Cloudflare Turnstile & Precursor: Cómo detectar Bots y Humanos sin usar Captchas Cognitivos

Muchas personas, usuarias de Internet, conocen a Cloudflare por el famoso widget de "Verifica que eres Humano" que está en muchas páginas web de Internet. Esta verificación ha hecho que la gente conozca mucho la marca de Cloudflare sin conocer todo lo que realmente hace la compañía, y es normal. Aproximadamente el 20% de los dominios web del mundo en Internet están en Cloudflare, y una gran cantidad de ellos utilizan las herramientas de protección y gestión contra Bots que ofrece Cloudflare.

Figura 1: Cloudflare Turnstile & Precursor.

 Cómo detectar Bots y Humanos sin usar Captchas Cognitivos

Los bots recogiendo datos de tus sitios web, masivamente, generan gastos de egress y de computo en los servicios cloud, así que elegir si quieres bots en sitios diseñados para personas o no, es una decisión importante, pues si quieres bots, es mejor abrirles los MCP con las capacidades que quieras que tengan. Además, puede ser que decidas qué bots quieres que vengan, y cuales no, y cómo qué quieres que hagan con tus datos.

Figura 2: Verifica que eres Humano de Cloudflare

Los equipos de Application Security de Cloudflare trabajan constantemente para dotar a los administradores de dominios de Internet de herramientas para gestionar el control de quién hace qué en cada una de las webs de los dominios que están protegidos en la plataforma. Cuando creas una cuenta en Cloudflare, tienes muchas opciones de seguridad por defecto, y todas las herramientas de Bot Protection las tienes en el Plan Profesional, que cuesta 20 USD al mes en los planes anuales. 

Figura 3: Cloudflare Plan Profesional en Network & CDN

Dentro de estas herramientas tienes muchas tecnologías, para luchar contra los bots maliciosos, y entre ellas se encuentran AI Labyrinth, del que os dejó un artículo el año pasado publicado, la gestión de Bots y Agentes IA Identificados y Verificados, de lo que os hablé hace unos meses, y por supuesto, Turnstile y el nuevo Precursor.

Figura 4: Tu WebSite con Smart Honeypots contra el

WebScrapping usando AI Labyrinth de Cloudflare 

El primero de ellos, que lleva tiempo entre la familia de soluciones de Cloudflare, es Turnstile, que cuenta con el famoso widget que, como os decía al principio, ha hecho tan popular la marca de la empresa. Se trata de una solución que busca identificar a los humanos usando un navegador, por medio de la Plataforma de Challenges, o lo que es lo mismo, de retos lanzados a la sesión.

Figura 5: Cloudflare Turnstile

Estos retos están divididos en varias categorías, como son Proof-of-Work (PoW) donde se le pide al navegador que resuelva determinadas operaciones, con código en client-side, Proof-of-Space (PoS) que es menos intensivo en computo y energía, pero más en espacio y gestión de almacenamiento o Proof of web APIs, para conocer realmente si el cliente tiene las características de un navegador.

Figura 6: Challenges de Turnstile

Todas esas categorías son hechas automáticamente por el código que Cloudflare inyecta en la página web que ven los usuarios y los bots, y trata de detectar si hay un entorno de usuario humano detrás. Como podéis imaginar, no exige ninguna acción por parte del usuario. Esto, muchas páginas lo hacen de forma transparente sin que lo sepas, y otras muestran un pequeño icono de Cloudflare que se anima. Son los modos Invisible y No-Interactivo de TurnStile.

Figura 7: Modos de Turnstile

Sin embargo, con la aparición de los Agentes AI que manejan los WebBrowsers, o directamente los AI WebBrowers como Atlas o Comet, para incrementar el nivel de detección se usa también el modo Interactivo, donde el usuario tiene localizar su ratón, y hacer clic en un checkbox. En estos casos se busca medir las reacciones y comportamientos de los seres humanos, como el tiempo de reacción, y la forma de mover el ratón, los tiempos, y el temblor de nuestras manos y dedos.

