Si hoy tu equipo cree que los ataques de verdad siempre dejan ruido, te tengo una noticia incómoda: los atacantes aprendieron a esconderse dentro de procesos legítimos y a pasar desapercibidos durante semanas. El resultado es un costo silencioso para pymes y grandes: pérdida de datos, indisponibilidad operativa, sanciones por incumplimiento y erosión de confianza. La buena noticia es que la inteligencia artificial ya está haciendo visible lo invisible, identificando señales en cargas de bibliotecas, rutas de archivos y comportamientos que, aislados, parecen normales. No es magia, es ciencia aplicada a tu operación, con modelos que aprenden de telemetría para alertar antes del daño. En Colombia y la región, donde la presión de ciberataques no afloja, dar este salto puede ahorrarte meses de dolor y millones en pérdidas. Si lideras tecnología, cumplimiento o negocio, esta lectura te ayudará a decidir con criterio.
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Cuando hablamos de ataques “ocultos” nos referimos a una categoría que no intenta derribar tus sistemas con estruendo, sino mezclarse con lo legítimo. Un ejemplo clásico es el secuestro de DLL (DLL hijacking): el atacante coloca una librería maliciosa con un nombre esperado en un directorio que una aplicación vulnerable consultará antes que la ruta correcta; al iniciar, el software —totalmente legítimo— carga esa DLL y ejecuta código del adversario. Durante años, su detección dependió de ojos expertos revisando anomalías sutiles: rutas que no cuadran, firmas digitales inconsistentes o tamaños inusuales de archivos. El gran avance de 2025 es que este tipo de señales se analizan ahora con modelos de aprendizaje automático embebidos en plataformas SIEM, capaces de correlacionar miles de eventos y encontrar ese “patrón raro” que a simple vista parece normal. Kaspersky anunció justamente que su SIEM incorporó un modelo de IA entrenado para detectar DLL hijacking y otras tácticas “silenciosas”, llevando estos hallazgos a producción tras pilotos en MDR.
Este salto técnico no es cosmético. De acuerdo con la propia Kaspersky, los intentos de secuestro de DLL se dispararon un 207% desde 2023; es decir, el incentivo del atacante por esconderse dentro de procesos confiables va en ascenso. Si tu monitoreo corre con reglas estáticas o con listas de indicadores que caducan, llegarás tarde. El valor de un correlador con IA no es “reemplazar al analista”, sino priorizar con evidencia: pondera combinaciones de señales —ubicación de ejecutables y librerías, integridad de firmas, cambios de tamaño, rutas no estándar— para marcar ejecuciones que huelen a trampas sutiles. En castellano: te dice dónde mirar primero cuando todo parece “dentro de lo normal”.
Aterrizando esto a incidentes reales, la campaña ToddyCat reveló por qué estas técnicas importan. Investigaciones de 2025 mostraron cómo los atacantes aprovecharon una vulnerabilidad corregida en herramientas legítimas para forzar la carga de version.dll maliciosas y así ejecutar su payload TCESB. Más allá del caso puntual, la lección es que el camuflaje opera en el borde de lo permitido: el proceso visible es “confiable”, la biblioteca se llama como debe, el antivirus no siempre tiene por qué sospechar a primera vista. En esas zonas grises es donde la IA, alimentada con telemetría de producción, se vuelve decisiva para construir un puntaje de riesgo que active una respuesta temprana, antes de que el lateral movement o la exfiltración de datos moneticen el acceso.
Si miramos el panorama regional, América Latina sigue bajo una presión sostenida. Entre agosto de 2024 y junio de 2025 se registraron más de 1,1 millones de intentos de ransomware en la región (unos dos por minuto), un número que, aunque cayó 7% interanual, mantiene a las empresas en alerta. Colombia, en particular, se ubicó entre los países más atacados de la región durante 2025, según datos presentados en espacios especializados y cobertura periodística local. Para directivos y CISOs, la conclusión es clara: la disminución porcentual no significa tregua; los adversarios son más selectivos, y las técnicas de bajo perfil ganan terreno, especialmente en sectores con activos críticos, donde detener un proceso “ruidoso” es fácil, pero detectar una librería maliciosa en medio de operaciones normales exige otra liga de análisis.
