LLMJacking: Cómo los cibercriminales usan Tokens IA que pagas tú.

Llevo tiempo hablando el abuso de las cuentas y servicios de los modelos LLM que utiliza una empresa por parte de atacantes y cibercriminales, pero cada vez parece que está más industrializado y escalado. De esto habla el informe del equipo de Google Threat Intelligence Group titulado: "The Rise of LLMJacking: How Threat Actors Monetize Compromised Cloud and Model Resources" donde recoge las técnicas de LLMJacking como una de las más utilizadas hoy en día por los cibercriminales.

Figura 1: LLMJacking. Cómo los cibercriminales usan Tokens IA que pagas tú.

El objetivo es el mismo del que os hablo muchas veces, cómo conseguir que un LLM que paga otro - ya sea en un modelo SaaS en una plataforma de Cloud, en una API, o por medio de computo GPU en servidores locales, acabe trabajando para el atacante gratis. Eso es lo que quieren los ciberciminales, que paguen las víctimas sus Tokens AI.

Figura 2:"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

Para conseguir esto existen muchas técnicas, distintas, y todas les son válidas. La primera de ella, y más evidente, es robar las cuentas de los proveedores de Cloud que tienen servicios de LLM, o las cuentas de los Servicios de IA directamente desde las empresas que los crean y los comercializan, como OpenAI o Anthropic, por supuesto. Para ello, las campañas de phishing, el malware en los equipos donde se usan, y demás son clásicos. Nada nuevo bajo el sol más que robar las cuentas.

Figura 3: LLMJacking

También hay que hacer notar que el robo de Tokens OAuth, evitando así los segundos factores de autenticación, es un clásico en estos esquemas, ya que si se roba el adecuado, como el caso del Scope de cloud-platform en Google Cloud, se puede acceder a configurar todos servicios LLMs en esa cuenta. 

Figura 4: Las cuentas robadas para LLMJacking generan

consumos el servicio LLM desorbitado tras el compromiso.

Con estas dos opciones, o una cuenta privilegiada o un Token OAuth con el Scope de cloud-platform, el atacante se configura el LLM a su gusto, y como vemos en el informe, comienza a consumir a lo grande. Al final, es gratuito para ellos, así que barra libre.

Figura 5: El scope cloud-platform da acceso a todo LLM en Google Cloud

Por supuesto, además de robar las cuentas, se puede funcionar bien robando directamente las API Keys, que es algo bastante sencillo de hacer en servicios inseguros en App Móviles o Aplicaciones Web  inseguras. A finales del mes de Junio os hablé de esto en el artículo titulado: "Cómo filtrar las API Keys de los LLMs en las Apps de iPhone y Android" donde se recoge un estudio que explicaba las diferentes alternativas, basadas en:

• Robar la API Key del Código
• Robar una sesión autenticada
• Robar el acceso mediante LLM-Proxys que configuran los servicios.

De todos estos problemas, en el artículo tienes explicaciones detalladas de cada uno, porque al final es bastante evidente cómo se pueden explotar estas debilidades en el momento en que existen en tantos servicios digitales "powered" con LLMs como tenemos hoy.

Figura 6: Arquitectura de las apps con LLM

Por último, el artículo cita algo de lo que os he hablado y hecho muchas demostraciones, que es directamente "desalinear" los servicios digitales - en mis ejemplos los Asistentes IA de soporte - y conseguir que el modelo acaba trabajando para el atacante.

Figura 7: Manipulación de Asistentes AI

Tenéis la lista de los artículos que he publicado sobre estos casos en la siguiente lista que os dejo aquí para que los leáis con calma.

• Hacking LLM-Assistants Just for Fun!
• Footprinting & Fingerprinting AI Assistant LLM-Based: Háblame de ti y tus cosas
• Weaponinzing Token Consumption" en "LLM-Based AI Assistant
• Mi Asistente Virtual IA no programará en Python para ti... pero si es COBOL, vale
• El AIBot de la Universidad que ayuda no sólo a los estudiantes
• Mareando y Desalineando a un Asistente IA de una tienda de Mochilas
• Bypassing System Prompt & Guardrails en un Asistente IA para que pinte gatos en Python
• Rufus, el Asistente IA de Amazon: De "Shopping Assistant" a hacer Troubleshouting de red con Powershell y Nmap en una charla

Debido a eso, poner una solución como AI Gateway de Cloudflare con Control de Costes de Servicios IA es fundamental. En el caso de Cloudflare para evitar estos abusos, se introdujeron los Controles de Consumo con Cuotas por usuario, servicio, día, para evitar estos. 

