OpenAI "Lockdown Mode" para luchar contra (la exfiltración de datos en ataques de) Prompt Injection

Si llevas un tiempo en el mundo de la Ciberseguridad, y has seguido la evolución en los últimos tres años de las vulnerabilidades que más han afectado a los servicios digitales basados en Inteligencia Artificial, habrás visto que las técnicas de Prompt Injection para conseguir que siga instrucciones que no debería y comience a hacer mediante ataques de Jailbreak cosas que no debería hacer, y todas ellas completamente Misaligned con el Prompt original, son las tres más importantes debilidades de los modelos de frontera hoy en día.

Figura 1: OpenAI "Lockdown Mode" para luchar contra el Prompt Injection

(Cabecera en modo cómic hecha con Nano Banana a partir del título. Love it)

Estas técnicas de Hacking IA han demostrado ser el gran talón de Aquiles en el despliegue seguro masivo y a escala de los Agentes IA masivamente. Dar acceso a un agente que vaya a llevar tu identidad y que tenga acceso a tus activos digitales es algo que, mientras existan estas vulnerabilidades por diseño, y mientras no estén lo suficientemente fortificadas, está haciendo que los Agentes AI que más proliferen sean los que están desconectados de la vida personal de cada uno. Y estos, siguen, acarreando riegos de seguridad. Hacen falta más medidas de seguridad en el diseño de estos modelos.

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

Esta semana OpenAI ha introducido una nueva e importante función de seguridad a la que ha llamado  Lockdown Mode (Modo de Aislamiento) - que me recuerda a mi WordPress in Paranoid Mode -. Esta herramienta opcional está diseñada específicamente para proteger a usuarios y organizaciones frente a los riesgos de la exfiltración de datos provocada por ataques de Prompt Injection, fortificando todo el entorno de ejecución para evitar la conexión remota no autorizada cuando el modelo ha accedido a los datos.

Figura 3: Ciberseguridad & Inteligencia Artificial enNerdearla España 2025 por Chema Alonso

Las técnicas de Prompt Injection se explotan cuando atacantes esconden instrucciones maliciosas en páginas web o archivos externos. Si ChatGPT accede a ellos de forma legítima, el modelo puede ser manipulado y ser Desalineado de su Pormpt original para recolectar datos confidenciales del usuario y transmitirlos a servidores controlados por los atacantes usando diferentes técnicas basadas en navegar a URLs en Internet. Aquí tienes muchos ejemplos de estos ataques:

• EchoLeak: Un Cross Prompt Injection Attack (XPIA) para Microsoft Office 365 Copilot
• Google Gemini para Gmail: Cross-Domain Prompt Injection Attack (XPIA) para hacer Phishing
• Hacking Gitlab Duo: Remote Prompt Injection, Malicious Prompt Smuggling, Client-Side Attacks & Private Code Stealing
• Hacking IA: Indirect Prompt Injection en Perplexity Comet
• ShadowLeak Attack para Agentes IA de Deep Research en ChatGPT
• ForcedLeak: Indired Prompt Injection en Salesforce AgentForce
• AgentFlayer exploit para ChatGPT: Prompt Injection para exfiltrar datos de tus almacenes conectados
• Indirect Prompt Injection en Perplexity Comet para atacar tu Stripe y el riesgo de los AI-First Web Browsers con ChatGPT Atlas
• Perplexity Comet: Indirect Prompt Injection con textos invisibles in imágenes
• ChatGPT Atlas: Client-Side Attack CSRF para Contaminar la Memoria con un Prompt Injection que te hackea tu Windows con Vibe Coding
• Prompt Injection en ChatGPT Atlas con Malformed URLs en la Omnibox
• HackedGPT: Cómo explotar "Weaknesses" en ChatGPT para hacer Phishing o Exfiltrar Datos
• GeminiJack: Indirect Prompt Injection en Google Gemini Enterprise

El objetivo de Lockdown Mode no es evitar que la IA lea los Pompts Injection ocultos, sino actuar como una fortaleza digital que bloquee la fase final del ataque, es decir, las solicitudes de red salientes que harían posible el robo de la información recolectada. 

