Exposición de credenciales máquina: el nuevo vector silencioso de brechas en la nube
Introducción
En el panorama actual de la ciberseguridad, las identidades no humanas, tales como claves API, tokens de acceso y otros secretos de máquina, están adquiriendo un protagonismo inquietante como vectores de ataque en entornos cloud. Lejos de los métodos tradicionales de explotación de credenciales de usuario, los actores de amenazas han identificado en estas credenciales máquina un acceso persistente y discreto a los sistemas empresariales, dificultando la detección y respuesta efectiva por parte de los equipos de seguridad.
Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
El uso masivo de servicios en la nube y la automatización mediante pipelines DevOps ha multiplicado la cantidad de secretos y credenciales no humanas expuestas accidentalmente en repositorios públicos, imágenes de contenedores o incluso foros y plataformas de mensajería. Investigaciones recientes de Flare, plataforma de inteligencia de amenazas, ponen de manifiesto cómo la exposición de estas credenciales representa ya una de las principales causas de brechas en la nube, superando en frecuencia y severidad a las fugas de contraseñas convencionales.
Según Flare, cerca del 60% de las filtraciones analizadas en 2023 involucraron algún tipo de credencial de máquina expuesta, desde OAuth tokens hasta claves de servicio para AWS, Azure o Google Cloud Platform. Muchas de estas fugas permanecen inadvertidas durante meses, facilitando el movimiento lateral y la exfiltración de datos sin levantar sospechas en los sistemas de monitorización tradicionales.
Detalles Técnicos
Las credenciales máquina suelen adoptar la forma de:
– Claves API (por ejemplo, AWS Access Keys, Azure Service Principals, Google Cloud Service Accounts).
– Tokens OAuth y JWT, utilizados para autenticación de servicios y microservicios.
– Secretos de automatización (CI/CD pipelines, scripts de infraestructura como código).
– Passwords y certificados embebidos en código fuente, archivos de configuración o contenedores.
Las fugas suelen producirse por:
– Commit accidentales a repositorios públicos en GitHub, GitLab o Bitbucket.
– Publicación de imágenes de contenedor con variables de entorno sensibles en Docker Hub.
– Filtración en logs o archivos de configuración accesibles desde Internet.
Entre los CVE relevantes destacan la explotación de tokens OAuth robados (CVE-2022-36067) y la obtención de credenciales a través de supply chain attacks (CVE-2023-23397, Microsoft Outlook exploit). Los atacantes emplean frameworks como Metasploit y Cobalt Strike para automatizar el reconocimiento y uso de credenciales comprometidas, integrando TTPs como Valid Accounts (MITRE ATT&CK T1078), Credential Dumping (T1003) y Discovery (T1087, T1082).
Los Indicadores de Compromiso (IoC) asociados incluyen:
– Uso anómalo de claves API desde ubicaciones geográficas inusuales.
– Creación de nuevos recursos cloud sin autorización previa.
– Aumento de logs de acceso fallidos y cambios en roles IAM.
Impacto y Riesgos
La explotación de credenciales máquina expuestas permite a los atacantes:
– Acceder de forma persistente a infraestructura cloud y bases de datos.
– Desplegar malware o ransomware utilizando recursos legítimos de la organización.
– Escalar privilegios mediante el abuso de políticas IAM mal configuradas.
– Exfiltrar datos sensibles o realizar movimientos laterales entre cuentas y regiones cloud.
El impacto económico es notable: según IBM Cost of a Data Breach Report 2023, las brechas originadas por credenciales comprometidas suponen un coste medio de 4,37 millones de dólares, y el tiempo medio de detección y contención supera los 250 días cuando se trata de identidades no humanas.
Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Para mitigar este riesgo, los expertos recomiendan:
– Inventariar y clasificar todas las credenciales máquina utilizadas en entornos cloud y pipelines DevOps.
– Aplicar una estricta política de rotación y expiración automática de claves.
– Utilizar servicios de gestión de secretos (AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault, Azure Key Vault) para almacenar y distribuir credenciales.
– Implementar escaneos automáticos de repositorios y contenedores en busca de secretos expuestos (herramientas como truffleHog, GitGuardian o Gitleaks).
– Configurar alertas de uso anómalo y aplicar políticas de mínimo privilegio en IAM.
– Adoptar Zero Trust y segmentación de la red para limitar el movimiento lateral.
Opinión de Expertos
Desde el punto de vista de los CISOs y responsables de seguridad, la gestión de identidades no humanas se ha convertido en una prioridad estratégica. “Las credenciales máquina son el eslabón más débil en la cadena de seguridad cloud. Su proliferación y difícil monitorización las convierte en el objetivo favorito de los atacantes”, afirma Marta López, directora de ciberseguridad en una multinacional europea.
Analistas SOC subrayan la importancia de integrar detección de uso anómalo de claves API en los SIEM y de auditar regularmente los logs de acceso. Los pentesters, por su parte, destacan que la exposición accidental de tokens y secretos es uno de los hallazgos más habituales en ejercicios de Red Team.
Implicaciones para Empresas y Usuarios
El riesgo asociado a identidades máquina afecta especialmente a empresas sujetas a regulaciones como GDPR o la inminente Directiva NIS2, que impone obligaciones reforzadas sobre la gestión de credenciales y la notificación de incidentes. La falta de control sobre estos activos puede traducirse en sanciones económicas y reputacionales.
Para los usuarios finales, el peligro radica en la potencial exposición de datos personales o empresariales debido a la explotación de APIs o servicios automatizados comprometidos.
Conclusiones
La exposición de credenciales máquina se ha consolidado como una de las principales causas de brechas en la nube, desplazando a las fugas de credenciales de usuario tradicionales. La creciente automatización y complejidad de los entornos cloud exige a las organizaciones adoptar estrategias proactivas de gestión, detección y respuesta para estos activos críticos. La lucha contra este vector de ataque requerirá una combinación de tecnología, formación y procesos adaptados a la realidad de la nube moderna.
(Fuente: www.bleepingcomputer.com)