X usa Grok para detectar el robo de contenido el triple de rápido y expulsa a 4.000 creadores del programa de pago

X ha escalado su guerra contra el robo de contenido en la plataforma. Según anunció Nikita Bier, jefe de producto de X, la última versión del modelo Grok puede detectar contenido duplicado —vídeos, imágenes y texto viral resubidos sin atribución— a tres veces la velocidad de la versión anterior. Como resultado de la nueva capacidad de detección, X ha expulsado a más de 4.000 creadores del programa de ingresos compartidos por reutilizar sin atribución el contenido de otros.

Lo reporta TechCrunch el 16 de julio.

El problema: una economía de copia en el programa de monetización

El programa de ingresos compartidos de X recompensa a los creadores por el engagement que sus publicaciones generan entre suscriptores de X Premium. Eso ha creado un incentivo estructural para un tipo específico de comportamiento: descargar vídeos virales de otras plataformas (o de cuentas más pequeñas en la propia X), resubirlos en la propia cuenta, y recoger el engagement — y el dinero — que habría correspondido al creador original.

Bier describió el problema con datos concretos en mayo de 2026: había identificado «un número significativo de cuentas grandes» que programáticamente resubían contenido de cuentas más pequeñas para aprovecharse del programa de monetización. Una cuenta con 1,6 millones de seguidores fue citada como ejemplo: usaba una cuenta secundaria para etiquetar con su propia marca el vídeo de otro creador y luego lo resubía en la cuenta principal para que pareciera contenido orgánico.

La maniobra no es solo un problema de propiedad intelectual. Es también un problema de modelo de negocio: si los creadores que producen contenido original no reciben el beneficio económico de ese contenido, el incentivo de seguir creando en X desaparece.

Qué ha cambiado técnicamente

X ha desplegado tres tipos de cambios:

Mejora en la detección: la versión actualizada de Grok detecta contenido duplicado a tres veces la velocidad de la anterior, lo que permite identificar y actuar sobre los posts resubidos antes de que acumulen el mayor volumen de engagement (y de ingresos).

Reasignación de impresiones: cuando X identifica un post como contenido resubido, reasigna las impresiones al creador original. En la práctica, el ladrón de contenido no puede monetizar el post copiado.

Devolución de ingresos: X recupera los ingresos ya cobrados por los posts identificados como contenido robado y los redirige al creador original.

Eliminación del programa de monetización: los 4.000 creadores expulsados no solo pierden los ingresos del contenido robado, sino el acceso completo al programa de monetización.

X también lanzó el 6 de julio un editor de vídeo propio en iOS, con subtítulos automáticos en múltiples idiomas y fondo de pantalla verde, con el argumento de que si los creadores tienen herramientas para producir contenido original directamente en X, hay menos excusa para resubir el de otros.

Meta tiene sistemas de atribución para Reels que permiten al creador original bloquear la visibilidad del contenido copiado o añadir links de atribución para monetizarlo: son las mismas herramientas que X está tratando de construir con Grok para la detección. Bluesky, Mastodon y Threads ofrecen alternativas donde la arquitectura descentralizada o las políticas más estrictas de atribución hacen este tipo de copia masiva más difícil de escalar. El FBI documenta que el extremismo antitech crece cuando los usuarios sienten que las plataformas los explotan sistemáticamente: la percepción de que X permite el robo de contenido activo era uno de los motivos de fricción con los creadores.

La escala del problema va más allá de los 4.000 creadores expulsados. Bier reveló en abril de 2026 que X estaba identificando y suspendiendo más de 208 bots por minuto — un ritmo de detección que indica que la infraestructura automatizada de abuso es masiva. Los bots son una capa diferente al problema del robo de contenido por creadores humanos, pero ambos comparten el mismo mecanismo básico: usar la automatización para escalar conductas que los humanos no podrían mantener manualmente. La nueva versión de Grok atacando ambos frentes simultáneamente muestra que X está tratando el problema como sistémico, no episódico.

Mi valoración

X tiene un problema de confianza con los creadores que produce contenido original, y el programa de ingresos compartidos está en el centro del problema. Si los creadores perciben que las plataformas con más seguidores sistemáticamente les roban el trabajo y reciben el dinero de ese trabajo, la respuesta racional es no compartir su mejor contenido en X. La detección de duplicados con Grok es la respuesta correcta al problema correcto.

