Check Point Research alertó sobre el uso creciente de navegadores antidetección combinados con IA para facilitar el fraude online y el robo de cuentas digitales. La división de Inteligencia de Amenazas de Check Point Software Technologies publicó una investigación que detalla cómo herramientas como AdsPower, MultiLogin y Kameleo permiten crear múltiples identidades digitales aparentemente independientes, lo que dificulta su detección por parte de plataformas y sistemas de seguridad.
El estudio advierte que, aunque estas soluciones tienen aplicaciones legítimas, también se han identificado evidencias de su utilización en ecosistemas delictivos vinculados al fraude con tarjetas de pago, las solicitudes fraudulentas de préstamos y la creación masiva de perfiles ficticios.
Qué son los navegadores antidetección y cómo operan en el fraude digital
Los navegadores antidetección son herramientas que permiten manipular la huella digital de un dispositivo para simular que distintos perfiles de navegación provienen de equipos, usuarios o ubicaciones diferentes.
Esta capacidad, combinada con sistemas de automatización e inteligencia artificial, permite que un mismo operador controle numerosas cuentas sin que las plataformas puedan detectar vínculos entre ellas.
Las plataformas digitales suelen analizar señales técnicas como la resolución de pantalla, la zona horaria o el tipo de navegador para reconocer dispositivos y detectar comportamientos sospechosos. Los navegadores antidetección modifican o controlan estas señales, de modo que cada perfil aparenta ser independiente de los demás.
Según Check Point Research, la investigación analizó distintas capas de esta actividad: las características del dispositivo, la identidad de red y la ubicación, las sesiones de navegación, los patrones de comportamiento y el contenido publicado. La combinación de estos elementos complica la detección de operaciones coordinadas cuando los sistemas de seguridad analizan cada cuenta de forma aislada.
La firma también halló referencias a estas herramientas en foros clandestinos y mercados vinculados a la ciberdelincuencia, donde se detectaron prácticas como el uso de cookies de sesión robadas para acceder a cuentas ajenas y el empleo de programas maliciosos para obtener credenciales y tokens de autenticación.
Estas técnicas, combinadas con servidores proxy residenciales y la manipulación de señales del dispositivo, generan una infraestructura que dificulta identificar el origen real de las operaciones fraudulentas.
Automatización e IA: el nuevo motor del fraude a gran escala
La incorporación de IA y automatización reduce el esfuerzo necesario para gestionar múltiples identidades digitales de forma simultánea. Mientras que antes la configuración de perfiles y la generación de contenido requerían una intervención humana constante, estas tecnologías permiten automatizar buena parte del proceso y operar a una escala mucho mayor.
La investigación detalla que herramientas como AdsPower ya incorporan funcionalidades de automatización e integración mediante Model Context Protocol (MCP), un protocolo que conecta aplicaciones con sistemas basados en modelos de lenguaje.
Esta integración permite combinar la gestión de perfiles de navegación con la automatización de tareas y la generación de contenido de manera coordinada.
La disponibilidad de documentación, asistencia técnica y funciones de automatización también facilita el acceso a este tipo de herramientas, aunque Check Point Research aclara que sus capacidades no son ilícitas por sí mismas y pueden tener usos legítimos en entornos comerciales o de gestión de redes.
Más allá del fraude económico, la combinación de múltiples perfiles y contenido generado de forma automática puede facilitar actividades coordinadas en redes sociales, como la difusión artificial de mensajes o la manipulación de conversaciones digitales, especialmente en contextos donde resulta clave distinguir la participación auténtica de la actividad coordinada.
Estrategias de detección de fraude: por qué el análisis individual ya no basta
Ante el avance de estas técnicas, Check Point Research advierte que analizar el comportamiento de una sola cuenta resulta insuficiente para detectar operaciones fraudulentas. Las organizaciones necesitan correlacionar señales técnicas y de comportamiento para identificar posibles conexiones entre perfiles que, a simple vista, parecen independientes entre sí.
Para reducir estos riesgos, los investigadores recomiendan supervisar las señales de infraestructura, con especial atención al uso intensivo de servidores proxy residenciales, los patrones de supresión de WebRTC y otros indicadores asociados a navegadores antidetección.
También sugieren reforzar la monitorización de sesiones para detectar anomalías en sesiones previamente autenticadas y secuencias inusuales de inserción de cookies que puedan señalar accesos fraudulentos, además de revisar los sistemas de detección de fraude que dependen de la identificación de dispositivos o de la continuidad de las sesiones, dado que estas señales pueden manipularse con las herramientas descritas.
La investigación plantea, asimismo, la necesidad de analizar la actividad entre distintas cuentas en busca de patrones de comportamiento y conexiones comunes que puedan revelar operaciones coordinadas detrás de perfiles aparentemente independientes.
“La combinación de inteligencia artificial, automatización y navegadores antidetección está transformando la manera en que los ciberdelincuentes pueden operar en Internet. Estas herramientas permiten gestionar un elevado número de identidades aparentemente legítimas y dificultan la detección de actividades fraudulentas”, explicaron expertos de Check Point Research.
“Por ello, es fundamental que las organizaciones vayan más allá del análisis individual de las cuentas y refuercen la supervisión de las conexiones, las sesiones y las infraestructuras que pueden revelar operaciones coordinadas”, agregaron los especialistas.
La compañía concluye que el desafío para las organizaciones radica en evolucionar desde un enfoque centrado en cuentas individuales hacia una visión más amplia, capaz de identificar las conexiones entre identidades, sesiones e infraestructuras que sostienen este tipo de operaciones fraudulentas.
