Las tensiones geopolíticas se intensifican y los Estados disponen de nuevas estrategias para obtener inteligencia. Una advertencia reciente de Five Eyes, por ejemplo, acusó a oficiales de inteligencia militar china de utilizar redes profesionales y plataformas de empleo en línea para identificar a individuos de interés.

En este caso, los agentes se hacen pasar por reclutadores que publicitan trabajos aparentemente legítimos para entablar relaciones y, en última instancia, obtener información no pública. Sitios populares como LinkedIn, Indeed y Upwork han sido escenarios de este nuevo tipo de ataque.

Al mismo tiempo, surge una amenaza paralela: operativos que solicitan empleo dentro de organizaciones de confianza con acceso a inteligencia, generando amenazas internas que los expertos advierten podrían ser en gran medida responsabilidad de la IA.

La IA generativa, por ejemplo, puede crear documentos, redactar solicitudes e incluso suministrar respuestas en tiempo real durante entrevistas remotas, lo que significa que un pequeño grupo de solicitantes falsos puede ampliar su alcance mucho más rápido.

Rather than attacking existing workers, nation states are creating their own job candidates

Una vez dentro de una organización y con acceso a herramientas de la empresa como PC, correos electrónicos y otros sistemas internos, los espías estatales pueden moverse lateralmente para obtener la información deseada.

Los expertos en seguridad de Exabeam advierten que, dado que esta técnica sigue evolucionando, no siempre es fácil de detectar. Además, los motivos pueden diferir: las operaciones de inteligencia chinas suelen buscar información militar, política o económica. Los agentes norcoreanos, por otro lado, tienden a estar ligados al robo de dinero, lo que también podría conllevar robo de datos e inteligencia.

Exabeam incluso observó este tipo de ataque de primera mano, cuando un solicitante afiliado a Corea del Norte usó una identidad falsa para postularse a un empleo en la empresa. Tras aprobar pruebas técnicas, una entrevista en video y otros controles estándar, la laptop del sospechoso fue rápidamente marcada por una actividad inusual.

En la siguiente sesión de preguntas y respuestas con Steve Povolny, vicepresidente de Estrategia y Seguridad de IA, analizo estos nuevos tipos de ataques, quién es responsable de erradicarlos y qué podemos hacer para evitar incidentes similares con mayor frecuencia.

• La alianza Five Eyes advirtió recientemente que grupos de inteligencia extranjeros están usando plataformas de empleo para reclutar a insiders. ¿Qué tan significativo es esta amenaza y qué está impulsando su crecimiento?

Este es uno de los ataques de mayor nivel de acceso que enfrentan los trabajadores con autorización, y sigue creciendo porque la economía actual favorece al atacante.

Los servicios de inteligencia extranjeros ya no necesitan manejadores y hojas muertas cuando pueden publicar un anuncio de trabajo en LinkedIn o Upwork y dejar que los candidatos se auto-seleccionen según el acceso listado en sus currículos. La IA generativa les permite realizar miles de estas conversaciones a la vez, redactando acercamientos y evaluando qué solicitantes están más próximos a información sensible sin necesidad de un oficial entrenado.

La alerta de Five Eyes describe un embudo escalado y automatizado; y ese alcance es lo que lo hace peligroso.

• Un riesgo paralelo acompaña a esa advertencia: adversarios que consiguen empleo directamente, en lugar de reclutar a un empleado existente. ¿Qué escenario presenta un mayor desafío defensivo, y por qué?

El modelo de infiltración ofrece a los defensores menos herramientas para actuar, lo que lo convierte en el problema más difícil. Cuando un adversario recluta a alguien que ya forma parte del personal, la mayor parte del comportamiento sospechoso ocurre fuera de la empresa, en plataformas que el empleador nunca ve, y aun así la persona es conocida y tiene una historia real.

Cuando el adversario se convierte en empleado, la empresa ha incorporado a una persona fabricada y le ha entregado un portátil y acceso a la red desde el primer día. No existe una línea base conductual, ya que todo lo que la cuenta realiza cuenta como un primer paso. La decepción además anula los controles en los que la mayoría de las organizaciones confían, por lo que el fallo se produce antes de que cualquier herramienta de seguridad tenga voz.

