Por Canuto  

Un malware para Windows llamado CLOSEDQUORUM consulta a Gemini, DeepSeek, Qwen y Mistral para elegir de manera autónoma sus acciones posteriores al compromiso, que incluyen extraer credenciales, contraseñas y datos de billeteras de criptomonedas.
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  • CLOSEDQUORUM puede consultar cuatro modelos de lenguaje y actuar según el resultado de una votación automática, sin recibir instrucciones continuas de un operador.
  • El malware escrito en Go incluye módulos para robar credenciales de Windows, contraseñas de navegadores y datos de billeteras cripto, además de inyectar código y establecer persistencia.
  • Cisco Talos no ha observado despliegues del implante en la naturaleza, pero vinculó sus artefactos con publicaciones de un desarrollador en foros criminales de carding.

CLOSEDQUORUM usa modelos de IA para decidir ataques contra Windows

Un malware para Windows llamado CLOSEDQUORUM utiliza modelos de inteligencia artificial para escoger de forma autónoma qué hacer después de comprometer un equipo, con capacidades que incluyen el robo de credenciales y de datos de billeteras de criptomonedas. The Register reportó que el implante puede consultar a Google Gemini, DeepSeek, Qwen y Mistral, cuyos resultados se combinan mediante una votación antes de ejecutar una acción predefinida.

El hallazgo adquiere relevancia porque Cisco Talos lo considera, hasta donde conoce, el primer implante de Windows documentado públicamente que emplea modelos de lenguaje como parte de su comando y control. Los investigadores no han observado despliegues de CLOSEDQUORUM en la naturaleza, aunque los artefactos analizados relacionan al desarrollador con publicaciones realizadas desde 2025 en foros criminales vinculados con el carding.

Un quórum de modelos decide el siguiente movimiento

CLOSEDQUORUM está escrito en Go y, una vez desplegado, no necesita recibir instrucciones constantes de una persona para avanzar en la intrusión. El binario consulta en secuencia a los cuatro modelos, cuenta sus veredictos independientes y ejecuta la opción que obtiene la mayoría, un mecanismo que traslada a la IA una fase que normalmente depende de la atención de un operador.

El sistema también contempla qué ocurre cuando los modelos no alcanzan un acuerdo. En caso de empate, el voto de DeepSeek tiene prioridad, seguido en orden por Qwen, Mistral y Gemini, de modo que el implante cuenta con una regla interna para resolver la incertidumbre sin pedir una decisión humana.

Ryan Fetterman, analista de Cisco Talos, describió el diseño como una sesión en la que no participa ninguna persona. Según su explicación, la cadena consulta cuatro modelos, recopila sus decisiones y permite que el propio binario actúe conforme al juicio agregado, aunque las alternativas disponibles permanecen limitadas a módulos codificados con anterioridad.

El enfoque representa lo que Fetterman denominó un desplazamiento de esfuerzo, porque mueve parte de la operación ofensiva desde el atacante hacia sistemas automatizados. La consecuencia potencial es que una intrusión pueda mantener su actividad fuera del horario laboral, sin depender de que el operador vigile cada paso ni de que intervenga para escoger el siguiente objetivo inmediato.

Robo de credenciales y activos digitales

El módulo llamado Steal concentra varias de las funciones más delicadas del implante y puede ejecutar simultáneamente comandos para volcar la memoria de LSASS, un proceso de Windows que puede contener credenciales del sistema. También busca contraseñas guardadas en Google Chrome, Microsoft Edge y Mozilla Firefox, ampliando el alcance desde el acceso al dispositivo hasta cuentas utilizadas por la víctima.

La misma capacidad intenta extraer información de billeteras de criptomonedas, con referencias a MetaMask, Exodus y Ethereum dentro de los artefactos examinados. El objetivo descrito no equivale necesariamente a una transferencia automática de fondos en todos los casos, pero sí expone credenciales y datos que podrían permitir a un atacante tomar control de cuentas o preparar posteriores robos de activos digitales.

Las decisiones de los modelos no son completamente abiertas, ya que el malware les exige elegir únicamente acciones ejecutables entre las capacidades incorporadas. El mensaje de sistema extraído por los investigadores presenta al modelo como un estratega avanzado de malware y restringe su respuesta a decisiones que el binario pueda llevar a la práctica.

Además de Steal, CLOSEDQUORUM incluye un módulo Inject, capaz de generar shellcode y utilizar técnicas como process hollowing o inyección Early Bird para ejecutar código malicioso. La tercera opción, Persist, busca establecer permanencia en el dispositivo comprometido, lo que permitiría al atacante conservar acceso más allá de una primera sesión.

Infraestructura, cifrado y señales de detección

La investigación plantea que el desarrollador podría entregar a cada operador un ejecutable personalizado, con el webhook de Discord y las claves API de los proveedores de modelos incorporados durante la compilación. Ese diseño vincularía cada muestra con la infraestructura de un cliente concreto y permitiría recibir los resultados del robo en el canal de comunicación controlado por el operador.

Los datos obtenidos se envían al canal de Discord del operador después de ser cifrados con AES-256-GCM. La clave cambia a diario y se deriva de la marca de tiempo del mensaje, una configuración que añade una capa de protección al contenido exfiltrado, aunque no elimina las señales conductuales que puede producir el malware durante sus operaciones.

La recomendación principal de detección consiste en observar la combinación de comportamientos, en lugar de limitarse a bloquear dominios asociados con servicios de inteligencia artificial o mensajería. Una aplicación legítima podría conectarse por separado con DeepSeek, OpenRouter, Mistral, Gemini o Discord, pero resulta mucho menos habitual que contacte con varios de ellos mientras accede a LSASS, inyecta procesos suspendidos y crea persistencia mediante WMI.

CAIRN, la nueva herramienta de Cisco Talos para buscar, clasificar y rastrear malware emergente integrado con IA, permitió identificar el binario y fue publicada como un repositorio de código abierto. La disponibilidad de ese recurso coincide con una preocupación creciente del sector: aunque CLOSEDQUORUM todavía no haya sido visto en campañas activas, su arquitectura muestra cómo los modelos pueden incorporarse a decisiones operativas sin convertirlos en agentes completamente libres.

Por ahora, la evidencia disponible describe una amenaza en desarrollo y no una campaña masiva confirmada contra usuarios de Windows. Sin embargo, la combinación de robo de credenciales, extracción de datos de billeteras cripto, inyección de código y persistencia plantea un riesgo concreto si este tipo de diseño pasa de las pruebas a despliegues reales.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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