En abril de 2025, ciberdelincuentes comprometieron miles de cuentas de fondos de pensiones australianos (superannuation) aprovechando credenciales robadas. Los atacantes no necesitaron hackear bases de datos; simplemente reutilizaron contraseñas filtradas, logrando robar más de 500,000 dólares a miembros desprevenidos.
Este método, conocido como credential stuffing (relleno de credenciales), se está convirtiendo rápidamente en una de las amenazas cibernéticas más efectivas y subestimadas tanto para individuos como para empresas. En este artículo, explicamos cómo funcionan estos ataques, por qué son tan peligrosos y las mejores prácticas que las organizaciones deben adoptar para protegerse contra ellos.
¿Qué es un ataque de relleno de credenciales?
Un ataque de relleno de credenciales (credential stuffing) es una técnica de ciberataque en la que los delincuentes utilizan combinaciones de nombres de usuario y contraseñas robadas —normalmente obtenidas a partir de filtraciones de datos anteriores— para intentar acceder a cuentas en otros servicios. Este tipo de ataque se basa en un comportamiento humano muy común: la reutilización de contraseñas en múltiples plataformas.
Con herramientas automatizadas, los atacantes despliegan bots que saturan formularios de inicio de sesión o APIs con enormes listas de credenciales, buscando combinaciones válidas. Cuando encuentran una coincidencia, pueden tomar control total de la cuenta, sin necesidad de superar ningún paso adicional de autenticación.
Lo más alarmante es que la brecha original no necesita estar relacionada con el servicio objetivo. Por ejemplo, una cuenta aparentemente irrelevante —como un foro antiguo o una red social abandonada— puede ser la puerta de entrada a activos mucho más críticos, como una cuenta bancaria digital, una billetera en línea, un perfil de préstamos o incluso sistemas internos de una organización.
Una vez dentro, los atacantes pueden extraer información sensible, realizar compras no autorizadas o escalar su acceso dentro de la infraestructura tecnológica de la empresa. Por eso, el relleno de credenciales representa una de las amenazas más efectivas y subestimadas en el panorama actual de ciberseguridad y prevención de fraude.
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¿Cómo funcionan los ataques de relleno de credenciales?
Los ataques de relleno de credenciales se basan en la escala, la automatización y el hábito —demasiado común— de reutilizar contraseñas. La mayoría de las credenciales utilizadas en estos ataques no funcionarán, pero al lanzar millones de intentos en cuestión de minutos mediante bots sofisticados, incluso una tasa de éxito del 0.1% puede traducirse en miles de cuentas comprometidas.
Así es como suelen desarrollarse estos ataques:
- Acceso a credenciales filtradas: Los atacantes obtienen combinaciones de usuarios y contraseñas provenientes de filtraciones de datos anteriores, muchas veces vendidas o intercambiadas en mercados del dark web.
- Herramientas de automatización: Cargan esas credenciales en software de bots diseñado para probarlas a gran escala en páginas de inicio de sesión o APIs.
- Tácticas de suplantación: Para evitar ser detectados, los bots rotan direcciones IP, agentes de usuario (user agents) y huellas digitales de dispositivos, simulando el comportamiento de usuarios reales.
- Inicios de sesión masivos: Los bots saturan formularios de acceso en múltiples sitios web, con la esperanza de encontrar coincidencias válidas.
- Toma de control de cuentas: Cuando encuentran una combinación funcional, los atacantes obtienen acceso a la cuenta, lo cual puede ser aprovechado para cometer fraude financiero, robo de datos o lanzar campañas de phishing más elaboradas.
- Explotación secundaria: Incluso las cuentas no financieras pueden tener valor. Correos electrónicos comprometidos o herramientas empresariales, por ejemplo, pueden otorgar acceso a información confidencial o abrir la puerta a ataques de ingeniería social más sofisticados.
¿Cómo afecta a tu organización?
Los ataques de relleno de credenciales no solo afectan a los usuarios individuales: también pueden tener consecuencias graves para las organizaciones. Cuando los atacantes logran tomar el control de cuentas de clientes en tu plataforma, el impacto puede sentirse en múltiples niveles:
- Daño reputacional: Los clientes afectados por una toma de control de cuentas pueden culpar a tu plataforma por no haberlos protegido, incluso si las credenciales fueron robadas en otro sitio. Esta percepción puede erosionar la confianza en tu marca y provocar la pérdida de usuarios.
- Disrupción operativa: Tus equipos deberán actuar con rapidez para investigar el incidente, asistir a los usuarios afectados y corregir vulnerabilidades potenciales. Todo esto desvía recursos de funciones clave del negocio y puede sobrecargar a los equipos de soporte, seguridad e ingeniería.
- Riesgo regulatorio: No prevenir accesos no autorizados puede generar auditorías o sanciones bajo leyes como el RGPD (GDPR) o la CCPA. Si las autoridades detectan fallas en tu estrategia de protección de datos, tu organización podría enfrentar multas importantes o acciones legales.
- Mala prensa: Los incidentes de relleno de credenciales —especialmente cuando involucran pérdidas económicas o violaciones a la privacidad— pueden convertirse rápidamente en noticias de alto perfil. Este tipo de exposición suele dañar la marca a largo plazo.