• Exabeam identificó a una persona afiliada a Corea del Norte que obtuvo empleo en la empresa. ¿Cómo logró el operante superar el proceso de contratación de Exabeam y qué señales iniciales indicaron que algo estaba mal?

Superó el proceso al rendir bien en las pruebas técnicas y al engañar en las partes que verificamos. Operando con el alias Trevor Rothluebber, destacó en la entrevista técnica y en la evaluación para llevar a cabo, aprobó la entrevista en video y pasó por el proceso estándar de pre-empleo, incluida la verificación de antecedentes y la validación I-9.

Nuestra equipe de contratación detectó una sospecha de que dependía de IA generativa para obtener ayuda en tiempo real durante la llamada de video, la primera señal suave. La señal dura llegó cuando inició sesión en su cuenta corporativa. Nuestro feed de inteligencia de amenazas emparejó su nombre de usuario con actividad previamente asociada a operativos norcoreanos y la calificó como de alto riesgo, lo que cambió la interpretación de todo lo que siguió.

Al mismo tiempo, la plataforma de Exabeam detectó una serie de anomalías inconsistentes con el primer día de un empleado recién llegado, y que iban escalando en severidad en pocas horas. La respuesta ante incidentes aisló y re-imaginó de forma silenciosa su portátil antes de que se pudiera causar daño real.

• La candidata completó solicitudes, entrevistas y tareas asignadas sin activar alertas. En retrospectiva, ¿qué indicadores estuvieron presentes y por qué el cribado estándar no los captó?

Los indicadores existían, pero residían en lugares que nuestro cribado no estaba diseñado para leer. La licencia de conducir que presentó era probablemente generada por IA o estaba muy mal modificada manualmente, y la irregularidad era física: la imagen tenía aberraciones únicas, como orejas en la foto con modificaciones poco naturales o pixeladas, un artefacto que los generadores de imágenes aún producen, y un revisor las pasa por alto.

La asistencia de IA en vivo durante la entrevista fue otra señal, ya que las respuestas mostraban una fluidez que no coincidía con la vacilación natural que se espera cuando alguien razona ante un problema desconocido. El cribado estándar falló, porque las verificaciones de antecedentes e identidad confirman si los documentos son consistentes internamente y si existe un registro, y nunca preguntan si la persona attached a esos documentos es real.

Además, la fabricación adicional de documentos como el I-9 fue pasada por alto por una empresa de verificación de identidad de terceros, y la validación de referencias laborales (falsas) no fue adecuadamente identificada.

• ¿Cómo contribuyó la IA al engaño? ¿Qué involucró la documentación fraudulosa y qué capacidades introduce la IA que los métodos de falsificación tradicionales no poseen?

La IA apareció en casi todas las etapas. La documentación fraudulenta se centró en una licencia de conducir falsificada que creemos fue generada en lugar de producida físicamente, emparejada con una identidad robada que dio a los papeles una historia real sobre la que basarse.

Durante la entrevista, el candidato pareció contar con un copiloto de IA que le proporcionaba respuestas en tiempo real, y muchas de estas herramientas ahora permanecen invisibles para todos los demás en la llamada, incluso cuando el candidato comparte pantalla. Lo que la IA añade frente a la falsificación tradicional es volumen y verosimilitud juntos. Un falsificador habilidoso siempre podría producir un pasaporte convincente, pero la capacidad de producción estaba limitada por el tiempo y la mano de obra.

Las herramientas generativas eliminan ese techo, de modo que un solo actor puede fabricar documentos convincentes y asesorarse a sí mismo a través de una entrevista técnica en vivo en decenas de candidaturas a la vez, y la falsificación dejó de ser el cuello de botella que solía ser.

• La advertencia de Five Eyes se centró en China, mientras que el caso de Exabeam involucró a Corea del Norte. ¿Estos actores comparten tácticas y objetivos, o representan modelos operativos distintos que se superponen en el método?

Se superponen fuertemente en el método mientras operan con motivos diferentes, lo que deben considerar los defensores. La operación china descrita por Five Eyes apunta a la recopilación de inteligencia, extrayendo información gubernamental y militar de personas que ya poseen acceso.

