Investigadores han identificado lo que parece ser el ejemplo más antiguo conocido de malware que incorpora capacidades de Grandes Modelos de Lenguaje (LLM). Este tipo de malware, denominado MalTerminal, fue descubierto por el equipo de investigación SentinelOne SentinelLABS y presentado en la conferencia LABScon 2025.
Según el informe, los actores de amenazas están utilizando cada vez más modelos de inteligencia artificial para soporte operativo y su integración en herramientas. Esta categoría se denomina malware con LLM integrado, ejemplificada por la aparición de varios casos:
- LAMEHUG (también conocido como PROMPTSTEAL) utiliza LLM para generar comandos basados en su representación textual. La actividad se ha atribuida con un nivel de confianza medio al grupo APT28, patrocinado por el estado ruso.
- PromptLock, escrita en Golang, utiliza localmente el modelo GPT-OSS:20b de OpenAI a través de la API de Ollama para generar scripts LUA maliciosos en tiempo real. Los autores del estudio académico Ransomware 3.0: Autocomposición y Orquestado por LLM indican que el prototipo se parece mucho a las muestras encontradas en VirusTotal, lo que sugiere que podría ser una prueba de concepto.
- MalTerminal, que utiliza GPT-4 para generar dinámicamente código de ransomware o una shell inversa. No hay evidencia de su implementación práctica, lo que plantea la posibilidad de que también pueda ser un malware de prueba de concepto.
Los investigadores Alex Delamotte, Vitaly Kamluk y Gabriel Bernadett-Shapiro afirmaron: «MalTerminal contenía un endpoint de la API de chat de OpenAI que quedó obsoleto a principios de noviembre de 2023, lo que sugiere que la muestra se escribió antes de esa fecha y probablemente convierte a MalTerminal en el primer hallazgo de malware con LLM habilitado».
Junto con el binario de Windows se encuentran varios scripts de Python, algunos de los cuales son funcionalmente idénticos al ejecutable, ya que piden al usuario elegir entre «ransomware» y «shell inversa». También existe una herramienta de defensa llamada FalconShield que busca patrones en un archivo Python de destino y solicita al modelo GPT que determine si es malicioso y genere un informe de «análisis de malware».
Evasión de las capas de seguridad del correo electrónico mediante LLM
La adopción empresarial de herramientas de IA generativa no solo está transformando industrias, sino que también proporciona un terreno fértil para los ciberdelincuentes. Estos utilizan estas herramientas para llevar a cabo estafas de phishing, desarrollar malware y respaldar diversos aspectos del ciclo de vida del ataque.
Los hallazgos surgen de un informe de StrongestLayer, que descubrió que los actores de amenazas incorporan mensajes ocultos en correos electrónicos de phishing para engañar a los escáneres de seguridad con IA, de modo que ignoren el mensaje y permitan que llegue a las bandejas de entrada de los usuarios.
Las campañas de phishing se han basado durante mucho tiempo en la ingeniería social para engañar a usuarios desprevenidos, pero el uso de herramientas de IA ha elevado estos ataques a un nuevo nivel de sofisticación. El correo electrónico en sí es bastante sencillo: se hace pasar por una discrepancia de facturación e insta a los destinatarios a abrir un archivo adjunto en HTML.
Lo insidioso es la inyección de un mensaje en el código HTML del mensaje, que se oculta al configurar el atributo de estilo como «display:none; color:white; font-size:1px;». Como resultado, cuando el destinatario abre el archivo adjunto HTML, se desencadena una cadena de ataque que explota la vulnerabilidad conocida como Follina (CVE-2022-30190, CVSS: 7.8) para descargar y ejecutar una carga útil de aplicación HTML (HTA). Esta, a su vez, descarga un script de PowerShell responsable de obtener malware adicional, deshabilitar el antivirus Microsoft Defender y establecer la persistencia en el host.
StrongestLayer afirmó que tanto los archivos HTML como los HTA utilizan una técnica llamada envenenamiento LLM para eludir las herramientas de análisis de IA con comentarios de código fuente especialmente diseñados.
Según un nuevo informe de Trend Micro, desde enero de 2025 se ha intensificado la cantidad de campañas de ingeniería social que utilizan creadores de sitios web con IA, como Lovable, Netlify y Vercel, para alojar páginas CAPTCHA falsas que conducen a sitios web de phishing. Los atacantes aprovechan la facilidad de implementación, el alojamiento gratuito y la credibilidad de estas plataformas.
Los investigadores Ryan Flores y Bakuei Matsukawa afirmaron: «Primero se muestra un CAPTCHA a las víctimas, lo que reduce las sospechas, mientras que los escáneres automáticos solo detectan la página de desafío, pasando por alto la redirección oculta que recopila credenciales». «Los atacantes aprovechan la facilidad de implementación, el alojamiento gratuito y la credibilidad de la marca de estas plataformas».