Figura 8: Movimientos de ratón Humanos

En este caso, cuando los bots o Agentes AI intentan simular ese comportamiento, en este juego del gato y el ratón, hacen movimientos con funciones matemáticas para generar ruido, pero no consiguen imitar al detalle la humanidad de los errores en nuestros movimientos de ratón, y los tiempos de respuesta entre que visualizamos dónde hay que hacer clic, y cómo hacerlo.

Figura 9: Movimiento de ratón de Bots

Pero por supuesto, lo intentan. Así que, Cloudflare ha lanzado una nueva evolución de estas tecnologías, llamadas Precursor, que lleva estas comprobaciones más allá de un simple control en un momento puntual. Se trata de monitorizar las sesiones completas para que ir gestionando de cada una de ellas un Bot Score, que determinará cuál es la probabilidad de que en una sesión completa, formada por un historial de navegación a lo largo del tiempo, las pruebas y mediciones realizadas han detectado la posibilidad de que haya una persona o un bot detrás de ella.

Figura 10: Precursor en Cloudflare

Por supuesto, como en el caso de Turnstile, se pueden configurar dos modos, como son Minimizar Fricción o Maximizar Seguridad. Esa obsesión de reducir la ficción en las soluciones de detección de Bots tiene por detrás un sentido. 

Figura 11: Modos de Precursor

No sólo se trata de que, como ya hemos visto y os he publicado muchas veces, los Catpchas Cognitivos no son una barrera ya para el mundo de los Agentes AI, sino que cualquier complejidad para los usuarios es una barrera de UX que en aplicaciones de negocios generan pérdidas económicas. El famoso "un clic más, un cliente menos" se ve afectado por las soluciones Captchas que muchos añaden.

Figura 12: Reglas en Precursor

Por otro lado, si tu web está frente a un ataque, o tienes a bots avanzados que están haciéndote WebScrapping para construir negocios de Dropshipping encareciendo el coste de tus anuncios para vender tus productos más caros, o están haciéndote WebScalpping de entradas de conciertos o productos exclusivos, entonces la opción de Maximizar la Seguridad es la que deberías configurar, y protegerte contra estos actores.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

Virus y Gusanos Informáticos "Powered with LLMs" infectando redes

Hoy os iba a hablar de otra cosa, pero saqué ayer una hora tonta después de comer mientras esperaba para una reunión, y decidí leerme este paper que tenía marcado en mi RSS para lectura, y me ha gustado tanto que os he hecho este artículo. El trabajo de investigación está centrado en lo que os pongo en el título, que no es más que tener un Agente IA para crear un Worm que infecte y controle el mayor número de máquinas en una organización.

Figura 1: Virus y Gusanos Informáticos "Powered with LLMs" infectando redes

Al final se trata de mezclar dos cosas, por un lago, un Agente AI que es capaz de hackear una organización completa, como ya vimos en el trabajo de "On the Feasibility of Using LLMs to Execute Multistage Network Attacks" del que os hablé hace tiempo, junto con las capacidades de infectar con un código mutante que cambia y se reescribe para tener un malware controlando una máquina que elude todas las protecciones de seguridad.

Figura 2: AI Agents enable adaptative computer worms

El trabajo, que ha sido publicado la semana pasada habla de Agentes de AI utilizando LLMs para ayudar a las fases de explotación, infección, y replicación, que es la base de cualquier virus de tipo gusano. Es decir, explotar una vulnerabilidad, conseguir ejecutarse en la máquina infectada de manera permanente, y replicarse para infectar otras máquinas. Y para todas esas fases vamos a utilizar un Agente AI soportado por LLMs.

Figura 3: El AI-Driven Worm es el Agente AI que usa LLMs

Como se puede ver en la imagen anterior, el Agente AI utiliza un LLM para tomar sus decisiones - un LLM de pesos abiertos, es decir, modelos OpenSource -, que le da la inteligencia para luego utilizar las herramientas y elegir qué hacer en cada momento. Por supuesto, con Memory para poder avanzar correctamente en el proceso completo.

