Los investigadores de CertiK, una reconocida entidad de seguridad en blockchain, han descubierto recientemente una falla de seguridad crucial en las últimas redes de agentes de IA. Por ello, el nuevo informe del investigador principal de CertiK, Guanxing Wen, advierte sobre la insuficiencia de solo realizar escaneos de habilidades para garantizar la seguridad.
Excelente trabajo de nuestro investigador de seguridad Guanxing Wen (@hhj4ck) destacando una brecha importante en la seguridad de los agentes de IA. Los escaneos de habilidades o las ventanas emergentes de advertencia no son suficientes—sin permisos adecuados en tiempo de ejecución y aislamiento en sandbox, una revisión omitida puede comprometer todo el host.
— CertiK (@CertiK) 16 de marzo de 2026
Como mencionó CertiK en su comunicado oficial, una “Habilidad” legítima de terceros podría eludir las verificaciones de moderación en la plataforma OpenClaw. La Habilidad maliciosa incluso podía ejecutar comandos arbitrarios a través del sistema host, independientemente de las diversas capas de revisión.
CertiK descubre deficiencias en el sistema de detección y revisión de habilidades de IA en la seguridad de los mercados de agentes de IA
Según el análisis de CertiK, Clawhub, el mercado de agentes de IA de OpenClaw, depende de una cadena de revisiones en múltiples capas, incluyendo escaneo de código inalterable, moderación liderada por IA y verificaciones en VirusTotal. Aunque estos mecanismos se enfocan en identificar comportamientos maliciosos, los investigadores de CertiK encontraron que una lógica estructurada con prudencia y modificaciones mínimas en el código pueden eludir fácilmente la detección.
En varios casos, las habilidades que parecen benignas durante la instalación pueden contener vulnerabilidades manipulables ocultas dentro de flujos de trabajo normales. La investigación enfatiza la limitación inherente de los métodos de detección estática.
Al igual que las herramientas tradicionales de ciberseguridad, como firewalls de aplicaciones web o software antivirus, la identificación basada en patrones puede ser eludida mediante variaciones menores en la estructura del código. Además, aunque la moderación por inteligencia artificial (IA) mejora la detección mediante el análisis de inconsistencias y la intención, aún es deficiente para descubrir vulnerabilidades profundamente integradas.
La plataforma de seguridad blockchain recomienda seguridad basada en tiempo de ejecución y aislamiento resistente de habilidades
Según CertiK, su prueba de concepto también reveló una falla en el manejo de auditorías de seguridad pendientes. Específicamente, las habilidades podrían volverse instalables y disponibles públicamente incluso cuando los resultados de VirusTotal parecen incompletos.
Teniendo esto en cuenta, el estudio de CertiK fomenta la mejora en la detección en lugar de confiar únicamente en advertencias de usuarios y revisiones del mercado. Como resultado, sin una protección sólida en tiempo de ejecución, incluso una vulnerabilidad pasada por alto puede comprometer todo el entorno del host.
En medio del crecimiento de los ecosistemas de IA, CertiK impulsa la adopción de marcos de seguridad en tiempo de ejecución, un aislamiento mejorado de habilidades de terceros y controles de permisos estrictos. Por lo tanto, la seguridad integral dependerá de establecer mecanismos que asuman que algunas amenazas pueden eludir la revisión, para garantizar la contención de dichas amenazas antes de que causen daño.
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