Detectan hackeo que afecta a nueve populares IAs y puede crear redes de bots

Un grupo de investigadores en ciberseguridad identificó una nueva técnica de ataque contra asistentes de programación basados en inteligencia artificial que podría permitir la creación de grandes redes de dispositivos infectados, conocidas como botnets, además de facilitar ataques de ransomware y denegación de servicio (DDoS).

El método, bautizado HalluSquatting, aprovecha una limitación de los grandes modelos de lenguaje (LLM): su tendencia a “alucinar”, es decir, inventar información cuando no conocen una respuesta. En este caso, los modelos generan direcciones incorrectas de repositorios de código o recursos que luego intentan descargar.

Según el estudio, los atacantes pueden registrar previamente esos nombres inexistentes y alojar allí código o instrucciones maliciosas. Cuando un asistente de IA intenta acceder a uno de esos repositorios equivocados, termina ejecutando el contenido preparado por el atacante.

Los investigadores comprobaron que la técnica afecta a Cursor, Cursor CLI, Gemini CLI, Windsurf, GitHub Copilot, Cline, OpenClaw, ZeroClaw y NanoClaw, todas herramientas utilizadas para desarrollar software con ayuda de inteligencia artificial.

El trabajo sostiene que esta es la primera técnica de inyección de instrucciones (prompt injection) capaz de escalar de forma masiva. A diferencia de ataques anteriores, que requerían engañar a cada víctima de forma individual, HalluSquatting puede afectar simultáneamente a numerosos usuarios que intenten descargar un mismo recurso.

El estudio también concluye que el problema se origina en los propios modelos de lenguaje. Al analizar repositorios recientes publicados durante 2025, los investigadores encontraron que los principales modelos —entre ellos GPT-5.2, Gemini 2.5, Sonnet 4.5 y Opus 4.5— inventaban la ubicación correcta del recurso en más del 90% de los casos. En cambio, los repositorios creados antes de 2019 presentaban una tasa de error inferior al 1%.

La investigación fue realizada por especialistas de la Universidad de Tel Aviv, el Technion e Intuit, quienes advirtieron que un atacante podría utilizar esta técnica para instalar programas maliciosos de forma automática y luego emplear los equipos comprometidos para lanzar ataques informáticos, minar criptomonedas o desplegar campañas de ransomware.

Expertos independientes en seguridad informática señalaron que el trabajo evidencia un problema estructural de los asistentes de IA y advirtieron que, mientras los modelos sigan cometiendo este tipo de errores, los usuarios deberán verificar manualmente los recursos que las herramientas descargan y ejecutan.