El malware Yoba abusa de los binarios firmados de ChatGPT y Claude para atacar a usuarios de IA

A medida que aumenta el interés por las nuevas herramientas de IA, los ciberdelincuentes encuentran maneras de explotar la confianza que generan. Check Point Research (CPR) ha descubierto Yoba , una campaña de malware que utiliza proyectos falsos de GitHub para suplantar supuestas aplicaciones de escritorio ChatGPT y Claude, a la vez que abusa de ejecutables legítimos y firmados de OpenAI y Anthropic para cargar malware. 

La campaña demuestra cómo la prisa por acceder a nuevas herramientas de IA está creando oportunidades para la ingeniería social, incluso cuando las propias plataformas de IA no se han visto comprometidas. 

Principales hallazgos

Los atacantes utilizaron proyectos falsos de GitHub que suplantaban la identidad de las supuestas aplicaciones de escritorio ChatGPT y Claude para distribuir el malware Yoba. Se abusó de ejecutables legítimos y firmados de OpenAI y Anthropic para instalar el programa malicioso YobaDropper.

Los proyectos maliciosos aparecieron de forma destacada en la Búsqueda de Google, con una actividad coherente con las tácticas de manipulación de SEO. Yoba utiliza servicios como Telegram, Google DNS-over-HTTPS y Catbox como parte de su cadena de comunicación y entrega de carga útil.

CPR identificó XMRig como la carga útil final, pero YobaLoader puede entregar otras cargas útiles ejecutables de Windows o de PowerShell.

Cómo la campaña de malware Yoba ataca a los usuarios de IA

El ataque comienza donde muchas búsquedas legítimas de software empiezan: en internet. Los atacantes crearon repositorios y páginas de GitHub Pages anunciando supuestas versiones de escritorio de nuevos productos de IA, utilizando nombres como «GPT-5.6 Sol», «GPT-6 Astra» y «Claude Opus». Los enlaces de descarga dirigían a los usuarios a archivos ZIP maliciosos alojados como versiones de GitHub. 

Los repositorios no presentaban indicios de estrellas infladas artificialmente ni bifurcaciones diseñadas para aumentar su visibilidad en GitHub. Sin embargo, aparecían de forma destacada en la Búsqueda de Google. Basándose en su contenido optimizado para búsquedas y sus tácticas de distribución de instaladores, CPR considera que la campaña es consistente con el envenenamiento SEO, diseñado para presentar proyectos maliciosos a usuarios que buscan activamente software de IA. 

Este enfoque convierte la demanda de nuevas capacidades de IA en el vector de ataque inicial. En lugar de atacar directamente a las víctimas, los atacantes pueden colocar software malicioso donde los usuarios ya buscan nuevas herramientas, integrando así el descubrimiento de software en la cadena de ingeniería social. Para las organizaciones, esto implica gestionar no sólo cómo los empleados utilizan las herramientas de IA, sino también dónde las obtienen.

Cómo Yoba abusa de los binarios firmados de OpenAI y Anthropic

Una vez descargado, el paquete combina los componentes maliciosos de Yoba con software legítimo. En los paquetes con temática de ChatGPT, los atacantes incluyeron un archivo ejecutable OpenAI Setup.exe legítimo y firmado, mientras que el paquete Claude utilizó un ejecutable Claude legítimo y firmado. 

Al ejecutarse, estos archivos ejecutables cargan una DLL maliciosa llamada winmm.dll, ubicada junto a ellos mediante una técnica bien conocida como carga lateral de DLL. Por lo tanto, el archivo ejecutable firmado es legítimo, pero el paquete que lo contiene no lo es. 

Es importante destacar que la investigación de CPR no indica que ChatGPT, Claude, OpenAI o Anthropic hayan sido comprometidos. En cambio, los atacantes abusan de binarios firmados legítimamente y de la credibilidad asociada a estas marcas. Para los defensores, Yoba subraya una distinción importante: una firma válida puede establecer la legitimidad de un ejecutable individual, pero no de todos los componentes que lo acompañan. 

Cómo YobaDropper establece la infección

Yoba utiliza varias comprobaciones diseñadas para complicar el análisis automatizado antes de desplegar su segunda fase. YobaDropper verifica que se haya iniciado mediante el archivo Setup.exe esperado, introduce una larga demora si esta comprobación falla, aplica comprobaciones de idioma regional y requiere privilegios de administrador para continuar. 