Figura 8: Control de Costes con AI Gateway Cloudflare

Para terminar, el reporte directamente apunta a cómo se comercializan, con servicios como jet-night, un servicio que carga costes a cuentas vulneradas, y que, tal y como describe el reporte.

Figura 9: Costes de uso de LLM a través de jet-night

teniendo en cuenta los costes que cobra a sus clientes, y lo que carga en plataformas como Google Cloud, es ilegal, pues saldría a negativo si tuviera que pagar por los LLMs... pero lo hacen las víctimas.

Figura 10: Reflexión sobre jet-night en el reporte de Google Threat Intelligence

En definitiva, el LLMJacking como se ha dado a llamar a esta técnica, es algo de lo que tienes que preocuparte, y cuando pones un servicio con IA en producción debes revisar en detalle cuáles son los posibles riesgos de abuso.

Figura 11: Hacking & Pentesting con Inteligencia Artificial.

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

Rafael Troncoso, Javier del Pino y Chema Alonso.

Ten en cuenta, que los modelos LLM de la IA hoy en día sirven para muchas cosas, en el mundo del cibercrimen son fundamentales, como vimos en los artículos de "Weaponized AI: El Crimeware con IA que usan los Cibercriminales para hacer Ciberestafas".

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

Cómo formarse en Cybercrime: eCrime 2026 en Lisboa del 2 al 6 de Noviembre

Parece que las cosas van pasando casi sin querer, y el bueno de Peter Cassidy - viejo conocido de los años de Eleven Paths (love++) trabajando con la Anti-Phishing Working Group - me contactó por mi buzón de MyPublicInbox para invitarme a dar la Keynote el próximo 3 de Noviembre. "No puedo", iba a contestarle, "estoy en Lisboa", me disponía a decir, cuando descubrí que el eCrime 2026 del APWG es en Lisboa. 

Figura 1: eCrime 2026 Lisboa - 2 al 6 de Noviembre

Así que, como no soy especialmente difícil con los amigos - y ya que no puedo ir al entrega de los Premios Global Tech de la Comunidad de Madrid donde he sido jurado -, pues me he animado a dar una charla en el eCrime 2026 de Lisboa el próximo 3 de Noviembre.

Figura 2: Mi keynote en el eCrime 2026 Lisboa el 3 de Noviembre

El evento dura toda la semana, y las charlas son más que interesantes, con varios tracks con diferentes temáticas, y muchos papers de investigación sobre el mundo del eCrime que merece la pena leer, así que tendré lectura e inspiración en próximas semanas, que de estas charlas y presentaciones siempre se me ocurre alguna idea.

Figura 3: Distribución de actividades por días en el eCrime 2026 Lisboa

La lista completa de charlas la tienes en la Agenda, que es enorme, con un montón de investigaciones de operaciones descubiertas, de usos de IA para todo tipo de ataques, de análisis de incidentes provocados con criminales, ataques Nation State, etcétera. No te pierdas echarle un ojo a la agenda completa del eCrime 2026.

Figura 4: Echa un ojo a la agenda completa de eCrime 2026

Así que nada, si estás por Lisboa, cerca, te pilla bien venir una semana disfrutar de conocimiento y de una bella ciudad, puedes animarte a estar por aquí. Yo no estaré todos los días que el día 5 de Noviembre voy a estar en Praga dando una conferencia... pero ya os contaré eso con más calma en otro momento. Tal vez mañana o pasado mañana.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

La Policía Nacional detiene a un cibercriminal que usaba DeepFakes para obtener Certificados Digitales gracias a un Glitch

En el año 2017, cuando descubrí los primeros ejemplos de técnicas de FaceSwapping, mi mente viajo al futuro y pensé en el mundo de los Blade Runners y Replicantes Virtuales, pero en el mundo digital. La capacidad de llevar "máscaras digitales" al estilo de la película "Desafío Total (Total Recall)", cruzaba por mi cerebro. Sí, la ciencia ficción siempre me llena la cabeza de posibles futuros que pueden venir detrás cuando veo una nueva innovación.