El programa norcoreano que nos afectó a nosotros y a muchos otros en esta industria tiene un financiamiento distinto, ya que gran parte de su propósito es generar ingresos para un régimen sancionado, con intrusión y robo acompañando al pago. Los objetivos divergen, pero el oficio delictivo ha convergido en un kit de herramientas compuesto por identidades fabricadas, documentos asistidos por IA, historiales profesionales manufacturados y la paciente construcción de relaciones que permiten a un operario permanecer en silencio.

Cuando dos adversarios con fines distintos llegan al mismo manual de juego, eso indica que el manual funciona y que otros actores ya lo observan.

• ¿Cómo deberían las organizaciones identificar a un candidato que desde el día uno ya es un adversario?

Nuestra mentalidad debe cambiar para tratar el momento de contratación como el inicio de la ventana de mayor riesgo en lugar del final del proceso de verificación. Los programas de insider tradicionales buscan deriva, el empleado que se vuelve problemático tras un choque financiero o una queja, por lo que dependen de una línea base construida durante meses.

Un candidato que fue hostil desde el día uno nunca produce esa línea base, lo que obliga a examinar con mayor rigor el comportamiento más temprano. En nuestro caso, la falla llegó al aplicar nuevas cuentas con monitoreo reforzado y permitir que un agente de IA correlacione señales dispersas que no justificarían una escalada por sí solas.

El principio operativo es dotar a los flujos de contratación y a la actividad de los nuevos empleados de la misma sospecha que ya se aplica a la producción de acceso.

• ¿Dónde debería residir la responsabilidad de esta amenaza dentro de una organización? ¿Es una función de seguridad, de RR. HH. o es un vacío que persiste por una falta de claridad de autoridad?

La responsabilidad, hoy en muchos casos, reside en el vacío, y ese vacío es precisamente lo que hace que la amenaza funcione. La contratación recae en RR. HH. y adquisición de talento, que se miden por cubrir roles con rapidez y no por realizar verificación de identidad a nivel de inteligencia.

La detección suele estar en seguridad, que normalmente no tiene visibilidad de un candidato hasta que esa persona ya posee credenciales y un portátil, y el adversario aprovecha la separación entre ambos extremos.

La respuesta viable es una titularidad compartida con una transferencia de responsabilidad clara, donde seguridad fija los estándares de identidad y comportamiento que RR. HH. debe cumplir y se mantiene involucrado durante las primeras semanas de empleo en lugar de heredar el problema al cierre del proceso de incorporación.

• Muchas empresas de tamaño mediano no cuentan con recursos de inteligencia de amenazas dedicados. ¿Qué medidas prácticas pueden implementar para reducir su exposición?

Una defensa útil no requiere un equipo dedicado de inteligencia de amenazas. La propia entrevista es el control más económico disponible, y pequeños cambios pueden ser mucho más reveladores.

Dejar deliberadamente ambigua la naturaleza de un problema puede revelar si un candidato pregunta para aclarar, como un ingeniero real, o simplemente ofrece respuestas seguras y se adapta si se cambia el planteamiento del problema durante la prueba.

Pedir una cámara externa que muestre el espacio de trabajo en lugar de una pantalla compartida elimina uno de los escondites más simples para un copiloto de IA durante la entrevista. Más allá de la contratación, el cambio de mayor impacto es colocar a cada nuevo empleado en una lista de vigilancia para un monitoreo más cercano durante sus primeras semanas, lo que implica más configuración que coste.

Incluso una fuente de inteligencia de amenazas básica y de bajo costo habría demostrado la coincidencia de usuario que abrió nuestra caso.

• ¿Cuál es la predicción más discutida sobre este tema, una que muchos líderes de seguridad probablemente dispute?

Mi predicción disputada es que en un par de años la entrevista humana verificada, realizada en persona para cualquier rol con acceso significativo, volverá a ser un requisito de seguridad. Muchos líderes de seguridad lucharán contra ello porque interrumpe el modelo de contratación remoto que han optimizado durante años.

La objeción que espero es que no scalea y reduce el grupo de talentos, y estas inquietudes son legítimas. Mi contraargumento es que la economía ya se ha volcado para los roles de alto acceso, ya que el costo de incorporar a un único adversario fabricado hoy en día supera la fricción de una verificación en persona.

La afirmación más profunda es que la verificación de identidad remota tal como la practicamos hoy ya no es confiable para puestos sensibles, y es la IA la que la ha hecho poco fiable. Muchos líderes de seguridad aún no están dispuestos a decirlo en voz alta.