Lo que más me convence de la estrategia de Bier es la combinación de detección técnica con consecuencias económicas reales: no solo detectar y avisar, sino reasignar las impresiones y devolver los ingresos ya cobrados. Eso cambia los incentivos de forma tangible. Lo que más me preocupa es la escalabilidad del problema: si hay suficientes cuentas haciendo esto sistemáticamente, la detección a tres veces la velocidad sigue siendo reactiva. El creador original ya sufrió el impacto durante el tiempo que tardó el sistema en detectarlo.

Preguntas frecuentes

¿Qué pasa si X borra por error contenido que sí es mío?

X no ha publicado un proceso formal de apelación para creadores afectados por la detección de duplicados. En general, la plataforma tiene un sistema de apelación para cuentas suspendidas, pero la velocidad de las revisiones manuales en X ha sido criticada. Si tu cuenta es afectada en un falso positivo, el canal más efectivo históricamente ha sido apelar directamente desde la plataforma y escalar a través del servicio de soporte.

¿Afecta esto al «quote tweet» o a compartir vídeos de otras cuentas?

No. La prohibición y las detecciones se centran en la descarga y resubida del contenido (reuploads) sin atribución, no en los retweets nativos de X, los «quote posts» o las funciones de «compartir vídeo» que la plataforma ofrece. Bier ha sido explícito en que las formas nativas de redistribución dentro de X son la vía correcta.

¿YouTube y TikTok tienen el mismo problema?

Sí. YouTube tiene un sistema de Content ID que detecta contenido protegido con copyright y permite a los propietarios monetizarlo o bloquearlo aunque esté en cuentas de terceros. TikTok tiene un sistema similar pero más limitado. El robo de contenido es un problema estructural en todas las plataformas donde el engagement se puede monetizar directamente.

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La noticia X usa Grok para detectar el robo de contenido el triple de rápido y expulsa a 4.000 creadores del programa de pago fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.

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Los expertos creen que nos faltan árboles: "Una zona verde sin arbolado suficiente pierde gran parte de su capacidad para actuar"

Las olas de calor extremo son un desafío estructural cada vez más intenso y duradero y, ante unas ciudades convertidas en trampas de asfalto con una clara falta de árboles, el concepto de "refugio climático urbano" ha ganado fuerza como infraestructura de emergencia. Sin embargo, no cualquier espacio verde actúa como escudo térmico, puesto que una reciente investigación liderada por la Universidad de Granada evidencia que el diseño, la morfología y, sobre todo, el tipo de arbolado son factores críticos, puesto que un área verde sin una densa cobertura pierde casi toda su eficacia de reducir la temperatura. 

El tamaño no lo es todo. Los primeros resultados del proyecto ACTERCA, liderado por el investigador David Hidalgo de la UGR, muestran el comportamiento térmico de las zonas verdes en las ocho capitales andaluzas. Para llevarlo a cabo, utilizaron una combinación de satélites, modelización climática, inteligencia artificial y cámaras térmicas, y la investigación concluye que la capacidad de enfriamiento depende críticamente de los árboles de gran porte y copa densa.

Estos árboles concretos son los que de verdad consiguen reducir la temperatura ambiental entre 3 y 5 ºC en comparación con las zonas dominadas por pavimentos impermeables o el clásico albero. Es por ello que la clave no está en crear refugios climáticos "que se vean verdes", sino en diseñarlos específicamente para que ofrezcan una buena sombra y evapotranspiración con los árboles más adecuados. Se explica de la siguiente manera por parte de la UGR: 

Estos procesos reducen la temperatura ambiental y mejoran significativamente el confort térmico de quienes utilizan estos espacios. Por el contrario, las zonas verdes con escasa cobertura arbórea pierden gran parte de su capacidad para amortiguar el calor, lo que pone de manifiesto que aumentar la superficie verde, por sí solo, no garantiza una protección efectiva frente a las olas de calor.

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Es personalizado. El estudio también subraya que el diseño urbano no admite recetas universales, puesto que en ciudades como Sevilla y Málaga, el problema principal reside en el albedo y en Córdoba, la amenaza es la densidad edificatoria y la impermeabilización del suelo. Pero si nos vamos a Granada, la geometría de los barrios históricos, con calles angostas, ofrece una resiliencia térmica superior a la de los nuevos desarrollos urbanísticos.

Más allá de la temperatura. Si bien la bajada del termómetro es el objetivo más visible, ciencia advierte que el concepto de "refugio climático urbano" aún está en pañales y su definición carece de consenso. Según una revisión sistemática, el urbanismo actual se está centrando casi en exclusiva en el confort térmico, dejando inexplorado el potencial de estos espacios para fomentar la biodiversidad urbana o la mitigación climática a largo plazo.