Figura 4: OpenAI LockDown Mode

Para lograr este blindaje (Lockdown), el sistema limita severamente la conectividad de la IA con la red y servicios externos de Internet. Al activarlo, se restringen o deshabilitan drásticamente varias funciones avanzadas de ChatGPT como son:

• Navegación web en vivo: Se suspende el acceso a Internet en tiempo real; las búsquedas se limitan estrictamente al contenido almacenado en caché. 

• Deep Research y Modo Agente: Ambas herramientas quedan totalmente desactivadas para evitar que la IA navegue o ejecute tareas de forma autónoma.

• Descargas e imágenes: Se prohíbe a ChatGPT descargar archivos externos automáticos para análisis y recuperar o mostrar imágenes de la web.

• Conectividad en Canvas: El código generado dentro de Canvas no tiene permitido interactuar con Internet bajo ninguna circunstancia. 

Esta función ya se está desplegando para usuarios de cuentas personales elegibles y planes ChatGPT Business, activándose directamente desde los ajustes de seguridad de la cuenta. Aunque este modo sacrifica parte de la versatilidad de la IA, ofrece un entorno mucho más controlado que para profesionales que priorizan la confidencialidad, y la seguridad, puede ser de utilidad.

CISOs on the move

Está claro que este tipo de herramientas de seguridad tendrán que ir apareciendo. El ecosistema de seguridad que muchas empresas han creado con una miriada de vendors especializados en diferentes soluciones de seguridad, no va a ser válido para lo que necesitan los servicios digitales basados en IA, todos lo sabemos.

Figura 5: Hacking & Pentesting con Inteligencia Artificial.

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

Rafael Troncoso, Javier del Pino y Chema Alonso.

Así que los profesionales de ciberseguridad tenemos que tener muy presentes el impacto de la llegada de la IA a las manos de los creadores de los servicios digitales internos y las manos de los atacantes, porque la presión por el cambio y la evolución en el stack de seguridad va a ser espectacular... ¿la estás sintiendo ya? Pues va a ser aún más intensa, que aún la Inteligencia Artificial no está en la fase de desaceleración ni por asomo.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)  

ShadowLeak Attack para Agentes IA de Deep Research en ChatGPT

Hace un par de días los investigadores de Radware han hecho público "ShadowLeak", un Indirect Prompt Injection Attack que afectaba al modelo de Agentes IA hechos con Deep Research en ChatGPT, por el cuál es posible robar información personal de las víctimas (PII: Personal Indentificable Information).

Figura 1: ShadowLeak Attack para Agentes IA de Deep Research en ChatGPT

Los Agentes IA pueden realizar tareas complejas de búsqueda y análisis de información a través de todo Internet, pero también en cualquier base de datos documental a la que se le haya dado acceso mediante permisos, com por ejemplo un gestor de ficheros en la nube o el correo electrónico.

Figura 2: Agentes AI de ChatGPT Deep Research

OpenAI tiene Agentes IA que funcionan con Deep Research que pueden analizar todo el contenido de tu correo electrónico de Gmail, con el permiso adecuado, para tener información de todo lo que allí almacenas, que generalmente es mucho. 

Figura 14: Hacking & Pentesting con Inteligencia Artificial.

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

Rafael Troncoso, Javier del Pino y Chema Alonso, 

En este caso, el atacante va a dear plantado primero en la víctima un correo electrónico con todas las instrucciones para que el Agente IA de Deep Research se salte las protecciones, es decir, lo que sería el ataque de Indirect Prompt Injection, tal y como se ve en la imagen siguiente.

