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title: Google revela que 50 % de vulnerabilidades descubiertas por IA conducen a ejecución remota de código
url: https://www.dataloco.com/es/google-revela-que-50-de-vulnerabilidades-descubiertas-por-ia-conducen-a-ejecucion-remota-de-codigo
published: 2026-10-03T12:24:10+00:00
language: es
section: Seguridad
source: https://www.techtalkthai.com/google-report-ai-discovered-vulnerabilities-half-are-rce/
organizations: Google, GTIG, BeyondTrust, Hacktron AI, Flowise, Langflow
publisher: Dataloco
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# Google revela que 50 % de vulnerabilidades descubiertas por IA conducen a ejecución remota de código

Google Threat Intelligence Group (GTIG) publicó un informe sobre tendencias de vulnerabilidades en la era de la inteligencia artificial que muestra que las vulnerabilidades identificadas por IA generan ejecución remota de código en un 50 % de los casos, frente al 26 % de todas las vulnerabilidades del sector. El informe analiza los hallazgos entre enero de 2025 y agosto de 2026, periodo en el que el número mensual de CVE se duplicó, pasando de 5 045 en enero de 2026 a 10 740 en agosto. Las incidencias reales de explotación crecieron de un promedio de 10,5 por mes en 2025 a 18 por mes en el periodo analizado. GTIG advierte que los números crudos no reflejan el riesgo real porque la política de asignación automática de CVE de la autoridad de numeración de CVE infló la base de datos, como ocurrió con el kernel de Linux que registró alrededor de 5 000 CVE sin que se detectara ninguna vulnerabilidad cero día explotada. En conjunto, solo el 0,23 % de las vulnerabilidades publicadas fueron realmente explotadas. El informe subraya que la calidad de las vulnerabilidades está cambiando, no su cantidad. Las vulnerabilidades descubiertas por IA tienen una clasificación de riesgo bajo en solo el 39 % de los casos, frente al 69 % de las hallazgos tradicionales, mientras que el nivel medio aumentó al 58 % desde el 28 %. Además, el 50 % de las vulnerabilidades identificadas por IA conducen a ejecución remota de código, comparado con el 26 % del total.

GTIG señala que este cambio se debe en parte a que los equipos de investigación usan agentes de IA para examinar infraestructuras críticas y privilegios sensibles, en lugar de escanear vulnerabilidades de forma genérica. Los modelos de IA pueden seguir rutas de código complejas en bibliotecas core, runtime de C/C++ y hipervisores, detectando corrupciones de memoria como desbordamiento de búfer y uso después de liberar que los analizadores estáticos no detectan. La velocidad con la que los atacantes convierten vulnerabilidades en exploits es el factor más relevante. Aunque los ataques cero día aumentaron ligeramente, de un promedio de 8 a 11 por mes, los incidentes de alto riesgo crecieron de 28 en 2025 a 75 en los primeros ocho meses de 2026. GTIG atribuye este crecimiento a la capacidad de los atacantes de transformar vulnerabilidades n‑day en armas rápidamente mediante el uso de modelos de lenguaje grande para comparar versiones de productos, parches, anuncios de vulnerabilidades y código de prueba de concepto automatizado. Un ejemplo destacado es la CVE‑2026‑1731, una vulnerabilidad de inyección de comandos del sistema operativo en BeyondTrust Privileged Remote Access, descubierta por el agente de IA de Hacktron AI y explotada por grupos atacantes en cuatro días tras su divulgación pública, y en una semana otros cinco grupos la adoptaron, llevando a actividades posteriores como escalamiento de privilegios, exfiltración de datos y despliegue de payloads como SNOWLIGHT y SPARKRAT.

Por otro lado, los propios sistemas de IA se están convirtiendo en objetivos de ataque; GTIG ha rastreado 2 076 vulnerabilidades relacionadas con IA, de las cuales más de 1 500 surgieron en los primeros ocho meses de 2026. Frameworks de orquestación de IA como Flowise, Langflow y LangChain representan el 50 % de ese total y han crecido un 347 % en 2026, ya que estos entornos ejecutan código dinámico que permite a los atacantes usar inyección de prompts o modificar archivos JSON de flujos para convertir instrucciones de lenguaje natural en ejecución remota de código sin necesidad de autenticación. Actualmente no se ha observado un cero día en la infraestructura de IA, pero sí se han explotado vulnerabilidades conocidas después de su publicación, como la CVE‑2026‑42271 en BerriAI LiteLLM y la CVE‑2025‑3248 en Langflow. GTIG recomienda a las organizaciones abandonar la práctica de aplicar parches sin priorización y adoptar filtros impulsados por inteligencia de amenazas, sandboxing de cargas de trabajo de agentes de IA y uso de IA para revisar código antes de su despliegue, aprovechando herramientas como CodeMender integradas en Google AI Threat Defense.

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