De hecho, se apunta que los refugios climáticos deben concebirse como soluciones multiescalares, puesto que no basta con una plaza aislada, sino que es necesaria una red interconectada. En esta línea, la ciencia propone metodologías específicas (probadas en Sevilla y Málaga) para diseñar redes de refugios que clasifiquen los espacios según su uso: lugares de alivio temporal, áreas para la actividad cotidiana o zonas de asistencia crítica durante desastres.

El verdadero reto. El mayor obstáculo al que se enfrentan los refugios climáticos no es termodinámico, sino social. Y se que de nada sirve un parque excelentemente climatizado si quienes más sufren el calor no pueden acceder a él o no se sienten integrados.

Por ejemplo, un análisis en el IERMB sobre la red de refugios de Barcelona demostró que existen profundas vulnerabilidades interseccionales, puesto que factores como los ingresos económicos, el género y el origen cultural determinan quién usa realmente estos espacios. Esta desigualdad geográfica y de renta también es denunciada por Greenpeace España, cuyo informe alerta de una grave desprotección frente a las olas de calor en los sectores más vulnerables de la población, abordando el acceso al confort térmico como un derecho fundamental.

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Vamos atrasados. Sabemos qué funciona y cómo implementarlo, pero la administración sigue yendo un paso por detrás. Una revisión a nivel europeo que analizó 97 iniciativas en 88 ciudades desveló una notable desconexión institucional, puesto que las estrategias nacionales de adaptación climática rara vez se integran verticalmente con las prácticas locales.

Los planes redactados sobre el papel tardan demasiado en convertirse en árboles plantados en el asfalto. Y el mensaje que tenemos encima de la mesa es que, para combatir el calor extremo de las próximas décadas, las ciudades no necesitan simplemente más metros cuadrados pintados de verde en un plano, sino ecosistemas urbanos densamente arbolados, inteligentemente distribuidos y, sobre todo, socialmente justos.

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La noticia Los expertos creen que nos faltan árboles: "Una zona verde sin arbolado suficiente pierde gran parte de su capacidad para actuar" fue publicada originalmente en Xataka por José A. Lizana .

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Avances en las pruebas para clasificar a las IAs según su nivel de «inteligencia»

¿Siguen las IAs siendo loros estocásticos o han mejorado de forma efectiva en estos últimos años? ¿Cuánto lo han hecho? ¿Y cuáles? Estas son algunas de las grandes cuestiones acerca de de la inteligencia artificial actual. Para responderlas surgieron diversas pruebas o tests que intentan medir esa  (comillas, comillas) «inteligencia» aparente de algún modo: desde el conocimiento enciclopédico hasta el más puro razonamiento abstracto, que está claro que les atraganta más. ¿Cuál es el estado actual?

Las pruebas tradicionales: preguntas y respuestas

Una de las pruebas más clásicas es el conocido Humanity’s Last Exam (HLE), una prueba de 2.500 preguntas sobre matemáticas, biología, historia, lenguas clásicas y muchas otras disciplinas, planteadas y verificadas por humanos. Tienen nivel para graduados, solo que los modelos se enfrentan a una amplia variedad de temas, que un humano probablemente no abarcaría. Hay otros como el Massive Multitask Language Understanding (MMLU) y similares.

En el HLE y en apenas un año los mejores modelos pasaron de contestar correctamente el 8 por ciento de las preguntas a situarse entre el 35 y el 50% a comienzos de 2026, superando lo que podría conseguir casi cualquier persona en un examen de ese tipo. Además de eso, en el último año se aceleró su eficiencia y mejoraron más de lo previsto. De momento ganan Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol, llegando ya casi al 60%, aunque usando herramientas, agentes, «desvíos» a otros modelos y otros truquis.

Una cuestión sobre el HLE es que tan pronto como un modelo ha tenido acceso a las respuestas es capaz de mejorar notablemente, dado que el asunto no deja de ser una acumulación de datos, algo que es su especialidad. Si un modelo usa ese «truco» o busca las respuestas en internet (generalmente se bloquean repositorios como Hugging Face durante los «exámenes») los resultados se consideran contaminados y no valen. La forma de evitarlo es revisar su razonamiento en busca de atajos. Además, el HLE tiene un conjunto de preguntas privadas, no publicadas, que da un valor más preciso, aunque el que se plasma en las tablas comparativas es el público.