A este contexto se suma el aumento de intentos de intrusión contra sistemas industriales en la región, con uno de cada cinco entornos ICS enfrentando intentos de infección en el segundo trimestre de 2025. En esas redes, donde una parada no planificada cuesta reputación y dinero, la detección temprana no es un indicador de vanidad: es continuidad de negocio. La lectura estratégica para Colombia y sus pymes industriales es que vale más un SIEM con modelos afinados a tu propio entorno —y una práctica MDR que los pilotee y mejore— que una docena de consolas desconectadas.
¿Qué cambia en la práctica cuando incorporas IA a tu monitoreo de seguridad? Cambia la distribución de tu tiempo. Un SOC saturado en alertas deja de malgastar horas en falsos positivos triviales y las dedica a investigar trazas de alto valor. También cambia el tipo de hipótesis que puedes permitirte: con reglas estáticas, cazas lo conocido; con modelos que puntúan comportamientos, puedes perseguir “lo plausible” aunque no tenga firma previa. Y cambia la conversación con cumplimiento: cuando demuestras que tu detección mira más allá de indicadores, alineas la seguridad con los principios de debida diligencia y mejora continua que exigen marcos regulatorios y clientes corporativos.
En TODO EN UNO.NET trabajamos hace décadas en ese punto de equilibrio: dar visibilidad accionable sin paralizar la operación. Por eso insistimos en empezar con un diagnóstico del entorno actual, reconocer brechas y diseñar una hoja de ruta por etapas: fuentes de telemetría que hoy no envías al SIEM, correlaciones que no estás explotando, activos que no tienen una línea base de comportamiento. La IA no es un “botón”, es la culminación de decisiones de ingeniería de datos: qué eventos, con qué contexto, con qué periodicidad, con qué enriquecimiento, bajo qué retención. Si tus logs de endpoint no incluyen la ruta completa de carga de librerías, el mejor modelo del mundo tendrá que adivinar. Y en seguridad, adivinar es caro.
Primer recordatorio funcional: si tu organización está evaluando modernizar su monitoreo con modelos de IA entrenados para patrones evasivos —como el DLL hijacking—, agendemos una conversación técnica para revisar tu arquitectura, fuentes y priorización de casos de uso, y para aterrizar los Quick Wins que abran valor sin fricción en la operación diaria.
¿Dónde poner foco en los próximos 90 días? Empecemos por la higiene de rutas y firmas. Valida que las aplicaciones críticas no resuelven librerías desde directorios inseguros y que los binarios cuentan con firmas verificables. Revisa que tu EDR recolecte eventos de carga de módulos y que el SIEM los reciba con metadatos completos. Prioriza un caso de uso que integre IA para detectar variaciones inusuales en rutas, nombres y tamaños de DLL, y combínalo con reglas de correlación que sumen otros indicios (creación de servicios, persistencia inusual, comunicaciones salientes fuera de ventana). A partir de ahí, mide: ¿cuántas alertas elevadas por el modelo terminaron en hallazgos reales? ¿Qué falsos positivos se pueden reducir con contexto adicional? Itera sobre datos, no sobre presentimientos.
Segundo foco: integra tu visibilidad externa. La tendencia 2025 es conectar SIEM con inteligencia de huella digital (DFI) y MDR, de forma que lo que tu equipo ve “dentro” se explique con lo que el adversario intenta “fuera”: dominios similares a tu marca, credenciales filtradas, infraestructuras activas usadas por tu sector. El valor de la IA crece cuando correlaciona señales multifuente, no cuando compite con ellas. Las capacidades anunciadas para correlación con DFI y MDR indican un camino de convergencia que reduce tiempos de detección y respuesta.
Tercer foco: prepara al equipo. La potencia del modelo no exime la alfabetización de seguridad. Ensaya runbooks que asuman “falsos negativos plausibles” y entrenen al analista a leer el puntaje del modelo como punto de partida, no como veredicto. Documenta qué hacer cuando el modelo marca una carga sospechosa de DLL: aislar host, extraer evidencia, calcular hash, comparar con repositorios de confianza, validar firmas, revisar árbol de procesos, pivotear a la línea base del usuario y del endpoint, y decidir si se bloquea, se investiga o se monitoriza reforzando. La IA ayuda a priorizar; la decisión sigue siendo humana.
