El PR del miedo y la realidad de Google El primer 0-day generado por AI ya existe ¿Y el MOAT?

El lunes, Google publicó algo que veníamos esperando hace años y nadie quería ser el primero en confirmar: un grupo criminal usó inteligencia artificial para desarrollar un zero-day exploit (una vulnerabilidad de software que nadie conocía) y lo tenía listo para un ataque masivo contra miles de sistemas simultáneamente.

Por suerte Google Threat Intelligence lo detectó antes que sea ejecutado, me siento escribiendo un script de pelicula, pero la realidad es que por primera vez el umbral de un 0-day creado por GenAI se cruzó.

Lo que hace especialmente incómodo este caso es lo que implica en términos de asimetría; hasta hace poco, encontrar un zero-day requería tiempo de trabajo de investigadores muy calificados, muy bien pagados y ahora con agentes desplegándose a escala lo que baja es el costo marginal del ataque se acaba de desplomar y orquestar ataques multi-etapa a velocidad de máquina es una realidad.

No es “le pregunto a un chatbot cómo hackear esto”, es un agente con memoria persistente, pivotando entre modelos y herramientas diferentes, que mantiene el status del ataque tomando decisiones tácticas sin intervención humana.

Como diría un LLM: “El analista ya no está en el loop. El modelo es el atacante.“

¿Quienes estan del otro lado? Del white-hat side

Es super interesante esto, hasta hoy el mayor drama de ciberseguridad del año era el lanzamiento (más bien el no-lanzamiento) de Claude Mythos, el modelo más capaz de Anthropic… cuando anunciaron que “Mythos era tan bueno encontrando vulnerabilidades en software real que no podían liberarlo al público”.

Con esto, OpenAI, no queriendo quedarse afuera del ciclo de noticias, anunció inmediatamente que su modelo también era “igual de peligroso” y tampoco lo liberaría al público general… a ver quien la tiene mas aterradora.

No digo que sea solo PR, porque definitivamente las capacidades son reales pero la narrativa está muy cuidadosamente construida: el modelo había encontrado zero-days en todos los sistemas operativos y browsers principales.

Asi que montaron el Project Glasswing: una coalición con Amazon, Apple, Google, Microsoft, CrowdStrike y JPMorgan para usar el modelo defensivamente , esto es: encontrar y parchear vulnerabilidades antes de que actores maliciosos tengan acceso a algo similar.

Ahora ¿quien encontró el verdadero peligro y una estructura real de ataque? Google, en silencio, con su Google Threat Intelligence Group… vuelvo a lo de antes, la narrativa de PR funciona asustando pero el problema real lo encontró Google.

El problema de fondo es estructural y no tiene solución rápida.

Y me quedo pensando en el legacy que hay en el mundo, con CEOs de empresas de fintech, bragging que “ahora los equipos no tecnicos pueden publicar codigo en produccion!” en un mundo donde hay un estimado de trillones de líneas de código sosteniendo la infraestructura digital del mundo.

Con el 45% de las vulnerabilidades descubiertas en grandes organizaciones siguen sin parchearse después de 12 meses de descubiertas, con sistemas críticos de infraestructura social (hospitales, energía, finanzas) corriendo software que ya no tiene soporte del vendor, algunas veces con décadas de antigüedad.

El “Hardening” todo ese software va a llevar años y, en el mientras tanto, los modelos que pueden explotarlo se van a volver más capaces y más accesibles, no menos.

Me gustó como Phil Ball, uno de los analistas citados en la cobertura, llamó a este momento un “transitional period” donde el mundo efectivamente es más peligroso que antes de que existiera esta tecnología, mientras la defensa pone al día lo que el ataque ya superó.

Defensa/Ataque con el mismo modelo

La paradoja central de la AI en ciberseguridad es que el mismo modelo que te defiende es el que te ataca.

No es una metáfora, Google usa sus propios agentes de AI (Big Sleep, CodeMender) para detectar y parchear vulnerabilidades automáticamente y los atacantes usan modelos equivalentes para lo opuesto. Entonces, la ventaja la tiene quien primero llega al sistema, no quien tiene mejor tecnología.

Glasswing es un intento genuino (y obviamente interesado) para que los defensores lleguen primero, que los modelos más capaces estén, al menos inicialmente, del lado de quien parchea y no de quien explota.

Si funciona, compramos tiempo. Si no, aceleramos el problema.

¿Cual es el MOAT en Cyber?

La pregunta que me quedo dando vueltas viendo esta paradoja y el momento de desarrollo: ¿cuánto tiempo dura el moat de “acceso restringido” cuando el conocimiento sobre cómo construir estos modelos es cada vez más público, los pesos se filtran, y los actores estatales tienen recursos para entrenar los propios?

El zero-day que Google detectó esta semana no fue con Mythos. Fue con algo que ya existía, que ya está disponible que ya está en manos de gente con malas intenciones y la pregunta ahora es a qué velocidad escala si el MOAT empieza a desaparecer.