Una vez completadas estas comprobaciones, YobaDropper implementa YobaLoader junto con un ejecutable legítimo de Windows y crea una tarea programada que permite al ejecutable legítimo instalar YobaLoader después del inicio del sistema. 

Estos comportamientos demuestran que Yoba está diseñado para ir más allá de la descarga inicial, filtrando su entorno de ejecución, estableciendo persistencia y continuando a través de procesos de confianza. Por lo tanto, la detección debe tener en cuenta qué aplicaciones legítimas cargan y ejecutan, no solo el archivo malicioso original. 

Cómo Yoba utiliza servicios de Internet de confianza para recuperar cargas útiles

Una de las características más distintivas de Yoba es su enfoque respecto a las comunicaciones de los atacantes. En lugar de depender únicamente de una infraestructura dedicada de comando y control, Yoba combina varios servicios legítimos de internet para obtener la información necesaria para su siguiente fase. 

YobaLoader accede primero a un canal de Telegram y obtiene su imagen de perfil. Los datos de esa imagen se utilizan para generar un dominio, lo que permite al atacante cambiar el dominio resultante modificando la imagen de Telegram. 

Posteriormente, el malware consulta el servicio DNS-over-HTTPS de Google para obtener un registro DNS TXT asociado a ese dominio. Tras validar y descifrar la respuesta, Yoba puede recuperar una carga útil cifrada de una infraestructura de alojamiento externa, como Catbox. 

Al combinar servicios de internet legítimos con dominios generados dinámicamente, el operador reduce su dependencia de la infraestructura tradicional de mando y control y dificulta la distinción entre comunicaciones maliciosas y actividad normal. Además, reduce la eficacia del bloqueo de un único servidor o dominio malicioso frente al mecanismo de distribución general.

XMRig fue la carga útil final, pero Yoba puede entregar más

En la campaña analizada por CPR, la carga útil final fue XMRig 6.26.0, utilizada para minar criptomonedas. El minero podía comunicarse con su infraestructura a través de Tor y monitorear la actividad del usuario, pausando la minería mientras la víctima usaba activamente la computadora. 

Sin embargo, Yoba no debe considerarse simplemente un malware de criptominería . YobaLoader es un cargador genérico capaz de distribuir diferentes ejecutables de Windows o cargas útiles de PowerShell, lo que significa que la misma cadena de infección podría utilizarse para distribuir otro malware. 

Esto hace que el cargador sea más importante que la carga útil observada en esta campaña. Por lo tanto, las organizaciones que se enfrentan a Yoba deberían tratar la infección como una amenaza más amplia, en lugar de centrarse únicamente en detectar o eliminar XMRig.  

Lo que Yoba revela sobre el abuso de las marcas de IA

Yoba demuestra cómo los atacantes pueden explotar la adopción de la IA sin comprometer un modelo o servicio de IA. En cambio, se centran en la confianza y la demanda que rodean a las herramientas de IA , combinando la visibilidad en los motores de búsqueda, plataformas conocidas como GitHub, marcas de IA reconocibles y ejecutables firmados legítimamente para que el software malicioso parezca creíble. 

Para las organizaciones, esto amplía el debate sobre la seguridad de la IA . Proteger la adopción de la IA implica no solo salvaguardar los modelos, las indicaciones y los datos corporativos, sino también gestionar cómo los empleados descubren, descargan e instalan aplicaciones de IA. A medida que proliferan las herramientas de IA, verificar su origen se convertirá en un aspecto cada vez más importante para reducir las oportunidades de ingeniería social que las rodean. 

Cómo las organizaciones pueden reducir el riesgo de herramientas de IA falsas

Las organizaciones pueden reducir su exposición combinando controles de software más estrictos con medidas de seguridad que analicen la actividad real de los archivos y las aplicaciones. Esto cobra especial relevancia a medida que los empleados descubren y adoptan cada vez más herramientas de IA de forma independiente. 

Verifique el software de IA en su origen.

Restrinja las aplicaciones no autorizadas y los privilegios de administrador.

Inspeccione las descargas y el comportamiento de las aplicaciones.

Detecta actividades maliciosas más allá del archivo inicial.

Amplíe la prevención a lo largo de toda la cadena de ataque.

Por: Eli Smadja, director de investigación de seguridad en  Check Point Software 

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Tecnología