La inteligencia artificial dejó de ser un concepto futurista para convertirse en una realidad que ya está transformando la forma en la que los investigadores de seguridad y bug hunters desarrollan sus labores diarias.

Cuando hablamos de IA aplicada al bug bounty, nos referimos al uso de modelos de lenguaje y agentes autónomos para automatizar, asistir o mejorar las distintas etapas de la metodología de bug bounty. Esto puede ir desde algo tan simple como generar payloads más creativos, hasta procesar grandes volúmenes de información de un escaneo y resaltar los hallazgos con mayor rapidez y probabilidad de ser explotables.

Un ejemplo sencillo seria, tras ejecutar un escaneo con Nmap o Amass, un modelo de lenguaje puede analizar los resultados y sugerir posibles vectores de ataque, priorizando dónde enfocar el tiempo del investigador.

En otras palabras, la IA funciona como un aliado y copiloto digital del hunter, capaz de reducir tareas repetitivas, acelerar procesos de análisis y brindar nuevas perspectivas sobre datos que, de forma manual, requerirían mucho más tiempo realizarlo.

Casos de uso prácticos de IA en bug bounty

Aunque todavía estamos en una etapa inicial, ya existen casos de uso claros:

1. Recon y análisis de superficie de ataque

   • Usar la IA para filtrar dominios válidos, identificar patrones sospechosos en headers o analizar certificados.

2. Generación de payloads y fuzzing inteligente

   • LLMs capaces de crear decenas de variantes de un XSS o SQLi adaptadas al contexto de la aplicación.

3. Aumentar impacto de vulnerabilidades

   • Con el suficiente contexto de la aplicación o empresa, los LLMs son capaces de aumentar el impacto inicial de una vulnerabilidad.

4. Clasificación y priorización de findings

   • Separar resultados ruidosos de hallazgos con mayor probabilidad de ser explotables.

5. Redacción de reportes técnicos

   • Pasar de un hallazgo técnico en consola a un reporte claro y estructurado que cumpla con los requisitos de plataformas como HackerOne o Bugcrowd.

IA + herramientas tradicionales

La clave no es reemplazar las herramientas que ya usamos, sino integrarlas con las capacidades de agentización. A continuación una serie de ejemplos ilustrativos de la IA aplicada al bug bounty:

• Burp Suite + IA: Para analizar automáticamente respuestas HTTP, ya hoy dia la version pro de burpsuite incluye analisis con AI integrado que puede ser utilizado a demanda para analizar cada hallazgo por separado.

• Scripts en Python + IA: Para convertir  lineas de comando difíciles de memorizar en ejecuciones a traves del lenguaje natural humano.
  • Ejemplo: Ejecuta un análisis de headers de seguridad en el dominio redacted.com con ayuda de nuclei

• Herramientas de sistemas + IA: Ejemplo «Curl», para que el agente realice request a endpoints específicos, analice el response y a partir de alli pueda realizar nuevos request de manera automática e iterativa en busca de vulnerabilidades XSS o SQLi por mencionar algunas.

De esta manera, la IA se convierte en un módulo más dentro del flujo de pentesting, en lugar de una solución aislada.

¿Competencia o aliado?

En el ultimo tiempo, es común escuchar el debate: “¿La IA reemplazará a los hunters?”.
La realidad es que, al menos por ahora, la IA tiene limitaciones claras: puede alucinar resultados, carece de intuición y depende del input humano para guiar su análisis, aunque utilizando agentes se puede generar un loop en el medio que permitiría sacar al humano del flujo, pero esto podría ser peligroso ya que de existir alguna mala decisión por parte de la IA,  podria indisponibilidad o afectar el funcionamiento de la aplicación evaluada.

En lugar de competir, el hunter que sepa integrar IA en su proceso tendrá una ventaja competitiva frente al resto de la comunidad.

La IA aplicada al bug bounty ya es una realidad. Hoy no se trata de ciencia ficción, sino de herramientas concretas que ayudan a ahorrar tiempo, priorizar esfuerzos y comunicar hallazgos con mayor claridad.

El futuro no es “humano vs máquina”, sino humano potenciado por máquina.

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Github Actions es una potente herramienta que sirve para desplegar código mediante una metodología de CI/CD, en este post, nosotros le estaremos dando la utilidad en la punta inicial de nuestra automatización para el despliegue de infraestructura como código «IaC» para la puesta en marcha instantánea de nuestros Servidores e instalación de las herramientas necesarias para hacer bug bounty.

