El reciente incidente de seguridad en el chatbot de inteligencia artificial de Eurostar, investigado por la firma de seguridad Pen Test Partners, ilustra de forma muy clara los riesgos de desplegar soluciones de IA generativa sin controles de ciberseguridad maduros ni procesos eficaces de gestión de vulnerabilidades.
Eurostar, digitalización y exposición a riesgos de ciberseguridad
Eurostar Group opera una red de trenes de alta velocidad que conecta Reino Unido con ciudades clave de Europa continental a través del Canal de la Mancha, transportando alrededor de 19,5 millones de pasajeros al año. En este contexto, los canales digitales —web, app móvil y chatbots— se han convertido en piezas críticas del servicio al cliente y, al mismo tiempo, en un objetivo atractivo para los atacantes.
El caso analizado afecta a un chatbot de soporte basado en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), utilizado para asistir a los usuarios en la compra de billetes y en la gestión de sus viajes. La combinación de datos personales, información de pago y un asistente automatizado convierte este entorno en especialmente sensible desde el punto de vista de la ciberseguridad.
Descubrimiento fortuito de las vulnerabilidades en el chatbot de IA
Según el informe de Pen Test Partners, las debilidades se detectaron de manera accidental mientras un investigador realizaba una compra de billetes. Durante la interacción, observó que el chatbot aplicaba controles de seguridad sorprendentemente débiles, lo que sugería una implantación deficiente de los llamados guardrails, es decir, los mecanismos que limitan lo que la IA puede responder o revelar.
El defecto arquitectónico principal residía en que el sistema solo validaba el último mensaje del diálogo para comprobar su seguridad. El historial previo no se reevaluaba. Aprovechando esta lógica, los investigadores manipularon el contexto de la conversación y lograron que la IA ignorara las restricciones internas impuestas por el proveedor.
Prompt injection y exposición de instrucciones internas
Una vez superados los filtros, se utilizó la técnica de prompt injection: inyectar instrucciones maliciosas o no previstas en el contexto para anular o reescribir las reglas del sistema. De este modo, el chatbot terminó revelando sus instrucciones internas y el modelo subyacente utilizado, que resultó ser GPT‑4.
Organismos como ENISA y el NIST ya consideran el prompt injection una categoría estándar de riesgo en sistemas LLM, comparable, en impacto, a vulnerabilidades clásicas de inyección en aplicaciones web. La recomendación habitual incluye filtrado multicapa, separación estricta entre datos y órdenes, y revisión continua de prompts y plantillas.
Análisis técnico: HTML injection e IDOR en la lógica de los chats
HTML injection en el chatbot: puerta abierta al phishing
Las pruebas posteriores evidenciaron que el chatbot de Eurostar era vulnerable a HTML injection. Esto permitía a un atacante construir mensajes que el sistema mostraba como HTML arbitrario en la interfaz de chat: botones falsos, formularios para robar credenciales o enlaces de phishing que imitaban elementos legítimos del servicio.
Este tipo de fallo puede derivar en robo de cuentas, compromiso de datos de tarjetas de pago y redirección a sitios maliciosos. En sectores regulados como el transporte o los servicios financieros, incidentes de este tipo pueden traducirse en sanciones, costes de notificación de brechas y un impacto significativo en la reputación de la marca.
Control inadecuado de identificadores de sesión: riesgo tipo IDOR
Otra debilidad afectaba a la gestión de identificadores de chats y mensajes. La aplicación no verificaba de forma robusta que el ID de sesión perteneciera realmente al usuario autenticado. En teoría, esto abría la posibilidad de inyectar contenido malicioso en conversaciones ajenas o incluso visualizar información de otros clientes.
Este patrón se alinea con las vulnerabilidades conocidas como Insecure Direct Object References (IDOR), que OWASP sitúa de forma recurrente entre los fallos de lógica de negocio más críticos. En un contexto donde se tratan datos personales, detalles de viaje y potencialmente información de pago, el impacto de un IDOR puede ser especialmente grave.
Gestión de la divulgación: retrasos, fricción y lecciones de gobernanza
Pen Test Partners notificó inicialmente las vulnerabilidades a Eurostar el 11 de junio de 2025, sin obtener respuesta. Tras un mes de silencio, contactaron directamente con un responsable de seguridad a través de LinkedIn. La compañía alegó que la gestión de informes de vulnerabilidades se había externalizado y que no disponían del aviso original.
Se sugirió a los investigadores reenviar el informe mediante una nueva plataforma de divulgación, lo que generó dudas razonables sobre si otros reportes podrían haberse perdido en la transición. En un momento de la comunicación, algunos interlocutores internos interpretaron la insistencia de los analistas como una forma de “chantaje”, algo que Pen Test Partners negó, remitiéndose a las buenas prácticas de divulgación coordinada de vulnerabilidades descritas en los estándares ISO/IEC 29147 y ISO/IEC 30111.
Finalmente, Eurostar localizó el correo original, reconoció los problemas y afirmó haber corregido “parte” de las vulnerabilidades, permitiendo posteriormente la publicación del informe técnico.
Lecciones de ciberseguridad para chatbots de IA en organizaciones críticas
El caso Eurostar demuestra que los riesgos de la IA generativa van mucho más allá del modelo en sí. La superficie de ataque incluye la arquitectura de la aplicación, la validación de entradas, el tratamiento de HTML, el control de sesiones, el registro de eventos y la gobernanza de la divulgación de vulnerabilidades.
Para organizaciones de alto riesgo —transporte, banca, sanidad, administración pública— resulta clave:
- Realizar pruebas de penetración específicas en chatbots de IA antes de su puesta en producción.
- Implementar defensas en profundidad frente a prompt injection y cualquier forma de inyección de contenido (HTML, Markdown, enlaces).
- Vincular de forma estricta los ID de chats a la identidad del usuario y a controles de sesión robustos.
- Mantener un programa de divulgación de vulnerabilidades claro, con SLA de respuesta y canales estables, incluso en procesos externalizados.
- Fomentar una relación de colaboración con la comunidad de investigadores de seguridad, evitando tratar los informes como amenazas.
La experiencia de Eurostar debería impulsar a las empresas que ya utilizan o planean implantar chatbots de IA a revisar su arquitectura de seguridad, establecer auditorías periódicas independientes y profesionalizar la gestión de incidentes y de divulgación responsable. Cuanto antes se aborden estas cuestiones, menor será la probabilidad de que vulnerabilidades similares se conviertan en ataques reales con impacto sobre clientes, datos y negocio.