Del «preguntas y respuestas» al razonamiento abstracto

Acumular muchos datos no equivale a comprender lo que son y lo que hay que hacer con ellos. Los modelos actuales siguen cayendo en trampas aparentemente triviales: pueden resolver cuestiones de cálculo avanzado, pero fallar al ordenar números, o equivocarse al contar las letras de una palabra (el famoso «¿cuántas R hay en strawberry?») En el vídeo de Half as interesting hay unos cuantos buenos ejemplos.

Por todo eso los expertos idearon otras pruebas, como el Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence (ARC-AGI), orientados a medir la capacidad de «descubrir reglas nuevas», algo que se considera fundamental para alcanzar la inteligencia artificial general. En lugar de responder preguntas, la IA debe resolver juegos y rompecabezas visuales deduciendo la lógica a partir de unos pocos ejemplos. Es como los tests que hacen a los niños en el colegio o los que se usan para medir el C.I.

Muchos de estos desafíos resultan triviales para una persona humana, pero pueden requerir enormes recursos computacionales para un modelo de IA… Algo que asusta cuando se ven las cifras de coste en tokens y dólares que alcanzan algunos modelos.

Del ARC-AGI existen dos versiones más avanzadas llamadas ARC-AGI 2 y ARC-AGI 3 que ponen el listón todavía más alto: conceptos espaciales como «dentro» y «fuera», reglas lógicas más complicadas… Los de la versión 3 son como pequeños videojuegos sin instrucciones, donde hay que descubrir tanto las reglas como la forma de jugar.

Es divertido jugar con el ARC-AGI 3, y más si te gustan los juegos de este tipo, porque resulta muy entretenido: todo tiene su lógica, se asignan mentalmente roles y definiciones (entrada, salida, puerta, transportador, herramienta para girar piezas…) Y conviene afinar, porque a veces hay límites de movimientos. Tiene su curva de aprendizaje. Es fácil imaginar lo complicado que puede resultar para un modelo que tenga que reconocer todas las piezas de colores, adivinar lo que hay que hacer e inferir el papel de cada una paso a paso.

Los modelos enfrentados al ARC-AGI-3 apenas llegan al 2% de éxito, aunque GPT-5.6 Sol Max llega casi al 8%. Pero todavía están lejos de mostrar una inteligencia general comparable a la humana.

De momento queda claro que son buenos en pruebas de conocimientos y programación, pero siguen con dificultades en cuando al «sentido común» y el razonamiento abstracto, que incluso los niños humanos pueden superar sin muchos problemas. De momento, son pruebas mejores para ver los progresos de la IA y habrá que ver dentro de unos años (o meses) cómo va la cosa.

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Meta avisa: "Llevamos 20 años construyendo infraestructura para humanos, quizás tengamos 20 meses para reconstruirla para los agentes"

Las empresas han abrazado el boom de la IA agéntica, hasta el punto de que algunas se están ahogando en tantos agentes de IA. Los empleados están creando agentes sin control, disparando el consumo de tokens y provocando que muchos de esos agentes dupliquen tareas. Pero el verdadero problema de fondo es otro: la infraestructura sobre la que está corriendo todo esto no está preparada para soportarlo.

La advertencia de Meta. Lo cuentan en Venture Beat. Durante la charla VB Transform 2026, el vicepresidente de ingeniería de Meta Barak Yagour, dio una cifra muy potente: las consultas de agentes que llegan al sistema de Meta se han multiplicado por 30 en los últimos seis meses. "¿Qué sucede con la infraestructura que hemos construido durante años cuando los agentes, y no los humanos, se convierten en sus principales consumidores?" preguntaba Yagour a la audiencia. La respuesta es aún más preocupante: "Hemos dedicado 20 años a construir infraestructura para humanos. Quizás tengamos 20 meses para reconstruir todo de cara a un mundo donde humanos y agentes cocreen a gran escala". Y añade que "La oportunidad está abierta, pero no durará mucho".

Los tres problemas. La irrupción de los agentes amenaza con romper la infraestructura desde tres frentes: 

• Capacidad: hasta hace poco, para  planificar cuánta potencia de cómputo, almacenamiento o ancho de banda hacía falta para sacar adelante un proyecto bastaba con contar el número de empleados trabajando en él. Yagour lo explica de forma muy gráfica: "Ahora, un ingeniero genera 10 agentes, y cada uno genera subagentes. Una organización de 1000 personas puede generar la carga de 100.000 usuarios prácticamente de la noche a la mañana".
• Identidad: los sistemas de control de acceso no están diseñados para un agente IA. No es humano, pero se mueve por la infraestructura y toma decisiones por su cuenta. 
• Velocidad: el tercer problema es la velocidad a la que se mueven los agentes. Pueden escribir código más rápido que cualquier humano, pero "ese código aún necesita ser compilado, probado, desplegado y monitoreado".

