Cisco talos presenta una herramienta para rastrear malware impulsado por IA sin intervención humana

Los investigadores de Cisco Talos han presentado CAIRN, un marco de código abierto diseñado para detectar y analizar malware que utiliza la IA sin intervención humana. La herramienta identificó una nueva familia de malware llamada CLOSEDQUORUM, que opera a través de una mente colectiva de cuatro modelos de lenguaje grandes. Ryan Fetterman, investigador de seguridad en Cisco Talos, explicó que la integración de la IA deja rastros, como huellas digitales digitales, que pueden utilizarse para rastrear y clasificar el malware. En julio de 2025, CERT-UA advirtió sobre una campaña de phishing que utilizaba LAMEHUG, que se comunicaba con un LLM a través de la API de Hugging Face. Fetterman se sorprendió al encontrar solo unos pocos ejemplos documentados de malware integrado con IA un año después, lo que provocó el desarrollo de CAIRN. La herramienta ha identificado desde entonces 20 ejemplos adicionales, lo que destaca la creciente complejidad de las amenazas habilitadas por la IA. CLOSEDQUORUM, un malware de Windows, consulta a DeepSeek, Qwen, Mistral y Google Gemini para determinar sus acciones, operando de forma independiente sin intervención humana. Cisco Talos vinculó el malware con foros de ciberdelincuencia que discutían el fraude con tarjetas de crédito que databa de 2025. Matt Olney, director sénior de inteligencia de amenazas en Cisco Talos, señaló que la IA se está convirtiendo en una herramienta operativa para fines maliciosos, lo que permite a los atacantes llevar a cabo campañas más sofisticadas. Los investigadores no pudieron confirmar los desarrolladores del malware ni su uso en ataques del mundo real, pero enfatizaron su potencial impacto en el panorama de la ciberseguridad.