Figura 1: La Policía Nacional detiene a un cibercriminal que usaba

DeepFakes para obtener Certificados Digitales gracias a un Glitch

Durante esos años, comenzamos a trabajar mucho en el equipo de Ideas Locas con las técnicas de FaceSwapping, los Autoencoders, las herramientas para hacer DeepFakes, y las técnicas de detección. El famoso Test de Voight-Kampff digital que tanta falta sabíamos que hacía, especialmente para un mundo que se estaba yendo a 100% digital, y donde los procesos de Know-Your-Customer (KYC) debían hacerse totalmente online.

Figura 2: Técnicas de IA en ciberseguridad y su impacto en Deepfakes 

Hoy en día, las técnicas de DeepFake son de gran calidad, y los cibercriminales, los estafadores en las redes sociales, y los APTs a las organizaciones las tienen como una herramienta más. En el mundo del uso de la IA para el Cibercrimen, como os conté en el artículo de "Weaponized AI", las herramientas para generar identidades digitales con DeepFake totalmente identificados, documentadas y funcionales, es una pieza más del sistema. 

Figura 3: Vídeo de Haotian AI. DeepFake de Vídeo y Voz

Que sean tan perfectas las herramientas exige en los entornos de alta necesidad de seguridad que estas identidades sean verificadas de formar remota con una gran robustez, si no, se podría estar poniendo a los cibercriminales las cosas sencillas. Por supuesto, entornos de banca, o, como en este caso, Entidades Certificadoras Autorizadas que entregan Certificados Digitales asociados a una Identidad Verificada - por su DNI y su Prueba de Vida - en un proceso de KYC, necesitan, obligatoriamente usar técnicas avanzadas de detección de DeepFakes.

La Policía Nacional detiene a un ciberdelincuente que utilizaba una técnica pionera mediante IA para obtener certificados de firma electrónica

La Policía Nacional, publicó en su Sala de Prensa el pasado 11 de Agosto como habían detenido a un cibercriminal que se había dedicado a sacarse más de 30 Certificados Digitales conseguidos en más de 38 intentos en un Entidad Certificadora Autorizada en España usando, para ello técnicas de DeepFake, trabajadas con iluminación, y documentos falsos que debía mostrar a la cámara.

Figura 4: La Policía Nacional detiene a un ciberdelincuente que utilizaba una

técnica pionera mediante IA para obtener certificados de firma electrónica

El cibercriminal creaba primero la identidad, sobre ella creaba unos documentos de identidad falsos, y luego hacía el proceso de Know Your Customer onnline con sofisticadas técnicas de iluminación para conseguir reproducir los destellos de los hologramas y las medidas de seguridad físicas de los DNIs, asociando el uso del programa de DeepFake al mismo tiempo para salir en vídeo.

Por supuesto, su red de anonimato iba mucho más allá, ya que tenía 320 líneas telefónicas, asociadas a 24 dispositivos móviles distintos, de los cuales la gran mayoría eran contratadas con identidades suplantadas y adquiridas en puntos de venta geolocalizados en Murcia, de donde es el cibercriminal.

Figura 5: "Ciberestafas: La historia de nunca acabar" (2ª Edición).por Juan Carlos Galindo en 0xWord.

En las empresas, los ataques a las organizaciones con empleados falsos empiezan a hacer esto. Primero poner a personal altamente cualificado para pasar el proceso de entrevistas. Hacen un currículo con IA que responda perfectamente a la oferta en concreto - siempre buscando trabajar en remoto - y luego pasan los procesos de selección y onboarding con estas técnicas, para luego dejar el equipo en una granja de ordenadores conectados a empresas que los atacantes pueden utilizar aprovechando las credenciales que la organización le ha entregado.

Figura 6: Glitch en Wikipedia ES

En este caso, todo iba bien, hasta que en uno de los procesos, por la iluminación, un fallo en el equipo, o por simplemente el azar, el software de DeepFake sufrió un Glitch, es decir, un fallo momentáneo como los que tiene nuestra querida Vanellope von Schweetz en la película de Rompe Ralph, y el proceso de Know Your Customer grabó su imagen por un segundo. Si no... difícil cada vez más detectar a estos "Replicantes Digitales".

