A medida que las organizaciones aceleran la transformación digital, los ciberdelincuentes han seguido el ritmo.
Hoy en día, el tráfico de bots representa más de la mitad de todo el tráfico de Internet, y los bots maliciosos son responsables de la mayor parte.
Como era de esperar, los ataques de bots o el fraude automatizado en línea se han convertido en la mayor amenaza para las empresas en línea en la actualidad.
Los riesgos que enfrentan las empresas son más frecuentes y más sofisticados, liderados por ataques inteligentes que los modelos tradicionales de ciberseguridad no están preparados para detener.
En el centro de este cambio está el aumento de los bots maliciosos. En una Internet basada en la IA, estos robots ya no son simples raspadores o embutidores de credenciales.
Ahora imitan el comportamiento humano, adaptan contramedidas y explotan las lagunas en las defensas heredadas. Y son desplegados a gran escala por grupos organizados, no por actores aislados.
El resultado es una nueva clase de amenazas automatizadas, más rápidas e inteligentes que las que las empresas han enfrentado antes.
El problema de la detección de herencia.
Los bots han evolucionado dramáticamente en los últimos años, más allá de los simples scripts del pasado. Lo que era fácil de identificar y proteger se ha vuelto sofisticado y adaptado a los sistemas de defensa utilizados.
Son casi indistinguibles de los clientes o usuarios legítimos, confundiendo sus acciones y comportamiento para eludir las medidas de seguridad tradicionales del lado del cliente.
La detección tradicional, incluidos los firewalls de aplicaciones web (WAF) y JavaScript del lado del cliente, se basa en reglas y firmas y actúa de forma reactiva en lugar de proactiva.
Estos sistemas buscan patrones de ataque conocidos o huellas digitales de dispositivos, pero los robots modernos cambian rápidamente y rara vez presentan la misma señal dos veces.
Al centrarse en la intención del tráfico web en lugar de en cómo se presenta, los sistemas basados en reglas exponen a las empresas a ataques más sutiles y dañinos.
Esto crea una falsa sensación de seguridad, en la que las organizaciones creen que están seguras, incluso cuando los ataques automatizados erosionan silenciosamente la integridad de los datos y los ingresos.
Riesgo de detección del lado del cliente heredado
Las defensas del lado del cliente se basan en JavaScript o código similar insertado en el navegador del usuario para detectar y bloquear actividades maliciosas. Este enfoque introduce un riesgo significativo al expandir la superficie de ataque al entorno del cliente.
Debido a que el código se ejecuta en el dispositivo cliente, está implícitamente expuesto y atacantes sofisticados pueden corromperlo, desactivarlo o realizar ingeniería inversa.
Esto hace posible eludir las protecciones por completo, dejando los sistemas vulnerables. Además, el código del lado del cliente puede introducir vulnerabilidades de seguridad sin darse cuenta.
Los actores malintencionados pueden explotar fallas o lanzar ataques para obtener acceso a datos confidenciales que no serían posibles si se detectaran en el lado del servidor, creando brechas de seguridad y filtraciones que se pretende cerrar.
También existe el riesgo de afectar a usuarios legítimos. Las comprobaciones del lado del cliente excesivas o mal ajustadas pueden degradar el rendimiento, interferir con la experiencia del usuario o generar falsos positivos.
Los atacantes rutinariamente aplican ingeniería inversa a los scripts ofuscados por completo o los utilizan como un nuevo punto de entrada para inyectar funciones maliciosas.
Los métodos híbridos, que combinan la detección del lado del cliente y del servidor, conllevan la misma vulnerabilidad. En todos los casos se introducen riesgos adicionales sin proporcionar una protección fiable.
Scraping de contenido en la era de la IA
Para el periodismo, el mundo académico y otras empresas ricas en datos, los ataques de bots mediante scraping de modelos de lenguaje grande (LLM) se están convirtiendo en una amenaza importante.
A diferencia de los rastreadores tradicionales, los agentes inteligentes actuales imitan el comportamiento humano, evitan captchas, se hacen pasar por servicios confiables y buscan estructuras profundas de sitios para extraer datos valiosos.
Estos agentes transforman el contenido en material de capacitación, creando versiones reempaquetadas que compiten directamente con el original. La IA generativa acelera este problema al convertir el contenido extraído en resultados pulidos que omiten por completo el original.
Este es un problema tanto técnico como comercial. El scraping distorsiona los análisis al crear patrones de tráfico falsos, lo que aumenta los costos de infraestructura y socava los modelos de ingresos basados en el contenido. En sectores como el editorial o el comercio electrónico, esto se traduce en una pérdida de visibilidad y márgenes cada vez más reducidos.
El contenido reutilizado puede reducir la participación de la audiencia y reducir el valor del contenido en el que las empresas han invertido mucho tiempo y recursos.
La investigación de Netacea encontró que al menos el 18% de los scrapings de LLM no son reportados por los proveedores de LLM, lo que resulta en una recirculación discreta de contenido sin atribución ni licencia.
A medida que el scraping basado en IA se vuelve más sofisticado, los riesgos continúan creciendo, convirtiéndose en una preocupación especialmente apremiante para las empresas que dependen de activos digitales.
Abordar nuevas amenazas en Internet habilitada por IA
La única estrategia viable es la detección sin agentes del lado del servidor. Al eliminar la protección del cliente, las empresas eliminan el riesgo de exponer el código o crear nuevas superficies de ataque.
La detección del lado del servidor se centra en el comportamiento y la intención, lo que proporciona una visión más clara de cómo interactúa el tráfico con el sistema en lugar de cómo aparece en la superficie.
Esto se vuelve aún más importante en el nuevo mundo de la IA agente, donde los ataques automatizados se adaptan rápidamente, adoptan identidades sintéticas y abstractas y explotan los controles heredados.
Al analizar continuamente los patrones de comportamiento de intención, las organizaciones pueden detectar bots incluso cuando se hacen pasar por usuarios legítimos, lo que revela 33 veces más amenazas.
Este enfoque permite a los defensores permanecer invisibles para los atacantes y seguir el ritmo de las amenazas cada vez mayores con una automatización dinámica, evasiva e inteligente basada en IA.
Los robots inteligentes reclaman una defensa inteligente
Los bots no van a desaparecer. Desde el relleno de credenciales y el fraude de lealtad hasta el raspado a gran escala y la creación de cuentas falsas, es fundamental para el funcionamiento del ciberdelito.
El daño se extiende más allá del daño inmediato del fraude: el scraping destruye la ventaja competitiva, las cuentas falsas distorsionan los datos de marketing y las apropiaciones de cuentas fortalecen la posición de un atacante a expensas de la empresa.
A medida que los bots evolucionan, cualquier defensa que se base en firmas, reglas estáticas o código expuesto del lado del cliente inevitablemente fallará.
La gestión de bots sin agentes del lado del servidor ofrece a las empresas la única opción sostenible: un enfoque resiliente y de bajo riesgo que se adapta a los atacantes a medida que estos se adaptan a sus defensas.
Cuando las empresas comprenden el propósito del tráfico hacia su patrimonio, pueden tomar decisiones informadas sobre cómo se accede y monetiza su contenido.
Al centrarse en la intención y el comportamiento, las organizaciones pueden recuperar el control de sus plataformas digitales, protegerse contra las interrupciones impulsadas por los atacantes y desarrollar resiliencia a largo plazo contra las amenazas automatizadas.
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