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Cambios profundos. Yagour menciona que los modelos de razonamiento están cambiando la forma en la que se procesa la capa de datos. No es lo mismo detectar coincidencias a partir de palabras clave que razonar sobre la intención de alguien; para eso hace falta el historial completo de comportamiento, no un resumen. Esto requiere hacer cambios en cómo se procesan y cómo se almacenan esos datos.

Meta está pasando del procesamiento por lotes, que puede tardar hasta 24 horas en actualizarse, a un procesamiento en tiempo real ya que es clave cuando el modelo está razonando sobre lo que quiere un usuario en ese mismo instante. Por otro lado, están pasando de un almacenamiento opaco a uno que entiende su propio contenido, de forma que sólo lee lo que necesita en cada consulta y así aligera la carga de las GPU.

Poniendo límites. Según Yagour "La autonomía sin gobernanza no es más que caos", por eso la solución de Meta es crear lo que llaman "entornos de datos confiables".  Aquí, los agentes pueden moverse libremente "pero cada resultado se rastrea hasta su origen y se examina minuciosamente. Así, siempre se tiene la certeza de que los datos compartidos son fiables y están controlados". Es una forma de dar libertad a los agentes, pero de forma controlada y sin exponerse al riesgo de que acabe liándola.

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La noticia Meta avisa: "Llevamos 20 años construyendo infraestructura para humanos, quizás tengamos 20 meses para reconstruirla para los agentes" fue publicada originalmente en Xataka por Amparo Babiloni .

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CISA advierte: el FSB ruso usa routers mal configurados en todo el mundo como refugio para sus ciberoperaciones

El 13 de julio de 2026, la Agencia de Ciberseguridad y Seguridad de las Infraestructuras de EE.UU. (CISA) publicó una alerta conjunta con organismos de Australia, Dinamarca, Nueva Zelanda y Reino Unido: actores del Centro 16 del FSB —el servicio de inteligencia exterior ruso— están comprometiendo routers domésticos y de oficina con configuraciones débiles en múltiples países y usándolos como proxies residenciales para ocultar el origen de sus ciberoperaciones contra infraestructuras críticas.

El análisis es de Javier Márquez en Xataka el 16 de julio.

Por qué el router es el objetivo perfecto

El router es el dispositivo olvidado de la red doméstica y corporativa. Se instala, se verifica que la conexión funciona, y luego se deja funcionando durante meses o años sin mantenimiento. Esa negligencia lo convierte en un objetivo ideal para los actores que buscan infraestructura para ocultar sus operaciones.

El mecanismo que CISA describe es específico: los actores explotan el protocolo SNMP (Simple Network Management Protocol) en sus versiones 1 y 2, que muchos routers tienen activado por defecto y que en esas versiones no cifra las contraseñas. Si un router tiene SNMP activo con las credenciales de fábrica o con contraseñas débiles, los atacantes pueden acceder al dispositivo de forma remota y configurarlo para sus propósitos.

El proceso de ataque en tres fases:

1. Descubrimiento: los actores escanean rangos de direcciones IP en busca de routers con agentes SNMP activos y accesibles desde internet.
2. Explotación: usando el agente SNMP mal configurado y tráfico con IPs de origen suplantadas, instalan malware en el router.
3. Incorporación: el router comprometido pasa a ser un nodo de la red de proxies, desde el que se lanzan nuevos escaneos y ataques.

Proxy residencial: por qué esto es difícil de detectar

El término técnico para lo que hace el FSB con estos routers es proxy residencial: una conexión doméstica o de pequeña oficina usada como intermediaria para que el tráfico malicioso parezca provenir de un usuario legítimo.

Cuando una organización bancaria, una red energética o una institución pública recibe una conexión que proviene de la IP de una casa en Dinamarca o de una empresa mediana en Nueva Zelanda, los sistemas de defensa tienen mucha más dificultad para clasificarla como maliciosa comparado con una conexión que viene de un servidor conocido en Rusia. El tráfico parece legítimo porque técnicamente pasa por una conexión residencial legítima.

Los sectores que CISA identifica como objetivos: comunicaciones, defensa, energía, servicios financieros y organismos públicos. Son exactamente los sectores donde una conexión de apariencia legítima puede facilitar sondeos de vulnerabilidades o preparar el terreno para ataques más sofisticados.