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

Cómo resolver los Captchas Cognitivos Visuales y Auditivos de GitHub con Gemini (o cualquier MM-LLM) sin despeinarte

Cuando empecé a jugar con los Captchas Cognitivos hace unos años estaba claro que los MM-LLMs iban a merendarte estos retos con una facilidad asombrosa, y esto es lo que ya sucede hoy en día. Este sábado, cuando estaba jugando con el Vibe Coding para Locomotive BASIC 1.0 de AMSTRAD CPC fui a recuperar la contraseña de mi cuenta de experimentos en GitHub, y de repente... me toca un Captcha Cognitivo.

Figura 1: Cómo resolver los Captchas Cognitivos Visuales y Auditivos

de GitHub con Gemini (o cualquier MM-LLM) sin despeinarte

El Captcha Cognitivo es de FunCaptcha, y por supuesto está dentro los atacados y explotados por el Crimeware. En estos servicios basados en generar Malware as as Service, puedes pedir exploits, scripts de ofuscación, de movimiento lateral, de búsqueda de datos sensibles en una post-explotación, o de generación de persistencia, y por supuesto de resolución de Captchas Cognitivos.

Figura 19: Planes empresariales para resolución

de Captchas Cognitivos vía API

Entre estos servicios, cómo no, los negocios de resolución de Captchas Cognitivos as a Service, que están sacando el máximo partido posible al mundo de la Inteligencia Artificial. Así que, si los malos pueden, tú también puedes sacarle partido a la IA para hacer cosas buenas.

Figura 3: Hacking & Pentesting con Inteligencia Artificial.

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

Rafael Troncoso, Javier del Pino y Chema Alonso, 

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:

• 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
• LinkedIN + ChatGPT: El Captcha Cognitivo del Objeto Descolocado
• Captcha Cognitivo de Twitter / X de Sentar Personas Correctamente: Probando con ChatGPT & Gemini

En este caso, en el Formulario de Recuperación de Contraseñas de GitHub, que puedes probarlo para automatizar tu propia API, puedes ver que aparece el Captcha Cognitivo. Este puede ser visual o auditivo. En el visual, que es este primero, hay que alinear la orientación de dos objetos "extraños"

Figura 4: Captcha Cognitivo de FunCaptcha en GitHub

Para probarlo, subo una imagen inicialmente para ver qué tal analiza los dos objetos y su orientación, con la pregunta más sencilla posible. Nada de complicarse, a ver qué me contesta.

Figura 5: Preguntando si estás mirando hacia el mismo sitio?

Y la respuesta es de lo más elaborada, así que vamos a tener que decirle que se atenga a Sí o No para poder apificar esto sin desperdiciar muchos tokens, que no está la vida como para ir tirando tokens a lo loco por ahí.

Figura 6: Explicación larga para decir que lo puede hacer.

Pues nada, te haces un Agentic AI que recorte las imágenes, y le diga a Gemini que te diga si esos dos objetos están en la misma dirección. Si Sí, pues Submit, si No, pues nada, mover la flecha hacia un la derecha (comienza a la izquierda del todo siempre).

Figura 7: No están en la misma dirección, así que hay que mover la flecha

Cuando estén en la misma dirección, como este otro ejemplo, pues nada, habremos terminado y sólo hay que dar al botón de Submit. Algo que para un Agente IA de hoy en día no es nada difícil de realizar. Es por eso que en el mundo del Crimeware los MM-LLMs son tan importantes.

Figura 8: Cuando están orientados, pues Submit

Pero vamos ahora a la parte Auditiva. Es decir, a resolver el Captcha Cognitivo con los sonidos que nos ofrece el Formulario de Recuperación de Contraseñas de GitHub. Aquí, en este vídeo tenéis el audio completo de cómo funciona este reto de inteligencia auditiva.

Figura 9: Captcha Cogntivio Auditivo de FunCaptcha en GitHub

Usar el audio es algo que ya hemos estado viendo en otros artículos, y comenzamos hace mucho tiempo con ReCaptcha v2 de Google, porque esta es otra línea de investigación que permite conseguir el mismo objetivo por otros medios. A veces más costoso, a veces más fácil.

• ReCaptchav2 de Google con Cognitive Services
• Captcha Cognitivo de HBO max de reconocer de sonidos con ML & GPT4-o

Hoy en día, con los MM-LLMs, es bastante sencillo, porque sólo he tenido que grabar el audio y subirlo a Gemini para obtener el resultado que deseaba.

Figura 10: Subiendo el audio a Gemini

Y el resultado lo tenemos a la primera, como podéis ver en la siguiente imagen, donde Gemini da la respuesta correcta. Pero como el Formulario de Recuperación de Contraseñas de GitHub está abierto, podéis probarlo vosotros mismos con diferentes imágenes y audios que os de.

