Modelos de lenguaje y herramientas automatizadas facilitan el perfilamiento de víctimas a gran escala, potenciando ataques de phishing personalizados y deepfakes de extorsión.
La rápida evolución y accesibilidad de las herramientas de inteligencia artificial generativa ha transformado sustancialmente las técnicas de reconocimiento y perfilamiento de víctimas empleadas por la ciberdelincuencia. De acuerdo con un análisis de la compañía de seguridad informática ESET Latinoamérica, actividades que anteriormente requerían semanas de investigación manual de fuentes abiertas (OSINT) ahora pueden ejecutarse de manera automatizada y a muy bajo costo por atacantes sin conocimientos técnicos avanzados.
Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) permiten a los estafadores correlacionar información pública dispersa en redes sociales —como centros de trabajo, escuelas familiares, fechas de cumpleaños e historiales de viajes— para redactar correos de phishing altamente convincentes y libres de errores gramaticales. Asimismo, la clonación de voz y generación de deepfakes audiovisuales se emplea para simular emergencias o secuestros virtuales dirigidos a familiares.
Mario Micucci, Investigador de Seguridad Informática de ESET Latinoamérica, puntualizó: "La cautela digital es la primera línea de defensa; los usuarios deben asumir que cualquier información pública puede ser procesada por algoritmos de IA, por lo que es prioritario restringir la privacidad de perfiles y habilitar autenticación multifactor (MFA)".
Equipo de redacción
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