Figura 4: Arqutitectura del ataque ShadowLeak

En el correo se saltan los controles suponiendo que en algún mensaje del buzón están los datos personales de la víctima que se busca - algo que se puede hacer para solicitar viajes, envío de paquetes, etcétera -. También añade sentimiento de urgencia para que haya un Deadline, en este caso EOD (End of Day). Se hace creer al modelo que la información es pública, para que se rebaje el nivel de seguridad.

Figura 5: E-mail con ataque de ShadowLeak (parte 1)

Por último, se da la orden con autoridad, que se refuerza a lo largo del mensaje, y se le pide que envíe esos datos a una URL donde se enviará como parámetros de la llamada, poniendo énfasis en el formato en que deben ser enviados los datos con un ejemplo.

Figura 6: E-mail con ataque de ShadowLeak (parte 2)

Una vez implantado el mensaje en el buzón de la víctima, el atacante solo debe esperar a que esta utilice en ChatGPT un Agente de Deep Research para analizar su buzón, con algo similar a este comando.

Figura 7: Prompt de la víctima dándole acceso a su Gmail

al Agente IA de ChatGPT DeepResearch

El resto es lo que os imagináis, el Agente IA de ChatGPT Deep Research va a exfiltrar la información con los datos PII que haya encontrado en el buzón, lo que permite que el atacante consiga los datos de la víctima que desea.

Figura 8: La exfiltración Server-Side se hace en Base64

Como decía al principio, esto se puede hacer no solo con Gmail, que es el ejemplo, sino con cualquier otro repositorio documental al que se le dé acceso al Agente IA, así que el riesgo era alto y los equipos de seguridad de OpenAI han solucionado este Indirect Prompt Injection ya.

Figura 9: Conectores de Agentes IA para ChatGPT Deep Research

Si te interesa la IA y la Ciberseguridad, tienes en este enlace todos los posts, papers y charlas que he escrito, citado o impartido 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)  

ViKing: Ataques de Vishing completamente automatizados con Inteligencia Artificial

Leyendo el blog de Hackplayers, del que soy lector hace años, descubrí ayer el paper de "On the Feasibility of Fully AI-automated Vishing Attacks" de hace un año) donde unos investigadores del Instituto Superior Técnico de Lisboa habían hecho un estudio sobre cómo automatizar ataques de Vishing, cuál sería su éxito, y cuál sería el coste de conseguir realizar con IA estos ataques.

Figura 1: ViKing - Ataques de Vishing completamente

automatizados con Inteligencia Artificial

Los ataques de Vishing son ataques de "Phishing Telefónico", o lo que es lo mismo, llamadas fraudulentas que intentan engañar a un usuario haciéndole que la llamada llega de una determinada empresa u organismo para conseguir realizar una ciberestafa.

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

En este caso, el paper estudia cómo construir un campaña masiva de Vishing automatizando todo el proceso con una IA, a las que han llamado ViKing, y de la que puedes leer todo el proceso en el artículo que tienes aquí.

Figura 3: On the Feasibility of Fully AI-automated Vishing Attacks

La idea de ViKing es conseguir que el proceso esté automatizo extremo a extremo, utilizando para ello un LLM para realizar el ataque conversacional, un modelo de IA para hacer el Text-To-Speech (TTS), y un modelo de IA para hacer el Speech-To-Text (STT) y enviárselo de nuevo al LLM para continuar el trabajo. 

Figura 4: Esquema de funcionamiento de ViKing

Como se puede ver en el esquema de ViKing, la víctima se configura a partir de número de teléfono, su perfil, y luego al LLM se le configura su objetivo y la persona a la que tiene que interpretar en la llamada, utilizando para ello plantillas de perfilado.

Figura 5: Arquitectura completa de Viking

Con todo este sistema de ViKing funcionado, el estudio buscar responde a cuatro preguntas fundamentales, como son:

1.- ¿Puede un sistema de Vishing hecho todo con Inteligencia Artificial robar información de sus víctimas? 

 

2.- ¿Puede un sistema de Vishing hecho con IA ser percibido con un sistema de confianza por humanos? 

 

3.- ¿Puede un sistema de Vishing hecho con IA parecer una persona real en una llamada de teléfono? 

