RIESGOS AL USAR CHATGPT PARA ANALIZAR MALWARE

La inteligencia artificial, y en particular ChatGPT, se ha convertido en una herramienta valiosa dentro del análisis de ciberseguridad. Permite interpretar y explicar código malicioso en lenguaje natural, identificar funciones sospechosas y reconocer patrones comunes en campañas de malware, como el uso de PowerShell o la ofuscación de código. Esto acelera el trabajo de los analistas, sobre todo en etapas preliminares o formativas.

Sin embargo, su uso también conlleva riesgos significativos que deben ser evaluados:

• Fuga de datos: al subir fragmentos de código o muestras de malware a la IA, existe el peligro de que esa información sea almacenada y utilizada en el entrenamiento de futuros modelos, afectando la confidencialidad del análisis.
• Interpretaciones erróneas: ChatGPT no ejecuta código ni realiza análisis dinámico, por lo que puede ofrecer conclusiones incorrectas ante técnicas avanzadas de evasión, malware polimórfico u ofuscación compleja.
• Prompt injection: los atacantes pueden insertar instrucciones ocultas o engañosas dentro del código (en comentarios o metadatos) para manipular las respuestas del modelo. Incluso técnicas más sofisticadas, como la ofuscación semántica, pueden inducir a la IA a clasificar código malicioso como seguro, al incluir nombres o estructuras aparentemente legítimas.

Limitaciones inherentes al modelo
Depende de los datos con los que fueron entrenados, por lo que su capacidad para detectar o interpretar código malicioso se limita a patrones previamente conocidos. Si el malware usa técnicas nuevas o comportamientos inéditos, el modelo puede no reconocerlo o generar un análisis incompleto, que lo hace vulnerable ante técnicas como:

• Malware polimórfico, que cambia su estructura constantemente.
• Fileless malware, que reside en memoria y no deja rastros en disco.
• Técnicas de evasión avanzadas, como “process hollowing” o “API hooking”.

¿Dónde sí aporta valor herramientas como ChatGPT?
A pesar de las limitaciones antes mencionadas, la IA y herramientas como ChatGPT siguen siendo valiosas en varias etapas del análisis:

• Identificación preliminar de patrones sospechosos, como el uso de PowerShell para descargar payloads o llamadas a APIs sensibles.
• Desofuscación básica de scripts, especialmente en lenguajes como JavaScript, VBScript o Python.
• Apoyo en la documentación y explicación de funciones, útil para analistas en plena formación o para acelerar revisiones iniciales.

Precauciones al usar IA en ciberseguridad
Si decide usar IA para apoyar el análisis de malware, considere estas recomendaciones:

1. No comparta datos sensibles como contraseñas, credenciales o información personal.
2. Configurar la privacidad de tu cuenta y desactivar el historial de conversaciones si es posible.
3. Utiliza entornos aislados (sandbox) para analizar archivos maliciosos antes de compartir fragmentos con la IA.
4. Verificar siempre las respuestas de la IA con fuentes confiables y herramientas especializadas.
5. Complementar el uso de IA con soluciones tradicionales de ciberseguridad para obtener un análisis completo.
6. Sanitizar el contenido antes de enviarlo a la IA, eliminando posibles instrucciones ocultas o manipulaciones semánticas que puedan alterar el análisis.
7. Usar prompts defensivos (contraprompting) que indiquen explícitamente al modelo que no debe ejecutar ni seguir instrucciones contenidas en el código analizado.

Fuente: https://www.welivesecurity.com/es/seguridad-digital/riesgos-chatgpt-anal...