El 97 % de las amenazas de IA siguen confinadas en entornos sandbox; el escenario catastrófico, por ahora, sigue siendo solo teórico.

Las conversaciones sobre malware impulsado por IA suenan cada vez más como si una nueva ola ya hubiera inundado las redes corporativas, pero la telemetría de Palo Alto Networks indica una imagen mucho más comedida. Los especialistas de Unit 42 analizaron 405 muestras relacionadas con IA y encontraron apenas 12 de ellas en sistemas de trabajo protegidos. Alrededor del 97 % permanecieron en entornos aislados, en VirusTotal y en repositorios de investigación.

La muestra incluyó no solo malware real, sino también muestras de demostración, pruebas de sistemas de protección y programas que solo usaban marcas populares de IA en sus nombres. Muchos de esos archivos se crearon para conferencias, pruebas de laboratorio o ensayos internos. Por eso, un gran número de muestras en repositorios públicos por sí solo no refleja la magnitud de los ataques reales.

Entre las muestras que realmente llegaron a sistemas de trabajo, Unit 42 identificó cinco familias. La más destacada fue el ransomware FunkSec. Siete de sus variantes se ensamblaron en seis días en enero de 2025 sobre una base de código común en Rust. Los especialistas vinculan esa velocidad con el uso de modelos de lenguaje a gran escala, aunque el malware empleó técnicas habituales: desactivaba Windows Defender y eliminaba las copias en sombra.

Otro caso llamativo está relacionado con el instalador Recipe Lister, que se hacía pasar por una aplicación con IA y ejecutaba una puerta trasera en JavaScript. La muestra se detectó en más de 50 organizaciones y provocó miles de alertas en los sistemas de protección. La firma de código inicialmente daba al archivo apariencia de legitimidad, pero el análisis de comportamiento y la comprobación en entornos aislados revelaron la amenaza. En los puntos finales protegidos la ejecución no tuvo éxito.

El informe también describe Oyster, Rhadamanthys y una biblioteca que se anclaba en Windows mediante la interceptación de un objeto COM. El panorama general no mostró concentración por países ni por sectores. Los autores asocian la IA principalmente con la aceleración del desarrollo y la preparación de señuelos, más que con la aparición de métodos completamente nuevos para eludir las defensas. El código malicioso sigue delatándose por señales de comportamiento ya conocidas.

Unit 42 llegó a la conclusión de que la IA ya ayuda a crear más rápido nuevas variantes de malware, pero por ahora no ofrece una ventaja notable para evadir las defensas. Las medidas habituales ayudan a reducir el riesgo: protección multinivel, análisis de comportamiento, entornos aislados y control de puntos finales. En la muestra estudiada, esos mecanismos detectaron y bloquearon todas las muestras que llegaron a entornos protegidos.