 

4.- ¿Cuáles son los costes de operación de un sistema de Vishing hecho todo con IA?

A partir de ese momento, y con el objetivo de responder a estas preguntas, ViKing se configura con diferentes perfiles de Persona en cada ataque. Por ejemplo, aquí se define una plantilla de ataque de Vishing para una ciberestafa en la que se pretende ser un agente del FBI.

Figura 6: Detalles de la Persona a simular en un de las llamadas de Vishing

Con estas plantillas se configura el Prompt del LLM que va a orquestar la conversación con la víctima que va a ser llamada por el sistema de telefonía, tal y como se puede ver a continuación.

Figura 7: Prompt de configuración del LLM de ViKing

Con esta información el LLM creará la conversación, una vez que el inicializado haya conectado con la centralita de telefonía de VoIP para hacer las llamadas. Cada mensaje del LLM será pasado a voz usando una API de TTS (Text-To-Speech) usando ElevenLabs, y emitido por la llamada usando Twilio.

Figura 8: Libro de Hacking y Seguridad VoIP 2ª Edición
de José Luis Verdeguer en 0xWord

Una vez construido el sistema de Viking, para hacer el estudio se utilizaron cuatro grupos de personas que tenían que hacer el rol de secretaria/o sin saber qué es lo que iba a pasar. Cada uno de esos grupos fue aleccionado con un determinado nivel de precaución.

Figura 9: Cuatro grupos de objetivos

Como se puede ver, al primer grupo se le dijo que hiciera de secretario/a y fuera profesional, mientras que del Nivel 2 al Nivel 4 se le fueron dando diferentes grados de advertencias de seguridad para que estuviera alerta de manera moderada, muy alerta o con máxima vigilancia. Y aún así, en todos los grupos, los ataques de Vishing realizados por ViKing tuvieron diferentes grados de éxito.

Figura 10: Éxito en los ataques en los cuatro grupos

Como se puede ver,  de 80 ataques a víctimas, el sistema fue capaz de conseguir contraseñas en 22 de los ataques, 6 de ellos a personas del grupo de Nivel 4 de máxima seguridad. Pero en el Nivel 1, sin aleccionamiento específico de seguridad, 18 de 20 de los ataques acabaron consiguiendo el número de teléfono y 14 de 20 el número de la Seguridad Social y la contraseña, cayendo en la ciberestafa. Estos datos dejaban respondida la pregunta 1 del estudio con un rotundo Sí.

La impresión de las víctimas

Preguntando después a las víctimas para poder responder a las preguntas 2 y 3 del estudio, sobre la calidad de los ataques para entender si les daba confianza el interlocutor o si lo percibían como humano o máquina, los resultados son muy interesantes.

Figura 11: Impresión sobre ViKing por las víctimas

Como se puede ver, la mayoría de las preguntas consigue 3 o más en un ratio sobre 5, lo que quiere decir que ViKing consigue parecer natural, dar buena impresión, hacer que la víctima confíe y que se sienta cómoda compartiendo datos con el atacante en la mayoría de los casos, siendo otorgados los valores 1 y 2 sólo por debajo de la mitad de las víctimas.

Figura 12: Sobre la Humanidad de Viking

Sobre la humanidad o artificialidad de la llamada, los resultados dejan entrever que aún muchos acaban sospechando que es una IA, pero la interacción es buena lo suficiente como para hacer dudar mucho tiempo a las víctimas, y aún así, compartir los datos.

Sobre los costes de ViKing

Llegados a esta parte, solo queda responder a la última pregunta, cuáles han sido los costes de hacer todos estos ataques en dinero. Pagando las correspondientes suscripciones, el resultado es el que tenéis en la siguiente tabla.

