En los últimos años, los PDF se han convertido en un vector principal de ataques en cadena, donde los actores de amenazas aprovechan su ubicuidad y complejidad para distribuir malware mediante sofisticadas tácticas de ingeniería social.
Ante esta creciente amenaza, Check Point presenta PDFguard, un motor de IA avanzado diseñado para prevenir PDF maliciosos que emplean tácticas engañosas. Sorprendentemente, PDFguard ha identificado un 25 % más de archivos maliciosos que su predecesor, la mayoría de los cuales nunca antes se habían visto.
La creciente amenaza de los PDF maliciosos
Las organizaciones suelen utilizar el correo electrónico y los archivos PDF en sus comunicaciones empresariales habituales, y se consideran ampliamente seguros y fiables.
Esta falsa sensación de seguridad ha provocado el 68 % de los ataques maliciosos realizados por correo electrónico el año pasado, de los cuales el 22 % son archivos adjuntos en formato PDF, según Check Point Research.
Los PDF son especialmente atractivos para los atacantes debido a su compleja estructura, que les permite ocultar enlaces dañinos, código malicioso u otro contenido peligroso. Al aprovechar la familiaridad de los usuarios con los PDF y utilizar técnicas de ingeniería social, los atacantes aumentan la probabilidad de engañar a los destinatarios.
Estos PDF maliciosos se utilizan no solo en campañas de phishing, sino también como parte de cadenas de ataque multietapa que, en última instancia, pueden derivar en amenazas graves como infecciones de ransomware. Dada su ubicuidad en entornos empresariales, los PDF se han convertido en un importante vector de ciberamenazas.
Presentamos PDFguard
PDFguard utiliza un enfoque de IA multicapa para analizar archivos PDF en busca de indicadores de comportamiento malicioso. Sus funciones incluyen:
- Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Detecta lenguaje de ingeniería social diseñado para engañar a los usuarios para que hagan clic en enlaces maliciosos o descarguen contenido dañino.
- Análisis de imágenes y estructural: Examina la estructura interna de los archivos PDF para identificar anomalías y amenazas ocultas.
- Detección de amenazas multidominio: Inspecciona URL y códigos QR incrustados para detectar redireccionamientos maliciosos.
- Análisis dinámico: Ejecuta el PDF en un entorno de pruebas para observar el comportamiento en tiempo real, como descargas no autorizadas o la ejecución de scripts.
- Estas son algunas de las numerosas funciones de extracción que se actualizan constantemente.
Protección en el mundo real: Caso práctico
En un incidente reciente, PDFguard interceptó con éxito una cadena de ataques a PDF que contenía el troyano de acceso remoto (RAT) Remcos. El PDF mostraba una imagen borrosa con un botón de descarga, incitando a la víctima a hacer clic para revisar una orden de compra. Al interactuar, el enlace redirigía a los usuarios a una URL externa (que descargaba un archivo .zip con un archivo VBScript). Este script actuaba como un dropper, distribuyendo el ataque RAT.
El análisis dinámico de PDFguard previno este ataque al identificar los siguientes comportamientos maliciosos:
- Ingeniería social visual: El contenido difuminado simula una factura o una orden de compra legítima, lo que genera urgencia y confianza.
- Marca engañosa: El uso del icono de PDF y el logotipo de Adobe refuerza la falsa legitimidad.
- Motor multidominio: Una URL maliciosa, marcada por ThreatCloud AI URLX de Check Point como un dominio C&C.
Nuevo análisis forense integrado en el informe de TE
Cada PDF malicioso incluye un informe completo de emulación de amenazas (TE), que incluye:
- Información de IA del motor.
- Matriz MITRE ATT&CK: Tácticas y técnicas destacadas utilizadas en el ataque.
- Pruebas visuales: Vídeo de emulación e instantánea del ataque.
- Análisis forense avanzado: Cronología de los eventos durante el proceso de emulación.
A medida que evolucionan las ciberamenazas, en particular las que explotan formatos de archivo comunes como los PDF, es fundamental adoptar soluciones de seguridad avanzadas. PDFguard representa un avance significativo en la detección y prevención de malware basado en PDF, aprovechando la IA para anticiparse a los vectores de ataque más sofisticados. Al integrar PDFguard en su estrategia de ciberseguridad, mejora la resiliencia de su organización frente a las amenazas emergentes.
