el agente de codificación IA de Cursor se ha convertido en un shell local gracias a un ataque por línea de comando

Publié le 1 agosto 2025 à 23h01
modifié le 1 agosto 2025 à 23h02

El ataque por línea de comando ha revelado una vulnerabilidad preocupante en el agente de codificación IA de Cursor. Un atacante pudo transformar el agente en shell local, explotando comandos inyectados. Esta compromisión plantea grandes desafíos sobre la seguridad de los sistemas que utilizan herramientas de inteligencia artificial. Los desarrolladores deben reconsiderar urgentemente la integración de estas tecnologías, bajo el riesgo de comprometer la integridad de sus entornos. La manipulación sutil de los prompts expone no solo fallas críticas, sino también los procedimientos internos a amenazas insidiosas.

Descubrimiento de una vulnerabilidad en Cursor

Investigadores en ciberseguridad de AimLabs han reportado una vulnerabilidad seria en el software de codificación asistido por IA, Cursor. El problema, identificado como un ataque por data-poisoning, habría permitido a un atacante obtener derechos de ejecución de código remoto en los dispositivos de los usuarios. Es una situación alarmante que subraya los riesgos aumentados relacionados con la integración de IA en las herramientas de desarrollo.

Cronología de la vulnerabilidad

AimLabs reportó este defecto al equipo de Cursor el 7 de julio. Una actualización, corregida para la versión 1.3 de Cursor, fue puesta en línea al día siguiente. Sin embargo, todas las versiones anteriores siguen siendo susceptibles a los ataques que explotan una simple inyección de prompt proveniente de fuentes externas.

Funcionamiento de la vulnerabilidad

La vulnerabilidad, registrada bajo el identificador CVE-2025-54135, se manifiesta durante las interacciones entre Cursor y un servidor Model Contest Protocol (MCP). Este último permite que la herramienta acceda a diversas herramientas externas, incluyendo las de Slack y GitHub. Sin embargo, la manipulación fue facilitada por inyecciones de prompt maliciosas.

Los investigadores han demostrado que el agente de Cursor puede ser desviado por instrucciones dañinas. Usando una sola línea de código, un atacante puede influir en las acciones de Cursor, que posee privilegios de desarrollador en los dispositivos anfitriones. La ejecución de estos comandos se realiza sin que el usuario tenga la posibilidad de rechazarlos.

Acto de manipulación a través de Slack

Durante el ataque, los investigadores iniciaron su inyección de prompt directamente a través de Slack, con información recuperada por Cursor a través del servidor MCP. Este prompt modificó el archivo de configuración de Cursor, añadiendo un servidor adicional con un comando de arranque malicioso. Una vez realizadas estas modificaciones, Cursor ejecuta inmediatamente las instrucciones dañinas.

Consecuencias para los usuarios

Este tipo de vulnerabilidad ilustra la precariedad de los sistemas de IA integrados en los procesos de desarrollo. Los modelos de IA, al ingerir constantemente comandos de fuentes externas, abren la puerta a nuevas amenazas. Una documentación o archivo malicioso puede transformar un agente IA en un shell local, lo que representa un riesgo significativo.

AimLabs subraya que muchos desarrolladores y organizaciones adoptan sistemas de IA sin una comprensión adecuada de los riesgos que conllevan. Los agentes de IA, sensibles a las instrucciones de entidades externas, se convierten en vectores potenciales de ataques.

Resumen del problema

Aunque el parche para esta vulnerabilidad ha sido implementado, AimLabs señala que este tipo de falla es intrínseca al funcionamiento de muchos modelos de lenguaje. Los problemas de seguridad a menudo derivan de la forma en que los agentes de IA interpretan los prompts externos. Esta vulnerabilidad constituye un patrón recurrente que resuena con incidentes anteriores.

Como ejemplo, vulnerabilidades similares ya se han manifestado en diferentes contextos. La relación entre la ejecución de las salidas de los modelos de IA y las directrices externas genera un riesgo que persiste a través de múltiples plataformas. La naturaleza misma de los modelos favorece esta exposición a abusos.

Preguntas frecuentes comunes

¿Cuáles son las implicaciones de un ataque por línea de comando en el agente de codificación IA de Cursor?
Un ataque así puede permitir a un atacante tomar el control remoto del sistema del usuario, ejecutando comandos maliciosos sin que la víctima lo note, comprometiendo así la seguridad de los datos y sistemas.

¿Cómo logró el ataque transformar el agente de codificación IA de Cursor en un shell local?
El ataque se basa en una inyección de comandos maliciosos a través de prompts externos en la comunicación entre Cursor y los servidores del Model Contest Protocol (MCP), permitiendo al atacante manipular el comportamiento del agente.

¿Qué versiones de Cursor están afectadas por esta vulnerabilidad?
Todas las versiones anteriores a la actualización 1.3, publicada el 8 de julio, siguen siendo vulnerables a este ataque, mientras que la última versión corrige el problema identificado.

¿Qué tipos de datos pueden ser explotados durante este ataque?
Los atacantes pueden explotar datos provenientes de servicios externos como Slack o GitHub, que están integrados en el entorno de desarrollo de Cursor, para inyectar instrucciones maliciosas.

¿Cómo evitar ser víctima de este ataque en el futuro?
Es crucial siempre actualizar su software a las últimas versiones disponibles, monitorear las conexiones con servicios externos y mantenerse alerta ante comportamientos sospechosos del agente de codificación.

¿Qué medidas de seguridad deberían implementarse para proteger el entorno de desarrollo que utiliza Cursor?
Además de las actualizaciones regulares, se recomienda implementar controles de acceso estrictos, utilizar herramientas de detección de intrusiones y capacitar a los usuarios para reconocer intentos de ingeniería social.

¿Es el ataque por línea de comando un problema único de Cursor?
No, este tipo de vulnerabilidad puede afectar a muchos sistemas que utilizan modelos de lenguaje similares que dependen de instrucciones provenientes de fuentes externas, exponiendo así riesgos de seguridad comunes.

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