Los tres rusos acusados en EE.UU. el 15 de julio de gestionar infraestructura «antibalas» para grupos de ransomware como LockBit usaban un modelo diferente al de los proxies residenciales del FSB: en lugar de routers comprometidos de víctimas inocentes, operaban servidores diseñados deliberadamente para ignorar las solicitudes de las fuerzas de seguridad. Los datos robados de los carnets de conducir de 7 millones de usuarios de AssuranceAmerica muestran que los ciberatacantes no siempre buscan infraestructura directa: a veces buscan datos de usuarios que luego usan para construir identidades falsas y cubrir sus operaciones. CISA ya usa IA de Anthropic para auditar código gubernamental en busca de vulnerabilidades: el mismo organismo que alerta sobre los routers comprometidos está explorando activamente la IA como herramienta de defensa. Las 570 vulnerabilidades parcheadas por Microsoft en julio de 2026 con ayuda de IA muestran que el gap entre la velocidad a la que los atacantes pueden encontrar y explotar vulnerabilidades y la velocidad a la que los defensores pueden parchearlas se está cerrando, pero sigue siendo un problema estructural.

Qué hacer para proteger tu router

CISA tiene recomendaciones específicas, y son accionables para cualquier administrador de red o usuario avanzado:

SNMP:

• Desactiva SNMP versiones 1 y 2: no cifran las contraseñas y no son seguras.
• Usa SNMP versión 3 solo si lo necesitas para administración de red.
• Si no usas SNMP para nada, desactívalo por completo.

Cisco Smart Install: desactiva este servicio en routers Cisco si no está en uso activo. Los atacantes lo han explotado en múltiples campañas anteriores.

Credenciales: sustituye las contraseñas de fábrica por contraseñas únicas y fuertes en todos los dispositivos de red.

Firmware: instala las actualizaciones de firmware del fabricante tan pronto estén disponibles.

Reducción de superficie de ataque: desactiva cualquier protocolo de red que no uses activamente. Cada servicio activo es una posible entrada.

Mi valoración

La alerta de CISA sobre los routers comprometidos por el FSB es técnicamente específica y prácticamente útil. No es una advertencia genérica sobre «el peligro de los hackers rusos» — describe un mecanismo concreto (SNMP mal configurado), una metodología documentada (proxy residencial) y proporciona contramedidas específicas.

Lo que más me preocupa del fenómeno de los proxies residenciales es su escalabilidad: a diferencia del alojamiento antibalas, que requiere gestionar servidores, los proxies residenciales se construyen sin coste explotando dispositivos de víctimas inocentes. La red puede crecer a medida que se descubren nuevos routers vulnerables, y las víctimas suelen no saber que su router forma parte de una operación de inteligencia rusa.

Preguntas frecuentes

¿Cómo puedo saber si mi router ha sido comprometido?

Los indicadores incluyen: comportamiento inusual del router (lentitud, reinicios espontáneos), tráfico de red anómalo a horas inusuales, configuraciones cambiadas que no recuerdas haber modificado, y credenciales de administrador que ya no funcionan. La herramienta más eficaz es acceder a la interfaz de administración del router, revisar los logs de acceso y verificar que la configuración SNMP está desactivada o solo acepte conexiones desde IPs específicas.

¿Los routers domésticos habituales en España están en riesgo?

Sí. Cualquier router con SNMP v1 o v2 activo y credenciales débiles o de fábrica es vulnerable, independientemente de la marca o el mercado. Los routers de los principales operadores españoles suelen tener SNMP desactivado en la configuración por defecto que entrega el operador, pero los routers de terceros que instalan los usuarios, especialmente en pequeñas empresas, pueden tener configuraciones más permisivas.

¿El Centro 16 del FSB es el mismo grupo que atacó la infraestructura electoral americana?

El Centro 16 del FSB (también conocido como FAPSI o APT29 en la nomenclatura de ciberseguridad) es uno de los grupos del FSB con actividad ofensiva en ciberseguridad, con un perfil de inteligencia más que de sabotaje. Los ataques electorales americanos han sido atribuidos a diferentes unidades del FSB y GRU. La atribución precisa entre unidades de inteligencia rusas es técnicamente compleja y no siempre está disponible en comunicados públicos.

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La noticia CISA advierte: el FSB ruso usa routers mal configurados en todo el mundo como refugio para sus ciberoperaciones fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.

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