PaperCut: ataques con IA explotan fallos críticos

Una nueva campaña de ciberataques pone de manifiesto cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que los ciberdelincuentes investigan vulnerabilidades, desarrollan exploits y automatizan operaciones contra objetivos reales. Un presunto actor de amenazas vinculado con Rusia habría utilizado cientos de agentes de IA para explotar dos vulnerabilidades recientemente reveladas en PaperCut NG/MF, llegando a comprometer al menos 440 instancias pertenecientes a 395 organizaciones en 48 países.

La actividad ha sido analizada de forma independiente por empresas de inteligencia de amenazas y ciberseguridad como Blackpoint Cyber, GreyNoise y Arctic Wolf, cuyos investigadores observaron una infraestructura diseñada para automatizar buena parte del ciclo de ataque, desde la investigación inicial de las vulnerabilidades hasta la selección de objetivos, explotación, resolución de errores y posteriores intentos de compromiso.

Dos vulnerabilidades de PaperCut en el centro de la campaña

Los ataques se centraron en CVE-2026-81578 y CVE-2026-82078, dos vulnerabilidades que, combinadas, permiten superar mecanismos de autenticación y posteriormente conseguir ejecución remota de código (RCE) sobre sistemas vulnerables.

PaperCut NG y PaperCut MF son soluciones ampliamente utilizadas para administrar infraestructuras de impresión en organizaciones, incluyendo instituciones educativas y empresas. Debido a que estos sistemas pueden encontrarse conectados a redes internas con acceso a otros recursos corporativos, su compromiso puede convertirse en un punto de entrada para ataques de mayor alcance.

Los investigadores señalaron que la campaña afectó principalmente a organizaciones del sector educativo, con víctimas identificadas en Estados Unidos, Reino Unido, Francia, España, Canadá, Bélgica, Portugal, Australia, Alemania y Suiza, entre otros países.

La infraestructura utilizada para la actividad ha sido relacionada con la dirección IP 45.142.193[.]132, observada previamente en actividades de escaneo de puertos, intentos de fuerza bruta y reconocimiento de sistemas expuestos a Internet.

La inteligencia artificial como motor de automatización

Uno de los aspectos más preocupantes de esta campaña no es únicamente la explotación de las vulnerabilidades de PaperCut, sino la forma en que el atacante habría utilizado la IA generativa y agentes autónomos para acelerar prácticamente todas las etapas de la operación.

GreyNoise documentó un entorno de laboratorio creado por el adversario en el que se encontraban una instalación vulnerable de PaperCut y un servidor Active Directory. Este escenario habría servido para desarrollar, probar y perfeccionar los exploits antes de utilizarlos contra objetivos reales.

Posteriormente, el actor desplegó cientos de agentes basados en tecnologías como OpenAI Codex y modelos de DeepSeek, complementándolos con herramientas de seguridad ofensiva disponibles públicamente.

Entre las herramientas observadas se encuentran Mimikatz, SharpHound, Certipy, Rubeus e Impacket, utilizadas habitualmente por investigadores y profesionales de seguridad para evaluar entornos Windows, Active Directory y mecanismos de autenticación.

El resultado fue una infraestructura capaz de procesar grandes cantidades de objetivos y adaptar automáticamente sus acciones según las respuestas obtenidas.

440 instancias de PaperCut comprometidas

Según los datos recopilados por GreyNoise, la campaña consiguió comprometer al menos 440 instancias de PaperCut NG/MF pertenecientes a 395 organizaciones identificadas en 48 países.

La escala resulta especialmente relevante porque demuestra que la automatización mediante IA puede reducir considerablemente el esfuerzo humano requerido para realizar operaciones de explotación masiva.

Los investigadores observaron que el atacante podía pasar de un entorno de desarrollo prácticamente vacío a conseguir ejecución remota de código contra una víctima real en menos de cuatro horas.

Una vez iniciada la campaña a gran escala, se llegó a observar el compromiso de 11 organizaciones en apenas 26 segundos. En uno de los casos analizados, relacionado con una institución estadounidense, el tiempo transcurrido entre el acceso inicial y la obtención de privilegios de administrador de dominio fue de aproximadamente siete minutos.

Aunque cientos de sistemas fueron comprometidos, los investigadores determinaron que solamente 12 organizaciones llegaron a sufrir accesos con privilegios de administrador de dominio.

Del reconocimiento a la explotación automática

La infraestructura utilizada por el atacante no se limitaba a lanzar exploits indiscriminadamente. De acuerdo con Blackpoint Cyber y GreyNoise, el sistema incorporaba mecanismos para clasificar, filtrar y priorizar objetivos.

El código recuperado habría combinado diferentes listas de sistemas potencialmente vulnerables y utilizado servicios de reconocimiento de Internet para identificar posibles instalaciones de PaperCut expuestas.

Posteriormente, los objetivos eran geolocalizados y filtrados según determinadas políticas. El atacante incluso mantenía una lista de países que pretendía evitar, aunque los investigadores comprobaron que esta política de exclusión no funcionó perfectamente y algunas organizaciones de esas regiones terminaron siendo afectadas.

