Más de 100 sitios web contienen código ejecutable que se instala automáticamente cuando agentes de inteligencia artificial los visitan, según reveló una investigación de seguridad. El análisis identificó al menos un dominio con configuraciones inadecuadas que redirige tanto a usuarios humanos como a sistemas de IA hacia malware activo, afectando a varias empresas de la lista Fortune 500 que ejecutaron código de prueba sin conocer los riesgos asociados.
La vulnerabilidad reside en archivos denominados llms.txt y llms-full.txt, una convención relativamente nueva que los sitios web utilizan para ofrecer resúmenes legibles por máquina sobre su contenido y estructura. Estos archivos funcionan de manera análoga al estándar robots.txt, que orienta a los motores de búsqueda sobre cómo indexar información. Herramientas como Google Lighthouse proporcionan visibilidad adicional sobre su configuración, pero la falta de validación de seguridad en estos archivos ha creado una superficie de ataque significativa.
Investigadores de una startup con sede en Israel escanearon 6,214 dominios pertenecientes a contratistas de defensa, empresas Fortune 500 y compañías tecnológicas, identificando 8,265 archivos llms.txt y llms-full.txt. De estos, 120 apuntaban a paquetes de código o nombres de dominio no registrados. Para evaluar el impacto real, los investigadores registraron algunos de los nombres no reclamados y alojaron paquetes que permitieron a máquinas conectarse a su servidor. En poco tiempo, recibieron conexiones de retorno de varias organizaciones de alto perfil.
El rol de los agentes de IA en la cadena de infección
Agentes de codificación como Claude, Codex de OpenAI y Hermes de Nous Research estuvieron involucrados en las instalaciones no autorizadas. Según Alon Hertz, uno de los investigadores, "el modelo de confianza está roto". Los agentes de IA tratan la documentación del proveedor como una verdad absoluta sin cuestionarla, un comportamiento que también se replica en los equipos humanos que los supervisan.
Implicaciones para la arquitectura de seguridad empresarial
A medida que el uso de estos agentes se expande a través de múltiples capas —SaaS, infraestructura en nube y puntos finales— la vulnerabilidad de la cadena de suministro se incrementa exponencialmente. Los mecanismos de protección actuales no están diseñados para cubrir los riesgos derivados de la automatización de decisiones técnicas por parte de sistemas de IA que carecen de validación independiente.
Este hallazgo subraya la necesidad de una revisión crítica de las prácticas de seguridad en el despliegue de inteligencia artificial en entornos corporativos. Las organizaciones enfrentan un dilema: adoptar agentes de IA para acelerar procesos técnicos mientras gestionan una superficie de ataque que crece con cada nueva integración.
