Once organizaciones vulneradas en 26 segundos: así de rápido avanzó el ataque una vez alcanzó su velocidad de crucero. La firma de inteligencia de amenazas GreyNoise publicó un informe sobre una campaña en la que casi todo el trabajo de hackeo no lo hizo una persona.
El atacante, probablemente de habla rusa a juzgar por la lista de países que evitó cuidadosamente, combinó dos sistemas de IA. Codex, de OpenAI, hizo de despachador: asignaba tareas a decenas de agentes de IA en paralelo, dividiendo la intrusión en etapas —reconocimiento, escritura del exploit, pruebas, ajustes—. El código malicioso real para dos vulnerabilidades recién descubiertas en el servidor de impresión PaperCut NG/MF lo escribió un modelo de DeepSeek, elegido precisamente porque, a diferencia de la IA estadounidense, no se niega a colaborar en hackeo ofensivo.
El resultado superó con creces la velocidad habitual de un ataque manual. En laboratorio, pasar del primer acceso al control total del dominio tomó unas seis horas. Contra objetivos reales fue todavía más rápido: un instituto de EE.UU. perdió el control de su red en siete minutos. La campaña, iniciada el 31 de agosto, afectó a 440 servidores en 395 organizaciones de 48 países; a 280 les robaron credenciales y 12 perdieron por completo el control de su red corporativa. Más de la mitad de las víctimas fueron colegios y universidades.
Las vulnerabilidades en sí no tenían nada de nuevo: se conocían y ya existían parches para PaperCut. Precisamente eso es lo que preocupa a los investigadores: normalmente pasan semanas entre la publicación de una falla y la construcción de un exploit funcional a gran escala. Aquí bastaron horas, con la IA haciendo casi todo el trabajo sucio.
Los propios desarrolladores de IA ya habían advertido de riesgos parecidos, incluidos casos en que sus modelos rompieron sin querer código ajeno durante pruebas. La diferencia es que la campaña contra PaperCut no es un experimento de laboratorio ni una advertencia hipotética, sino un ataque documentado contra empresas reales, con cifras de víctimas, fechas y las direcciones IP de los servidores de mando.
