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Analistas de seguridad alertan sobre el robo de información en el repositorio Qwen 3.8 27B de GitHub

PorHannah CollymoreHannah Collymore 3 minutos de lectura
Analistas de seguridad alertan sobre el robo de información en el repositorio Qwen 3.8 27B de GitHub
  • SlowMist informó el 28 de agosto que un repositorio de GitHub que suplantaba la identidad de Qwen 3.8 27B weights entregó en su lugar un programa espía de StealC de 487 KB.
  • El virus recopila datos del sistema y capturas de pantalla y los envía a un servidor programado de forma predeterminada. 
  • El proyecto Qwen de Alibaba no se vio afectado. 

 

Un virus que robaba información fue subido a un repositorio de GitHub disfrazado de pesos descargables para el modelo Qwen 3.8 27B de Alibaba. 

El equipo de seguridad de SlowMist informó deldent el 28 de agosto, y cualquiera que ejecute modelos de IA de código abierto localmente podría estar en riesgo de robo dedent.

Hay un modelo de IA Qwen falso en GitHub 

El 28 de agosto, el equipo de seguridad de SlowMist advirtió que alguien había creado una página falsa en GitHub que parecía ofrecer el popular modelo de IA Qwen para su descarga. La página prometía de forma convincente una IA completamente offline que mantendría la privacidad de los datos del usuario, pero el tamaño del archivo la delató. 

El archivo ZIP de este repositorio falso solo tenía un tamaño de 487 KB, lo que equivale a menos de medio megabyte, mientras que un modelo de IA real con 27 mil millones de parámetros ocupa más de 16 GB de espacio en un ordenador. 

El archivo ZIP malicioso, llamado uncensored_qwen_v2.6.zip, fue creado el 20 de agosto de 2026 y, cuatro días después, los atacantes editaron la página README para que todos los enlaces de descarga apuntaran directamente al archivo ZIP dañino. 

El verdadero proyecto Alibaba Qwen no se ha visto afectado en absoluto por esto. 

Dentro del archivo ZIP había tres archivos: un archivo de comandos, un programa ejecutable y un script que simulaba ser un certificado. El ejecutable era una versión renombrada del intérprete LuaJIT, una herramienta utilizada por los motores de juegos. No era peligroso por sí mismo, pero el script, disfrazado de certificado, contenía el virus conocido como StealC.

Una vez instalado en un ordenador, StealC recopila el nombre del sistema, el nombre de usuario, el ID de la máquina y la versión de Windows. Toma una captura de pantalla y envía todos estos datos a un servidor controlado por los atacantes. El virus también puede robar los datos de inicio de sesión del navegador, las cookies, el historial de navegación, las contraseñas de correo electrónico e incluso la información de la cartera de criptomonedas. 

Los atacantes también implementaron un sistema de respaldo que permite al virus leer la dirección de un servidor de reserva mediante untracinteligente en la cadena de bloques Polygon, en caso de que su servidor principal se apague. Este sistema les permite cambiar la ubicación de su servidor sin necesidad de actualizar el código del virus en los ordenadores infectados.

¿Con qué frecuencia se suben modelos de troyanos a GitHub? 

SlowMist encontró al menos otros 23 repositorios de GitHub y 29 archivos ZIP similares que utilizaban la misma cadena de distribución basada en Lua. Island.io descubrió e informó sobre una campaña llamada FakeGit, activa desde marzo de 2025, que ha creado alrededor de 7600 repositorios maliciosos de GitHub y generado más de 14 millones de eventos de descarga. 

De esas 7600, 800 están diseñadas específicamente para suplantar la identidad de herramientas relacionadas con la IA, utilizando una técnica llamada AgentBaiting. Incluso pueden engañar a los asistentes de IA para que las recomienden.

Cryptopolitan informó en enero que los modelos reales de Alibaba habían superado los 700 millones de descargas en Hugging Face, la mayor cantidad de cualquier sistema de IA de código abierto.

A finales de junio, se detectaron al menos 292 repositorios de GitHub que copiaban marcas conocidas . Estos repositorios falsos propagaban un virus llamado BoryptGrab, que robaba datos de 32 monederos de criptomonedas diferentes y 19 navegadores web. 

Por otra parte, una empresa de seguridad llamada InfoStealers describió otro ataque automatizado denominado Megalodon que creó más de 5.000 repositorios falsos en tan solo seis horas.

Los atacantes ahora copian proyectos reales, crean páginas README convincentes e incluso utilizan identidades de desarrolladores robadasdentAdemás, registran estos proyectos falsos en bases de datos públicas de IA como LobeHub y Glama, lo que les da una apariencia más confiable. 

Cryptopolitan escribió sobre la misma táctica cuando la operación StopAndProtect convirtió casi 2.000 sitios web de WordPress pirateados en trampas para usuarios de criptomonedas.

Island informa que los repositorios se están construyendo para satisfacer la creciente demanda de capacidades de IA.

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Preguntas frecuentes

¿Qué era el repositorio falso de Qwen y qué contenía realmente?

El repositorio `unburdened-jackinthebox365/qwen38-uncensored` afirmaba ofrecer pesos cuantizados locales para Qwen 3.8 27B, pero entregó un archivo ZIP de 487 KB que contenía tres archivos, un script Lua ofuscadodentpor SlowMist como el ladrón de información StealC y ningún peso del modelo.

¿Se vio comprometido el modelo oficial Qwen de Alibaba?

No. SlowMist determinó que se trataba de un repositorio de suplantación de identidad que distribuía malware bajo el nombre de Qwen, y afirmó que el proyecto oficial de Qwen en sí no se vio comprometido.

¿Cómo puedo distinguir una descarga de modelo local falsa de una real?

Comprueba el tamaño del archivo en relación con el número de parámetros: SlowMist indica que un modelo Q4_K_M de 27 bytes ocupa más de 16 GB, por lo que una descarga de tan solo unos cientos de kilobytes no puede contener pesos reales, y las cargas útiles maliciosas pueden ocultarse en los recursos descargables de un repositorio en lugar de en su código fuente visible.

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Hannah Collymore

Hannah Collymore

Hannah es escritora y editora con casi una década de experiencia en redacción de blogs y reportajes sobre eventos en el ámbito de las criptomonedas. En Cryptopolitan, colabora en la sección de noticias, informando y analizando las últimas novedades en DeFi, RWA, regulación de criptomonedas, IA y tecnologías de vanguardia. Se graduó en Administración de Empresas por la Universidad de Arcadia.

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