Investigadores de la Hong Kong University of Science and Technology (HKUST) y de la Hong Kong Polytechnic University (PolyU) han mostrado que audífonos de uso diario, un teléfono de escritorio y varios dispositivos inteligentes para el hogar pueden transmitir lo que están haciendo simplemente empleando una señal de radio. El enfoque, denominado InjectEave, se presentó en USENIX Security 2026 en Baltimore y ha sido cubierto por diversos medios que señalan que el ataque puede recuperar audio de auriculares a hasta 30 metros, incluso atravesando paredes. Aunque la afirmación tiene ciertos visos de verosimilitud, también presenta importantes limitaciones, entre ellas la necesidad de equipo especializado que suele ser fácilmente identificable en escenarios reales.

Un espectáculo técnico notable, pero con numerosas restricciones

La vigilancia electromagnética convencional espera a que un dispositivo libere información. Esto funciona mal con audio, ya que la voz se sitúa por debajo de 20 kHz, mientras que las trazas y cables de un dispositivo radiarán eficazmente en frecuencias de megahercios o gigahercios. InjectEave cierra esa brecha transmitiendo una señal portadora dirigida al objetivo. Según el artículo, componentes no lineales como amplificadores, convertidores analógico-digitales, MOSFETs de conmutación y convertidores de potencia mezclan la señal secreta con esa portadora, y los propios trazados del dispositivo irradian el resultado hacia un receptor.

Dado que la filtración ocurre en la ruta analógica, tras la decodificación del audio, el proyecto afirma que “InjectEave es inmune a defensas digitales como cifrado, enmascaramiento o aleatorización.” En otras palabras, cualquier cifrado aplicado a la transmisión inalámbrica de un headset resulta irrelevante, ya que el ataque apunta directamente a la señal que impulsa el altavoz, no al eslabón de radio.

Para la demostración, el equipo utilizó un software definido por radio USRP B210, dos antenas, un analizador de espectro Siglent y una portátil para montar la prueba de concepto. Según ellos, la técnica podría espiar la mayoría de estos dispositivos a más de 2 m de distancia y, con un alcance máximo de 30 m, recuperar audio inteligible de auriculares.

Contexto y evolución

Este no es el primer uso de la idea, ya que el concepto ha sido desarrollado a partir de trabajos previos sobre filtración inducida por interferencia y retroimpedancia. InjectEave se distingue por no implicar la instalación de ningún elemento adicional; aprovecha la tecnología existente para extraer información por medio de la radiación de la ruta analógica y caracteriza la filtración como un recuperación de datos algo discretos —datos digitales discretos en lugar de la forma continua de una señal analógica— lo que facilita el “escucha” sin pasos adicionales.

El estudio también señala que la misma estrategia se aplica a auriculares con cable, que también pueden filtrarlos a través de la ruta de la tarjeta de sonido, donde los autores identificaron que la tarjeta de sonido era la fuente principal de filtración a distancias muy cortas.

Riesgos y limitaciones prácticas

– El riesgo real existe: puede capturar lo que el usuario oye, pero con auriculares inalámbricos no es capaz de oír lo que el usuario dice en tiempo real. Esto limita el alcance práctico de la amenaza.
– El atacante debe transmitir de forma continua y emplear un transmisor de alta potencia (alrededor de 10 W) para alcanzar el rango completo de 30 metros, lo que ya de por sí facilita su detección y reduce la viabilidad en escenarios cotidianos.
– Es necesario conocer el modelo objetivo y perfilarlas unidades emparejadas; sin embargo, los investigadores lograron transferir un perfil entre tres auriculares idénticos de la marca UGreen, lo que sugiere que la identificación de los perfiles podría resultar más manejable de lo esperado.
– Los investigadores reportaron los hallazgos a los fabricantes afectados, pero, ante la falta de respuesta, no publicaron en la versión final las frecuencias de la tabla ni el control de la inyección en el código publicado. Aun así, conviene enfatizar que ninguna actualización de software puede corregir una filtración analógica; la posibilidad de abuso práctica permanece limitada.

Conclusión

InjectEave demuestra que las guardas de seguridad actuales, centradas en la cifración y la defensa a nivel de enlace, pueden verse superadas por filtraciones en la ruta analógica de audio. Aunque la demostración requiere condiciones y equipamiento específicos, su existencia subraya la necesidad de considerar vulnerabilidades a nivel de hardware y diseño de circuitos en la seguridad de dispositivos de consumo. En la práctica, la amenaza se mantiene restringida y no implica un fallo universal de cifrado o una facilidad de explotación generalizada; sin embargo, abre una línea de investigación importante sobre riesgos de filtración en sistemas de consumo y su mitigación desde el diseño del hardware y la gestión de señales en el audio.