Figura 4: Hacking & Pentesting con Inteligencia Artificial.

En 0xWord, escrito por Pablo González, Fran Ramírez,

Rafael Troncoso, Javier del Pino y Chema Alonso.

A partir de ese momento, el AI-Worm - que no quiere decir que se una Worm para modelos de AI, sino "Worms Powered by AI" - primero busca explotar una vulnerabilidad en la superficie de la red expuesta desde su situación actual, para luego infectar la máquina vulnerada utilizando técnicas de persistencia y mutación, con el objetivo siguiente de replicarse a otros nuevos objetivos.

Figura 5: Estructura de infección del AI-Worm dentro de una red

Como se puede ver en el gráfico anterior, el AI-Worm instala también los modelos LLMs en aquellas máquinas en las que hay capacidad para hacerlo, crea un cliente de infección en cada máquina y dispositivo infectado, teniendo en cuenta el hardware y el sistema operativo en el que está, pudiendo crear en tiempo real una versión especial para impresoras, dispositivos IoT, o servidores de cualquier sistema operativo.

Figura 6: Replicación del AI-Worm con LLM o con Proxy-LLM

Y, además, para evitar los problemas de segmentación y tráfico, cada uno de los bots hace de nodo de interconexión de mensajes con los que ha replicado cada uno, permitiendo tener un servicio de Proxy encadenado que llevé las necesidades de inteligencia en forma de Prompt que cada agente tenga, hasta un LLM disponible dentro de la red. Precioso.

Figura 7: Porcentaje de éxito en las fases de cada AI-Worm

En el gráfico anterior tenéis los datos de éxito de este proceso en las pruebas experimentales, pero sobre todo es importante ver el ciclo de trabajo. Primero se identifica la vulnerabilidad, para después explotarla, y conseguir replicarse. 

Figura 8:"Hacking IA: Jailbreak, Prompt Injection, Hallucinations & Unalignment"

escrito por Chema Alonso con la colaboración de Pablo González, Fran Ramírez, Amador Aparicio, Manuel S. Lemos y José Palanco en 0xWord

En un escenario de ejemplo, si viéramos estas fases encadenadas, teniendo en cuenta que cada vez que se produce una replicación el AI-Worm comienza otra vez el ciclo para replicarse en una nueva víctima, lo veríamos como se ve en el la siguiente tabla, donde se ve su evolución temporal.

Figura 9: Evolución temporal de las fases en el despliegue del AI-Worm en una red

Viendo esta gráfica, de forma agrupada en todas las pruebas realizadas en todos los escenarios, podemos ver cómo en varias iteraciones (Gen-erations) se consigue la infección completa de los equipos de la red, detectando las vulnerabiliades existentes en todos los equipos de los escenarios.

Figura 10: Agregado de evoluciones de las fases en los escenarios por Generations

Claro, si pensamos en que con la llegada de modelos de IA cada vez más inteligentes, y más hábiles en la búsqueda y explotación de vulnerabilidades conocidas, de 1-Day en base a CVEs, e incluso en la búsqueda de debilidades y 0-Days, como el caso de Mythos, el escenario se pone peligroso. En el siguiente gráfico se puede ver cómo cada equipo se ha ido infectando desde un equipo distinto, como las versiones de los sistemas operativos son diferentes, y cómo las vulnerabilidades explotadas son cada vez diferentes.

Figura 11: Gráfico de evolución del AI-Worm por una red en 6 Generaciones

En cada escenario el AI-Worm va buscando su camino, explotando diferentes vulnerabilidades, pero además adapta cada equipo para tener nuevos objetivos desde ese nuevo equipo infectado. Esto muestra diferentes rutas según las fases de explotación, la velocidad, el tipo de sistema, la vulnerabilidad, etcétera. El gráfico siguiente muestra otra infección de red en un proceso de cinco generaciones.

