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title: Google revela que el 50 % de las vulnerabilidades descubiertas por IA conducen a ejecución remota de código
url: https://www.elseif.net/es/google-revela-que-el-50-de-las-vulnerabilidades-descubiertas-por-ia-conducen-a-ejecucion-remota-de-codigo
published: 2026-10-03T08:28:59+00:00
language: es
section: Modelos
source: https://www.techtalkthai.com/google-report-ai-discovered-vulnerabilities-half-are-rce/
organizations: Google, GTIG, BeyondTrust, Hacktron AI, Flowise, Langflow
publisher: elseif
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# Google revela que el 50 % de las vulnerabilidades descubiertas por IA conducen a ejecución remota de código

Google Threat Intelligence Group (GTIG) publicó un informe sobre tendencias en la detección y explotación de vulnerabilidades en la era de la inteligencia artificial. El informe indica que las vulnerabilidades identificadas mediante IA generan ejecución remota de código en hasta el 50 % de los casos, frente al 26 % de todas las vulnerabilidades del sector. Además, señala que los ataques crecientes en 2026 se deben a la transformación de vulnerabilidades n‑day en armas rápidamente, no a un aumento de vulnerabilidades zero‑day. El análisis cubre descubrimientos entre enero de 2025 y agosto de 2026, mostrando un doble incremento en el número de CVE mensuales, de 5.045 en enero de 2026 a 10.740 en agosto. Sin embargo, GTIG advierte que los números brutos no reflejan el riesgo real, pues las políticas de asignación automática de CVE inflan los conteos, como ocurrió con el kernel de Linux, donde se emitieron alrededor de 5.000 CVE sin que se detectara ninguna vulnerabilidad zero‑day explotada. En conjunto, solo el 0,23 % de las vulnerabilidades publicadas fueron realmente explotadas. La calidad de las vulnerabilidades ha cambiado: aquellas descubiertas por IA presentan un 39 % de riesgo bajo, frente al 69 % de las halladas por métodos tradicionales, mientras que el nivel medio sube al 58 % desde el 28 %.

Además, el 50 % de las vulnerabilidades detectadas por IA conducen a ejecución remota de código, frente al 26 % global. GTIG señala que este patrón se debe a que los equipos de investigación usan agentes de IA para examinar infraestructuras críticas y permisos delicados, en lugar de escanear errores de forma genérica. Los modelos también pueden seguir rutas de código en bibliotecas core, runtimes C/C++ y hipervisores, detectando corrupciones de memoria como overflow de búfer y uso después de liberar que los analizadores estáticos no detectan. Lo que llama más la atención es la velocidad con la que se convierten en ataques, pues aunque los ataques zero‑day aumentaron ligeramente de un promedio de 8 a 11 por mes, los incidentes de alto riesgo crecieron de 28 en 2025 a 75 en los primeros ocho meses de 2026. Según el informe, el impulso proviene de la capacidad de los atacantes para usar modelos de lenguaje grande y comparar versiones de productos, parches, anuncios de vulnerabilidades y pruebas de concepto automatizadas. Un ejemplo destacado es la CVE‑2026‑1731, una vulnerabilidad de inyección de comandos del sistema operativo en BeyondTrust Privileged Remote Access, descubierta por el agente de IA de Hacktron AI y explotada por grupos atacantes en solo cuatro días tras su publicación pública, y en una semana otros cinco grupos la adoptaron, realizando elevación de privilegios, robo de información y despliegue de payloads como SNOWLIGHT y SPARKRAT.

Por otro lado, los propios sistemas de IA se están convirtiendo en objetivos, con GTIG registrando 2.076 vulnerabilidades relacionadas con IA, de las cuales más de 1.500 surgieron en los primeros ocho meses de 2026. Los marcos de orquestación de IA y frameworks como Flowise, Langflow y LangChain representan el 50 % de ese total, con un crecimiento del 347 % este año, ya que estos entornos ejecutan código dinámico y permiten que ataques de inyección de prompts o archivos JSON modificados conviertan instrucciones naturales en ejecución remota de código sin autenticación. Actualmente no se ha observado ningún zero‑day en infraestructuras de IA, pero sí se han explotado vulnerabilidades tras su divulgación, como la CVE‑2026‑42271 en BerriAI LiteLLM y la CVE‑2025‑3248 en Langflow. GTIG recomienda a las organizaciones dejar de aplicar parches indiscriminadamente y en su lugar priorizar mediante inteligencia de amenazas, aislar cargas de trabajo de agentes de IA en sandbox y emplear IA para revisar código antes de producción, utilizando herramientas como CodeMender integradas en Google AI Threat Defense.