Figura 13: Costes del estudio

Como podéis ver, quitando Ngrok y Prolific, que se usan para el servidor, y para obtener a los sujetos del estudio, los costes de IA han sido de 422 USD, es decir, un coste insignificante si lo que se está es preparando una ciberestafa para robar dinero a una empresa, o preparando un APT de largo recorrido. Interesantísimo como el Hacking y el Pentesting con Inteligencia Artificial cada día se hace más una "commodity".

Figura 14: Hacking & Pentesting con Inteligencia Artificial.

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

Rafael Troncoso, Javier del Pino y Chema Alonso, 

Si te interesa la IA y la Ciberseguridad, tienes en este enlace todos los posts, papers y charlas que he escrito, citado o impartido 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)  

Figura 15: Contactar con Chema Alonso

El FBI alerta a los Cirujanos Plásticos y a sus pacientes por las extorsiones reputacionales

Hace no demasiado leíamos que el FBI alertaba sobre una preocupante tendencia en la que ciberdelincuentes están extorsionando a clínicas y proveedores de material de cirugía plástica y a sus pacientes, tras la filtración de datos confidenciales, entro ellos fotografías, e historiales médicos, extorsionan y coaccionan a las víctimas y les exigen rescate.

Figura 1: El FBI alerta a los Cirujanos Plásticos y a sus pacientes por las extorsiones reputacionales

Estos ciberataques no sólo buscan el beneficio económico inmediato del grupo criminal, sino que también exponen a los pacientes a un riesgo significativo de daño emocional y a una violación de su privacidad, colocándolos en una posición extremadamente vulnerable, especialmente desde el punto de vista reputacional. Quiero poner de manifiesto y subrayar la importancia de proteger la identidad digital y por ende su reputación. Falta mucha concienciación, pero también medidas reales a ejecutar posteriores a un ataque de estas características.

Figura 2: Cibercriminales están extorsionando a los

clientes de proveedores de cirugía plástica

Cada paciente deposita la confianza en el centro médico que visita no solo en que van a tomar las medidas sanitarias y de profesionalidad suficiente, sino, por supuesto, que van a proteger sus datos. Remarcaría la necesidad imperiosa de mejorar la colaboración entre empresas, especialmente las de atención médica y las agencias de protección de datos. La gestión de la información personal, especialmente después de un incidente de ciberseguridad, requiere un seguimiento continuo para la detección y, más importante, para la eliminación de contenido comprometido, enfatizando el impacto a largo plazo en la reputación y privacidad, particularmente de personajes públicos.

Como experta en gestión de crisis de reputación online y profesional de la protección de identidad digital de personajes públicos y empresas, quiero destacar la importancia de responder de forma proactiva y muy bien coordinada frente a estos incidentes.

Figura 3: Cibercriminales están extorsionando a los

clientes de proveedores de cirugía plástica

La prevención y la formación son claves en la lucha contra la ciberdelincuencia y me gustaría enfatizar la necesidad de que las organizaciones adopten un enfoque holístico hacia la ciberseguridad, considerando tanto las medidas tecnológicas como la educación de los empleados y pacientes sobre los riesgos y las mejores prácticas para proteger su información personal.

La falta de tomar estas medidas, previas, durante y posterior a un incidente genera además un grave incidente contra la reputación de estas clínicas, cómo sería leer titulares donde una clínica bien reputada, que alberga las operaciones de los mayores personajes públicos de un país, o de una ciudad, ha sufrido un ciberataque y las imágenes de antes y después de pacientes están siendo usadas para coacciones y extorsiones, sino que además evidentemente estas bases de datos finalmente siempre acaban filtradas en la dark web y potencialmente después son revendidas y disponibles en la surface (es decir por segundos grupos de usuarios criminales, pero también por cualquier otro usuario.

Figura 4: Cibercriminales están extorsionando a los

clientes de proveedores de cirugía plástica

En mi equipo gestionamos a diario la eliminación de contenido de información personal y corporativa, así como el desposicionamiento de contenidos que se resisten mucho más y que en ningún caso aportan un beneficio a la empresa o el personaje público y que una vez ha sido expuesta debe ser retirada o relegada a posiciones que no sean fácilmente encontrables. Para mí, no es suficiente con detectar y responder a un incidente. 

