4 de septiembre de 2026

Dropbox: 5.000 cuentas comprometidas a través de un login de Lenovo que nadie había revisado en años

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Dropbox reveló que entre el 4 y el 21 de agosto de 2026, unos 5.000 usuarios tuvieron sus cuentas comprometidas. El método de ataque es tan simple como inquietante: alguien registró un Lenovo ID usando la dirección de correo electrónico de otra persona y, gracias a una integración heredada entre ambas plataformas que no verificaba correctamente la propiedad del correo, accedió a la cuenta de Dropbox de esa persona sin necesitar su contraseña. Archivos fueron vistos o descargados en menos de un tercio de las cuentas afectadas —aproximadamente 1.650—, aunque el acceso no autorizado ocurrió en todas ellas. Lo que impidió que fuera mucho peor: el hecho de que la brecha se detectó y detuvo. Lo que la hizo posible: que ninguna de las 5.000 cuentas comprometidas tenía la autenticación multifactor activada.

El fallo estaba en la costura entre dos sistemas, no en ninguno de los dos por separado. La integración entre Lenovo ID y Dropbox era lo que los técnicos llaman una integración heredada —un sistema que nadie había revisado en años porque seguía funcionando— y había sido construida con supuestos de seguridad que en el momento del ataque ya no eran suficientes. Lenovo identificó la integración en su lado y confirmó que sus propios clientes no se vieron afectados. Dropbox terminó inmediatamente todas las sesiones autenticadas a través de Lenovo ID, desactivó la integración por completo, y ahora exige contraseña nativa de Dropbox para cualquier acceso.

¿Por qué la ausencia de MFA fue determinante?

La brecha explotaba un bypass de contraseña: el fallo en la verificación de propiedad del correo electrónico en la integración Lenovo-Dropbox significaba que el atacante podía acceder sin necesitar la contraseña de la víctima. En un sistema con autenticación multifactor activada, incluso si el atacante evita la contraseña, seguiría necesitando el segundo factor —una aplicación de autenticación, un SMS, una llave física— para completar el acceso. Ninguna de las 5.000 cuentas comprometidas lo tenía.

La autenticación en dos pasos es la barrera de seguridad gratuita que el 90% de los usuarios no activa. El patrón se repite en prácticamente todos los incidentes de compromiso de cuentas: el MFA habría bloqueado el acceso. No es garantía absoluta —existen técnicas de phishing AiTM que capturan tokens de sesión—, pero habría convertido este ataque específico en inviable con las herramientas usadas.

La ventana de 17 días entre el inicio del ataque (4 de agosto) y su detección (21 de agosto) es el otro dato que debería llamar la atención. El acceso no fue detectado en tiempo real por los sistemas de monitorización de ninguna de las dos plataformas, sino descubierto en una investigación posterior. El tiempo en que un atacante puede moverse sin ser detectado dentro de un sistema comprometido es uno de los indicadores más relevantes de la madurez de seguridad operativa.

En 2022, trabajadores de Dropbox fueron víctimas de un ataque de phishing que comprometió código privado en GitHub. En aquella ocasión, Dropbox respondió adoptando WebAuthn y tokens de hardware para todos los accesos a su entorno de desarrollo. El incidente de agosto de 2026 es diferente: no afectó a los sistemas internos sino a usuarios finales, y no fue consecuencia de un ataque de phishing sino de una integración SSO que no verificaba correctamente la identidad.

El patrón de las integraciones SSO heredadas

Este tipo de brechas tiene un denominador común que cualquier empresa que use integraciones de inicio de sesión único debería reconocer: las integraciones SSO acumulan silenciosamente sin que nadie las revise ni las retire cuando dejan de ser necesarias. Cada integración que sigue activa es una superficie de ataque adicional que no depende de la contraseña de la cuenta y que a menudo se basa en supuestos de seguridad del momento en que fue construida.