Figura 12: Otro ejemplo de infección del sistema

Para cada infección, el AI-Worm debe utilizar la inteligencia del Agente AI usando el LLM para crear un proceso que permita realizar las tres fases de cada infección. El siguiente gráfico - haz clic sobre él para hacerlo más grande - permite ver cómo explota una vulnerabilidad en un objetivo.

Figura 13: Ejemplo de una fase completa de infección

Y el último gráfico muestra otra variación de otro escenario, con sistemas operativos, dispositivos, y elementos de la red totalmente diferentes, heterogéneos y con capacidades distintas, que fuerzan al AI-Worm a adaptarse a cada escenario. Espectacular.

Figura 14: Otro escenario. Haz clic en la imagen para ver en grande.

El trabajo este deja claro que con la llegada de la IA, los Virus y Gusanos van a evolucionar a unos "bichos" mucho más adaptados y adaptables a cualquier objetivo. Los Gusanos y Virus centrados en un único código, un único vector de infección, y un único proceso de replicación van a pasar a la historia de la informática como reliquias, con la llegada de estos AI-Worms.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

¿Cuál es la mejor solución AntiDDos para defenderse de los Ataques DDoS en Internet?

Si eres un profesional del mundo de la Ciberseguridad, ya sea en el Blue Team, en el Red Team o directamente el CISO de una compañía, seguro que ya sabes la respuesta a esta pregunta, y sabes que Cloudflare tiene la mejor solución AntiDDoS en Internet por algo que es intrínseco a la arquitectura de la plataforma de la compañía, pero para los que no sabéis por qué, dejadme que os lo explique en un artículo cortito que va a hacer que lo entendáis e una forma muy sencilla.

Figura 1: ¿Cuál es la mejor solución AntiDDos para

defenderse de los Ataques DDoS en Internet?

Esta pregunta que os hecho en el título la podías responder sin necesidad de que yo escribiera este artículo, ya que si vas a cualquier lugar de Internet lo vas a encontrar de una forma u otra. Podéis preguntarle a cualquier buscador de GenAI, y si no os contesta que es Cloudflare, entonces es que no funciona y tienes que cambiar de buscador.

Figura 2: La mejor solución AntiDDoS hoy en día según ChatGPT

Como os he dicho, esta información es fácil de conocer, y cualquier CISO de una organización que tiene claro que perder su puesto de trabajo por que la solución AntiDDoS que ha implantado no proteja suficientemente sus activos, probablemente tiene Cloudflare como protección. Las grandes empresas digitales en Internet que basan sus ingresos en modelos de suscripción SaaS, pero la mayoría de los e-commerce que vemos hoy en día. 

Intensidad de los Ataques DDoS

La primera de ellas es la virulencia e intensidad de los Ataques DDoS que tenemos hoy en día, donde en Cloudflare se han detectado ataques de hasta 29,4 y 29,7 Tbs, que seguro que es un tráfico mucho mayor que el que soporta la conexión a Internet de todos los servidores expuestos en la red. 

Figura 3: Los ataques DDosS más grandes mitigados por Cloudflare

Y estos dos últimos han sido en este mes de Octubre, e indica que esto no va a parar, sino que va a seguir creciendo en intensidad. Así que, si tienes un activo en Internet que es la fuente de tus ingresos, y no estás protegido contra estos ataques que se ejecutan a nivel mundial, la cosa pinta mal.

El Edge como Superficie de Exposición

El segundo punto importante de por qué las soluciones AntiDDoS de Cloudflare son capaces de mitigar estos ataques se basan en varios conceptos que tienen que ver con el diseño de la plataforma en el Edge de Cloudflare, que desde el inicio está pensada para dotar de Seguridad y Alto Rendimiento a todos los servicios de Internet. ¿Cómo? Pues sencillo, con una red global de nodos en el Edge que forman una única plataforma.