Figura 5: Contactar con OnBranding en MyPublicInbox

Es fundamental trabajar en la eliminación de datos comprometidos de la red, lo que a menudo implica superar desafíos legales y técnicos significativos, pero lamentablemente muchas empresas en las reuniones de briefing nos responden, “ah si ya sabemos que se filtró la base de datos, ya la tenemos detectada”, pero no hacen una eliminación de esas copias que están por todo internet. Para mí, incluir esta perspectiva en la forma de gestionar los incidentes, fue el motivo por el cual abrimos el SOC Reputacional en la empresa hace ya 9 años.

Figura 6: Web de OnBranding

En resumen, los incidentes de ciberseguridad en el sector de la salud, especialmente aquellos que afectan a proveedores de cirugía plástica, requieren una respuesta robusta y multifacética que incluye tecnología avanzada, políticas claras de privacidad, educación continua sobre riesgos cibernéticos, y una cooperación estrecha entre clínicas, agencias de protección de datos, y profesionales de la protección de marca que sepan gestionar esta crisis. La protección de la identidad digital y la ciberseguridad de los datos personales son fundamentales para preservar la confidencialidad, la reputación y el bienestar de los pacientes en el largo plazo.

Un saludo,

Autor: Selva Orejón, CEO de Onbranding

 Contactar con Selva Orejón

Whatsapp INT: Cómo buscar (y encontrar) números de teléfono, mensajes y fotografías a través de los Enlaces Universales

Los enlaces universales de Whatsapp permiten el envío de mensajes directos a los usuarios sin la necesidad de que el destinatario del mensaje tenga que estar en la lista de contactos del dispositivo que utiliza este servicio para el envío de mensajes. Basta proporcionar el número de teléfono para que el servicio de Whatsapp envíe el mensaje al destinatario y éste lo reciba directamente en la app de Whatsapp. 

Figura 1: Whatsapp INT: Cómo buscar (y encontrar) números de

teléfono, mensajes y fotografías a través de los Enlaces Universales

Es habitual encontrarse esta forma de envío de mensajes en aplicaciones de mensajería o negocios para recibir mensajes de potenciales clientes. Por el contrario, desde el punto de vista de la seguridad y privacidad de los usuarios, presenta la desventaja de dejar al descubierto datos de carácter personal, como números de teléfono, mensajes enviados o la fotografía de perfil de los usuarios.

Figura 2: WhatsApp INT: OSINT en WhatsApp.

Nuevo libro de Luis Márquez en 0xWord.

Esto es parte de las técnicas WhatsApp INTelligence: OSINT en WhatsApp, de las que Luis Márquez escribió un libro en 0xWord que podéis compraros y leer, y de las que Chema Alonso habla muchas veces, como esta que tenéis por aquí que impartió en Osintomático 2022 "WhatsApp Intelligence: Jugando con Leaks" y la continuación en OpenExpo Europe 2022 titulada: "(WEB) ScrAPIficar & Weaponizar WhatsApp" que os dejo aquí:

Figura 3: (Web)ScrAPIficar & Weaponizar WhatsApp.

Y de esto vamos a hablar en el artículo de hoy, donde vamos a ver cómo encontrar las Fugas de Información por culpa de los Enlaces Universales de WhatsApp, y que seguro que te son de utilidad en alguna investigación.

Enlaces universales de Whatsapp

Los enlaces universales son un método muy utilizado por las apps para enviar un mensaje a una cuenta de WhatsApp. Realizan una petición de la forma:

• https://wa.me/número?text=mensaje

Donde número es un número de teléfono completo en formato internacional y mensaje es el mensaje a enviar. Un ejemplo de inclusión de un mensaje es el siguiente:

• https://api.whatsapp.com/send/?phone=34612345678&text=Quedamos+Luis

Whatsapp permite también la creación de enlaces universales realizando peticiones a través de su API de la forma:

• https://api.Whatsapp.com/send?phone=número&text=mensaje

Donde número es el número de teléfono en formato internacional y mensaje el texto que se quiere enviar.

