Agentes C2 y triage autónomo con LLMs locales

Cuando una baliza (beacon) de C2 se conecta por primera vez desde un equipo comprometido, el operador lanza comandos estándar de reconocimiento local (whoami /all, systeminfo, route print, Get-Process). El resultado son miles de líneas de texto plano. Revisar cada salida a mano en diez máquinas distintas consume horas. Un modelo de lenguaje local conectado al servidor C2 puede ingerir este bloque de texto y resumir en cinco segundos los datos críticos: privilegios habilitados (como SeImpersonatePrivilege), servicios sin comillas en la ruta y versiones de parches obsoletas.

Los modelos modernos no solo generan texto: soportan llamada a herramientas (Tool Calling / Function Calling). El modelo lee la salida de la terminal y decide invocar una herramienta específica de su arsenal: ejecutar_consulta_wmi(servicio='wuauserv') o comprobar_permiso_registro(clave='...'). El modelo propone el siguiente comando de verificación basado en lo que acaba de descubrir en la etapa anterior.

La tentación en arquitecturas basadas en agentes es conectar el bucle en automático: que el modelo lea la terminal, elija el exploit, lo ejecute y continúe solo hasta llegar a Administrador del Dominio. Esto es inaceptable en un ejercicio profesional autorizado: los modelos cometen errores, pueden elegir un exploit agresivo que provoque una pantalla azul (BSOD) en un servidor de producción crítico o salir del alcance pactado.

La arquitectura profesional de Red Team es 'Human-in-the-Loop' (humano al control): el modelo analiza la telemetría, razona las alternativas y presenta al operador una propuesta estructurada: «Propongo verificar el servicio X con el comando Y». El operador humano evalúa el impacto, comprueba que la máquina está dentro del alcance legal y autoriza con una pulsación de tecla la ejecución. La IA aporta la velocidad analítica; el operador humano retiene la responsabilidad y el control.