La palabra «heredada» en las explicaciones de ambas compañías hace un trabajo significativo. En la práctica, describe un sistema que seguía corriendo porque apagarlo podría romper algo —aunque nadie en el equipo actual recuerde exactamente para qué servía o cuántos usuarios lo usaban activamente. El problema de las integraciones legacy no es técnico sino organizativo: los inventarios de integraciones activas se degradan con el tiempo, y lo que debería ser una auditoría trimestral acaba siendo algo que nadie hace hasta que hay un incidente.

Ambas compañías han notificado el incidente a los reguladores de protección de datos. Para los usuarios europeos, eso activa las obligaciones de notificación del RGPD, incluido el plazo de 72 horas que aplica una vez que la organización tiene conocimiento de una brecha cualificada. Los servicios de almacenamiento en la nube —Google Drive, OneDrive, Dropbox, iCloud— contienen archivos personales, fotos y documentos con acceso centralizado que los convierte en objetivo preferente. La recomendación práctica que surge de este incidente: revisar ahora mismo qué aplicaciones de terceros tienen acceso autorizado a tu cuenta de Dropbox desde Ajustes → Aplicaciones conectadas, y revocar todo lo que no reconoces.

En wwwhatsnew.com llevamos años recomendando la auditoría de aplicaciones conectadas en nuestras guías de seguridad para usuarios y empresas, y en nuestra experiencia editorial es uno de los pasos más ignorados de mantenimiento de seguridad. La mayoría de los usuarios no saben cuántas aplicaciones tienen acceso a su cuenta de Dropbox hasta que hacen esa comprobación. En muchos casos el número supera la decena: herramientas de productividad conectadas en 2019, integraciones de trabajo de proyectos cerrados, aplicaciones de terceros para editores que pidieron acceso en su momento y nunca se revocaron.

El modelo de la auditoría de integraciones activas como práctica de seguridad tiene un paralelo importante en el mundo empresarial: la gestión de identidad y acceso (IAM) en entornos corporativos debería incluir revisiones periódicas de todas las aplicaciones que tienen acceso OAuth a los sistemas centrales, con flujos automatizados de revocación cuando un empleado abandona la empresa o cuando una integración lleva más de un año sin actividad registrada. El caso Dropbox-Lenovo demuestra que una integración que nadie revisó durante años puede convertirse en vector de ataque sin que ningún sistema de monitorización lo detecte durante 17 días.




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3 de septiembre de 2026

GPT-6 Astra llega como el gran salto de OpenAI: puede hacer mucho más por nosotros, pero también será más difícil de supervisar

GPT-6 Astra llega como el gran salto de OpenAI: puede hacer mucho más por nosotros, pero también será más difícil de supervisar

Cuanto más capaz es una inteligencia artificial de trabajar por nosotros, menos queremos tener que vigilar cada uno de sus movimientos. Ahí está precisamente una de las grandes promesas de los agentes: darles un objetivo y dejar que resuelvan por su cuenta buena parte del camino. OpenAI quiere llevar esa idea mucho más lejos con GPT-6 Astra, pero su lanzamiento llega acompañado de una tensión difícil de ignorar: la compañía sostiene que el modelo puede asumir más trabajo que sus predecesores mientras admite que entender y supervisar lo que hacen estos sistemas se vuelve cada vez más complicado.

El nuevo modelo se llama GPT-6 Astra y llega menos de dos meses después de GPT-5.6 Sol. OpenAI lo ha presentado este 3 de septiembre como un salto generacional en áreas como navegación web, uso del ordenador, ingeniería de software, ciberseguridad, ciencia y tareas profesionales, aunque conviene mantener esas valoraciones en su terreno: son afirmaciones de la propia compañía. Astra empieza a llegar primero a un conjunto limitado de organizaciones y, según OpenAI, se extenderá en los próximos días a los planes Plus, Pro, Business y Enterprise, así como a su API y a AWS.