Figura 11: Respuesta correcta. Submit.

Resolver los FunCaptcha, cada día es más sencillo, ya que cada vez funcionan mejor los MM-LLMs. En este ejemplo con Gemini se puede ver cómo a la primera resuelve el reto del Formulario de Recuperación de Contraseñas de GitHub.

Figura 12:"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

Si te interesa la IA y la Ciberseguridad, tienes en este enlace todos los posts, papers y charlas que se han  escrito, citado o publicado en este blog sobre este tema: +300 referencias a papers, posts y talks de Hacking & Security con Inteligencia Artificial.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

Cómo configurar y Monitorizar un Cloud Web Application Firewall para proteger tu Web en un Internet muy peligroso

Puede que en tu empresa el problema sea que casi nadie lo esté mirando, pero la web está siendo atacada constantemente. Este fenómeno suele pasar desapercibido para la mayoría de organizaciones. En los últimos años, las noticias más visibles en el ámbito de la ciberseguridad han estado centradas en incidentes de gran impacto, como ataques de ransomware, filtraciones de datos personales o campañas avanzadas de amenazas persistentes (APT).

Figura 1: Cómo configurar y Monitorizar un Cloud Web Application Firewall

para proteger tu Web en un Internet muy peligroso

No obstante, rara vez se habla del volumen constante de escaneos y ataques automatizados que reciben diariamente las páginas y servicios web en Internet. Únicamente los ataques DDoS de gran magnitud suelen captar la atención mediática en lo que respecta a la seguridad de servicios web. Para que os hagáis una idea, en el Threat Report 2026 de Cloudflare, la compañía está bloqueando más de 230 Billones de amenazas al día. Ese es el nivel de agresividad que vivimos hoy en día en Internet.

En el caso de VapaSec, poco después de comenzar nuestra actividad, empezamos a monitorizar la seguridad de nuestras infraestructuras expuestas a Internet. A pesar de contar con un número reducido de sistemas, detectamos más de 15.000 eventos de seguridad en un corto periodo de tiempo. La gran mayoría de estos eventos se originaban en tan solo dos servicios web.

El impacto de un Web Application Firewall

Este hallazgo nos llevó a una conclusión relevante: disponer de un WAF (Web Application Firewall) no es suficiente si no está correctamente configurado y gestionado. Inicialmente, no estábamos bloqueando ninguno de estos ataques. 

Figura 2: Eventos de Seguridad en la web antes del WAF

Esto es comprensible, ya que, como ocurre con muchas soluciones de seguridad, su eficacia depende en gran medida de la configuración y del mantenimiento continuo.

Figura 3: Eventos de seguridad en la web tras configurar el WAF

Tras implementar una gestión activa del WAF, bloqueando el tráfico malicioso de forma proactiva, logramos reducir los eventos diarios a apenas una veintena.

Internet es un escáner permanente

El análisis del tráfico de cualquier aplicación o servicio web revela una realidad clara: no es necesario ser una organización conocida para convertirse en objetivo. Basta con estar conectado a Internet. Los atacantes no seleccionan objetivos de forma personalizada en la mayoría de los casos. Operan mediante escaneos masivos y automatizados en busca de sistemas vulnerables. Si encuentran una oportunidad, pueden utilizar el sistema comprometido para minar criptomonedas, distribuir malware, lanzar ataques contra terceros o interrumpir el servicio web y pedir un rescate para recuperar su actividad. Todas estas actividades no buscan otra cosa más que obtener un retorno económico.

Figura 4: Libro de "Hacking Web Technologies Silver Edition"

de Enrique Rando, Pablo González, Amador Aparicio,

Ricardo Martín y Chema Alonso

Una forma sencilla de comprobar si has sido escaneado, es revisando los logs del servidor web (Apache, Nginx, etcétera). Es habitual encontrar intentos de acceso a rutas sensibles como .env, .git, paneles de administración o copias de seguridad. También son frecuentes los ataques de fuerza bruta contra formularios de autenticación, procedentes de múltiples direcciones IP.

Figura 5: Eventos en el log que indican escaneos

Cabe destacar que muchos de estos ataques no se caracterizan por un alto volumen de peticiones, sino por su persistencia y automatización. En nuestra experiencia, solo aquellas empresas cuyo modelo de negocio depende directamente de la protección del contenido web muestran un mayor nivel de concienciación en materia de seguridad y gestión de la exposición en Internet.