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En el universo de los acertijos de palabras en línea, Quordle se ha consolidado como una de las variantes más desafiantes y atractivas. Este artículo ofrece una visión clara sobre el juego del día, con pistas útiles y las respuestas para quienes buscan confirmar su progreso o aprender estrategias efectivas para avanzar sin frustrarse.

Quordle surgió como una de las alternativas originales a Wordle y, tras más de 1,500 partidas, sigue vigente y en constante evolución. El desafío reside en gestionar cuatro tableros simultáneamente, cada uno preparado con una palabra de cinco letras. A continuación se presentan indicaciones y respuestas para el juego del día, junto con recursos complementarios para seguidores de puzzles de palabras.

Advertencia de spoilers: la información sobre Quordle de hoy se ofrece a continuación. Si prefieres descubrir las respuestas por tu cuenta, continúa leyendo solo si ya estás preparado.

Pistas para Quordle hoy (juego #1702):
– Pista 1: Vocales (A, E, I, O, U)
• El número de vocales diferentes es 3.
– Pista 2: Letras repetidas
• Dos de las respuestas de Quordle contienen letras repetidas.
– Pista 3: Letras poco comunes
• No aparecen Q, Z, X ni J entre las respuestas de hoy.
– Pista 4: Letras iniciales
• Ninguna de las respuestas empieza con la misma letra. El recuento es 0.
– Pista 5: Letras iniciales de las respuestas
• Las respuestas comienzan con las letras: C, L, D, P.

Conclusión de la sesión: si buscas las respuestas, avanza para verlas. Si prefieres intentarlo un poco más, aquí tienes una última guía para facilitar el proceso.

Las respuestas de Quordle hoy (juego #1702) son:
– COMFY
– LOBBY
– DRESS
– PANEL

Observaciones: tras un inicio rápido, puede resultar tentador exponerse a una posible confusión con palabras dobles, pero con un poco de paciencia se llega a la solución en menos intentos.

Además, para aquellos interesados en ampliar el reto, se incluye la sección de Daily Sequence y referencias a juegos relacionados.

Secuencia diaria de hoy (juego #1702) — respuestas:
– SPOOL
– LUPUS
– SHELL
– HAIRY

A continuación, un vistazo a las respuestas de los últimos 20 Quordle (para observar patrones y tendencias de dificultad):
– Quordle #1701, lunes 21 de septiembre: WAXEN, HIPPO, PETAL, LEASH
– Quordle #1700, domingo 20 de septiembre: DERBY, LIMBO, GAWKY, REIGN
– Quordle #1699, sábado 19 de septiembre: SCOPE, HEIST, PULSE, CHAMP
– Quordle #1698, viernes 18 de septiembre: MUCUS, MIRTH, APPLE, TILDE
– Quordle #1697, jueves 17 de septiembre: CRIER, CHIRP, NEIGH, FREER
– Quordle #1696, miércoles 16 de septiembre: SPEAR, PRICE, BLUNT, FISHY
– Quordle #1695, martes 15 de septiembre: SHUSH, LITHE, DELTA, BUGLE
– Quordle #1694, lunes 14 de septiembre: ZEBRA, LEGAL, RATIO, TROLL
– Quordle #1693, domingo 13 de septiembre: LUCID, SPRAY, MANGE, EMAIL
– Quordle #1692, sábado 12 de septiembre: SUPER, BRUSH, RESET, SOWER
– Quordle #1691, viernes 11 de septiembre: PLUSH, PAINT, RIVAL, AFOUL
– Quordle #1690, jueves 10 de septiembre: AGENT, EXILE, TITAN, PUREE
– Quordle #1689, miércoles 9 de septiembre: HAPPY, GONER, SMACK, MOTIF
– Quordle #1688, martes 8 de septiembre: FLUNG, DIARY, HALVE, BERTH
– Quordle #1687, lunes 7 de septiembre: VISIT, CLANK, FEVER, OCEAN
– Quordle #1686, domingo 6 de septiembre: PILOT, HONOR, BOWEL, TAUNT
– Quordle #1685, sábado 5 de septiembre: GNASH, GEEKY, WHELP, PUTTY
– Quordle #1684, viernes 4 de septiembre: QUICK, BEEFY, TRUCK, SNAIL
– Quordle #1683, jueves 3 de septiembre: SIGMA, ESSAY, MERRY, LLAMA
– Quordle #1682, miércoles 2 de septiembre: INCUR, FELLA, TITAN, FROZE

Nota final: este artículo ofrece una visión estructurada para acompañar tu experiencia con Quordle y explorar recursos afines, como conexiones y variantes de Wordle relacionadas, para enriquecer tu rutina de juegos de palabras.