La ambición se entiende mejor cuando bajamos a tareas concretas. OpenAI asegura que Astra puede encargarse de trabajos como preparar impuestos, buscar vivienda, desarrollar un videojuego, generar un render arquitectónico o dar formato a un informe legal, además de moverse por la web y utilizar herramientas para completar procesos con poca intervención humana. Esa es precisamente la lógica de la IA agéntica: no limitarnos a pedir una respuesta, sino delegar una tarea compuesta por varios pasos. En sus propias pruebas, la compañía afirma que una búsqueda de cuidador de gatos pasó de 30 minutos a 5 minutos y 27 segundos, y una búsqueda de empleo, de cinco horas a 2 minutos y 51 segundos.

En desarrollo.

Imágenes | OpenAI

En Xataka | La IA había prometido revolucionar la forma de trabajar. Un estudio revela que sus usuarios más fieles han acabado decepcionados

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RSA-260 ha caído: un número de 862 bits que llevaba décadas esperando una factorización

El número

4397328654844826923795068102505872571721883526553349659561256924505973939597593482272505698004801207988043088656411102133523080581

divide exactamente el número RSA-260.

El otro factor es

5028695206842569864686141618253083416610081090075366674776775706538324961364412200138116378509733307971876652984898985905923678379

Y multiplicando ambos, efectivamente se obtiene el RSA-260:

22112825529529666435281085255026230927612089502470015394413748319128822941402001986512729726569746599085900330031400051170742204560859276357953757185954298838958709229238491006703034124620545784566413664540684214361293017694020846391065875914794251435144458199

Ambos factores tienen 130 cifras, y al multiplicarlos se obtiene número original de 260 cifras decimales y 862 bits, un pseudoprimo. Los dos factores pasan además las pruebas de primalidad, de modo que son primos. El resultado ha aparecido hoy en un mensaje en X [perdón por el enlace] de Eric Lu (@penlume), que se limitó, elegantemente, a decir que el enorme número «divide el RSA-260».

Este tipo de problemas matemáticos tienen la elegancia de las funciones de un solo sentido: son fáciles de calcular en un sentido («multiplicar dos números»), pero computacionalmente muy difíciles de resolver en sentido contrario («encontrar los factores primos de un número»). Matemáticamente, la comprobación es inmediata: se multiplican los dos valores y se compara el número, algo que puede ser tedioso pero podría hacer incluso un niño de primaria a mano.

El conocido reto criptológico/matemático de los Números RSA consiste en encontrar la factorización de números cada vez con más cifras (bits). El RSA-250, de 250 cifras y 829 bits, se factorizó en febrero de 2020 y requirió el equivalente a 2.700 años-núcleo de CPU. El RSA-260 tiene 33 bits más (diez cifras decimales) y ha requerido 6 años más.

¿Es inseguro el RSA entonces, o qué?

¡Que no pande el cúnico! La importancia criptográfica de este hallazgo requiere verlo con cierta perspectiva. No significa que se haya roto el RSA-2048, que es el que se usa comúnmente hoy en día: El RSA-260 tiene 862 bits, mientras que una clave RSA-2048 utiliza un módulo de 2.048 bits, enormemente más difícil de factorizar con los algoritmos conocidos. (Y sí: es un poco lío que originalmente se refirieran a cierto «número de cifras decimales» y luego a «número de bits», pero es que en los Laboratorios RSA cambiaron de idea a medio camino, concretamente a partir del RSA-576.)

Lo interesante ahora será saber cómo se ha obtenido la factorización del RSA-260: el algoritmo, software, hardware y la cantidad de cálculo empleada. Porque eso es lo que cuenta.

Si se consiguió con una implementación convencional de métodos conocidos (como la Criba general del cuerpo de números, NFS en inglés) y simplemente más potencia de cálculo, supondrá un nuevo récord de cálculo, algo propio del progreso tecnológico. Si en cambio requirió muchos menos recursos de los previstos, sería bastante más relevante para estimar la seguridad futura de RSA.