Figura 6: Acciones de bloqueo diarias por dominios

Es común encontrar organizaciones que implementan plugins o frameworks de seguridad directamente en sus servidores. Aunque estas soluciones son útiles y mitigan una parte significativa de los ataques, presentan ciertas limitaciones:

• Consumen recursos locales (CPU, memoria y ancho de banda).
• No evitan que el tráfico malicioso alcance la infraestructura protegida.
• Pueden resultar insuficientes frente a ataques de denegación de servicio DDoS.

Por este motivo, resulta recomendable utilizar soluciones de WAF en la Cloud. Este enfoque permite filtrar y mitigar amenazas en un punto previo a la infraestructura que presta el servicio web. De esta forma se optimiza el uso de recursos y se mejora la resiliencia del servicio.

Figura 7: Cloudflare WAF

Dentro de estas soluciones, una de las más extendidas y usadas es Cloudflare WAF. Cloudflare dispone de plan gratuito, que permite a muchos creadores de contenidos y pequeñas empresas disfrutar de soluciones de primer nivel sin hacer un desembolso económico.

Mis dominios están en Cloudflare. ¿Quién los gestiona?

Migrar tus dominios a Cloudflare aporta mejoras significativas en el rendimiento y gestión de la infraestructura IT. Al utilizar Cloudflare consiguen un mejor rendimiento de los servicios Web y una gestión ágil y rápida del DNS. Además de la mejora en el rendimiento, Cloudflare permite establecer un nivel de seguridad avanzado configurando algunos parámetros de seguridad.

Sin embargo, es importante destacar que el simple hecho de migrar tu infraestructura a Cloudflare no establece por defecto un nivel de seguridad alto. La configuración del WAF y de las políticas de seguridad es un aspecto crítico.

Figura 8: VAPASEC en RootedCON Madrid 2026

En diferentes conversaciones mantenidas durante eventos como RootedCON, hemos detectado la excesiva confianza en que con el uso de Cloudflare, por sí solo, proporciona seguridad completa. La realidad es que estas herramientas requieren una gestión activa y continua para ser efectivas, para poder adecuarse a las amenazas cambiantes.

Primeros pasos para mejorar la seguridad

A continuación, os dejo algunas medidas iniciales que pueden ayudar a reforzar la seguridad de un sitio web, que como podéis ver, es algo que requiere trabajo de gestión y configuración, así como de mantenimiento y operación.

Figura 9: Hacking Web Applications: Client-Side Attacks
de Enrique Rando en 0xWord

El primer paso que se deben dar es activar el Proxy, de esta forma conseguimos beneficiarnos de la capacidad de caché y CDN que ofrece Cloudflare, pero también tenemos otra ventaja. No soy amigo de la seguridad por oscuridad, pero el activar el Proxy hace que la IP que vean los visitantes de nuestro sitio web no sea la de nuestra máquina si no una de las direcciones IP de entrada a la red de Cloudflare.

Figura 10: Configuración del Reverse Proxy en Cloudflare

Una vez activado el Proxy, podemos implantar reglas que protejan nuestro sitio web de visitantes no deseados. Una primera medida puede ser crear una regla que bloquee el acceso desde determinados países en los que mi organización no tiene actividad comercial. Por ejemplo si no tenemos actividad comercial en países como Afganistán, Irak, Irán, Ucrania, Rusia, Bielorrusia, Somalia o Korea del Norte, puede ser interesante bloquear el acceso desde esos países con una regla como esta.

Figura 11: Reglas de origen en el WAF de Cloudflare

Otro paso que se puede dar para mejorar la seguridad de nuestro sitio web es restringir el acceso de scripts o programas automáticos estén visitando nuestro sitio web. Por ejemplo, con esta regla podemos evitar que programas en Python o automatizaciones que usen curl nos resten recursos de nuestro servidor web.

Figura 12: Regla por USER-Agent de origen en el WAF de Cloudflare

Igual has terminado de leer este post y te has ido a revisar el log de tu servidor web y te has dado cuenta que hay algunos visitantes con direcciones IP de mala reputación que lanzan peticiones de manera constante, solicitando recursos en rutas muy sospechosas. Podrías bloquearlas o someterlas a un reto introduciéndolas en una regla.

