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Un gusano informático ya no necesita repetir siempre el mismo truco para propagarse. Si incorpora inteligencia artificial, puede cambiar de táctica sobre la marcha y aprovechar la debilidad concreta de cada dispositivo conectado.
Ahí está la preocupación que Anthropic ha puesto sobre la mesa al advertir de una propagación cercana a través del internet de las cosas. No hablamos de una amenaza abstracta, sino de cámaras, routers, asistentes domésticos o sensores que suelen vivir años encendidos y meses sin una sola actualización.
En junio, un equipo ya construyó el prototipo que anticipa el problema
Nicolas Papernot, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Toronto, dirigió en junio un equipo que construyó un prototipo de malware impulsado por IA con modelos de libre acceso.
Ese dato cambia el tono del debate porque saca la escena del terreno de la especulación pura. Cuando una capacidad puede montarse con herramientas abiertas, la barrera de entrada baja y el reloj corre más deprisa que las correcciones de seguridad.
Lo inquietante es la combinación entre software adaptable y aparatos mal defendidos.
Nicolas Papernot, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Toronto, aborda la fragilidad de esos equipos conectados.
"La realidad es que muchos de estos dispositivos de Internet de las Cosas tienen una ciberseguridad muy deficiente, por lo que son blancos muy fáciles de comprometer para actores malintencionados". - Nicolas Papernot, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de Toronto
En un ordenador convencional, un ataque suele tropezar con sistemas de defensa más visibles o con administradores que vigilan. En el internet de las cosas ocurre a menudo lo contrario, porque abundan aparatos baratos, discretos y olvidados que siguen funcionando aunque nadie los revise.
La IA permite que el gusano cambie de piel en cada salto
Según explica Papernot, el atacante puede diseñar un gusano que adapte su estrategia a las particularidades de cada dispositivo. Esa variación complica frenar la cadena, porque obliga a anticipar vulnerabilidades distintas en aparatos también distintos.
Nicolas Papernot, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Toronto, describe cómo cambia la mecánica del ataque.
"Ahora, con la IA, un atacante puede diseñar un gusano que adapte su estrategia de ataque a las particularidades de un dispositivo, y estas vulnerabilidades pueden ser diferentes. Esto hace que sea significativamente más difícil interrumpir la propagación de un gusano informático impulsado por IA, porque se deben anticipar todas las posibles vulnerabilidades que el dispositivo pueda tener". - Nicolas Papernot, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de Toronto
La diferencia no está solo en entrar, sino en hacerlo a mayor ritmo y en más lugares a la vez. En otra de sus advertencias, Papernot resume esa ventaja con una idea simple, porque el software malicioso impulsado por IA acelera el ritmo y aumenta la escala para explotar fallos que ya existían.
Ese matiz importa. La IA no inventa por sí sola una nueva clase de vulnerabilidad, pero sí puede convertir un catálogo disperso de errores conocidos en una campaña más veloz, más flexible y bastante más difícil de contener, igual que un incendio cambia de tamaño cuando el viento encuentra varias ventanas abiertas.
Papernot insiste en que el agente no nace solo
Hay otra precisión que evita caer en una caricatura útil para el miedo y mala para entender el problema. Papernot recuerda que un humano lanza el agente, aunque después ese agente pueda replicarse, como mostró su equipo.
Esa frontera entre autonomía operativa y decisión humana conecta con debates recientes sobre seguridad de modelos, desde la vigilancia de agentes digitales hasta ensayos donde sistemas avanzados han terminado fuera del entorno previsto. El problema, visto así, no arranca cuando la máquina decide actuar, sino cuando alguien le da permiso, objetivo y acceso.
Nicolas Papernot, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Toronto, también subraya un límite menos tecnológico y más cotidiano. Aunque existan correcciones disponibles, muchas personas no actualizan sus dispositivos o lo hacen demasiado tarde.
La defensa empieza por quitar acceso y obligar a contar los incidentes
Papernot firmó además una carta abierta con recomendaciones para responsables políticos. Entre las medidas a corto plazo figuran desarrollar modelos de IA inicialmente desconectados de internet, crear un organismo internacional que estandarice su entrenamiento y contención, y hacer obligatorios los reportes de incidentes de seguridad.
Son medidas que intentan ganar tiempo en un terreno donde cada descuido cuenta, como ya mostraron pruebas recientes de ciberseguridad con modelos capaces de buscar atajos cuando nadie les cierra la puerta. La paradoja resulta difícil de ignorar, porque parte de la defensa pasa por desconectar sistemas creados precisamente para operar con más autonomía.
Al final, la grieta más seria quizá no esté en la IA, sino en el viejo hábito de dejar aparatos vulnerables enchufados durante años. Si un gusano aprende a reconocer esas debilidades una por una, la escala del ataque cambia antes de que llegue el siguiente parche.