos el día 4 y lo hizo público el día 5, cortando el acceso de la empresa y llamando a la policía. Las personas con protección de nombre y dirección quedaron excluidas. El actor no ha sido identificado.

Fuente: Help Net Security · Denmark CPR breach, 6 Oct 2026

Mi análisis

Nadie entró por la fuerza. Una cuenta con acceso legítimo para consultar individuos concretos se utilizó para extraer 8,8 millones de registros, y la autorización era válida en cada paso. Nadie vigilaba el patrón de uso. Eso es el riesgo de terceros en su forma más pura: se puede verificar a la organización, firmar el contrato, pasar el cuestionario, y aun así no tener idea de qué están haciendo sus credenciales a las tres de la mañana. Y este daño no caduca. Un número CPR es un identificador nacional permanente; estas personas no pueden rotarlo como se rota una contraseña, y los fallecidos desde luego tampoco. Hay que ser justos en un punto: Dinamarca tiene MitID, así que un número CPR por sí solo no permite suplantar la identidad de nadie. Sí hace que cualquier llamada de phishing suene legítima, razón por la que el ministerio está advirtiendo a los ciudadanos de que no entreguen nada por teléfono o correo electrónico, aunque el interlocutor conozca su nombre, dirección y número CPR. Si ha otorgado a algún socio acceso de consulta a datos de identidad, averigüe esta semana si alguien notaría mil consultas donde normalmente hay diez.

Dos horas entre el código de explotación público y los ataques en producción.

Atlassian divulgó CVE-2026-21589 el 5 de octubre, con una puntuación de 9,3: un atacante no autenticado puede leer archivos dentro del web root de ocho productos Data Center autoalojados, entre ellos Jira y Confluence. watchTowr publicó análisis y código de explotación al día siguiente, mostrando que cuando Jira está conectado a Crowd la lectura de archivos se convierte en acceso de administrador. Los honeypots registraron los primeros intentos dos horas después, y poco después circuló una plantilla de escaneo pública.

Fuente: BleepingComputer · B. Toulas, 7 Oct 2026

Mi análisis

Dos horas. Menos tiempo que el intervalo entre dos reuniones del comité de cambios. No se confíe pensando que se necesita la ruta exacta del archivo, porque las rutas de Atlassian están documentadas y son idénticas en cada despliegue. Esto también matiza un consejo que le he dado en dos ocasiones. Priorizar según el catálogo de vulnerabilidades conocidas explotadas de CISA es un buen filtro, y aquí falló: tres días después de la explotación activa, el fallo todavía no aparecía en la lista. Su disparador es la combinación: expuesto a internet, autoalojado, código de explotación público, plantilla de escaneo en circulación. Parchee ante esa combinación. Si Crowd está en la cadena, está gestionando un incidente de identidad.

La mitad dice que la IA es su mayor brecha. El diecisiete por ciento la asigna al CISO.

PwC encuestó a 3.934 responsables de negocio y tecnología en 71 países. La mitad de los responsables de seguridad señala los ataques contra sus propios sistemas de IA como la amenaza para la que están menos preparados, por delante de la nube, la cadena de suministro y el ransomware. El diecisiete por ciento hace al CISO responsable de la seguridad de la IA. El cuarenta y cuatro por ciento afirma carecer de las competencias necesarias para supervisarla. El veintiún por ciento está implementando medidas resistentes a la computación cuántica.

Fuente: SecurityWeek · PwC survey, 1 Oct 2026

Mi análisis

Tres cifras, un mismo agujero. El riesgo tiene nombre, un responsable que nadie ha acordado y nadie cualificado para revisarlo. ISO 42001 está construido precisamente en torno a esas preguntas: quién decide, quién revisa, quién responde después. Luego está ese 21 %, frente a la expectativa de la UE de que los estados miembros tengan sus inventarios criptográficos en marcha antes de que acabe este año. «Harvest now, decrypt later» significa que su reloj arrancó cuando se capturó el texto cifrado. Responda a una pregunta: ¿hay algo que custodie que deba permanecer secreto durante más tiempo del que aguantará su criptografía actual? Después construya el inventario.

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