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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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Shannon, la IA que automatiza el trabajo de los pentesters y encuentra fallos por ti

Shannon es una IA que te permite hacer pentesting y explotar fallos de seguridad
Esta IA permite realizar auditorías de seguridad en equipos y sistemas. Foto: Pixabay

Los pentesters siempre han tenido que automatizar ciertas acciones para poder realizar su trabajo correctamente, e intentar explotar vulnerabilidades que se hayan encontrado. Algunas de las herramientas más populares son Nmap para escanear puertos y ejecutar scripts, así como Metasploit, Nessus, Burp Suite, así como WireShark y Aircrack-ng entre otras muchas. Ahora tenemos una nueva herramienta que potenciará el arte del pentesting, su nombre es Shannon y es una IA que permitirá explotar vulnerabilidades en los sistemas. A continuación, analizamos en detalle su funcionamiento y las diferencias clave con las herramientas tradicionales.

Actualmente la IA se puede usar para ayudar a proteger los sistemas, pero también para atacarlos. Proyectos recientes como OpenClawd permite incorporar las populares IA como ChatGPT, Gemini o Claude a una plataforma local, y poder hacer hardening del servidor buscando los principales problemas de seguridad, pero también para automatizar muchas otras acciones. Shannon es un proyecto de código abierto desarrollado y mantenido por KeygraphHQ, una organización nueva en el ámbito de las herramientas de ciberseguridad ofensiva, es capaz de proporcionar exploits reales y no solamente alertar de que existe un problema de ciberseguridad.

 

¿Qué es y cómo funciona?

Esta herramienta es un pentester de IA que nos proporcionará la forma de explotar las diferentes vulnerabilidades que se encuentren en el sistema. No solamente nos avisará de que hay un problema de seguridad, ya sea debido a una mala configuración del servidor o de la red, o bien porque hay una vulnerabilidad en un software que no ha sido actualizado debidamente, lo que también nos proporcionará es directamente el programa para poder explotar ese fallo de seguridad.

Imagen de un hacker
Imagen en la que aparece un hacker / Foto: Flickr

El objetivo de esta herramienta automatizada es romper nuestro sistema antes de que alguien más lo haga. En cualquier tarea de pentesting, es muy importante buscar vectores de ataque para hacernos con el control completo del sistema, Shannon es capaz de buscar de forma autónoma diferentes vectores de ataque de forma completamente automática, después es capaz de usar su navegador integrado para ejecutar estos exploits reales en el sistema, así como ataques de inyección e incluso evadir la autenticación en los sistemas. Esta herramienta tiene como finalidad hacer el bien, es decir, debemos tener permiso para hacer el trabajo de pentesting.

Algunas de las principales características de Shannon, son las siguientes:

  • Funcionamiento totalmente autónomo: con tan solo ejecutar un comando, la herramienta se encargará de realizar todo el pentesting. La IA gestionará todo, desde los inicios de sesión avanzados con autenticación en dos pasos, pasando por la navegación usando el navegador integrado, hasta el informe final de la evaluación del sistema. Un escaneo básico se podría iniciar con el siguiente comando: shannon scan –target redeszone.net
  • Los informes incorporan exploits reproducibles, para que comprobemos que, efectivamente, hay un fallo de seguridad y que es explotable. Nos proporcionará pruebas de concepto fáciles de ejecutar, y así obtener resultados prácticos.
  • Hace uso de OWASP para ver las vulnerabilidades críticas del sistema, por lo que identifica y valida las vulnerabilidades críticas de inyección, XSS, SSRF y tipos de autenticaciones rotas.
  • Pruebas dinámicas que se encarga de reconocer el código, es capaz de guiar de forma inteligente la estrategia de ataque, y ejecutar el exploit en tiempo real.
  • Usa herramientas muy populares y ampliamente usada por pentesters, como Nmap, Subfinder, WhatWeb y Schemathesis para realizar un análisis en profundidad de los objetivos.
  • Procesamiento y trabajo en paralelo, con el objetivo de obtener resultados rápidos. Todas las pruebas de pentesting se hacen simultáneamente, para reducir el tiempo al mínimo.

