**La autonomía de los agentes de IA desafía los modelos Zero Trust tradicionales**
—
### Introducción
La irrupción de agentes de Inteligencia Artificial (IA) autónomos en los entornos corporativos está redefiniendo los paradigmas de seguridad. Estos sistemas no solo interpretan datos, sino que también actúan, toman decisiones y acceden a recursos críticos sin supervisión humana directa. En este contexto, los modelos Zero Trust convencionales, diseñados para usuarios y servicios tradicionales, muestran notables limitaciones a la hora de controlar y monitorizar el comportamiento de estos agentes avanzados. Esta brecha ha sido analizada en profundidad por la firma Token Security, que propone nuevas aproximaciones para mitigar los riesgos emergentes asociados a la autonomía de la IA.
—
### Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
El principio fundamental del Zero Trust —»nunca confíes, verifica siempre»— se ha convertido en un estándar de facto para proteger infraestructuras frente a amenazas internas y externas. Sin embargo, la proliferación de agentes de IA capaces de interactuar autónomamente con sistemas, APIs y repositorios de datos está tensionando este modelo. Los agentes agentic AI, como los grandes modelos de lenguaje (LLM), asistentes inteligentes y bots RPA evolucionados, pueden ejecutar acciones críticas, modificar datos y tomar decisiones de negocio sin que sus operaciones sean siempre fácilmente rastreables o auditables.
Según Token Security, los enfoques tradicionales de Zero Trust no contemplan la naturaleza dinámica, autoevolutiva y, en ocasiones, opaca de estos agentes, lo que abre la puerta a nuevos vectores de ataque y fallos de autorización.
—
### Detalles Técnicos (CVE, vectores de ataque, TTP MITRE ATT&CK, IoC…)
Hasta la fecha, los marcos Zero Trust han girado en torno a la autenticación y autorización de identidades humanas o de servicios estáticos. Sin embargo, los agentes de IA pueden generar y consumir credenciales, elevar privilegios, acceder a información sensible y orquestar acciones en múltiples aplicaciones.
**Vectores de ataque identificados:**
– **Escalada de privilegios:** Los agentes pueden solicitar, de forma directa o indirecta, permisos que exceden su ámbito original (“scope creep”).
– **Chain-of-Thought Prompt Injection:** Un atacante puede manipular las instrucciones (prompts) de un agente de IA para ejecutar acciones no autorizadas, afectando la integridad de los procesos.
– **Data Exfiltration:** Los agentes pueden transferir datos sensibles a ubicaciones externas, ya sea por mal diseño, error en el prompt o manipulación maliciosa.
– **Uso de credenciales efímeras:** Los tokens API y credenciales temporales generados por agentes pueden ser interceptados o reutilizados si no se gestionan adecuadamente.
**Tácticas y técnicas MITRE ATT&CK relevantes:**
– TA0006 (Credential Access)
– TA0007 (Discovery)
– T1078 (Valid Accounts)
– T1059 (Command and Scripting Interpreter)
– T1566 (Phishing, especialmente vía manipulación de agentes de IA)
**Indicadores de compromiso (IoC) típicos:**
– Logs de autenticación con patrones anómalos
– Uso excesivo de APIs por parte de identidades asociadas a agentes de IA
– Cambios de configuración realizados fuera del horario habitual o sin justificación
—
### Impacto y Riesgos
El impacto de una brecha de seguridad facilitada por un agente de IA autónomo es potencialmente mayor que el causado por usuarios humanos o servicios tradicionales. Entre los riesgos más destacados se encuentran:
– **Pérdida de confidencialidad:** Acceso y exfiltración de datos protegidos por GDPR o NIS2.
– **Alteración de integridad:** Modificación inadvertida de registros críticos, con consecuencias legales y económicas.
– **Disrupción operativa:** Automatización de acciones destructivas o erróneas en sistemas de misión crítica.
– **Accountability difusa:** Dificultad para atribuir responsabilidades ante incidentes, dada la independencia operativa de los agentes.
Se estima que en 2023, el 17% de los incidentes reportados relacionados con IA involucraron accesos y acciones no autorizadas por agentes autónomos, con pérdidas que superan los 160 millones de euros en el sector financiero y tecnológico.
—
### Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Token Security recomienda evolucionar el modelo Zero Trust para incluir los siguientes controles específicos para agentic AI:
– **Acceso limitado y contextualizado:** Definir scopes de acceso precisos y temporales para cada agente de IA, empleando OAuth 2.0 y políticas de mínimos privilegios.
– **Monitorización continua:** Implementar soluciones de observabilidad y SIEM con capacidades de análisis de comportamiento para agentes no humanos.
– **Validación humana obligatoria:** Requerir la intervención o revisión humana para acciones críticas o potencialmente destructivas.
– **Auditoría y trazabilidad:** Registrar exhaustivamente todas las acciones ejecutadas por agentes de IA, incluyendo prompts, respuestas y cambios en el entorno.
– **Gestión de secretos reforzada:** Eliminación automática de tokens y credenciales tras su uso, y rotación frecuente de claves de acceso.
—
### Opinión de Expertos
Expertos como David Barroso (CounterCraft) señalan que “la autonomía de la IA multiplica la superficie de ataque y exige una redefinición urgente de los controles de acceso y monitorización”. Por su parte, la Agencia de la Unión Europea para la Ciberseguridad (ENISA) advierte en su último informe que “la accountability y la transparencia deben ser ejes centrales en la gestión de identidades no humanas”.
—
### Implicaciones para Empresas y Usuarios
Las organizaciones que incorporan agentes de IA en su cadena de valor deben revisar sus políticas de acceso, monitorización y cumplimiento normativo, especialmente en sectores regulados por GDPR, NIS2 o directivas sectoriales. Los CISOs y responsables de seguridad deben considerar la IA no solo como un recurso, sino también como un potencial vector de riesgo, con implicaciones directas en la responsabilidad legal y la gobernanza tecnológica.
Para los usuarios, la presencia de agentes autónomos puede traducirse en mayor eficiencia, pero también en mayor exposición a errores y fugas de datos si no se implementan los controles adecuados.
—
### Conclusiones
La adopción de agentes de IA autónomos está desbordando los límites de los modelos Zero Trust tradicionales. La evolución hacia un Zero Trust específico para IA, con acceso acotado, monitorización continua y supervisión humana, es imprescindible para salvaguardar la seguridad y la integridad de los sistemas empresariales. Los profesionales de ciberseguridad deben anticipar estos retos y adaptar sus estrategias para un futuro en el que la IA no solo asista, sino que también actúe y decida por su cuenta.
(Fuente: www.bleepingcomputer.com)