Porque nada hay secreto que no haya de ser manifestado; ni oculto que no haya de saberse y divulgarse.Lucas 8:17
La fusión de la IA y las herramientas tradicionales abre nuevas posibilidades y nuevas amenazas. Una de las más curiosas es el vibe hacking , un término que está ganando terreno gracias al uso creativo de diversas herramientas, como Nmap y las interfaces de línea de comandos basadas en LLM . En esta publicación, exploraremos qué es el vibe hacking, cómo funciona con un smartphone y cómo protegerse de ser un objetivo.
¿Qué es Vibe Hacking?
El hacking de vibraciones es un concepto en ciberseguridad que combina la intuición impulsada por IA con técnicas de hacking tradicionales, lo que permite a los agentes autónomos, impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLM), interpretar, adaptarse y actuar en entornos digitales en tiempo real. Como se describe en Wired (https://www.wired.com/story/youre-not-ready-for-ai-hacker-agents/), estos agentes de IA van más allá de la automatización al razonar a través de datos de reconocimiento, identificar vulnerabilidades y ajustar dinámicamente sus tácticas como un hacker humano experto. Los actores maliciosos pueden usar el hacking de vibraciones para escalar ataques, evadir la detección y crear exploits personalizados, mientras que los hackers éticos y los defensores pueden aprovecharlo para mejorar las pruebas de penetración, automatizar el red teaming y acelerar la detección de amenazas. Esta nueva teoría marca un cambio de scripts estáticos a ciberagentes inteligentes y sensibles al contexto, lo que hace que tanto el ataque como la defensa sean más poderosos, y el panorama de la ciberseguridad más complejo que nunca.
¿Scripting o hackeo de vibraciones?
Si bien la programación con Bash o Python funciona bien para automatizar escaneos de Nmap, el hackeo de Vibe con un LLM va más allá al añadir contexto y adaptabilidad. En lugar de simplemente ejecutar comandos, el LLM comprende tu intención, selecciona las herramientas o API adecuadas, crea los comandos e interpreta los resultados, permitiéndote concentrarte en el análisis en lugar de en la sintaxis. No se trata de reemplazar la experiencia, sino de escalarla: imagina un agente que conoce 20 herramientas, elige la correcta, la ejecuta y resume los hallazgos, todo desde una sola instrucción.
Nmap + LLM en un teléfono inteligente
Gracias al proyecto LLM Tools para Nmap (https://github.com/peter-hackertarget/llm-tools-nmap), ahora puedes combinar la potencia de Nmap con los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), incluso directamente desde tu smartphone. Así funciona:
Cómo funciona
Instala Termux en Android o usa NetHunter. Nmap funciona tanto en teléfonos rooteados como en teléfonos sin root. En estos últimos, estarás limitado a las funciones disponibles para usuarios sin root (es decir, sin huella del sistema operativo, escaneo SYN, etc.).
Instala Nmap y las herramientas LLM desde el repositorio de GitHub. LLM ofrece varios modelos, incluyendo ollama local. Para los no locales, debes proporcionar las claves de API.
Utilice el comando llm-tools-nmap para:
Ejecutar escaneos ( nmap -sV, -O, etc.)
Interpretar automáticamente los resultados utilizando un LLM
Obtenga sugerencias para análisis de seguimiento o rutas de explotación
Caso de uso real: Escaneo de su red en busca de dispositivos ocultos
Imagina registrarte en un Airbnb y conectarte a la red wifi local. Con llm-tool-nmap tu smartphone, realizas un escaneo rápido de la red. La herramienta, optimizada con IA, identifica todos los dispositivos conectados (smart TVs, routers, impresoras, cámaras IP desconocidas) y marca cualquier dispositivo inusual, como un nombre de host desconocido, una lista de servicios que suelen ejecutarse en puertos abiertos o un puerto RTSP abierto. En lugar de analizar los datos del escaneo sin procesar, la herramienta LLM resume: "Este dispositivo parece ser una cámara de red con acceso remoto habilitado". Incluso podría sugerir acciones posteriores, como comprobar las credenciales predeterminadas o aislar el dispositivo.
Consejos de prevención: Cómo evitar ser víctima de un hackeo de vibración
Si es administrador de red o simplemente un usuario, aquí mostramos cómo protegerte:
Segmente su red: utilice VLAN o redes de invitados para aislar los dispositivos IoT y los invitados de la infraestructura crítica.
Utilice firewalls e IDS: bloquee los puertos innecesarios y monitoree el comportamiento de escaneo inusual.
Mantenga el firmware y el software actualizados: muchos hackers de vibraciones se basan en servicios obsoletos con vulnerabilidades conocidas.
Deshabilitar servicios no utilizados: desactive SSH, FTP o Telnet si no los está utilizando.
Monitorear la actividad de reconocimiento: use herramientas como Suricata para detectar escaneos de Nmap y alertar sobre comportamientos sospechosos.
¿Hacia dónde vamos ahora?
Este pequeño experimento con escaneo de red basado en IA demuestra el gran potencial que ofrecen las herramientas inteligentes para tareas sencillas de ciberseguridad. En lugar de perder tiempo descifrando comandos o cambiando de aplicación, puede dejar que un asistente de IA se encargue del trabajo pesado: elegir las herramientas adecuadas, ejecutar escaneos e incluso explicar el significado de los resultados. De cara al futuro, este tipo de tecnología podría ayudar a los equipos a trabajar más rápido, a mantener una mayor seguridad y a facilitar las tareas para todos, ya sea para revisar la red doméstica, escanear dispositivos en un alquiler o ayudar a una empresa a anticiparse a las amenazas.