Por otro lado tenemos ELK, que es una poderosa herramienta que sirve para tomar métricas y el armado de reportes históricos y en tiempo real, en nuestro caso nos interesa tener métricas y reportes de cada proceso de escaneo automatizado que hagamos a cada target cuando realizamos bug bounty para revisarlos a posterior y seguir nuestro proceso de hunting.

Ahora, luego de esta intro, manos a la obra a integrarlo también con nuestra herramienta «El Kraken» que en un post anterior ya les indique como descargarla e utilizarla.

Lo primero que debemos hacer es descargarnos el repositorio «Action_ElKraken», nos crearemos una cuenta gratuita en Github y subimos nuestra copia del repositorio que descargamos con visibilidad privada (esto es muy importante por seguridad de no exponer alguna key que mas adelante vamos a necesitar).

Una vez hecho esto seguimos los pasos descritos en el archivo README.md que esta dentro del mismo repositorio. Siguiendo todos estos pasos vamos a lograr configurar todos los secrets y variables de entorno necesarias para que funcione nuestra implementación.

Por ultimo para hacer nuestra primera ejecución luego de tener todo configurado, solo debemos aplicar un cambio en el archivo droplet.tf dentro del repositorio en la linea  49, en donde se debe reemplazar el dominio de ejemplo «echo vulweb.com» por el dominio que deseamos escanear. Aplicamos el commit del cambio y ya con esto comenzara a ejecutarse el wofkflow de GitHub Actions, con ello el despliegue del servidor en digital Ocean y el inicio del Scan.

Ahora bien, si deseamos agregar el modulo de ELK que debemos hacer?? para esto lo primero que debemos entender es que este modulo es un complemento que se levanta en un servidor separado y debe estar presente de manera permanente, lo cual genera costos fijos mensuales que se deben tener en cuenta.

Mi recomendación en estos casos es levantar un servicio que trabaje con elasticsearch y kibana, en el servicio de escaneo «El Kraken» debemos indicar en las variables de configuración cual es el servidor al cual se van a enviar los resultados, que en este caso seria el servidor de ELK o un repositorio de archivos al cual pueda enviarse los resultados via SCP. Configurar los certificados ssh correspondientes para que se pueda generar esta conexión SCP entre el servidor de escaneo y el repositorio de archivos que usara el ELK, y por ultimo configurar los tableros que deseamos sean graficados en el kibana.

Con todo esto configurado ya tenemos una herramienta automatizada de punta a punta la cual nos va facilitar nuestros procesos de hacking y bug bounty. Espero les sea de utilidad y quedo a disposición a través de las redes para alguna información adicional que necesites.

Happy Hacking!

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En la comunidad podemos encontrar algunas herramientas publicadas en GitHub o en blogs especializados que nos ayudan a realizar de manera automatizada algunas fases de estos dos grandes procesos, ejemplo, subfinder, nuclei, amass, etc. Pero ninguna de ellas nos permite realizar el proceso de punta a punta o al menos en un porcentaje alto.

Al encontrarme con esta problematica, decidí hace varios meses realizar mi propia herramienta que de alguna manera fuese mas completa. Las premisas: Que fuese modular y pudiera actualizarla o agregarle nuevas funcionalidades de análisis con facilidad, que me permitiera reutilizar las herramientas ya existentes en la comunidad, y que tomara los outputs de los módulos iniciales para ser usados como input en los módulos siguientes. Asi que con ayuda de ChatGPT y mis conocimientos de bash scripting logre crear una herramienta a la que llame «El Kraken».

El Kraken usa herramientas conocidas en la comunidad como lo son nuclei, subfinder, wayback, dirsearch, etc. Cada una de ellas cumple una fase clave en todo el proceso automatizado, y los resultados arrojados por cada una de estas son usados como input de otras herramientas con el fin de automatizar el proceso de punta a punta en base a resultados esperados.

La herramienta esta hecha totalmente en bash scripting, por lo cual aprovechamos mucho del auxiliar «pipe |» para poder concatenar ejecuciones de OS, grep, awk y cat para el manejo a gusto de los output obtenidos y los IO Streams para guardar en archivo de texto los resultados que luego podemos utilizar para revisarlos manualmente o incluso usarlos como parte de la ingesta de herramientas de visualización como por ejemplo Kibana.