Figura 4: La plataforma y la red de Cloudfalre en el Edge

Como podéis ver en la imagen, en Julio de este año, la capacidad de tráfico en el Edge que soporta la red de Cloudflare es de 405 Tbps, gracias a tener una red distribuida por más de 330 ciudades en el mundo en más de 120 países, lo que hace que tenga 3 veces más capacidad en el Edge que la suma de todos los otros proveedores AntiDDos. Pero es que está conectado a más de 13.000 redes directamente para lograr la distribución de tráfico más rápida en el Edge posible. Y es que la plataforma de Cloudflare tiene el Doble de Puntos de Presencia en Edge en el mundo a la suma de todos los demás proveedores. Vamos, Cloudflare es el "Big Gorilla" en el Edge.

Figura 5: Un Edge que se gestiona a escala global

Pero la magia final es que es una única plataforma mundial, que cuando detecta un ataque de DDoS, este es distribuido tanto en origen como de manera coordinada, para evitar que se pueda tumbar un PoP, haciendo que todos los nodos colaboren en las distribución del ataque. ¿Cómo? Pues gracias primero a la gestión de manera global del tráfico, y en segundo lugar, gracias al diseño de la red AnyCast de Cloudflare.

Una red Anycast para distribuir la superficie en el Edge

Cuando un servicio está publicado en Cloudflare, su dirección IP está distribuida de forma Anycast, o lo que es lo mismo, está en todos los nodos del Edge. Cuando un cliente se quiere conectar a esa dirección IP, la dirección está publicada en el nodo más cercano a la persona. Es decir, que las 12.000 redes a las que está conectado alguno de los PoP de Cloudflare, cada cliente tiene a unos 20 ms la dirección IP que busca, porque está en el nodo más cercano a él, igual que está en el resto de los PoPs. 

Figura 6: Diferencia entre Anycast & Unicast

¿Y qué efecto tiene en la protección AntiDDoS? Pues sencillo, supongamos una botnet que controla millones de dispositivos en Internet, y son utilizados para hacer un Ataque de DDoS contra una dirección IP de Internet. Este tráfico de ataque tendrá muchos orígenes distintos, y vendrá desde muchas redes distintas, así que si la dirección IP es una dirección IP Anycast en la plataforma Edge de Cloudflare, cada parte del tráfico de ataque se gestiona en un nodo diferente. Divide y Vencerás en la protección por diseño.

Figura 7: El ataque es distribuido en origen, y distribuido en destino

Después, si se diera el caso de que hay mayor impacto en un nodo en concreto del PoP, la gestión global de la red permite que parte de este tráfico sea redirigido a PoPs más cercanos sin pararse a limpiarlo, con lo que se el análisis del tráfico y su limpieza se comparte entre nodos más descargados. Y mientras tanto, el tráfico legítimo que ha sido limpiado es enviado correctamente al servicio que sigue funcionando.

Figura 8: La mejor solución AntiDDoS según Gemini, y las razones de por qué

Estas características únicas de la plataforma de Cloudflare le permiten a cualquier sitio de Internet protegido por los servicios AntiDDoS tener una superficie mundial de defensa. Y la magia se produce ya cuando, desde una de las herramientas de seguridad de la plataforma, ya sea WAF, DLP,  Cloud Access Security Broker, Bot Control, AI Audit, e-mail Filtering, Content Filtering, etcétera, da igual la que sea, la configuras, la aplicas, y en segundos está distribuida en todos los PoP del mundo. Único. 

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

Inteligencia Artificial y el negocio de resolver "Capthas Cognitivos" para el Cibercrimen.

Vale, no sólo cibercrimen, también lo hacen para aquellas empresas que hacen WebScrapping, WebScalping, o que directamente quieren indexar contenido... (¿cómo lo harán los spiders de los buscadores hoy en día?). En el mundo de la ciberseguridad también se usan las técnicas de WebScrapping muchas veces, para hacer investigaciones usando técnicas OSINT: Open Source INTelligence, así que el Captcha es un viejo conocido.