Cómo defenderse del relleno de credenciales
El relleno de credenciales puede aprovechar contraseñas reutilizadas, pero detenerlo requiere más que solo usar credenciales fuertes. Los ataques actuales son rápidos, automatizados y cada vez más sofisticados, por lo que las estrategias de defensa deben ser igualmente adaptables e inteligentes.
Para los consumidores, mantener una buena higiene de contraseñas y habilitar la autenticación multifactor (MFA) representa la primera línea de protección. Pero para las empresas, especialmente aquellas que son blanco de ataques automatizados con bots, detener el relleno de credenciales exige un enfoque por capas y basado en datos.
La autenticación multifactor y los CAPTCHAs siguen siendo dos de las herramientas más efectivas para ralentizar o detener intentos de inicio de sesión automatizados. Al exigir que los usuarios verifiquen su identidad o demuestren que son humanos, interrumpen el ciclo automatizado del que dependen los operadores de bots.
En el backend, la inteligencia avanzada de dispositivos cumple un rol fundamental. Al recopilar información sobre los dispositivos que se conectan a tu plataforma, puedes detectar cuando cuentas aparentemente distintas comparten atributos sospechosamente similares, como la misma resolución de pantalla, configuraciones de idioma o extensiones del navegador. Esto permite identificar bots y entornos emulados diseñados para evadir controles más simples.
Los sistemas de detección de bots fortalecen aún más esta defensa al identificar comportamientos de alto volumen y baja variabilidad, típicos de las herramientas de relleno de credenciales. Cuando se combinan con verificaciones de velocidad, que alertan sobre acciones como múltiples intentos de inicio de sesión en poco tiempo o transferencias instantáneas de fondos, estas herramientas ofrecen señales de fraude en tiempo real. Para las organizaciones que enfrentan amenazas persistentes, el aprendizaje automático puede llevar las defensas al siguiente nivel. Al analizar patrones históricos de inicio de sesión y ataques previos, los algoritmos pueden detectar anomalías sutiles, identificar comportamientos repetitivos y recomendar reglas preventivas antes de que el siguiente intento tenga éxito.
Cómo SEON previene el relleno de credenciales
SEON proporciona a las empresas herramientas en tiempo real para detener el relleno de credenciales desde su origen, antes de que se convierta en una toma de control de cuentas o en un daño reputacional, posicionándose como una de las principales soluciones de detección de bots. Nuestra plataforma combina inteligencia de dispositivos, análisis de comportamiento y aprendizaje automático para detectar incluso las señales más sutiles de ataques automatizados.
- Inteligencia de dispositivos: SEON captura y analiza cientos de datos del dispositivo y del navegador para generar una huella digital detallada de cada sesión de usuario. Esto permite identificar entornos suplantados, máquinas virtuales y conexiones desde IPs sospechosas o regiones geográficas de alto riesgo, todos ellos indicadores clave de bots utilizados en ataques de relleno de credenciales.
- Verificaciones de velocidad: Al configurar reglas de riesgo personalizadas y monitorear la velocidad y frecuencia de las acciones del usuario a lo largo de su recorrido, SEON puede detectar intentos de inicio de sesión a alta velocidad, cambios de contraseña instantáneos o múltiples fallos de autenticación en poco tiempo, señales típicas de posibles ataques con bots.
- Aprendizaje automático: Los modelos adaptativos de aprendizaje automático de SEON aprenden continuamente de nuevas señales de fraude y patrones históricos de ataques. Esto permite descubrir intentos de relleno de credenciales que pasarían desapercibidos con sistemas basados únicamente en reglas, especialmente cuando los estafadores ajustan sus tácticas para imitar el comportamiento de usuarios legítimos.
Preguntas frecuentes
El relleno de credenciales es un tipo de ataque de fuerza bruta, pero ambos difieren en su método. En un ataque de fuerza bruta, los atacantes usan automatización para adivinar contraseñas asociadas a nombres de usuario o correos conocidos. En cambio, en el relleno de credenciales, los atacantes utilizan combinaciones de usuario y contraseña que ya han sido filtradas o robadas, intentando acceder a múltiples cuentas con la esperanza de que los usuarios reutilicen sus credenciales en diferentes plataformas. Ambos métodos implican un alto volumen de intentos de inicio de sesión con el objetivo de obtener acceso no autorizado.
El relleno de credenciales se ha convertido en una de las amenazas cibernéticas de mayor crecimiento, con atacantes que explotan cada vez más contraseñas reutilizadas provenientes de filtraciones de datos anteriores. Casos recientes, como la violación de cuentas de fondos de pensiones en Australia en 2025, demuestran lo extendido y dañino que puede ser este tipo de ataque, afectando a miles de cuentas y generando pérdidas financieras importantes.
Es difícil de detectar porque imita el comportamiento de usuarios reales y utiliza credenciales válidas. Los atacantes se apoyan en bots, suplantación de IPs y automatización para escalar los intentos de inicio de sesión, muchas veces logrando evadir controles de seguridad básicos. Sin herramientas avanzadas como la huella digital del dispositivo o verificaciones de velocidad, las empresas tienen dificultades para diferenciar entre un usuario legítimo y un atacante.
