Las sesiones de cuentas de IA están entre los datos que busca Aokigahara, un malware de Windows para robar información descubierto por investigadores de Check Point Software. Junto con contraseñas y datos financieros, recopila archivos vinculados a asistentes de IA y herramientas de programación, lo que podría poner al alcance de los atacantes servicios de pago, conversaciones confidenciales y recursos de desarrollo.
Dark Reading, que informa sobre los hallazgos de Check Point, identificó entre los objetivos a Claude, ChatGPT Desktop, Codex, Cursor, Windsurf, GitHub Copilot y Gemini CLI. La recopilación incluye archivos de autenticación, datos de sesión y archivos de configuración asociados a esas herramientas.
La gravedad depende de lo que permita el acceso robado. Check Point afirmó que las credenciales y los tokens de sesión podrían permitir a los atacantes usar servicios de IA de pago sin autorización o vender cuentas comprometidas. Si ese acceso también abre historiales de conversaciones o archivos subidos, material empresarial confidencial y código fuente propietario podrían servir de base para una exigencia de extorsión. El informe describe esa posibilidad, sin documentar un incidente de extorsión relacionado con Aokigahara.
De los archivos locales a un acceso más amplio
Tras comenzar la infección, Aokigahara busca en el equipo contraseñas del navegador, cookies de sesión, carteras de criptomonedas y credenciales de aplicaciones de IA. Examina los archivos locales de las aplicaciones en busca de tokens de autenticación, claves API y otro material sensible. Entre sus objetivos más amplios figuran los clientes VPN, los clientes FTP/SFTP, los gestores de contraseñas y las aplicaciones de correo electrónico.
La recopilación también llega al desarrollo de software y a la administración de la nube: datos de acceso a Git, claves privadas SSH y archivos de credenciales y configuración de AWS, Azure y Google Cloud. Según Check Point, esas credenciales podrían abrir repositorios de código privados o recursos en la nube, siempre que sigan siendo válidas y tengan permisos suficientes. Encontrar una credencial en un equipo comprometido no demuestra que un atacante la haya utilizado con éxito.
Denis Calderone, director de tecnología (CTO) de Suzu Labs, dijo a Dark Reading que la combinación da a las sesiones de IA robadas un valor potencial tanto para la reventa de cuentas como para la extorsión. También destacó que el robo de sesiones de IA, credenciales de repositorios y archivos de nube desde una sola estación de trabajo puede exponer varias partes del entorno de desarrollo de una organización.
Aokigahara comprueba si hay máquinas virtuales y entornos sandbox usados para analizar malware. El informe también describe un proceso de envío en el que los datos recopilados se empaquetan en archivos ZIP, se cifran y se envían a servidores controlados por los atacantes.
Qué debe incluir la revisión de un posible compromiso
Ante una posible vulneración de un endpoint, Check Point recomienda examinar las sesiones de IA, las claves API, las credenciales de GitHub, las claves SSH y los tokens de nube, además de las contraseñas del navegador. Revocar las sesiones expuestas y rotar los secretos responde a las distintas formas de acceso que pudieron recopilarse.
Las recomendaciones defensivas de Dark Reading también piden investigar las lecturas sospechosas del almacenamiento local y de los archivos de autenticación de las aplicaciones de IA. Recomienda proteger los datos de autenticación de IA como secretos empresariales, limitar los secretos de desarrollo y de nube de larga duración en los endpoints, usar identidades gestionadas y credenciales de corta duración cuando sea viable, y restringir el acceso a repositorios y a la nube.
