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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Así se propaga el gusano de IA en Word: el fallo de Copilot que nadie ve

Hacker analizando componentes software para ataques.
Hacker en primer plano con diferentes símbolos relacionados con el software. Foto: Freepik.
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Si trabajáis con el programa Microsoft Word y soléis apoyaros en Copilot para redactar o revisar documentos, conviene prestar atención a este fallo de seguridad. Microsoft Word arrastra una vulnerabilidad que permite a un documento externo inyectar instrucciones ocultas en Copilot y hacer que esas órdenes se repliquen de un archivo a otro, como si fueran un gusano informático.

Tanto es así que un investigador de seguridad ha documentado el fallo y ha comprobado de primera mano que se propaga por plataformas y aplicaciones como SharePoint, Teams, Outlook y OneDrive. Todo ello sin necesidad de acceder al cliente de Microsoft 365 de la víctima. El ataque arranca en el momento en que usamos un documento de Word compartido o descargado de fuera como contexto para que Copilot nos redacte o edite un texto.

Quien lo prepara, el atacante, puede esconder instrucciones en lenguaje natural con trucos muy simples, como texto blanco sobre fondo blanco y un tamaño de letra minúsculo. Copilot extrae el contenido sin conservar ese formato visual, así que el modelo de lenguaje sí lee esas órdenes camufladas, aunque para el ojo humano el documento parezca en blanco. En vez de tratar ese texto como referencia no fiable, el asistente lo interpreta como una instrucción legítima del usuario.

Cómo el documento de Word se convierte en un gusano malicioso

En la prueba de concepto, el prompt oculto hizo que Copilot cambiara en silencio cifras de un informe financiero. El asistente añadió después la misma instrucción maliciosa al documento generado, camuflada con el mismo truco de formato, de modo que el archivo de salida quedó igual de infectado que el original.

Ese nuevo documento puede repetir el ciclo en cuanto otro empleado lo use como contexto para pedirle algo a Copilot, sin que haga falta recuperar el archivo malicioso original. El experto ilustra el caso con un análisis de mercado manipulado que termina influyendo en un informe trimestral generado por Copilot. Si un compañero usa después ese informe para redactar un documento nuevo, la instrucción oculta puede ejecutarse otra vez y reproducirse.

El investigador describe así un gusano transportado por documentos, que se propaga por SharePoint, Teams, Outlook y OneDrive. Basta con que el documento malicioso llegue por correo o se comparta y alguien lo descargue, no hace falta más acceso al entorno de la víctima. Según la experiencia de Copilot, la víctima puede adjuntar ella misma el archivo o, en flujos basados en Work IQ, el propio asistente puede localizarlo en OneDrive sin que nadie lo señale de forma expresa. Esto amplía el riesgo más allá del archivo adjunto directo, sobre todo en empresas que dejan a Copilot buscar documentos de apoyo por su cuenta.

Aviso a Microsoft y los límites del parche

Todo ello se remitió al Centro de Respuesta de Seguridad de Microsoft hace unas semanas y la compañía confirmó el comportamiento desplegando varias mitigaciones para el fallo de seguridad.

Sin embargo, tras varios días de proceso de divulgación coordinada, el investigador acaba de constatar que las variantes modificadas del ataque seguían reproduciendo el mismo comportamiento malicioso. Los parches de Microsoft bloquearon las formulaciones concretas de la prueba de concepto, pero no resolvieron el problema de fondo. Así, un modelo de lenguaje necesita procesar el contenido de un documento y, a la vez, distinguir con fiabilidad qué es información de referencia y qué es una instrucción que debe obedecer.

Captura de pantalla de Word actualizado con las funciones de Copiloit, su IA
Los usuarios de Microsoft 365 ya pueden usar Copilot en Word, así como muchas otras ventajas. Foto: SoftZone.es

Ese mismo fallo explica buena parte de los ataques de inyección indirecta que afectan a otros asistentes de inteligencia artificial, no solo a Copilot.

Qué podemos hacer mientras no hay una solución definitiva en Word

Mientras el problema de seguridad sigue abierto, la recomendación pasa por tratar cualquier documento externo como material no fiable antes de dárselo a Copilot, aunque parezca proceder de un socio o de una web legítima. Esto debemos hacerlo tanto si el archivo llega como adjunto directo como si Copilot lo recupera por su cuenta a través de Work IQ.

Y es que la confianza ciega en un archivo externo es precisamente lo que aprovecha este ataque para propagarse sin que nadie lo note. Por lo tanto, conviene además revisar a mano los documentos que Copilot genera o edita antes de distribuirlos, sobre todo los que contienen datos financieros, legales, operativos o, en resumidas cuentas, sensibles en cuanto a su contenido. Debemos vigilar la aparición de texto oculto, formatos extraños o cambios de contenido que nadie ha pedido.

Preguntas frecuentes sobre el fallo de Copilot en Word

¿En qué consiste la vulnerabilidad descubierta en Copilot para Word?
Un documento externo puede contener instrucciones ocultas que Copilot interpreta como órdenes legítimas del usuario. Esto permite manipular el contenido de los documentos generados sin que la víctima lo note.
¿Cómo consigue el atacante ocultar las instrucciones maliciosas?
El atacante esconde el texto usando trucos de formato simples, como letra blanca sobre fondo blanco y tamaño de letra minúsculo. Copilot extrae el contenido sin conservar ese formato visual, por lo que el modelo lee las órdenes aunque el documento parezca en blanco para el ojo humano.
¿Por qué se compara este fallo con un gusano informático?
Porque el documento generado por Copilot puede quedar infectado con la misma instrucción maliciosa camuflada, de modo que si otro empleado lo usa como contexto, el ciclo se repite. Así la instrucción se propaga de un archivo a otro sin necesidad del documento original.
¿Qué plataformas se ven afectadas por este problema?
El investigador ha comprobado que el ataque se propaga por SharePoint, Teams, Outlook y OneDrive. Todo ello sin necesidad de acceder directamente al cliente de Microsoft 365 de la víctima.
¿Ha solucionado Microsoft esta vulnerabilidad?
Microsoft confirmó el comportamiento y desplegó varias mitigaciones tras recibir el aviso del investigador. Sin embargo, las variantes modificadas del ataque siguieron funcionando, ya que los parches bloquearon formulaciones concretas sin resolver el problema de fondo.
¿Qué papel juega Work IQ en el riesgo de propagación?
En flujos basados en Work IQ, el propio Copilot puede localizar y usar un documento malicioso en OneDrive sin que nadie lo señale de forma expresa. Esto amplía el riesgo más allá del archivo adjunto directo, especialmente en empresas que permiten a Copilot buscar documentos de apoyo por su cuenta.
¿Qué se puede hacer para protegerse mientras no exista una solución definitiva?
Se recomienda tratar cualquier documento externo como material no fiable antes de usarlo con Copilot, aunque parezca proceder de una fuente legítima. También conviene revisar manualmente los documentos generados o editados por Copilot antes de distribuirlos, sobre todo si contienen datos financieros, legales u operativos sensibles.