GIT: https://github.com/peter-hackertarget/llm-tools-nmap
Fuentes:
https://www.wired.com/story/youre-not-ready-for-ai-hacker-agents/
¿Qué es Vibe Hacking?
El hacking de vibraciones es un concepto en ciberseguridad que combina la intuición impulsada por IA con técnicas de hacking tradicionales, lo que permite a los agentes autónomos, impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLM), interpretar, adaptarse y actuar en entornos digitales en tiempo real. Como se describe en Wired (https://www.wired.com/story/youre-not-ready-for-ai-hacker-agents/), estos agentes de IA van más allá de la automatización al razonar a través de datos de reconocimiento, identificar vulnerabilidades y ajustar dinámicamente sus tácticas como un hacker humano experto. Los actores maliciosos pueden usar el hacking de vibraciones para escalar ataques, evadir la detección y crear exploits personalizados, mientras que los hackers éticos y los defensores pueden aprovecharlo para mejorar las pruebas de penetración, automatizar el red teaming y acelerar la detección de amenazas. Esta nueva teoría marca un cambio de scripts estáticos a ciberagentes inteligentes y sensibles al contexto, lo que hace que tanto el ataque como la defensa sean más poderosos, y el panorama de la ciberseguridad más complejo que nunca.
¿Scripting o hackeo de vibraciones?
Si bien la programación con Bash o Python funciona bien para automatizar escaneos de Nmap, el hackeo de Vibe con un LLM va más allá al añadir contexto y adaptabilidad. En lugar de simplemente ejecutar comandos, el LLM comprende tu intención, selecciona las herramientas o API adecuadas, crea los comandos e interpreta los resultados, permitiéndote concentrarte en el análisis en lugar de en la sintaxis. No se trata de reemplazar la experiencia, sino de escalarla: imagina un agente que conoce 20 herramientas, elige la correcta, la ejecuta y resume los hallazgos, todo desde una sola instrucción.
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| Identificar servicios y vulnerabilidades en un host específico |
Nmap + LLM en un teléfono inteligente
Gracias al proyecto LLM Tools para Nmap (https://github.com/peter-hackertarget/llm-tools-nmap), ahora puedes combinar la potencia de Nmap con los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), incluso directamente desde tu smartphone. Así funciona:
Cómo funciona
Instala Termux en Android o usa NetHunter. Nmap funciona tanto en teléfonos rooteados como en teléfonos sin root. En estos últimos, estarás limitado a las funciones disponibles para usuarios sin root (es decir, sin huella del sistema operativo, escaneo SYN, etc.).
Instala Nmap y las herramientas LLM desde el repositorio de GitHub. LLM ofrece varios modelos, incluyendo ollama local. Para los no locales, debes proporcionar las claves de API.
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| Modelos LLM disponibles |
Utilice el comando llm-tools-nmap para:
Ejecutar escaneos ( nmap -sV, -O, etc.)
Interpretar automáticamente los resultados utilizando un LLM
Obtenga sugerencias para análisis de seguimiento o rutas de explotación
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| Huellas dactilares del sistema operativo y del servicio |
Caso de uso real: Escaneo de su red en busca de dispositivos ocultos
Imagina registrarte en un Airbnb y conectarte a la red wifi local. Con llm-tool-nmap tu smartphone, realizas un escaneo rápido de la red. La herramienta, optimizada con IA, identifica todos los dispositivos conectados (smart TVs, routers, impresoras, cámaras IP desconocidas) y marca cualquier dispositivo inusual, como un nombre de host desconocido, una lista de servicios que suelen ejecutarse en puertos abiertos o un puerto RTSP abierto. En lugar de analizar los datos del escaneo sin procesar, la herramienta LLM resume: "Este dispositivo parece ser una cámara de red con acceso remoto habilitado". Incluso podría sugerir acciones posteriores, como comprobar las credenciales predeterminadas o aislar el dispositivo.
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| Encontrar cámaras en mi red |
Consejos de prevención: Cómo evitar ser víctima de un hackeo de vibración
Si es administrador de red o simplemente un usuario, aquí mostramos cómo protegerte:
Segmente su red: utilice VLAN o redes de invitados para aislar los dispositivos IoT y los invitados de la infraestructura crítica.
Utilice firewalls e IDS: bloquee los puertos innecesarios y monitoree el comportamiento de escaneo inusual.
Mantenga el firmware y el software actualizados: muchos hackers de vibraciones se basan en servicios obsoletos con vulnerabilidades conocidas.
Deshabilitar servicios no utilizados: desactive SSH, FTP o Telnet si no los está utilizando.
Monitorear la actividad de reconocimiento: use herramientas como Suricata para detectar escaneos de Nmap y alertar sobre comportamientos sospechosos.
¿Hacia dónde vamos ahora?
Este pequeño experimento con escaneo de red basado en IA demuestra el gran potencial que ofrecen las herramientas inteligentes para tareas sencillas de ciberseguridad. En lugar de perder tiempo descifrando comandos o cambiando de aplicación, puede dejar que un asistente de IA se encargue del trabajo pesado: elegir las herramientas adecuadas, ejecutar escaneos e incluso explicar el significado de los resultados. De cara al futuro, este tipo de tecnología podría ayudar a los equipos a trabajar más rápido, a mantener una mayor seguridad y a facilitar las tareas para todos, ya sea para revisar la red doméstica, escanear dispositivos en un alquiler o ayudar a una empresa a anticiparse a las amenazas.
GIT: https://github.com/peter-hackertarget/llm-tools-nmap
Fuentes:
https://www.wired.com/story/youre-not-ready-for-ai-hacker-agents/
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