Phishing millonario con caracteres Unicode invisibles: así los correos sortean los filtros

Microsoft ha alertado sobre una campaña de phishing de gran volumen que inserta caracteres Unicode invisibles en las palabras utilizadas como señuelo. El objetivo es fragmentar las cadenas que buscan los sistemas antispam sin modificar lo que el destinatario ve en pantalla.

La operación apareció a principios de febrero de 2026 y alcanzó su pico el 26 de febrero de 2026. Durante los días laborables se estimaron entre uno y 2,37 millones de mensajes diarios. Después de unos tres meses de actividad intensa, el tráfico cayó bruscamente tras el 15 de mayo de 2026.

No se trata de una vulnerabilidad de software tradicional. No hay CVE, puntuaciones CVSS, versiones vulnerables ni actualizaciones que instalar: la campaña aprovecha las diferencias en la forma en que las interfaces, los analizadores y las herramientas de seguridad procesan el texto Unicode.

Palabras legibles para las personas, fragmentadas para los filtros

La técnica se describe como una forma de ASCII smuggling. Los operadores insertan en el texto code points Unicode que muchas interfaces no muestran, creando una divergencia entre la representación visible y la que realmente se analiza.

El bloque utilizado es Unicode Tags, comprendido entre U+E0000 y U+E007F. Contiene equivalentes «sombra» de varios caracteres ASCII: U+E0041, por ejemplo, corresponde a la letra mayúscula «A», mientras que U+E0061 representa la «a» minúscula. El bloque fue diseñado para etiquetas lingüísticas y actualmente está en gran medida obsoleto.

En la campaña, estos caracteres se intercalan dentro de palabras relacionadas con préstamos y financiación. Una cadena como funding puede construirse conceptualmente de la siguiente manera:

fun<U+E0020>ding

El code point insertado entre las dos partes puede permanecer invisible en la interfaz de correo electrónico. Por tanto, el destinatario sigue leyendo «funding», pero una regla que busque la secuencia ASCII contigua podría no encontrarla.

El problema afecta sobre todo a los controles basados en coincidencias literales o expresiones regulares que no contemplan caracteres no renderizados. A nivel de code points, la palabra ya no es una secuencia continua. Además, la codificación subyacente contiene datos adicionales entre las letras esperadas.

No todos los sistemas reaccionan de la misma manera. Algunos eliminan o ignoran las etiquetas durante la visualización; otros conservan íntegramente la secuencia. Esta inconsistencia permite a los atacantes mostrar un texto aparentemente normal mientras modifican la entrada que reciben los motores de detección.

Millones de correos con el ritmo de una actividad laboral normal

La evolución de la campaña muestra una marcada cadencia semanal. El envío era intenso durante los días laborables, casi se interrumpía los fines de semana y se reanudaba los lunes.

Los volúmenes oscilaban entre uno y 2,37 millones de mensajes al día, con el máximo registrado el 26 de febrero de 2026. Esta escala diferencia la operación de los intentos experimentales que ya habían empleado caracteres invisibles, homoglyphs u otras manipulaciones de Unicode.

Los señuelos imitaban ofertas de:

• préstamos empresariales;
• líneas de crédito;
• financiación anticipada.

El posible impacto no se limita al clic en un único correo fraudulento. Las páginas a las que conducen los mensajes pueden utilizarse para recopilar credenciales, información empresarial y datos financieros. Estos elementos pueden alimentar después campañas de spear-phishing más precisas.

La presencia de términos financieros fragmentados mediante Unicode también reduce la eficacia de las reglas estáticas. Un filtro que busque únicamente palabras como «funding», «loan» o «credit» en su forma ASCII podría no reconocer variantes visualmente idénticas.

ActiveCampaign utilizada como infraestructura de redirección

Los mensajes se enviaron a través de ActiveCampaign, una plataforma legítima de marketing y automatización. Los enlaces incluidos en los correos también pasaban por los dominios que el servicio utiliza para el seguimiento de clics:

• acemlnd[.]com
• activehosted[.]com

El uso de un proveedor conocido ofrece a los atacantes una ventaja reputacional. El tráfico puede proceder de infraestructuras con autenticación y reputación IP consolidadas, y presentar características similares a las de una campaña comercial normal.

