Anthropic mide el avance de los ciberataques con IA

Anthropic analizó 832 cuentas bloqueadas por actividad cibernética maliciosa entre marzo de 2025 y marzo de 2026. El resultado muestra que la IA no solo ayuda a entrar en sistemas: cada vez más atacantes la usan para moverse dentro de ellos y tomar decisiones con menos intervención humana.

El análisis, realizado con el marco MITRE ATT&CK, estudia una parte de las cuentas bloqueadas por Anthropic. Solo incluye los casos con suficiente información para reconstruir las técnicas utilizadas.

La IA ya ayuda en más que el acceso inicial

La actividad más habitual fue la preparación del ataque. 560 de las 832 cuentas, el 67,3%, usaron IA para escribir malware. También aparecieron usos para investigar objetivos, preparar campañas y automatizar tareas técnicas.

Las acciones más complejas fueron menos frecuentes, pero tienen mayor importancia operativa. 54 actores, el 6,5%, usaron IA para el movimiento lateral, una técnica que permite avanzar dentro de una red comprometida y alcanzar otros sistemas.

La proporción de actores considerados de riesgo medio o superior también aumentó durante el periodo estudiado:

• En los primeros seis meses, representaban el 33%.
• En los seis meses siguientes, llegaron al 56%.

Eso supone un incremento de aproximadamente 1,7 veces. Anthropic interpreta el cambio como una señal de que la IA está ayudando a elevar la capacidad de actores que antes tenían menos conocimientos técnicos.

Los atacantes avanzan más dentro de las redes

El uso de IA cambió de foco a lo largo del año. Al principio se concentraba más en conseguir el acceso inicial, por ejemplo mediante phishing. Después empezó a aparecer con mayor frecuencia en tareas posteriores a la intrusión.

El uso de IA para descubrir cuentas válidas dentro de un entorno comprometido aumentó un 8,9%, mientras que el phishing asistido por IA cayó un 8,6%. La diferencia importa porque muestra que los atacantes no solo buscan entrar: también están automatizando lo que ocurre después.

Entre esas tareas están identificar cuentas, elevar privilegios y moverse por la red. Antes solían exigir experiencia, supervisión y decisiones en tiempo real. Ahora un modelo puede encargarse de parte de ese trabajo para actores menos sofisticados.

Contar técnicas ya no basta

Los equipos de seguridad suelen estimar el riesgo observando cuántas técnicas utiliza un atacante o qué herramientas emplea. El estudio de Anthropic indica que esas señales pierden valor cuando la IA puede ejecutar tareas técnicas en nombre de alguien con poca experiencia.

Los actores menos cualificados del conjunto usaron unas 16 técnicas distintas de media, frente a unas 20 entre los más cualificados. La plataforma tampoco permitió distinguir bien el nivel de riesgo: no hubo una correlación clara entre usar Claude Code, una API o una interfaz de chat y la peligrosidad del atacante.

Una señal más útil es observar dónde aplica la IA el atacante y cuánto trabajo encadena automáticamente. Los grupos de mayor riesgo tienden a construir sistemas que permiten al modelo:

• Encadenar varias fases de un ataque.
• Decidir en tiempo real cuál es el siguiente paso.
• Ejecutar acciones con una intervención humana mínima.

Ese tipo de automatización se conoce como orquestación agéntica. El término describe un sistema capaz de actuar, evaluar el resultado y continuar por su cuenta, no solo responder a una orden aislada.

Un caso que MITRE todavía no describe bien

Anthropic cita una operación de ciberespionaje atribuida a un actor respaldado por un Estado y interrumpida en noviembre de 2025. En ella, el atacante manipuló Claude Code para intentar infiltrarse en objetivos de distintos países con poca intervención humana.

El ataque utilizó 30 técnicas repartidas en 13 tácticas de MITRE ATT&CK, una cifra parecida a la de varios actores de riesgo medio. Sin embargo, la metodología de evaluación de Anthropic le asignó la puntuación máxima de 100, porque el modelo ejecutó comandos, explotó vulnerabilidades, robó credenciales y tomó decisiones tácticas durante el proceso.

MITRE ATT&CK todavía no tiene una técnica específica para describir esa orquestación autónoma. Ahí está una de las principales limitaciones actuales: un atacante puede parecer moderado si solo se cuentan las técnicas individuales, aunque una IA las coordine de principio a fin.

Qué cambia para la defensa

Para ti, la consecuencia práctica es que una alerta ya no debería evaluar solo quién ataca, qué herramienta utiliza o cuántas técnicas conoce. También debe analizar cuánto del ataque puede encadenar y ejecutar automáticamente.

Anthropic afirma que sus resultados ya han influido en las protecciones de sus modelos. La empresa ha desplegado controles para detectar y bloquear actividades como el desarrollo de malware y la extracción masiva de datos, y está conversando con MITRE sobre cómo ampliar el marco ATT&CK.

El siguiente frente será medir mejor a los agentes de IA que operan dentro de una intrusión. Si estos sistemas siguen ganando autonomía, la diferencia entre un atacante experto y uno con acceso a buenas herramientas será cada vez menor, y los defensores tendrán que detectar no solo las acciones, sino también la cadena de decisiones que las conecta.