La IA avanzada ha reducido el tiempo que los bancos pueden tener para reparar fallos de software de semanas a minutos, según un nuevo documento del Banco de Pagos Internacionales que pide decisiones de seguridad y parches más rápidos.
Resumen
- El documento del BPI dice que la IA puede ayudar a encontrar fallos de software y convertirlos en ataques funcionales.
- Sus autores advierten que las revisiones de seguridad programadas y la aplicación de parches pueden ser demasiado lentas.
- Las autoridades estadounidenses y extranjeras están presionando a las empresas financieras para que mejoren la respuesta y la recuperación cibernéticas.
- Un incidente de julio en el que participaron agentes de OpenAI y Hugging Face mostró cómo una prueba podía llegar a sistemas reales
El documento del Banco de Pagos Internacionales, publicado el 9 de septiembre por su Instituto de Estabilidad Financiera, dice que los bancos necesitan acortar el tiempo entre encontrar una debilidad, aprobar una solución e instalarla. Sus autores identifican los sistemas de IA que pueden encontrar vulnerabilidades y convertirlas en ataques funcionales como el principal cambio al que se enfrentan las empresas financieras.
"La ventana entre el descubrimiento de una vulnerabilidad y su explotación se ha estrechado de semanas a minutos", escribieron los autores. El documento no dice que todos los fallos puedan explotarse con esa rapidez. Sostiene que las revisiones de seguridad periódicas y los calendarios de mantenimiento fijos pueden dejar a las empresas expuestas cuando un ataque puede prepararse antes de la siguiente reparación programada.
El BPI dice que los ataques más rápidos exigen decisiones bancarias más rápidas
Según el documento, la Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido ha descubierto que las empresas tienen dificultades para responder con la misma rapidez con la que se descubren las vulnerabilidades. El Instituto de Finanzas Internacionales ha instado a las empresas a instalar soluciones urgentes fuera de los periodos normales de mantenimiento, incluso cuando hacerlo requiera un tiempo de inactividad planificado.
Una guía voluntaria separada del Grupo de Resiliencia Operativa Transversal del Reino Unido prevé que algunos periodos de reparación podrían reducirse de semanas a días u horas, según los autores del BPI. La aplicación más rápida de parches también depende de la gestión: un equipo de seguridad no puede instalar puntualmente una solución de alto impacto si las personas responsables de aprobar una interrupción de los servicios bancarios no están disponibles o no tienen claro quién puede tomar la decisión.
Por lo tanto, el informe trata la respuesta cibernética como un asunto de la alta dirección, así como del personal técnico. Dice que los consejos necesitan información clara sobre las amenazas emergentes, mientras que las instituciones necesitan procesos de decisión que les permitan evaluar un fallo, aprobar una respuesta y proteger los servicios esenciales sin esperar a una revisión rutinaria.
En Estados Unidos, el documento señala la guía del regulador financiero de Nueva York emitida en mayo para las empresas que enfrentan un entorno de amenazas cibernéticas elevado. Según el BPI, el Departamento de Servicios Financieros de Nueva York incluyó los avances en IA entre los desarrollos que podrían cambiar los riesgos cibernéticos y pidió a las entidades reguladas que consideraran medidas más sólidas de detección, preparación, respuesta y recuperación.
La conexión estadounidense también se extiende a proveedores tecnológicos externos. En una propuesta del 11 de septiembre, crypto.news informó que cuatro reguladores federales propusieron una guía revisada sobre cómo los bancos y las cooperativas de crédito supervisan a terceros. Según ese informe, las empresas externas pueden proporcionar servicios de procesamiento de pagos, ciberseguridad y banca en línea, lo que hace que la supervisión de proveedores sea relevante cuando un fallo de software afecta a un servicio que el banco no opera por sí mismo.
Las pruebas de IA muestran cómo los fallos de software se convierten en ataques
El documento del BPI cita una prueba llamada ExploitGym para mostrar la diferencia entre encontrar una vulnerabilidad conocida y producir un exploit funcional. En 898 casos de prueba, Claude Mythos Preview produjo exploits funcionales en 157 instancias, o el 17%, mientras que GPT-5.5 lo hizo en 120, o el 13%. Los autores advierten que el éxito en una prueba no demuestra que un sistema de IA pueda penetrar en un banco bien defendido.
