Cisco Talos ha dado a conocer hoy CAIRN, una herramienta de código abierto creada para detectar malware que puede apoyarse en modelos de lenguaje comerciales incluso antes de que el archivo sospechoso llegue a descargarse o ejecutarse. La idea, explica la compañía, es localizar esta nueva hornada de amenazas a partir de sus señales técnicas más tempranas.
La investigación de Cisco Talos añade además un caso que llama bastante la atención. Talos presenta a CLOSEDQUORUM como el primer implante para Windows documentado públicamente que recurre a varios modelos de lenguaje comerciales para escoger acciones tácticas de mando y control, incluidas maniobras orientadas al robo de credenciales y de monederos de criptomonedas.
CAIRN, siglas de Cognitive Artifact Intelligence Research Network, parte de un enfoque poco común. Según detalla Cisco Talos, se limita a analizar los metadatos del archivo para buscar indicios de este tipo de malware.
Ahí es donde entra lo que Talos describe como “artefactos cognitivos”: prompts incrustados, referencias a proveedores y a sus API, claves, lógica de orquestación y textos preparados para confundir a los motores de análisis automatizado.
Ese método permite a los analistas hacer una primera criba sin necesidad de ejecutar la muestra, señala Cisco Talos. Por eso puede servir tanto para la caza de amenazas como para rebajar riesgos en laboratorios y equipos de respuesta.
Talos divide la clasificación en tres niveles. El Tier 1 confirma la presencia de cadenas relacionadas con modelos de lenguaje. El Tier 2 intenta encontrar combinaciones de artefactos que apunten a un uso operativo real. Y el Tier 3 va un paso más allá, porque vincula la muestra con familias de malware ya confirmadas e identificadas.
Lo novedoso de CLOSEDQUORUM no está solo en que se comunique con servicios externos. Talos sostiene que también delega en esos modelos decisiones dinámicas, en vez de depender por completo de un servidor de mando y control tradicional o de instrucciones humanas constantes.
Con el contexto que aportan los investigadores, CLOSEDQUORUM consulta varios modelos, entre ellos DeepSeek, Qwen y Mistral, casi como si trabajara con un pequeño panel al que pedir varias respuestas antes de decidir qué hacer.
Y eso altera un patrón muy clásico en muchas campañas: el código malicioso ya no se limita a esperar órdenes, también puede valorar opciones y elegir su siguiente movimiento con bastante más flexibilidad.
Cisco Talos añade que CAIRN incorpora cuatro estrategias de investigación que pueden combinarse. Entre ellas están la ampliación de la superficie de búsqueda para encontrar muestras desconocidas, el análisis por pivotes para seguir la pista de actividad relacionada y el análisis de corpus para detectar estructuras compartidas dentro de colecciones de malware.
Talos sitúa esta evolución, como mínimo, en julio de 2025, cuando CERT-UA informó de LAMEHUG. Cisco Talos lo describe como el caso real más temprano conocido y defiende que el avance habría sido rápido: de funciones opcionales a comportamientos cercanos a la autonomía en alrededor de un año.
Los investigadores también vieron que algunas técnicas de evasión muy concretas ya empiezan a reciclarse entre actores distintos. Citan, por ejemplo, un texto diseñado para suprimir o desviar el análisis automatizado, atribuido al principio a un instructor de red teaming y observado después en malware no relacionado menos de 12 meses más tarde.
Todavía no está claro cuándo terminará de extenderse esta capacidad, pero para el sector ya no parece un experimento aislado.
Author: Manuel Bosque
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