El gusano de IA ya está probándose dispositivos ajenos

La empresa Anthropic advierte de que los modelos pequeños de inteligencia artificial podrían aprender a reproducirse por sí solos en dispositivos del Internet de las cosas (IoT) en los próximos meses. El Internet de las cosas engloba aparatos domésticos y de oficina conectados a la red, como cámaras, decodificadores de televisión y equipos para videoconferencias.

Un gusano de IA de este tipo no tendría por qué depender de un único centro de control que bastaría con apagar. En teoría, podría pasar de una red a otra, encontrar nuevos dispositivos y copiarse sin intervención humana. Según Anthropic, los aparatos IoT resultan especialmente atractivos para este tipo de ataques: son baratos y a menudo están peor protegidos que los ordenadores y los servidores.

Los investigadores comprobaron si era posible repartir el trabajo del modelo entre muchos dispositivos baratos. Ejecutaron Gemma4-26B-A4B, un modelo de 25.000 millones de parámetros, en 15 decodificadores Android TV económicos de marcas poco conocidas. Cada uno costaba unos 55 dólares. Tras conectar los decodificadores en red, pudieron realizar inferencias de forma conjunta: procesar las consultas al modelo y ofrecer resultados. Esto confirmó que el principio funciona, pero no significa por sí solo que los investigadores hayan creado un gusano malicioso operativo.

Un posible escenario sería que un programa infectara dispositivos mal protegidos de un hogar o una pequeña empresa y después dividiera el modelo en fragmentos —«shards»—, distribuyéndolos entre los dispositivos comprometidos. En conjunto, podrían realizar cálculos. Para pagar el uso de tokens —unidades de texto con las que a menudo se calcula el coste de los servicios de IA—, el gusano podría, en teoría, ofrecer capacidad de cálculo en una plataforma digital para autónomos.

Otro objetivo serían los nuevos dispositivos con chips de IA integrados, diseñados para ejecutar modelos pequeños. Entre los ejemplos citados por Anthropic están las cámaras de vigilancia y los equipos para videoconferencias. Los atacantes podrían infiltrarse en estos sistemas mediante ingeniería social —engañar a las personas para obtener acceso— y, quizá en el futuro, también a través de agentes de IA.

También podrían correr peligro los centros de datos y otras instalaciones con una gran capacidad de cálculo: en teoría, los sistemas avanzados capaces de autorreplicarse podrían sortear sus defensas y usar sus equipos para seguir propagándose. Otra posibilidad sería un gusano que no almacenara el modelo en los dispositivos infectados, sino que robara las credenciales de las personas y accediera a servicios comerciales de IA a través de API. Una API es una interfaz de programación que permite a las aplicaciones comunicarse con un servicio en línea. En ese caso, los cálculos podrían pagarse con cuentas ajenas.

Anthropic subraya que por ahora no existe una amenaza inminente. Sin embargo, los investigadores admiten que el problema podría cobrar relevancia a finales de año. Uno de los principales obstáculos para un sistema malicioso sería ejecutarse en equipos desconocidos. Un gusano de red convencional suele estar diseñado para vulnerabilidades concretas, mientras que uno de IA podría, en teoría, adaptarse a distintos dispositivos.

En las pruebas, el modelo pequeño Qwen3.5-9B logró adaptarse a ocho de los nueve tipos de equipos examinados. La lista incluía Jetson Nano, ordenadores Mac y tarjetas gráficas RTX 4090. Los modelos pequeños se adaptaban mejor a distintos dispositivos, mientras que, según los investigadores, los grandes podrían propagarse más deprisa.

Este gusano también tendría un punto débil: tendría que elegir entre pasar inadvertido y propagarse rápido. Cuanto más deprisa se copiara, más visible podría resultar en la red. Entre los posibles indicios estarían la transferencia a nuevos dispositivos infectados de archivos con los pesos del modelo, de varios gigabytes, y un intercambio de datos inusual entre aparatos que normalmente no se comunican.

Como primera medida de protección, Anthropic propone aislar la red infectada. Los investigadores también aluden a la experiencia de la lucha contra la botnet Mirai, una red de dispositivos infectados con un programa malicioso. Una posible solución sería permitir conexiones únicamente con sitios web aprobados de antemano y redirigir los navegadores a instrucciones para limpiar los dispositivos.

También pueden ayudar los requisitos de seguridad obligatorios para los aparatos IoT: eliminar las contraseñas de fábrica predeterminadas, ofrecer actualizaciones automáticas y prolongar el periodo de soporte de los dispositivos. El Reino Unido ya ha prohibido las contraseñas predeterminadas. Estas medidas dificultarían la infección no solo por hipotéticos gusanos de IA, sino también por programas maliciosos convencionales.