Microsoft desmanteló en septiembre una operación que automatizaba con IA cada etapa del fraude corporativo, desde el acceso hasta la redacción de facturas falsas.
En febrero de 2026 apareció EvilTokens, una plataforma de phishing como servicio que marcó un cambio cualitativo en cómo se ejecutan los ataques de suplantación corporativa. A diferencia de los kits tradicionales que solo facilitan el robo de credenciales, EvilTokens integra inteligencia artificial en cada paso del ciclo de ataque: desde el acceso inicial hasta la identificación de objetivos de fraude y la redacción de mensajes fraudulentos basados en conversaciones comerciales reales. Microsoft confirmó en septiembre, al desmantelar la operación del actor de amenaza Storm-2992 responsable de la plataforma, que la IA se utilizaba en todas las etapas de la cadena de ataque. Lo que antes requería que un atacante revisara manualmente correos, organigramas y relaciones comerciales durante días ahora se resuelve en minutos mediante análisis automatizado del entorno comprometido.
Cómo funciona un ataque que no necesita robar contraseñas
EvilTokens explota el flujo de autorización de dispositivos de OAuth 2.0, un mecanismo legítimo de Microsoft diseñado para permitir que dispositivos sin navegador (como televisores inteligentes o consolas) accedan a cuentas corporativas. En lugar de crear páginas de login falsas que puedan ser detectadas por filtros de phishing, la plataforma convence a la víctima de que autorice el acceso del atacante directamente a través del sistema de autenticación real de Microsoft. La víctima cree estar autorizando un dispositivo propio, pero en realidad está otorgando permisos a la infraestructura del atacante.
Una vez dentro de la casilla de correo de Microsoft 365, la IA de EvilTokens analiza el entorno para determinar los próximos pasos más efectivos. Identifica quién controla pagos en la organización, qué relaciones comerciales tienen confianza establecida y qué facturas o transacciones presentan oportunidades de fraude. Este análisis, que en operaciones manuales podía llevar días de reconocimiento interno, se ejecuta de forma automatizada mientras el equipo de seguridad todavía no ha detectado el acceso inicial.
De la lectura de correos a la redacción de fraudes en el mismo flujo automatizado
La capacidad de EvilTokens no termina en el análisis. La plataforma genera recomendaciones de objetivos de suplantación y redacta mensajes fraudulentos basados en conversaciones comerciales reales extraídas del buzón comprometido. Si el atacante identifica que la víctima mantiene correspondencia frecuente con un proveedor específico sobre facturas pendientes, la IA puede redactar un correo que imite el tono, el contexto y los detalles de esa relación comercial, solicitando un cambio de cuenta bancaria para el próximo pago. El mensaje no es genérico: está anclado en el historial real de comunicaciones entre las partes.
Este nivel de automatización convierte a EvilTokens en un ejemplo de lo que sucede cuando el análisis y la toma de decisiones asistidos por IA se empaquetan como un servicio que cualquier cibercriminal puede comprar. El atacante todavía necesita lograr el acceso inicial, pero la IA elimina la fricción de todo el trabajo que viene después: reconocimiento, identificación de objetivos de alto valor, redacción de mensajes convincentes y ejecución del fraude.
Por qué las métricas tradicionales de respuesta ya no miden lo mismo
El tiempo medio de detección y el tiempo medio de respuesta son métricas ampliamente utilizadas por equipos de seguridad para evaluar su desempeño. EvilTokens cambia la relevancia de esas mediciones porque la línea de tiempo del atacante también se acelera. Si un atacante asistido por IA compromete la cuenta de un empleado y el equipo de seguridad tarda 30 minutos en detectarlo, el atacante puede lograr mucho más durante esa ventana de lo que era posible antes. Y a menos que la detección desencadene una contención inmediata, el reloj del atacante sigue corriendo y el alcance del daño potencial aumenta.
Una detección que ocurre antes de que el atacante haya avanzado más allá de la cuenta original es mucho más valiosa que una que ocurre después de que se haya establecido persistencia y el atacante haya identificado a las personas y procesos que pretende explotar. La velocidad debe medirse por qué tan rápido una amenaza puede alcanzar impacto, no solo por el desempeño histórico de la organización. Un tiempo medio de detección de 30 minutos que antes era considerado aceptable puede ser insuficiente cuando el atacante puede completar el reconocimiento, identificar objetivos y ejecutar fraude en ese mismo período.
El riesgo estructural en América Latina por dependencia de Microsoft 365
Aunque Microsoft no reportó datos específicos sobre víctimas de EvilTokens en América Latina, la región enfrenta una exposición estructural significativa. México, Brasil, Colombia y Argentina tienen alta penetración de Microsoft 365 en sectores corporativos y gubernamentales, con procesos de autorización de dispositivos habilitados por defecto en la mayoría de las configuraciones empresariales. La combinación de adopción masiva de la plataforma y controles de identidad que no siempre incluyen autenticación multifactor condicional basada en contexto de dispositivo crea un vector de ataque amplio.
El patrón de fraude de facturas y cambio de cuentas bancarias que EvilTokens automatiza es particularmente efectivo en economías donde las transferencias internacionales y los pagos a proveedores extranjeros son comunes pero los controles de verificación fuera de banda (como llamadas telefónicas de confirmación) no están estandarizados. La capacidad de la plataforma para redactar mensajes en el contexto de relaciones comerciales reales hace que el fraude sea difícil de distinguir de comunicaciones legítimas, especialmente en organizaciones donde los procesos de aprobación de pagos dependen principalmente de correo electrónico.
Nuestro análisis
EvilTokens representa un cambio en cómo se debe evaluar la efectividad defensiva. No es solo que los atacantes ahora tienen IA: es que la IA elimina la fricción de tareas que antes daban tiempo a los defensores para intervenir. El reconocimiento manual de un entorno corporativo podía llevar días, durante los cuales un analista atento podía detectar comportamientos anómalos en el acceso a correos o en patrones de lectura de mensajes. Cuando ese reconocimiento se automatiza y se completa en minutos, la ventana de intervención se reduce drásticamente. La pregunta ya no es solo qué tan rápido detectamos, sino cuánto puede lograr un atacante antes de que lo hagamos.
El desmantelamiento de Storm-2992 en septiembre no resuelve el problema estructural: la técnica de explotación del flujo de autorización de dispositivos de OAuth 2.0 sigue siendo válida, y la capacidad de análisis automatizado de entornos comprometidos no requiere infraestructura exclusiva de EvilTokens. Otros actores pueden replicar el modelo. Lo que EvilTokens demostró es que la automatización con IA de tareas post-compromiso ya no es un concepto teórico: es un servicio empaquetado que cualquier cibercriminal puede comprar. ¿Cuánto tiempo pasará antes de que veamos variantes de esta plataforma optimizadas para sectores específicos o regiones con controles de identidad más débiles?