Figura 1: Inteligencia Artificial y el negocio de resolver

"Capthas Cognitivos" para el Cibercrimen.

Recientemente, el equipo de Sentinel Labs ha publicado un análisis de la infraestructura y el funcionamiento del Bot Akira, que es un framework que se utiliza para campañas de distribución masiva por medio de redes, spam e-mail, comentarios, y redes sociales, incluidos canales de Telegram. El análisis completo del bot lo tenéis en su web, pero hoy quería centrarme en el uso que hace la Inteligencia Artificial para su funcionamiento.

Figura 2: Open Source INTelligence (OSINT): Investigar personas e Identidades en Internet 2ª Edición de 0xWord, escrito por Vicente Aguilera y Carlos Seisdedos

Si leéis el artículo del análisis veréis que el bot lleva hardcoeadas APIs Keys de OpenAI para hacer uso de las funciones de GPT para construir los mensajes de Spam, los comentarios, etcétera. Esto no es algo nuevo, y ya vimos varios artículos sobre cómo utiliza el cibercrimen las herramientas de GenAI, así como el mundo de la desinformación y la propaganda.

Figura 3: AkiraBot | AI-Powered Bot Bypasses CAPTCHAs,

Spams Websites at Scale by Sentinel Labs.

Pero quería pararme en la otra parte, en la parte de los Captchas, donde, para hacer sus funciones de forma masiva, distribuida, y automatizada, debe lidiar con la resolución de Captchas, y ahí utiliza varias plataformas para resolver esto. Estas son APIs comerciales de empresas que te permiten resolver de manera automatizada diferentes modelos de Captchas.

Figura 4: Tipos de Captcha Solver Ofrecidos por una empresa

Estas empresas tienen un negocio muy interesante, ya que si lo pueden automatizar lo automatizan, pero en sus orígenes hay empresas que lo hacían - y lo siguen haciendo para algunos Captchas - de manera manual, aunque ya menos. 

Figura 5: Precios para resolver diferentes versiones de reCaptcha

Si vamos a ver las empresas, vemos que utilizan, vemos que los costes son bastante bajos para Captchas sencillos que se pueden automatizar con modelos en IA en local, como son las diferentes versiones de ReCaptchaV2, ReCaptchaV2 Enterprise, ReCaptchaV3 y ReCaptchaMobile.

Figura 6: Hacking Google ReCaptchav2 con Cognitive Services de Audio

Hay que recordar que ReCaptchaV2 se puede resolver con Cognitive Services de reconocimiento de audio - como hicimos nosotros en el año 2017 -, o usando Cognitive Services de reconocimiento de imágenes, algo que está bastante automatizado como podéis ver en este vídeo, donde además resuelven también hCaptcha.

Figura 7: Resolviendo ReCaptcha & hCaptcha

También, según el informe, podía saltarse otros tipos de Captcha, como hCaptcha, visto en el vídeo anterior, pero también FunCaptcha, uno de los que desde que entramos en el mundo de los Multi-Modal LLMs he estado jugando con ellos. 

Figura 8: Doce Retos diferentes de FunCaptcha

FunCaptcha utiliza retos visuales cogntivios para detectar a los humanos, y aunque al principio eran complejos de automatizar, desde la llegada de MM-LLMs ha sido un juego. Yo he estado jugando con ellos, ya que los utilizan HBO Max, Linkedin, Twitter/X, etcétera, y os he ido dejando artículos para que pudierais ver cómo funcionan:

• ReCaptchav2 de Google con Cognitive Services
• Captcha Cognitivo de Twitter (X) con GPT4-Vision & Gemini
• Captcha Cognitivo de Twitter (X) con Anthropic Claude 3.0 Opus
• Captcha Cognitivo de Twitter (X) con GPT-4o
• Captcha Cognitivo de Administración Pública con ChatGPT
• Captcha Cognitivo de la mano y la plancha en HBO max
• Captcha Story X: I am not a Robot, I am a GenAI Multimodal Agent
• Reto hacking con un Captcha Cognitivo para romper con GenAI
• Solución al Reto de Hacking de un Captcha Cognitivo Visual
• Anthropic Claude 3.5 Sonnet & Cognitive Captchas
• Captcha Cognitivo de HBO max de reconocer de sonidos con ML & GPT4-o
• LinkedIN + ChatGPT: El Captcha Cognitivo del Objeto Descolocado
• Captcha Cognitivo de Twitter / X de Sentar Personas Correctamente: Probando con ChatGPT & Gemini

Resolver los FunCaptcha, cada día es más sencillo, ya que cada vez funcionan mejor los MM-LLMs. En este ejemplo con ChatGPT-4o se puede ver cómo a la primera resuelve el reto de los datos de la imagen anterior.

Figura 9: Resolución del FunCaptcha de los dados con ChatGPT

Pero si lo que queremos es automatizar esto, pues no queremos tanta floritura en la respuesta, que los tiempos de latencia son cruciales, así que le pedimos el número del cuadrante que hay que pulsar y listo. En este caso con el reto de la galaxia en espiral.

Figura 10: Resolución del FunCaptcha de la galaxia en espiral con ChatGPT

Al final son retos de reconocimiento visual, razonamiento, etcétera, que cada vez están más superados por esta industria. Sin embargo, se puede ver diferentes precios para este tipo de retos. Aquí, esta empresa está cobrando entre 2.99USD y 50 USD por resolver 1.000 FunCaptchas.

Figura 11: Coste de resolución de 1.000 FunCapchas

Esto puede significar que están pagando un API muy grande, o que lo están resolviendo manualmente aún, porque te puedes encontrar "empresas" como esta China que por entre 5  15 Yuanes te los resuelven igualmente. Eso puede ser que estén usando una infraestructura de botnet para resolverla, o incluso APIs robadas de servicios de GenAI, o... vete tú a saber, porque el precio es brutal. Es algo así como entre 0.7 y 2 USD.

Figura 12: Coste de resolución de 1.000 FunCaptcha.

Y la infraestructura que tienen soporta resoluciones de millones de Captchas Cognitivos al mes, como podemos ver en los planes comerciales para todo tipo de tamaño de compañía, donde por menos de 100 USD tienes un servicio de más de 6M de Captchas al mes, de imágenes o audios, para que lo puedas automatizar a lo grande. Y si necesitas más, pues doblas la cuentas.

Figura 13: Planes empresariales para resolución

de Captchas Cognitivos vía API

Además de estos Captchas Cognitivos, también tienen estas empresas soluciones para CloudFlare TurnSite y AWS Captcha. TurnSite es el famoso Captcha de CloudFlare que tanto bien ha hecho, pero estas empresas ya empiezan a ponerlo en sus capacidades, y AkiraBot hacía uso de una de estas empresas para saltárselo.

Figura 14: Planes con TurnSite y AWS Captcha

Es por eso que la empresa CloudFlare ha innovado y creado AI Labyrnth para cuando un sitio es atacado por uno de estos servicios, quede atrapado en un HoneyPot que le genere con GenAI información "useless" de lo que iba buscando.

Figura 15 : Activación de AI Labyrinth en Cloudflare

Además, si os fijáis, el AWS Captcha, ya lo tienen en camino. De momento la oferta te permite reconocerlo, lo que te ayuda a reenviarlo a un equipo de personas humanas que lo resuelvan, pero "están trabajando" en tenerlo listo. Es la innovación en el otro lado.

Figura 16: Puzzles de AWS Captcha

Al final, la disrupción de la aceleración en el mundo de la Inteligencia Artificial se va a ver en todas partes, así que vemos como el juego del gato y el ratón entre buenos y malos - o malos y buenos -, sigue siendo una de las líneas de investigación más interesantes en Ciberseguridad.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)