Como podéis ver, esta nueva herramienta de IA será el mejor compañero para un pentester, ya que permitirá automatizar muchas tareas. Aunque lógicamente esta IA no sustituye a un pentester, sí facilitará enormemente su trabajo.

Shannon es capaz de integrar algunas IA como la de Claude, pero también podemos usar OpenAI y Google Gemini a través de OpenRouter.

 

Diferencias respecto a herramientas de pentesting tradicionales

Shannon es capaz de generar estrategias de explotación en tiempo real, a diferencia de otras herramientas como Metasploit que tiene una base de datos fija de módulos de explotación. Esta herramienta está construida sobre Claude Agent SDK de Anthropic, y es capaz de buscar código fuente de forma simultánea con la aplicación en ejecución, analizando todo para diseñar ataques personalizados y adaptados al código fuente.

Imagen en la que aparece un candado de seguridad
Candado de seguridad / Foto: Wikimedia Commons

La principal diferencia es que Shannon proporciona evidencia concreta con un exploit que funciona, respecto al análisis estático de las herramientas habituales. No solamente es capaz de decir que un inicio de sesión está mal configurado y es vulnerable, sino que es capaz de hackearlo, descargar datos y mostrártelo en el informe como prueba. Esto permite eliminar los falsos positivos y proporciona evidencia forense de las vulnerabilidades.

Comparativa técnica: Shannon vs herramientas pentesting Tradicionales
CaracterísticaShannon (IA Autónoma)Nmap / Metasploit (Tradicional)
Método de ExplotaciónGeneración dinámica de exploits mediante IA, adaptada al contexto.Uso de una base de datos de módulos de exploits predefinidos.
AutonomíaCapacidad de ejecución completa (end-to-end) con un solo comando.Requiere intervención manual secuencial del operador.
Pruebas de Concepto (PoC)Genera e incluye PoC reproducibles en los informes finales.Las PoC a menudo requieren desarrollo o adaptación manual.
Enfoque de AnálisisAnálisis dinámico del código y comportamiento en tiempo real.Principalmente escaneo de puertos, servicios y comparación con bases de datos de vulnerabilidades.
ActualizaciónContinua, basada en el reentrenamiento de los modelos de IA.Dependiente de actualizaciones periódicas de la base de datos de firmas y módulos.
 

¿No puede hacerlo esto una persona?

Sí, los pentesters son capaces de hacer esto, pero no tan rápidamente como lo hace Shannon. Si combinamos la experiencia de un pentester, junto a esta herramienta que automatiza muchísimas acciones, tenemos como resultado a un pentester experto y rápido, perfecto para que actúe como un pentester «whitebox» bajo demanda, sin necesidad de revisar el código una vez al año o dos veces el año, sino que lo puede hacer de forma continuada para evitar problemas potenciales.

Un aspecto muy importante, es que esta herramienta ha sido diseñada por profesionales de ciberseguridad para profesionales de la ciberseguridad y hacking ético, por lo que es necesario que uses esta herramienta allí donde tengas permiso explícito. Esta herramienta también se puede usar para fines maliciosos, así que debes usarla con precaución. Sin lugar a dudas, esta nueva herramienta permitirá a los pentesters trabajar mejor y más rápido, además, se puede ejecutar diariamente para proporcionar auditorías de forma continuada.

Os recomendamos acceder a la web oficial de Shannon en GitHub donde encontraréis toda la información, y también cómo descargar e instalar esta IA para hacer pruebas de penetración en tus sistemas.

Preguntas frecuentes

¿Shannon reemplaza a un pentester humano?
No. Shannon es una herramienta que potencia y acelera el trabajo de un pentester, automatizando tareas repetitivas y análisis complejos. La supervisión de un experto humano siguen siendo fundamentales.
¿Qué tipo de vulnerabilidades puede detectar?
Shannon se guía por el estándar OWASP para identificar y validar vulnerabilidades críticas, incluyendo ataques de inyección, Cross-Site Scripting (XSS), Server-Side Request Forgery (SSRF) y fallos de autenticación.
¿Qué tecnologías o modelos de IA utiliza?
Shannon puede integrarse con diferentes modelos de IA, incluyendo Claude, OpenAI (ChatGPT) y Google Gemini, a través de plataformas como OpenRouter.