Cover La inteligencia artificial define el futuro de la ciberseguridad moderna en una era de amenazas digitales constantes.
La inteligencia artificial define el futuro de la ciberseguridad moderna en una era de amenazas digitales constantes.
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Una vulnerabilidad en WeChat permitió a los investigadores de Calif crear un gusano informático capaz de propagarse automáticamente en los teléfonos en poco más de una semana. Este hallazgo demuestra que la inteligencia artificial está acortando drásticamente el ciclo desde la detección de fallos hasta su explotación. En esta nueva ciberseguridad, la velocidad de las máquinas es abrumadora, pero la experiencia humana sigue siendo crucial.
Una sola llamada puede dar inicio a millones de ciberataques
Un viejo amigo le llama a través de WeChat. Usted no contesta. Segundos después, en teoría, su cuenta ya podría haber sido comprometida.
Este es el escenario que los investigadores de Calif, una firma de ciberseguridad con sede en Palo Alto, recrearon con “WeWorm”. Esta herramienta explota una vulnerabilidad en el sistema de llamadas de WeChat. La víctima no necesita abrir un enlace, descargar un archivo ni realizar las acciones habituales de los intentos de fraude online. Según Calif, el ataque puede tener éxito simplemente al contestar la llamada o incluso dejando que el teléfono siga sonando. Rechazar la llamada activamente en los primeros segundos es la única forma de detener la intrusión.
Una vez que el atacante toma el control de una cuenta, puede leer y enviar mensajes, realizar llamadas y dirigir el ataque hacia los contactos almacenados. WeChat, al igual que muchas otras aplicaciones de mensajería, otorga privilegios especiales a los contactos en los que el usuario confía. Cuando se aprovecha esa misma confianza, cada cuenta comprometida se convierte en un nuevo punto de partida para la ciberseguridad.
Above Los expertos analizan constantemente cómo la ciberseguridad evoluciona ante las nuevas amenazas tecnológicas actuales.
Los expertos analizan constantemente cómo la ciberseguridad evoluciona ante las nuevas amenazas tecnológicas actuales.
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Calif afirma que WeWorm puede propagarse tanto en iOS como en Android. Si se combina con otras vulnerabilidades, el acceso a la cuenta de WeChat podría incluso facilitar un control más profundo del dispositivo.
La escala de la plataforma hace que una amenaza así sea digna de atención. WeChat contaba con más de 1.400 millones de usuarios activos mensuales a finales del primer trimestre de 2026, según Tencent.
Vinh Nguyen, investigador principal de inteligencia artificial en el Council on Foreign Relations, revisó el estudio antes de su publicación. Anteriormente, dirigió la ciencia de datos operativa en la Agencia de Seguridad Nacional de EE. UU. Según su evaluación, WeWorm tiene el potencial de propagarse exponencialmente; en cuestión de horas, un escenario adverso podría alcanzar a cientos de millones de dispositivos.
Dicho escenario no ha ocurrido en la realidad. Tencent confirmó la vulnerabilidad tras recibir el aviso de Calif, señalando que el problema fue resuelto y no hay pruebas de que los usuarios se hayan visto afectados.
Para Duong Thai, director ejecutivo de Calif, el peso de este hallazgo reside en su simplicidad y capacidad de propagación. Él lo califica como el tipo de error que un hacker solo podría soñar. Calif decidió explorar gran parte de la ruta de ataque para comprender sus consecuencias antes de informar a Tencent y publicar el informe. Por ello, se vislumbró un gran peligro mientras la amenaza permanecía en el laboratorio de ciberseguridad.
Más de una semana puede reemplazar meses de trabajo
WeWorm se construyó en poco más de una semana. Esta velocidad es el segundo aspecto destacable de la historia de la ciberseguridad.
Hasta hace poco, encontrar una vulnerabilidad desconocida, entender cómo explotarla y ensamblar los pasos en un ataque funcional solía requerir expertos brillantes y una cantidad de tiempo considerable. La inteligencia artificial está acortando ese ciclo.
Calif realizó un experimento notable antes de WeWorm. En abril, el equipo de Duong Thai utilizó una versión temprana de Claude Mythos para investigar macOS. Los investigadores combinaron dos errores de software con técnicas adicionales para corromper la memoria y acceder a áreas protegidas del dispositivo. Si se añadieran más pasos, este método de escalada de privilegios podría llevar al control total del equipo. Según Calif, el código de explotación de los dos errores se completó en cinco días.
Este es un objetivo difícil. Apple ha dedicado años a desarrollar sus mecanismos de protección de memoria. Michał Zalewski, investigador de seguridad que trabajó en Google, evaluó el resultado como digno de mención debido al alto nivel de protección de macOS.
