Agente de IA de un hacker expone su propia operación de ciberataque, revela Unit 42

Un actor de amenazas de habla china utilizó DeepSeek como motor de razonamiento para un sistema de hacking autónomo que escaneó más de 460 objetivos y comprometió con éxito al menos a tres organizaciones, según una investigación publicada por Unit 42 de Palo Alto Networks ↗ 5.00% el 29 de julio.unit42.paloaltonetworks

La operación fue descubierta solo porque el propio agente de IA cometió un error: lanzó un servidor de archivos público desde el directorio raíz del atacante, exponiendo todo el entorno operativo a los investigadores.

Cómo funcionaba el ataque autónomo

El actor, que opera bajo los alias "knaithe" y "KnYuan", desplegó DeepSeek dentro del framework de código abierto Hermes Agent, emitiendo comandos a través de Telegram y dejando que el sistema operara sin intervención humana adicional. El agente enumeró de forma independiente objetivos expuestos a internet utilizando el motor de búsqueda FOFA, descargó código de explotación público de GitHub e intentó la explotación, todo ello sin supervisión continua.thehackernews+1

En una sesión recuperada de mayo de 2026, el agente apuntó primero a una vulnerabilidad de Langflow (CVE-2026-33017), pero abandonó el esfuerzo tras determinar que las 84 instancias identificadas carecían de la configuración necesaria para la explotación. Luego, examinó de forma autónoma 10 familias de productos, buscó en GitHub exploits de prueba de concepto en tendencia y cambió el enfoque al software de automatización de flujos de trabajo n8n, apuntando a una cadena que combina CVE-2026-21858 y CVE-2025-68613. A pesar de encontrar más de 25,000 instancias de n8n expuestas en China, todas requerían autenticación y no se logró ningún compromiso a través del flujo de trabajo autónomo.unit42.paloaltonetworks+1

Campañas manuales separadas del mismo actor lograron la exfiltración confirmada de datos de tres organizaciones a través de una vulnerabilidad de Citrix NetScaler (CVE-2026-3055), incluyendo ataques persistentes contra una entidad gubernamental de Malasia durante varios días.unit42.paloaltonetworks

Selección de modelos de IA y seguridad operativa

Más allá de DeepSeek, el actor configuró múltiples LLM del mercado chino, incluidos Qwen, GLM, Kimi y MiniMax. También se observó un uso limitado de herramientas occidentales, como Claude Code para pruebas de conectividad y señales de Codex en directorios de desarrollo de exploits. El actor enrutó las herramientas occidentales a través de una infraestructura proxy y desactivó las funciones de registro para reducir la trazabilidad.cyberpress+1

Unit 42 señaló que DeepSeek probablemente fue elegido debido a sus mínimos controles de seguridad, a los que se accede a través de un framework sin restricciones del lado del cliente. OpenAI confirmó a Unit 42 que sus salvaguardas del lado del proveedor rechazaron las solicitudes que violaban la política y marcaron una cuenta que se cree vinculada a la campaña.unit42.paloaltonetworks

Implicaciones para los defensores

La ironía del caso es que la automatización diseñada para escalar los ataques terminó exponiendo la operación. Cuando Hermes Agent ejecutó `python3 -m http.server 8888` desde el directorio de trabajo del atacante, hizo que las claves API, los scripts de explotación, las listas de objetivos y los registros de sesión fueran accesibles públicamente.thehackernews+1

"La importancia de estos hallazgos radica en la trayectoria más que en el resultado de cualquier campaña individual", escribió Unit 42. "La barrera técnica para las operaciones ofensivas aumentadas por IA es baja y sigue disminuyendo".unit42.paloaltonetworks

Unit 42 evaluó que el operador tiene su sede en Zhuhai, China, describiéndolo como un operador de exploits oportunista y autodenominado investigador de seguridad binaria. Los investigadores recomendaron aplicar parches inmediatos a los sistemas afectados de Langflow, n8n, Marimo y NetScaler, y restringir el acceso público innecesario a las interfaces de flujo de trabajo.thehackernews+1