Sin mas, les dejo el repositorio de GitHub de la herramienta para que la utilicen (ya incluye el readme con el instructivo de instalación y de uso), esperando que les ayude a reducir las revisiones manuales rutinarias en sus metodologías para bug bounty o incluso como inspiración o base para crear sus propias herramientas automatizadas, también quedando abierto a criticas y mejoras que deseen realizarme directamente, y si de alguna manera quieren colaborar con algún PR al repositorio de la tool con alguna mejora o nueva funcionalidad ya aplicada, sera bienvenido.

Happy Hacking!

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Las aplicaciones son cada vez más utilizadas en nuestra vida cotidiana, desde compras en línea hasta la gestión de nuestras finanzas personales. Sin embargo, a medida que aumenta la popularidad de estas aplicaciones, también lo hacen las amenazas a la seguridad. Una de estas amenazas es la vulnerabilidad conocida como IDOR, o Insecure Direct Object Reference en sus siglas en ingles.

¿Qué es un IDOR?

Es una vulnerabilidad de seguridad en aplicaciones que ocurre cuando un atacante puede acceder y manipular directamente objetos internos de la misma (como un ID de base de datos o un nombre de archivo) sin la debida autorización. Esta vulnerabilidad es especialmente peligrosa porque puede permitir que un atacante acceda a información confidencial o realice acciones maliciosas en nombre de un usuario legítimo.

Por ejemplo, en un sitio web de comercio electrónico, un atacante podría explotar la vulnerabilidad IDOR para cambiar el precio de un producto o incluso para acceder a los datos de pago de un usuario sin autorización.

Para entenderlo de manera mas gráfica, a continuación tenemos un ejemplo sencillo.

Imaginemos que tenemos a un «Actor» el cual quiere acceder a una aplicación que le ofrece visualizar documentos personales, en la misma el posee un documento con un código identificador «id=1000» y para acceder al mismo, solo basta con visitar la siguiente url ejemplo https://www.ejemplo-idor.com/document?id=1000

Ahora bien ¿que pasa si el usuario cambia el valor del id=1000 por el id=2000 que corresponde a un documento de otra persona?

Al realizar ese cambio y estar presente la vulnerabilidad, lo que va ocurrir es que la aplicación va responder de manera satisfactoria permitiendo el acceso al documento ajeno.

Tips/herramientas útiles para detectar IDOR’s:

Revisar todos los input dentro de la aplicación en busca de identificadores numericos, alfanuméricos o de cualquier Indole que puedan de alguna manera identificar y otorgar propiedad del objeto a un usuario particular
Revisar todo el flujo de la aplicación con dos usuarios diferentes con el fin de identificar estos objetos identificadores únicos que podrían ser afectados por la vulnerabilidad. Una vez detectados cruzarlos, es decir el identificador del usuario A, probarlo en la sesión del usuario B y viceversa

Recomiendo utilizar algún proxy intermedio en las pruebas, como por ejemplo el Burp Suite o el OWASP Zap para poder ver el request y response completo y poder asi encontrar todos los puntos vulnerables posibles
Utilizar plugin auxiliares en los proxy’s mencionados con el fin de automatizar el proceso de detección. Recomiendo el AutoRepeater o el Autorizer de burpsuite.

¿Cómo prevenir IDOR?

La buena noticia es que la vulnerabilidad IDOR es prevenible. Aquí te presentamos algunas buenas prácticas que pueden ayudarte a prevenir IDOR en tus aplicaciones:

1. Validación de entrada de usuario: Es importante validar cada input realizado por el usuario de la aplicación para asegurarse de que no contenga caracteres malintencionados que puedan explotar la vulnerabilidad IDOR.
2. Autenticación y autorización adecuadas: Las aplicaciones deben tener mecanismos de autenticación y autorización adecuados para garantizar que los usuarios sólo tengan acceso a la información y funciones que les corresponde.
3. Utilización de tokens de sesión: Los tokens de sesión son una forma de autenticar y autorizar a los usuarios de forma segura. Al utilizar tokens de sesión, las aplicaciones pueden prevenir ataques IDOR.
4. Limitación del acceso directo a objetos internos: Las aplicaciones deben limitar el acceso directo a objetos internos, como ID de base de datos o nombres de archivo, y en su lugar utilizar identificadores aleatorios.

En resumen, la vulnerabilidad IDOR es una amenaza real para las aplicaciones, pero con buenas prácticas de seguridad se puede prevenir.

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