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En un panorama de seguridad cibernética cada vez más complejo, emerge un escenario inquietante: los atacantes están utilizando redes blockchain para almacenar y distribuir instrucciones de malware, creando canales de comunicación que pueden persistir incluso cuando se eliminaron infraestructuras convencionales. Este fenómeno está ganando tracción a medida que AI facilita su acceso y expansión, y plantea preguntas críticas sobre cómo equilibrar la protección de la red global con la demanda de servicios legítimos que dependen de la blockchain.

Según nuevas cifras de Chainalysis, la actividad maliciosa en blockchain ha experimentado un aumento de 440%, con entradas diarias que pasan de 2.06 a 11.1 tras la aparición de sistemas de IA más potentes. Este incremento señala que las técnicas de comandamiento y control pueden discurrir a través de registros públicos, proporcionando a los atacantes una forma adicional de mantener la comunicación con equipos comprometidos sin depender exclusivamente de servidores controlados por proveedores de hosting.

Las redes blockchain se transforman en depósitos de malware

Los denominado «dead drops» en blockchain emplean datos de transacciones o contratos inteligentes como puntos de consulta, permitiendo que equipos infectados obtengan comandos, direcciones o información de configuración. Dado que los registros de blockchain se distribuyen a través de redes, eliminar un servidor convencional no borra la información ya almacenada en el libro mayor.

Casos reportados muestran uso de TRON y Aptos como rutas alternativas, con recuperaciones de instrucciones cifradas a través de la BNB Chain. Un malware puede consultar una red, cambiar a otra cuando sea necesario y obtener direcciones actualizadas sin recibir un nuevo paquete de malware.

Investigadores señalan ejemplos de actores vinculados a Irán y Corea del Norte que han incrustado datos de enrutamiento codificados en transacciones de Bitcoin para la recuperación de malware. En entornos de habla rusa, algunos operadores han comercializado la técnica, ofreciendo infraestructura respaldada por contratos en Polygon para campañas de malware gestionadas por múltiples clientes.

Se ha observado que un operador controla más de 50 contratos de resolvers en la BNB Chain, al tiempo que participa en actividades relacionadas con tokens fraudulentos y malware de portapapeles. Estos casos demuestran que los registros de blockchain pueden funcionar como infraestructura de búsqueda persistente, más allá de su función financiera tradicional.

La IA reduce la barrera técnica

Chainalysis atribuye el incremento pronunciado de estas actividades maliciosas a la llegada de modelos de código abierto de alta capacidad procedentes de China, que imponen menos restricciones a las solicitudes de desarrollo de malware. Antes de su aparición, construir una infraestructura de malware basada en blockchain requería experiencia en software malicioso, redes de criptomonedas y sistemas de comunicación distribuidos.

Las herramientas de IA pueden reducir esa barrera al ayudar a operadores con menos experiencia a entender tecnologías complejas y a producir los componentes necesarios para la comunicación en blockchain. En el segundo trimestre de 2026, se estima que grupos vinculados a Estados representaron aproximadamente dos tercios de la actividad recién observada, y cerca de la mitad de la actividad total, lo que indica que la infraestructura de malware basada en blockchain se está extendiendo más allá de las operaciones criminals tradicionales.

Defenderse se complica porque bloquear el tráfico de blockchain podría interrumpir servicios legítimos como billeteras, aplicaciones descentralizadas, intercambios y finanzas descentralizadas utilizados en todo el mundo. Los atacantes pueden agravar la dificultad de interrupción operando sus propios nodos de blockchain, reduciendo la dependencia de proveedores externos sobre los que los defensores podrían ejercer presión. Algunos operadores han ocultado direcciones de servidor dentro de identificadores de billetera sin claves privadas utilizables y luego han utilizado transferencias de valor cero para activar la recuperación de malware. Estos registros públicos pueden proporcionar pistas útiles para la investigación, incluso cuando los atacantes tratan de ocultar su infraestructura.