Este comportamiento muestra una diferencia importante respecto a las campañas automatizadas tradicionales. En lugar de ejecutar una única herramienta contra una lista estática de direcciones IP, el sistema podía mantener un estado de cada objetivo y decidir qué hacer posteriormente.

Los sistemas eran clasificados según diferentes condiciones: activos, inaccesibles, incompletos, susceptibles de acciones posteriores a la explotación o pendientes de nuevos intentos.

La IA también solucionaba errores durante el ataque

Blackpoint Cyber encontró evidencias de un proceso iterativo en el que la inteligencia artificial participaba en la investigación, programación, pruebas, depuración y ejecución de las herramientas ofensivas.

La campaña habría comenzado el 31 de agosto con un proyecto centrado en analizar las vulnerabilidades de PaperCut y comparar versiones vulnerables y corregidas del software. En cuestión de horas, el proyecto evolucionó hacia una herramienta de validación capaz de trabajar con múltiples hilos y probar automáticamente diferentes conjuntos de objetivos.

Cuando un intento fallaba, el sistema registraba información sobre el problema y utilizaba esos datos para modificar el siguiente ciclo de ejecución.

Este modelo convierte la IA en algo más que un asistente para escribir código. En este caso, la tecnología habría funcionado como un componente central de la arquitectura operativa.

Herramientas de memoria y coordinación para agentes de IA

Otro elemento destacado de la campaña es el uso de herramientas diseñadas para mantener el contexto y coordinar múltiples agentes.

Entre ellas aparece Hindsight, utilizado para proporcionar memoria persistente a los agentes de IA, y AionUi, que ofrece un entorno gráfico para ejecutar y visualizar diferentes agentes simultáneamente.

La combinación de estos componentes habría permitido mantener información relevante durante las distintas fases del ataque.

Esto es especialmente importante en operaciones prolongadas. Un atacante humano necesita registrar objetivos, resultados, errores, credenciales y estados de cada sistema. Un sistema basado en agentes puede automatizar parte de este proceso y conservar el contexto para utilizarlo posteriormente.

¿Cuál era el objetivo final?

A pesar de la magnitud de la campaña, todavía no está completamente claro cuál era la finalidad última del actor.

Los investigadores consideran posible que la operación estuviera relacionada con la obtención y comercialización de accesos iniciales, aunque tampoco descartan que las organizaciones comprometidas pudieran ser utilizadas posteriormente para realizar robo de información, espionaje o ataques de ransomware.

La actividad posterior a la explotación incluyó la utilización de herramientas destinadas a recopilar información de Windows, ejecutar cargas Java relacionadas con Metasploit/Meterpreter y obtener datos sobre hosts, usuarios, procesos y configuraciones sensibles.

También se observaron actividades relacionadas con la identificación de dominios y redes, recopilación de información de Active Directory, comprobación de cuentas administrativas y configuración de proxys.

La IA cambia la economía del ciberataque

La principal conclusión de los investigadores es que el cambio más importante introducido por la inteligencia artificial no necesariamente consiste en crear exploits completamente nuevos.

El verdadero impacto está en la posibilidad de reducir el trabajo humano necesario para desarrollar, probar, corregir, clasificar y ejecutar ataques a gran escala.

Tradicionalmente, una campaña de explotación masiva requería que operadores humanos analizaran vulnerabilidades, desarrollaran herramientas, revisaran errores y decidieran qué objetivos atacar. La utilización de agentes de IA permite automatizar una parte creciente de esas tareas.

Esto puede reducir las barreras de entrada para determinados grupos de ciberdelincuentes y aumentar la velocidad con la que una vulnerabilidad recién descubierta puede convertirse en una amenaza operacional.

PaperCut demuestra el nuevo riesgo de los ataques autónomos

La campaña contra PaperCut NG/MF constituye un ejemplo especialmente relevante de la evolución de las amenazas impulsadas por inteligencia artificial.

La combinación de vulnerabilidades conocidas, reconocimiento automatizado, agentes de IA, herramientas ofensivas y mecanismos de retroalimentación permite construir operaciones mucho más rápidas y escalables.

Para las organizaciones, esto refuerza la importancia de mantener PaperCut y el resto del software empresarial actualizado, reducir la exposición innecesaria de servicios a Internet, aplicar controles de segmentación de red y monitorizar comportamientos anómalos.

También resulta fundamental vigilar los accesos privilegiados y las actividades posteriores a la explotación, especialmente en entornos que utilizan Active Directory.

La campaña demuestra que el riesgo asociado a la inteligencia artificial en ciberseguridad ya no se limita a la generación automática de código malicioso. Los agentes pueden convertirse en una pieza de coordinación capaz de conectar investigación, desarrollo, reconocimiento, explotación y respuesta ante errores en un único flujo automatizado.

A medida que estas tecnologías sean más accesibles, es probable que las organizaciones tengan que enfrentarse a ataques capaces de operar con una velocidad muy superior a la de los equipos humanos.

El caso de CVE-2026-81578 y CVE-2026-82078 en PaperCut NG/MF deja así una advertencia clara: cuando las vulnerabilidades críticas se combinan con agentes de inteligencia artificial, la velocidad de explotación puede convertirse en uno de los principales factores de riesgo para las empresas, instituciones educativas y organismos públicos.

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