Figura 4: Mensaje enviado utilizando los enlaces universales de Whatsapp.

En las siguientes imágenes se puede ver un ejemplo de envío y recepción de un mensaje haciendo uso de los enlaces universales de Whatsapp.

Figura 5: Mensaje recibido a través de los enlaces universales de Whatsapp.

Dado que los enlaces universales que WhatsApp proporciona para una comunicación más sencilla y eficaz, no dejan de ser URLs, lo que puede llevar a que sean indexadas y se conviertan en fugas de información.

Fugas de información en los servicios de Whatsapp a través de los Enlaces Universales

En los dispositivos Android existe el riesgo de que la app utilice los enlaces universales junto al buscador Google Chrome y éste registre la actividad de uso de los enlaces universales. 

Figura 6: Configuración por defecto que permite a Google registrar

toda la actividad que hace en la web a través de un dispositivo.

Debido a que Google registra toda la actividad que se realiza en la web a través de un dispositivo para optimizar las búsquedas de los usuarios, la probabilidad de que Google recabe la información de los enlaces universales es muy alta. 

Obtención de los números de teléfono de los destinatarios de los mensajes

Haciendo un poco de Hacking con Buscadores en Google, sobre los enlaces universales (wa.me y api.Whatsapp.com) y usuarios de España (prefijo 34), el buscador devuelve resultados en los que se aprecian números de teléfonos de los destinatarios de los mensajes, como se muestra en las siguientes imágenes.

Figura 7: Fugas de información de teléfonos de usuarios

españoles de Whatsapp presentes en Google.

Algunos son números públicos de empresas que utilizan WhatsApp como fuente de información, pero veréis que también hay muchos de particulares.

Figura 8: Fugas de información de teléfonos de usuarios

españoles de Whatsapp presentes en Google.

Obtención de los mensajes y números de teléfono de los destinatarios

Realizando un poco de Hacking con Buscadores en Google para tratar de obtener los mensajes enviados a usuarios de España, el buscador también devuelve resultados en los que es posible conocer los mensajes de texto y a quiénes han sido enviados.

Figura 9: Fugas de información de mensajes y números de

teléfono de usuarios españoles de Whatsapp presentes en Google.

Esto es porque algunos de estos mensajes están pre-configurados en webs de negocios, de servicios online, o plataformas webs que permiten crear estas URLs para interactuar con WhatsApp desde dentro del servicio o app.

Obtención de las fotografías de los perfiles de Whatsapp de los destinatarios de los mensajes.

Existen destinatarios de los mensajes que en su perfil de Whatsapp utilizan su fotografía personal visible para cualquier usuario que conozca su número de teléfono. Como se ha comentado, una de las ventajas de utilizar los enlaces universales de Whatsapp es precisamente que el remitente de los mensajes no tiene que estar registrado en la agenda de contactos.

Figura 10: Fotografía personal y nçumero de teléfono

de uno de los destinatarios de un mensaje.

Cualquier usuario conozca el funcionamiento de los enlaces universales, sólo tiene que poner en ellos el teléfono de un destinatario para que Whatsapp le muestre la información vinculada a su perfil, como su fotografía personal, si es que el destinatario ha sido poco cuidadoso con su privacidad y tiene visible su perfil para todo el mundo.

Los números de teléfono personales son datos de carácter personal.

Según la Ley de Protección de Datos (LPD), son “datos de carácter personal cualquier información concerniente a personas físicas identificadas o identificables”. Se considera identificable toda persona cuya identidad pueda determinarse, directa o indirectamente, en particular mediante un número de identificación o uno o varios elementos específicos, característicos de su identidad física, fisiológica, psíquica, económica, cultural o social. 