Como afirma Kwon Jun-hyeok, director general de Chainalysis Corea: “Aunque la explotación de blockchain por parte de organizaciones vinculadas al Estado como Corea del Norte se vuelve más sofisticada, los rastros en cadena que dejan los atacantes pueden servir como pistas importantes para rastrearlos. El seguimiento de estas huellas e identificar a los atacantes y su infraestructura a través de la inteligencia de blockchain será cada vez más crucial para responder a nuevas amenazas cibernéticas.”

Este análisis subraya una tendencia significativa: la blockchain no es sólo un instrumento para transacciones financieras, sino un ecosistema con capacidad de servir como infraestructura de comunicación y persistencia para actores maliciosos. La respuesta no es simple y requiere un equilibrio cuidadoso entre la seguridad, la privacidad y la continuidad de servicios digitales críticos.

Nota: el contenido se basa en informes y análisis de Chainalysis y observaciones de la comunidad de ciberseguridad sobre el uso de redes blockchain con fines maliciosos.

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Huawei está impulsando la expansión de su plataforma Ascend con sistemas de mayor escala destinados a manejar modelos de IA de hasta 10 billones de parámetros. En el centro de esta estrategia se encuentra UnifiedBus, una arquitectura de interconexión diseñada para conectar procesadores, memoria y almacenamiento con una sobrecarga de comunicación reducida. Esta apuesta ofrece una vía adicional para compensar las limitaciones de hardware que han limitado a los aceleradores individuales de Ascend frente a la competencia de Nvidia, al tiempo que facilita que miles de chips trabajen dentro de un entorno de cómputo compartido.

Huawei ha presentado un avance significativo con la expansión del sistema Ascend 960. Según la hoja de ruta del Atlas 960 SuperPoD, se contempla una configuración de hasta 15.488 procesadores Ascend 960, un incremento respecto de la configuración previa de 8.192 procesadores. Este sistema está diseñado para rendir 30 EFLOPS en FP8 y 60 EFLOPS en FP4, con una capacidad de memoria de 4.460 TB y un ancho de banda de interconexión de 34 PB/s. En cuanto a rendimiento de entrenamiento, la empresa apunta a alcanzar 15,9 millones de tokens por segundo. Las versiones 960DT y 960PR están previstas para primeros semestres de 2027 y 2027, respectivamente, con mejoras de rendimiento que, según Huawei, han superado las proyecciones originales. David Wang, vicepresidente y presidente interino de Huawei, ha destacado que la compañía está evolucionando su serie Ascend en un ciclo de un generación por año, con planes para 2028 y 2029 de presentar los chips Ascend 970 y 980, respectivamente, apoyados por la Ley de Escalamiento Tau (τ).

En paralelo, UnifiedBus está detrás de la interconexión de 4.096 NPUs dentro del Atlas 960E, una variante del 960 que proporciona acceso compartido a memoria a través del SuperPoD. Esta arquitectura se complementa con Hi-ONE, una tecnología óptica que extiende conexiones de alta velocidad más allá de los componentes cercanos y utiliza ópticas cercanas a los procesadores (near-packaged optics, NPOs) para mejorar velocidades de transmisión y reducir el consumo energético. Huawei afirma que este enfoque permite mover datos entre miles de procesadores sin depender exclusivamente de enlaces ópticos externos al sistema de cómputo.

La implementación de Atlas 960E promete una reducción sustancial de consumo de energía, estimándose un ahorro de más de 550 kilovatios en el sistema de interconexión de procesadores. En rendimiento, Atlas 960E ofrece 8 EFLOPS en FP8 y admite modelos de hasta 10 billones de parámetros. Además, estos sistemas pueden conectarse a SuperClusters que albergan hasta 512.000 NPUs, con la arquitectura diseñada para configuraciones de millones de procesadores. Este enfoque de mayor cantidad de procesadores con comunicaciones más rápidas busca cerrar la brecha frente a soluciones de Nvidia mediante la ampliación del paralelismo y una conectividad más eficiente.

En resumen, la evolución de Huawei hacia sistemas de gran escala impulsados por UnifiedBus y la familia Ascend 960 representa una estrategia orientada a ampliar la capacidad de cómputo en IA mediante redes interconectadas y soluciones de interconexión avanzadas. Con hitos que incluyen sistemas de hasta 15.488 procesadores, anchos de banda de múltiples petabits por segundo y mejoras continuas en la eficiencia energética, Huawei está posicionando sus plataformas para soportar modelos de IA cada vez más complejos, al tiempo que diversifica su red de interconexión para sostener el rendimiento en tareas de entrenamiento e inferencia de alto nivel.

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