Figura 13: Reglas en el WAF de Cloudflare por direcciones IP de origen

Por separado cada una de estas tareas no son una gran carga para el día a día del operador de ciberseguridad, pero hay que ejecutarlas todos los días y dependen del escaso tiempo de los operadores de seguridad, lo que puede llevar a que esta tarea no se ejecute.

Automatizacion de la protección: el enfoque de VapaSec

Hace tres años nos encontramos con esta misma problemática en VapaSec. La gestión manual de la seguridad web no era escalable, ni sostenible en el tiempo. Como respuesta, desarrollamos VapaSec Web Protection, inicialmente como herramienta interna, y posteriormente como solución accesible para terceros. Web Protection no es un WAF, Web Protection automatiza y mejora la gestión de tu WAF. Es una solución que protege los servicios web mediante múltiples capas de protección:

Figura 14: VAPASEC Web Protection

El primer nivel que implementamos consiste en el bloqueo de direcciones IP con mala reputación, que realizan escaneos constantes sobre nuestros servicios web. VapaSec Web Protection cuenta con un motor propio que permite evaluar la reputación de cada IP mediante un sistema de scoring de riesgo. En función de este score, determinamos automáticamente si se debe aplicar un bloqueo o un mecanismo de desafío (challenge) a dicha dirección.

Este sistema de reputación se apoya en una base de datos donde se almacena información sobre las direcciones IP que han mostrado comportamiento malicioso de forma recurrente contra nuestros clientes desde el inicio del servicio. La base de datos se mantiene actualizada mediante la integración de fuentes tanto públicas como privadas, lo que nos permite identificar direcciones IP que están participando activamente en ataques y aplicar medidas preventivas en los WAF que gestionamos. De este modo, evitamos que estos actores maliciosos accedan a los servicios protegidos. Asimismo, las direcciones IP  son eliminadas de la base de datos cuando dejan de presentar actividad maliciosa, garantizando así un enfoque dinámico y ajustado a la realidad del tráfico.

Además, esta información se comparte entre todos los dominios integrados en la solución a través de una funcionalidad que denominamos Inteligencia Colectiva. Gracias a este enfoque, cuando un atacante es detectado en uno de los dominios, queda automáticamente bloqueado en el resto, reforzando la protección de todo el ecosistema.

Otra de las medidas que implementamos en los dominios que protegemos consiste en restringir el acceso desde países en situación de conflicto bélico o que presentan un origen recurrente de actividad maliciosa. Este tipo de control es una práctica habitual en la configuración de WAF, ya que permite reducir la superficie de ataque filtrando tráfico en función de su procedencia geográfica . No obstante, es importante señalar que estos países no siempre representan el principal origen de los ataques bloqueados por Web Protection, tal y como se puede observar en la imagen inferior.

Figura 15: Bloqueos por países

En el segundo nivel implementamos reglas especializadas orientadas a la protección de los activos web. Estas reglas se nutren de información actualizada sobre amenazas activas en Internet, lo que nos permite anticiparnos y mitigar intentos de ataque antes de que impacten en los dominios que gestionamos.

Adicionalmente, establecemos políticas específicas para proteger los paneles de acceso de nuestros clientes. Para ello, incorporamos un mecanismo de control que limita el acceso a estos puntos críticos, de forma que únicamente los usuarios previamente identificados mediante su dirección de correo electrónico puedan acceder al formulario donde se introducen las credenciales de autenticación.

Figura 16: Protecciones con challenge

Otra de las capas de seguridad que incorporamos al servicio es la denominada Real Time Protection. Esta capa opera de forma continua, analizando las peticiones que recibe el servidor web protegido por Web Protection. En caso de detectar indicios de actividad maliciosa, el sistema responde automáticamente aplicando contramedidas sobre el visitante sospechoso.

En VapaSec consideramos que la mejor forma de evaluar este tipo de soluciones es mediante su uso en un entorno real. Siguiendo un enfoque similar al de Cloudflare con su plan gratuito, hemos desarrollado una prueba sin coste que permite utilizar Web Protection durante 30 días. De este modo, cualquier organización puede analizar de forma directa el volumen de tráfico no deseado que recibe diariamente y valorar el impacto real de la solución en su postura de seguridad.

Un saludo,

Autor: Pablo San Emeterio, fundador de VapaSec

Contactar con Pablo San Emeterio