Una persona puede ser identificada directamente por su nombre y apellidos o indirectamente por un número de teléfono, una matrícula de un coche, un número de la Seguridad Social, y una dirección de correo electrónico.  El número del documento nacional de identificación (DNI) o el número del pasaporte son, por tanto, datos de carácter personal.

Figura 11: Direcciones de chat.whatsapp.com
indexadas en Bing en el pasado.

Con los números de teléfono hay que diferenciar si son profesionales o personales, pero como hemos visto en este caso con estas URLs, al igual que ya vimos en el pasado con las URLS de las Invitaciones a los Grupos de WhatsApp que descubrían tanto los grupos como los datos de las personas enloradas en ellos, hay que tener un cuidado especial

Figura 12: Lista de miembros de un grupo de WhatsApp
con la dirección pública de Internet.

Los números de teléfonos profesionales o de empresa quedan excluidos del alcance de la Ley de Protección de Datos, mientras que los segundos encajan perfectamente en la definición de dato de carácter personal, y en particular, los números de los dispositivos móviles. El uso de los dispositivos móviles, que asignan un dispositivo a un titular, hace que el número del dispositivo móvil hagan a una persona identificada o identificable.

Cómo solucionar las Fugas de Información en el servicio de Whatsapp.

Dado que las fugas de información presentadas en este artículo se producen por el envío de datos de carácter personal y sensibles como parámetros de la URL utilizando el método GET de HTTP y la posterior indexación de los mismos por parte de los buscadores, lo primero sería enviar los parámetros por POST y no por GET.

Figura 13: WhatsApp Intelligence (WhatsINT): Jugando con Leaks

En segundo lugar habría que tratar el problema de la indexación de Whatsapp. Algunos podrían pensar que con poner en los ficheros https://wa.me/robots.txt y https://api.Whatsapp.com/robots.txt las líneas Disallow: /send?phone=, Disallow: /send?text= podría impedir a Google y a cualquier buscador añadir la información personal de los usuarios de Whatsapp que reciban información a través de los enlaces universales, pero por desgracia no es así.

Figura 14: Mensaje en el fichero “api.Whatsapp.com/robots.txt”

para advertir no recoger de manera automatizada datos de Whatsapp.

Si nos fijamos en el contenido de los ficheros anteriores, incluyen el siguiente aviso: “Prohibida la recopilación de datos en WhatsApp a través de medios automatizados”. Resulta curioso que Whatsapp realice esta advertencia y Google almacene los datos de los usuarios utilizados por Whatsapp, pero es que los servicios de indexación son un caos. 

Figura 15: No me indexes que me cacheo

En el año 2017 Chema Alonso advirtió de más de 79.000 URLs indexadas de Gmail en Google y Bing en su charla "No me Indexes que me cacheo" y la respuesta de Google fue la que podéis ver en la imagen: "Si Google consigue la URL de un sitio por un enlace en otro lugar, entonces no afecta Robots.txt", que es lo que sucede aquí. WhatsApp ha prohibido la indexación, pero Google ha encontrado las URLs por otro sitio.

Figura 16: Lo que entonces era imposible, hoy en día está resuelto

y Google elimina las URLs de Gmail. Cómo cambian los tiempos.

La única solución que le quedaría a Whatsapp sería eliminar esas URLs una a una pidiéndoselo a los buscadores, pero es sin duda, una medida ineficaz porque algunas empresas quieren que su dirección de contacto vía WhatsApp se indexe. Es un problema en el que tanto Google, como el usuarios, como el sitio como WhatsApp deben hacer el trabajo.

Saludos,

Autor: Amador Aparicio, CISO (Chief Information Security Officer) de la empresa Zunder, escritor de los libros “Raspberry Pi para Hackers & Makers: PoCs & Hacks Just for Fun!” y "Hacking Web Technologies 2ª Edición"  y Miembro del Grupo de Investigación en Ingeniería de la Privacidad del Departamento de Informática de la Universidad de Valladolid.

Figura 16: Contactar con Amador Aparicio en MyPublicInbox