En aquel entonces, Duong Thai también fue cauteloso sobre el papel de Claude Mythos. Según él, el modelo es muy hábil replicando técnicas de ataque ya registradas. El equipo aún no ha visto que invente una técnica completamente nueva. La experiencia del investigador sigue siendo necesaria para identificar una ruta valiosa, ensamblar las pistas técnicas y verificar si la cadena de explotación realmente funciona.
Above La inteligencia artificial se ha convertido en un elemento central para la ciberseguridad moderna y la protección de datos.
La inteligencia artificial se ha convertido en un elemento central para la ciberseguridad moderna y la protección de datos.
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Con WeWorm, esa división del trabajo se hizo evidente. Los modelos ayudan a encontrar y explotar vulnerabilidades; los humanos eligen el objetivo, evalúan los resultados, prueban y siguen de cerca el proceso de construcción del gusano. Duong Thai sostiene que estas habilidades se han formado a lo largo de años de trabajo manual.
Lo que observa Calif está ocurriendo a una escala mayor. En abril de 2026, Anthropic lanzó el proyecto Glasswing y otorgó acceso a Claude Mythos Preview a unas 50 organizaciones para encontrar fallos en sistemas críticos. El modelo descubrió miles de vulnerabilidades desconocidas en los principales sistemas operativos y navegadores.
Solo unas semanas después, Anthropic informó que el grupo inicial había encontrado más de 10.000 vulnerabilidades de nivel crítico o especialmente grave. El cuello de botella comenzó a desplazarse hacia la velocidad con la que los humanos pueden verificar, informar y parchear esa cantidad de errores.
Anthropic admitió la sensibilidad de esta nueva capacidad. En pruebas internas, Claude Mythos Preview fue capaz de convertir ciertas vulnerabilidades en componentes de explotación y encadenarlas en un ataque completo. Esta capacidad es una de las razones por las que Anthropic decidió proporcionar el modelo bajo un mecanismo limitado en lugar de lanzarlo masivamente.
Por tanto, la inteligencia artificial está acelerando procesos que antes consumían mucho tiempo en el trabajo de ciberseguridad. La dificultad ahora se centra en el juicio humano: saber qué descubrimiento perseguir, hasta dónde puede llegar un error y cuándo se tienen suficientes pruebas para advertir a los operadores del sistema.
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Detectar puntos débiles antes que los atacantes
Las vulnerabilidades desconocidas por los fabricantes solían ser tan raras que podían venderse por millones de dólares. Ese valor refleja una realidad: encontrarlas es difícil, y explotarlas es aún más complicado.
Cuando la inteligencia artificial reduce drásticamente el tiempo para ambas fases, la balanza de la ciberseguridad depende cada vez más de quién descubre el punto débil primero.
El proyecto Glasswing de Anthropic se construyó bajo esa premisa. La empresa prioriza el acceso a modelos potentes para organizaciones de defensa, de modo que puedan encontrar y reparar fallos antes de que capacidades similares se vuelvan comunes. Para junio, el programa se amplió a unas 150 organizaciones en más de 15 países.
La forma en que Calif maneja sus hallazgos sigue un principio similar. Con WeChat, el equipo informó a Tencent antes de hacer público cualquier dato. En la investigación de macOS, Duong Thai y sus colegas completaron un informe de 55 páginas y condujeron desde Palo Alto a la sede de Apple en Cupertino para presentar los resultados. Los detalles del método de ataque se mantuvieron reservados hasta que los fallos del sistema fueron corregidos.
Los viajes a Tencent o Apple son menos impresionantes que un gusano informático capaz de alcanzar cientos de millones de dispositivos. Sin embargo, esa es la parte que define el sentido de la investigación en ciberseguridad: el mismo conocimiento sobre cómo romper un sistema puede convertirse en una herramienta de ataque o en información valiosa para fortalecer dicho sistema.
En pocos meses, el equipo de Calif puso a prueba los límites de dos entornos muy diferentes: macOS, donde Apple ha invertido años en capas de protección, y WeChat, la plataforma que sirve a más de mil millones de usuarios. En ambos casos, la inteligencia artificial aceleró el proceso; las decisiones clave permanecieron en manos de expertos que saben qué buscan y por qué es necesario encontrarlo.
El intervalo desde una vulnerabilidad desconocida hasta un ataque operativo se está reduciendo. Para los responsables de la ciberseguridad, esto impone un requisito simple pero cada vez más difícil: ver el camino de entrada antes que aquellos que tienen la intención de utilizarlo.
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