Ahora bien, ¿cómo se traduce todo esto al lenguaje del negocio? En continuidad. Cada hora que tu equipo no invierte en ruido es una hora que protege ingresos, reputación y cumplimiento. Las multas por incidentes que involucran datos personales y financieros —o los costos de no disponibilidad en e-commerce, manufactura o servicios— se amortiguan cuando te adelantas a la ejecución del daño. La tesis 2025 no es “más herramientas”, sino “más capacidad de ver lo que antes no veíamos”. Los 1,1 millones de intentos de ransomware en la región, el repunte de técnicas de camuflaje y la presión sobre ICS confirman que el enemigo cambió de vestimenta. Si tu defensa no cambia su forma de mirar, la distancia entre un “casi nos pegan” y un “nos pararon la planta” es de horas.
Una última precisión técnica relevante: el modelo de detección de DLL hijacking no opera en el vacío. Su eficacia depende de tener una base de conocimiento sobre “lo normal” en tu casa. Por eso sugerimos crear perfiles de carga por aplicación crítica, horarios válidos por rol, rutas sancionadas por equipo, y certificados de confianza publicados y auditables. Con esa línea base, el modelo puede distinguir entre una actualización de proveedor que cambió legítimamente una librería y un intento de colar una versión con el mismo nombre desde una carpeta temporal. En el caso de ToddyCat y su versión.dll, el detalle de ruta marcó la diferencia. Y ese tipo de minucia sólo emerge cuando tu telemetría está bien definida y tu SIEM —con IA— hace su trabajo.
Si estás leyendo esto desde la realidad colombiana, probablemente compartes dos retos: presupuestos ajustados y múltiples frentes por cubrir. Nuestra recomendación es pragmática: prioriza casos de uso que reduzcan riesgo material en semanas, no en trimestres. Empezar por DLL hijacking tiene sentido porque es transversal a sectores, explota debilidades comunes y ofrece señales cuantificables para medir mejora. Súmale protección de endpoints móviles —con el alza de ataques a smartphones— y tendrás un triángulo inicial que protege al usuario, al proceso y al dato. Una vez tengas ese piso, conecta con tu gestión de vulnerabilidades y con tu plan de continuidad, y alinea métricas de seguridad con métricas de negocio.
En resumen, 2025 nos trajo evidencia contundente: la IA dejó de ser promesa y se volvió mecanismo concreto para atrapar lo que se oculta a plena vista. Plataformas como el SIEM de Kaspersky integraron modelos especializados que detectan señales casi invisibles de secuestro de DLL, y los resultados de campo muestran incidentes reales atajados antes del impacto. En América Latina y en Colombia, donde el índice de intentos sigue siendo alto y los adversarios evolucionan, la adopción de inteligencia aplicada al monitoreo ya no es un “lujo”; es lo que separa a las compañías que reaccionan a tiempo de las que explican tarde.
Durante más de tres décadas he visto que la diferencia entre sufrir un incidente y evitarlo reside en la calidad de la mirada. Desde TODO EN UNO.NET acompañamos a empresas que ya entendieron que la seguridad no es la suma de herramientas, sino la suma de decisiones. Si llegaste hasta aquí es porque sientes la presión de un entorno hostil: técnicas sigilosas, proveedores que hablan en abstracto y equipos que no dan abasto. Lo comprendemos. Por eso proponemos un camino claro que empieza por atraer claridad: hacer visible lo invisible con telemetría útil, correlaciones bien diseñadas y modelos de IA entrenados para lo que realmente ocurre en tu operación. Convertimos esa claridad en decisión al definir una estrategia concreta: qué fuente enviar, qué caso de uso priorizar, cómo integrar detección interna con huella digital externa y cómo entrenar a tu equipo para responder con agilidad. Y fidelizamos esa mejora a través de acompañamiento continuo: medimos, comparamos, iteramos; el objetivo no es “entregar un proyecto”, es consolidar tu liderazgo en un entorno que no se detiene. Aumentamos la eficiencia de tu empresa con soluciones digitales y normativas porque creemos en una tecnología que se pone al servicio del negocio, la gente y el cumplimiento. Cuando conectas esa visión con la experiencia de campo, lo complejo se vuelve manejable y la seguridad deja de ser un freno para convertirse en una ventaja. Si te resuena, el siguiente paso es simple: conversemos, prioricemos y empecemos por lo que más te protege hoy.
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