Esto no convierte en maliciosos todos los mensajes o enlaces asociados a los dominios de ActiveCampaign. Se trata de servicios compartidos que también utilizan clientes legítimos. Por tanto, los indicadores deben correlacionarse con el contenido del correo, los dominios de destino, la antigüedad de los dominios remitentes y la presencia anómala de caracteres Unicode.

ActiveCampaign declaró haber verificado sus sistemas de moderación con mensajes que contenían caracteres invisibles. Según la empresa, las versiones ofuscadas reciben la misma clasificación que los correos correspondientes sin manipular; además, el uso intensivo de estos code points se considera sospechoso.

La campaña recurrió a cientos de dominios remitentes desechables con nombres inspirados en el crédito y las finanzas. Entre los que registraron un mayor número de accesos figuran:

guardiangrowthfunding[.]com
digitalcapitalboost[.]com
thebusinessloanexpress[.]com
yourlocfunding[.]com
advancefundingboost[.]com
guardiancapitalway[.]com
harboradvancefunding[.]com
unitedfundingwave[.]com
directcapitalboost[.]com
onlinedirectfinance[.]com

Estos dominios pueden utilizarse como indicadores para actividades de threat hunting, pero no deben considerarse por sí solos una firma suficiente para bloquear cualquier mensaje.

El vínculo con el phishing dirigido a solicitantes de la SBA

Microsoft considera que esta actividad está relacionada con una campaña más amplia que ya había abusado de ActiveCampaign para enviar miles de correos generados con herramientas de inteligencia artificial. Las víctimas objetivo eran solicitantes de préstamos de la Small Business Administration (SBA).

Los detalles de esa operación fueron publicados por el equipo Fortra Intelligence and Research Experts (FIRE) en septiembre de 2025. El objetivo aparente era recopilar información detallada sobre las empresas y la situación financiera de las víctimas, probablemente como preparación para ataques posteriores más personalizados.

Una característica de la operación era la generación a gran escala de sitios creíbles, adaptados a distintos dominios, incluidas direcciones ilegítimas o creadas para suplantar a otras organizaciones. Las funciones de automatización de marketing basadas en IA permitían cambiar rápidamente el texto, el diseño gráfico y el recorrido de las páginas.

Por tanto, el uso de inteligencia artificial no sustituye la infraestructura clásica del phishing. La hace más rápida de modificar y más sencilla de replicar en numerosos dominios.

Qué deben buscar los equipos de seguridad

Como no existe un parche, la mitigación debe abarcar la canalización de análisis del correo. Las pasarelas no deberían limitarse a buscar palabras clave ASCII contiguas, sino examinar también la secuencia Unicode original.

Un control eficaz puede mantener dos representaciones en paralelo:

1. el contenido sin procesar, conservado para el análisis forense y la detección de code points sospechosos;
2. una copia transformada para la clasificación, en la que se eliminen o marquen los caracteres del bloque U+E0000–U+E007F.

La transformación no debería borrar las evidencias antes de registrarlas. La comparación entre el texto original y el texto depurado puede convertirse en una señal por sí misma: si una palabra financiera aparece únicamente después de eliminar las etiquetas, el mensaje merece una revisión adicional.

Los equipos SOC pueden buscar la combinación de:

• code points comprendidos entre U+E0000 y U+E007F;
• palabras financieras interrumpidas por caracteres no renderizados;
• dominios remitentes recientes o desechables;
• ofertas no solicitadas de préstamos y líneas de crédito;
• redirecciones a través de acemlnd[.]com o activehosted[.]com;
• destinos finales distintos del dominio mostrado;
• formularios que soliciten credenciales o información financiera empresarial.

Los sistemas basados en modelos de lenguaje también requieren cautela. El contenido invisible obtenido de correos electrónicos, documentos o páginas web puede ser interpretado de forma diferente por los componentes que lo muestran. Esto también abre posibles escenarios de prompt injection cuando los datos externos se incorporan automáticamente al contexto de un asistente de IA.

En este caso, la defensa comienza por la coherencia: lo que se muestra al usuario, lo que analiza el filtro y lo que se envía a posibles modelos de IA debe someterse a las mismas reglas de canonicalización y control. De lo contrario, un espacio que nadie ve puede bastar para separar una palabra de su detector.