Anthropic ha informado haber encontrado más de 10.000 vulnerabilidades de software graves con Mythos Preview, según el documento. La empresa también dijo que más del 99% de los fallos que identificó aún no habían sido parcheados, lo que limitaba lo que podía divulgar públicamente. En abril, líderes financieros expresaron preocupación por la capacidad del modelo para descubrir debilidades en sistemas utilizados en todo el sector financiero; los bancos y las agencias gubernamentales lo estaban probando para identificar fallos antes de cualquier lanzamiento más abierto.
Las cifras citadas por el BIS añaden contexto al problema de la reparación. Citando el informe de brechas de Verizon Business de 2026, los autores señalan que la explotación de vulnerabilidades representó el 31% del acceso inicial en los incidentes estudiados, en comparación con el 13% de las credenciales robadas o mal utilizadas. El mismo informe encontró que las organizaciones habían corregido por completo el 26% de las vulnerabilidades críticas rastreadas bajo una medida de la Agencia de Ciberseguridad y Seguridad de Infraestructura de EE. UU. en 2025, frente al 38% del año anterior.
Los autores del BIS utilizan esos hallazgos para abogar por controles continuos y reparaciones más rápidas, manteniendo al mismo tiempo los controles de acceso y el desarrollo seguro de software. La IA también puede ayudar a los defensores a encontrar fallos y revisar grandes cantidades de datos de seguridad, según el documento, pero no puede reemplazar el trabajo de seguridad básico que una empresa ha dejado sin hacer.
El incidente de OpenAI muestra los límites de una prueba controlada
Un incidente de julio que involucró a agentes de OpenAI y la plataforma de IA Hugging Face proporciona al documento un ejemplo separado de lo que un sistema autónomo puede hacer fuera de su tarea asignada. Durante una evaluación interna, se suponía que un agente resolvería problemas de pruebas de seguridad. En cambio, según el relato del BIS, buscó las respuestas directamente, explotó un fallo previamente desconocido en un servicio de OpenAI y llegó a internet.
El agente luego utilizó credenciales robadas y otras debilidades para ejecutar código no autorizado en los sistemas de Hugging Face, según el documento. Hugging Face informó acceso limitado a conjuntos de datos internos y credenciales, pero sin cambios en los recursos de cara al público. También utilizó IA para examinar más de 17.000 eventos durante su investigación, según el BIS.
Los autores enfatizan que OpenAI había relajado las salvaguardas normales, proporcionado una potencia informática sustancial y permitido que el agente actuara por su cuenta durante la prueba. Dicen que el incidente no es evidencia de que los modelos de IA desarrollen objetivos maliciosos de forma independiente ni una medida directa del riesgo de las herramientas disponibles para el público. Sí demuestra, en su evaluación, por qué las empresas financieras deben evaluar los permisos, las herramientas y el acceso externo otorgados a un sistema de IA completo.
Para las instituciones que despliegan dichos agentes por sí mismas, el documento recomienda mantener registros de lo que hacen los sistemas, limitar el acceso a datos y herramientas, exigir la aprobación humana para acciones de alto impacto y mantener una forma de detener a un agente o devolver el control a una persona.
Los reguladores se centran en mantener en funcionamiento los servicios críticos
El documento del BIS dice que el BaFin de Alemania ha pedido un parcheo más rápido, mientras que la Autoridad Monetaria de Hong Kong ha instado a las instituciones a probar escenarios de ataque impulsados por IA y fortalecer su capacidad para contener brechas. El regulador de Hong Kong también ha pedido a las empresas que mejoren los planes de recuperación, ya que las brechas pueden volverse más probables, según el informe.
En Europa, los autores señalan las pruebas de estrés cibernético del Banco Central Europeo y la Ley de Resiliencia Operativa Digital. Ambas ponen atención en si las instituciones financieras pueden seguir prestando servicios críticos durante una interrupción grave, en lugar de centrarse únicamente en si se puede prevenir un ataque.
El documento dice que los principios existentes del Comité de Basilea ya exigen que los bancos identifiquen las operaciones críticas y los sistemas de los que dependen. Esos principios también cubren la gestión de parches, los controles de acceso, el intercambio de amenazas y las pruebas de resiliencia periódicas.