Por ahora la factorización es correcta; lo que falta es saber cuánto trabajo costó encontrarla.

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Llevamos décadas pensando que la Luna tardó meses o años en formarse. Un nuevo estudio dice que pudo hacerlo en menos de lo que dura tu jornada laboral

Llevamos décadas pensando que la Luna tardó meses o años en formarse. Un nuevo estudio dice que pudo hacerlo en menos de lo que dura tu jornada laboral

Construir algo tan grande como la Luna no parece cuestión de un día. Debe ser un proceso lento y tedioso. Al menos, es la sensación que tenemos al pensar en ello. Sin embargo, según un estudio publicado recientemente, nuestro satélite pudo formarse en solo 5 horas. O quizás en mucho más tiempo. Todo depende de la Temperatura a la que se encontrasen en ese momento la Tierra y Theia, el protoplaneta cuyo impacto dio lugar a la formación de la Luna. 

Parámetros que sí importan. En el pasado, se han realizado varias simulaciones sobre el impacto de la Tierra y Theia y la posterior formación de la Luna. Sin embargo, en dichas simulaciones no se ha tenido en cuenta la resistencia de los materiales de ambos planetas. Esto sí que se suele contemplar al simular el choque de objetos más pequeños. No obstante, en casos como este se consideraba que la energía implicada es tan alta que la resistencia de los materiales es despreciable. 

Ahora, los científicos del New Southwest Research Institute (SwRI) y la Universidad de Arizona han querido añadir este factor a la ecuación. Al hacerlo, han comprobado que sí es un parámetro relevante, ya que los resultados con y sin él son distintos. No puede considerarse despreciable. 

Formación de la Luna con resistencia y sin ella. Básicamente, se vio que, sin tener en cuenta la resistencia, la Tierra acreta el 91% de Theia y se produce un disco de escombros fundido, a partir del cual se formaría la Luna poco a poco. En cambio, si se contempla la resistencia de los materiales, la Tierra acreta solo el 84% de Theia. En este caso, podría formarse un satélite intacto más directamente y rápido. Eso sí, en este caso depende de la temperatura.

Planetas fríos o calientes. En las simulaciones realizadas por estos científicos se vio que el tiempo de formación de la Luna depende de la temperatura de la Tierra y Theia. Si los materiales estuviesen más calientes, se formaría un disco de escombros, a partir del cual se construiría poco a poco nuestro satélite. Es el escenario clásico. En cambio, con los planetas más fríos, se formaría una Luna intacta en solo 5 horas.

Planetas jóvenes o antiguos. La temperatura de los planetas suele depender de su antigüedad. Generalmente, los planetas empiezan su vida muy calientes y se van enfriando con el tiempo. Por eso, los planetas más jóvenes habrían provocado una formación de la Luna más lenta, mientras que la colisión de dos planetas antiguos generaría una Luna en solo 5 horas. 

No sabemos exactamente cuánto tardó la Luna en formarse, porque tampoco conocemos la temperatura que tenían Theia y la Tierra cuando todo ocurrió. Al menos, ahora sabemos que la resistencia es importante y que no hay un solo estilo de formación. Quizás, la Luna se formó en mucho menos de lo que dura tu jornada laboral. Y pensar que la Sagrada Familia de Barcelona lleva más de 140 años en construcción y todavía le quedan unos cuantos…

Imagen | NASA

En Xataka | Estas imágenes reales eran impensables antes del telescopio Webb: son planetas orbitando otras estrellas a 130 años luz



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La IA había prometido revolucionar el trabajo. Un estudio revela que sus usuarios más fieles han acabado decepcionados

La IA había prometido revolucionar el trabajo. Un estudio revela que sus usuarios más fieles han acabado decepcionados

Hace apenas dos años, la IA parecía la gran promesa del trabajo moderno. Los expertos y gurús aseguraban que la implantación de la IA Iba a liberarnos de tareas aburridas, a darnos horas extra de vida y, sobre todo, una herramienta imprescindible para mantener los puestos de trabajo. Muchos empleados cambiaron su forma de trabajar y confiaron en que la tecnología cumpliría lo prometido.

