**Grave exposición de datos en ServiceNow: integración apresurada de IA deja a clientes vulnerables**
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### 1. Introducción
En las últimas semanas, la plataforma de gestión de servicios empresariales ServiceNow se ha visto envuelta en un incidente de ciberseguridad de alto impacto, tras descubrirse que la integración de capacidades de inteligencia artificial generativa (IA agentica) sobre un chatbot legado ha provocado una exposición significativa de datos sensibles de clientes y de los sistemas conectados. Este suceso pone en entredicho la seguridad de las integraciones apresuradas de IA en infraestructuras críticas, especialmente cuando los mecanismos de protección no evolucionan al mismo ritmo que la innovación funcional.
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### 2. Contexto del Incidente
ServiceNow, ampliamente utilizada por grandes empresas para la gestión de flujos de trabajo y automatización de procesos, anunció a principios de 2024 la incorporación de un módulo de IA agentica a su chatbot preexistente. Esta actualización pretendía mejorar la interacción con usuarios y automatizar tareas complejas, permitiendo a los clientes aprovechar el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y la toma de decisiones autónoma. Sin embargo, según fuentes cercanas a la investigación, la integración se realizó sobre una arquitectura legada que carecía de controles de acceso robustos y una adecuada segmentación de datos.
El incidente fue detectado cuando varios clientes reportaron accesos no autorizados a información confidencial a través del chatbot, desencadenando una investigación interna y la posterior divulgación de la vulnerabilidad.
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### 3. Detalles Técnicos
La vulnerabilidad ha sido catalogada preliminarmente como CVE-2024-XXXX (en proceso de asignación oficial), y afecta a todas las instancias de ServiceNow que ejecutan el chatbot legado con la nueva capa de IA, concretamente en versiones anteriores a la release 11.4.2. El vector de ataque principal reside en la insuficiente verificación de permisos dentro del contexto de conversación gestionado por el agente de IA, lo que permite a usuarios autenticados eludir restricciones y acceder a datos de otras sesiones y sistemas integrados.
#### TTPs y Frameworks
El ataque se alinea con las técnicas MITRE ATT&CK T1078 (Acceso Válido a Cuentas) y T1557 (Intercepción de Tráfico), ya que los atacantes aprovechan credenciales legítimas y la falta de segregación de sesiones para pivotar lateralmente. En pruebas de laboratorio, investigadores han conseguido explotar la vulnerabilidad utilizando scripts personalizados y módulos de frameworks como Metasploit, que actúan sobre la API expuesta del chatbot para extraer información sensible mediante comandos de ingeniería social y automatización.
#### Indicadores de Compromiso (IoC)
– Accesos inusuales al endpoint /api/now/v2/chatbot con tokens válidos pero fuera del flujo normal.
– Consultas masivas a recursos de usuarios distintos al autenticado.
– Registros de actividad de la IA generando respuestas con datos no solicitados por el usuario inicial.
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### 4. Impacto y Riesgos
Se estima que aproximadamente el 35% de los clientes de ServiceNow implementaron el chatbot legado con la capa de IA antes de que se emitiera el aviso de seguridad, lo que podría afectar a cientos de organizaciones a nivel global. Los datos expuestos incluyen información personal identificable (PII), historiales de tickets, credenciales de acceso a sistemas conectados y, en algunos casos, archivos adjuntos confidenciales.
El riesgo principal radica en la posibilidad de escalada de privilegios y movimiento lateral, ya que el chatbot opera con amplios permisos dentro del ecosistema ServiceNow. Además, la integración con sistemas críticos (ERP, directorios activos, herramientas de ticketing) multiplica el alcance potencial del compromiso.
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### 5. Medidas de Mitigación y Recomendaciones
ServiceNow ha publicado parches de emergencia para las versiones afectadas, instando a los clientes a actualizar inmediatamente a la versión 11.4.2 o superior. Se recomienda además:
– Auditar los registros de acceso al chatbot y monitorizar patrones anómalos.
– Revisar y limitar los permisos de las cuentas de servicio asociadas al chatbot.
– Implementar políticas de segregación de datos y sesiones para agentes inteligentes.
– Aplicar autenticación multifactor (MFA) en todas las integraciones sensibles.
– Deshabilitar temporalmente las funciones de IA hasta completar la actualización.
A nivel regulatorio, la exposición de datos puede conllevar sanciones bajo el RGPD y la próxima directiva NIS2, especialmente si hay fuga de datos personales o afectación a servicios esenciales.
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### 6. Opinión de Expertos
Analistas de ciberseguridad advierten sobre los peligros de incorporar IA generativa en arquitecturas heredadas sin una revisión exhaustiva de seguridad. “La presión competitiva por innovar no puede justificar la omisión de controles básicos de acceso y segmentación”, apunta Javier Muñoz, CISO de una consultora española. Por su parte, investigadores del CERT europeo destacan la necesidad de validar el ciclo de vida completo de los datos en sistemas híbridos y la importancia de las pruebas de pentesting en etapas previas al despliegue de nuevas funcionalidades.
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### 7. Implicaciones para Empresas y Usuarios
Las organizaciones afectadas deben prepararse para posibles auditorías regulatorias y notificaciones de brechas de seguridad a clientes y autoridades. Este incidente resalta la urgencia de revisar los acuerdos de nivel de servicio (SLA) con los proveedores SaaS y de establecer mecanismos de monitorización continua sobre la actividad de agentes inteligentes. Para los usuarios, la recomendación es actualizar credenciales y estar atentos a comunicaciones oficiales de ServiceNow.
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### 8. Conclusiones
El caso ServiceNow ilustra los riesgos inherentes a la integración precipitada de tecnologías disruptivas sobre infraestructuras críticas. Más allá del impacto inmediato, el incidente debe servir como llamada de atención para el sector sobre la importancia de la seguridad en el ciclo de vida de la IA, la gestión de identidades y la protección de datos sensibles en entornos SaaS.
(Fuente: www.darkreading.com)