No entregues código, claves ni información privada a «puntos de retransmisión de IA» de origen desconocido, especialmente cuando dejas que la IA ejecute comandos automáticamente

El retransmisor se sitúa entre tú y el fabricante del modelo; puede ver y modificar lo que envías y las respuestas que recibes. Un estudio midió más de 400 retransmisores: 9 metían código malicioso en las respuestas y 17 manipularon claves de servicios en la nube que los investigadores habían colocado a propósito. Si dejas que la IA ejecute comandos sola, una orden ya modificada puede hacer que te instalen código malicioso en el ordenador.

Costo

La conexión directa oficial suele costar más que un punto de retransmisión, y recargar también es menos cómodo. Lo que tira hacia el retransmisor es que es barato y con una sola entrada accedes a varios modelos.

Beneficio

En junio de 2026 (mes 6), el Ministerio de Seguridad Nacional de China publicó una advertencia de riesgo. Parte de los retransmisores conservan en el servidor los datos que envían los usuarios; algunos los interceptan por su cuenta y los revenden a otros fabricantes de modelos para entrenamiento. Otros esconden una puerta trasera, instalan código malicioso en el dispositivo del usuario, roban claves de cuenta y credenciales en la nube e incluso instalan programas de control remoto. La advertencia recomienda usar la conexión directa oficial o plataformas con autorización en regla, y no usar plataformas de origen desconocido, sin licencia de operación ni garantías de seguridad. Antes de usarlas, anonimiza la privacidad personal y los materiales del proyecto, gestiona las claves y cámbialas con regularidad. Ante cargos anómalos, bloqueos sin motivo o datos raros, deja de usarlo al instante, cambia las claves, busca virus y conserva las pruebas. En 2026, investigadores de la Universidad de California en Santa Bárbara y otras instituciones hicieron una medición. Compraron 28 retransmisores de pago en Taobao, Xianyu y tiendas en el extranjero, y reunieron 400 retransmisores gratuitos de comunidades públicas. Resultado: 1 de pago y 8 gratuitos inyectaban código malicioso en las llamadas a herramientas que devolvían. Las llamadas a herramientas son las órdenes que la IA manda ejecutar a tu ordenador, por ejemplo instalar un paquete de software. Otros 2 elegían el momento; el artículo pone el ejemplo de atacar solo las sesiones de ejecución totalmente automática. 17 usaron claves de Amazon Web Services que los investigadores habían colocado a propósito. 1 transfirió dinero de una cartera de Ethereum de los investigadores; en la cartera había muy poco, y la pérdida fue de menos de 50 dólares. La modificación que muestra el artículo es muy discreta: en la orden de instalación cambian requests por la grafía parecida reqeusts, y a simple vista no se nota (aplica en todo el país).

Notas

Se clasifica como B porque solo hay un estudio, y además es un preprint (versión hecha pública antes de la publicación formal). La mayoría de los retransmisores medidos eran gratuitos; de pago solo había 28, así que no se puede calcular «qué porcentaje de retransmisores tiene problemas». Algunos medios escribieron aquel robo como 500000 dólares; el artículo original dice menos de 50 dólares. La magnitud del beneficio se fija en media según las consecuencias: la pérdida si te roban claves y código varía mucho, y el estudio no da una cifra a la que aplicarla. Si ya usaste retransmisores de origen desconocido, ve al fabricante del modelo, anula las claves que hayas usado y genera otras; cambia a la vez las claves de los servicios en la nube y de los repositorios de código. Cuando pases por un retransmisor, no dejes que la IA ejecute órdenes del todo sola: mira cada orden antes de dejarla pasar. Quien abre un retransmisor tiene riesgo penal; véase el capítulo 11, punto 19 (puntos de retransmisión de IA). El beneficiario eres tú.

Fuentes · 1

1. 国家安全部 (2026). 「AI中转站」，风险要防范. szzg.gov.cn/2026/xwzx/szkx/202606/t20260608_5…（数字中国建设峰会官网转载国家安全部微信公众号）；Liu H, Shou C, Wen H, Chen Y, Fang RJ, Feng Y. (2026). Your Agent Is Mine: Measuring Malicious Intermediary Attacks on the LLM Supply Chain. arXiv:2604.08407. arxiv.org/abs/2604.08407