Por el momento, no ha cumplido ninguna de sus expectativas y un reciente estudio elaborado por la consultora Gallup confirma que, cuanto más usan la IA los empleados, menos les convence.

El optimismo que se apaga. Así lo confirma la última encuesta que la consultora ha elaborado con Bentley University. El 39% de los empleados estadounidenses cree ya que la IA hace más daño que bien, frente al 31% que tenía esa opinión el año anterior. Solo un 9% piensa que la IA aporta un beneficio real en su trabajo, frente al 12% de hace doce meses.

Entre los jóvenes de 18 a 29 años el giro es aún más brusco. Casi la mitad (47%) de la generación Z cree que la IA complica más su trabajo. Son once puntos más que los se registraban hace solo un año. Este segmento de la población activa es el que más usa esta tecnología, pero, a la vez, es quien más desconfía de ella. Que sea el grupo más susceptible de ser sustituido por una IA tiene mucho que ver en esa percepción.

Cuanto más se usa, menos se cree. Sin embargo, el descubrimiento que más ha desconcertado a los analistas es que el desencanto de los empleados no llega por el desconocimiento de cómo se usan las herramientas de IA, sino precisamente por conocerla bien.

La Reserva Federal de EEUU calcula que el 41% de los empleados ya usa IA generativa en su trabajo. Es un 31% más que hace un año. El conocimiento sobre la tecnología también sube. El mismo estudio de Gallup señala que el 70% de los estadounidenses dice entenderla bien, seis puntos más que en 2024.

Es decir, que los empleados cada vez usan más y mejor las herramientas de IA y, aun así, cada vez confía menos en ella. Esa desconfianza nace de haberla probado y no encontrar lo que se esperaba en ella.

La generación que iba a salvarla se rebela. Un estudio muestra que el entusiasmo de la Generación Z por la tecnología era la gran esperanza para la IA. Una generación de nativos digitales, sin miedo a la pantalla y que comienza una carrera laboral con empresas que tienen implementadas herramientas de IA. ¿Qué podía salir mal?

Los datos de un estudio de Gallup con la Walton Family Foundation revelan que la generación Z es la que más rápido se ha desencantado del uso de la IA. El estudio muestra que el entusiasmo de estos jóvenes por la IA cayó del 36% al 22% en solo un año.

En cambio, el enfado de esta generación subió del 22% al 31%. Además, un 44% admite sabotear activamente las herramientas de IA en su empresa. Stephanie Marken, socia sénior de Gallup, aseguraba que "su creciente escepticismo indica la necesidad de una integración más reflexiva", dijo, y lo aplicó a las aulas y las empresas.

El miedo al empleo no da tregua. La gran sombra que se ciñe sobre la IA sigue siendo el puesto de trabajo. Casi ocho de cada diez estadounidenses (79%) cree que la IA reducirá el empleo en la próxima década. Son seis puntos más que en 2025. Ya en 2024, Pew Research recabó unas cifras similares: el 64% de los participantes esperaba menos empleo por la IA en las próximas dos décadas.

En España, un informe de Funcas calcula que la IA podría destruir entre 1,7 y 2,3 millones de empleos entre 2025 y 2035. La cifra asusta, aunque el propio estudio matiza que buena parte de ese impacto no se traducirá en una pérdida neta de empleo, sino en un desplazamiento porque la IA asumirá determinadas tareas, pero generará nuevos puestos que en la actualidad tienen poca demanda o, directamente, no existen.

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Imagen | Unsplash (Nguyen Dang Hoang Nhu)

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La noticia La IA había prometido revolucionar el trabajo. Un estudio revela que sus usuarios más fieles han acabado decepcionados fue publicada originalmente en Xataka por Rubén Andrés .



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