WIRED publicó el 21 de octubre de 2026 los hallazgos de CrowdStrike sobre cuatro grupos que usaron agentes de IA en campañas de ciberataques. CrowdStrike situó la actividad entre mayo y agosto y señaló que los cuatro actores sortearon salvaguardas de modelos. Adam Meyers, vicepresidente sénior de contraadversarios de CrowdStrike, dijo que las personas hicieron parte de la exploración inicial y después recurrieron a la IA para ampliar los ataques.
Cómo sortearon las salvaguardas
Los grupos recurrieron a distintos métodos para que sus tareas parecieran autorizadas. Algunos colocaron archivos en el directorio de trabajo de un agente o presentaron la actividad como pruebas de seguridad legítimas; también usaron relatos de jailbreak, intentos de manipular las instrucciones del modelo para que ignore sus límites.
El actor descrito como de habla china utilizó ClawGod para intentar retirar CYBER_RISK_INSTRUCTION de Claude Code. CrowdStrike también informó de que usó herramientas para guiar el reconocimiento y los ataques después de que una persona eligiera el curso de acción. El intento de modificar la instrucción forma parte de ese relato, junto con el uso de un proxy de IA basado en China y herramientas alternativas.
Los actores combinaron modelos de código abierto y modelos cerrados, en su mayoría versiones anteriores en lugar de los modelos más avanzados. Para el grupo de habla española e inglesa se identificaron Claude Opus 4.5, Claude Haiku 4.5 y Deepseek V4 Pro. El actor descrito como de habla china usó principalmente Claude Opus 4.8, además de Claude Sonnet 4.6 y Deepseek Chat. En ese caso, un agente Supervisor de Claude Code dirigía los pasos y otro, llamado Executor, los ejecutaba.
Adam Meyers atribuyó la eficacia de las campañas a la velocidad y el volumen que permite la IA frente a fallos evitables de higiene de seguridad, no a exploits nuevos ni a vulnerabilidades inéditas. Según su descripción, la intervención humana empezó con sondeos y continuó al encargar a los agentes tareas a mayor escala.
Objetivos y resultados atribuidos a los cuatro actores
CrowdStrike describió los grupos por el idioma en que operaban. Esas etiquetas no identifican su nacionalidad.
| Grupo descrito por idioma operativo | Objetivos y resultados reportados |
| Español e inglés | El actor comprometió al menos 15 organizaciones argentinas. CrowdStrike vio indicios de robo de credenciales y registros médicos de al menos una víctima. |
| Chino | Se comprometieron objetivos gubernamentales en Brasil y Colombia. También se atacaron organizaciones privadas en Brasil y Estados Unidos. |
| Indonesio | Se atacaron dominios gubernamentales de Indonesia y Bangladés, además de objetivos del sector privado. |
| Ruso | El actor parecía centrado en ciberdelincuencia con motivación económica. |
La respuesta defensiva de Hugging Face
Hugging Face recurrió a un modelo abierto en su propia infraestructura durante un incidente separado, relacionado con una evaluación de OpenAI. Su consejero delegado, Clem Delangue, explicó que las salvaguardas de las API de modelos cerrados dificultaban tareas de ciberseguridad necesarias para la defensa. Es un ejemplo de una disyuntiva operativa distinta de las cuatro campañas descritas por CrowdStrike.
