Binance es una de las mayores plataformas de compraventa de criptomonedas del mundo, con más de 323 millones de usuarios registrados en más de 100 países, según datos de la propia compañía. Su actividad es frenética: permite comprar, vender e intercambiar activos como bitcoin, la más conocida de las cripto, así como mantenerlos depositados a modo de monedero. La información oficial publicada por la empresa cita que durante 2025 acumuló operaciones por valor de 34 billones de dólares entre todos sus productos.

Son datos cuanto menos jugosos, al menos eso han debido pensar los cibercriminales. Esta madrugada Binance informaba de un ciberataque a su plataforma con un impacto estimado de 6.300 millones de dólares. Según las primeras conclusiones de su investigación, la puerta de entrada podría haber sido el portátil comprometido de un ingeniero de DevOps, es decir, de un especialista al que normalmente se atribuyen altos conocimientos técnicos. El trabajo de este tipo de perfil suele ser poner en funcionamiento los programas de una empresa, mantenerlos y facilitar sus actualizaciones.

Esta posible brecha podría haber permitido a un atacante acceder a un contenedor de servicios –un entorno donde se ejecuta parte del software de la plataforma– y enviar órdenes de retirada no autorizadas. Ante esta situación, y aunque la compañía asegura que no ha encontrado pruebas de que se hayan filtrado las claves privadas de sus monederos, Binance ha anunciado la suspensión temporal de las retiradas, ha revocado la autorización de la dirección afectada y ha recurrido a las fuerzas de seguridad y a empresas especializadas en análisis de blockchain para rastrear los fondos. Además, se ha comprometido a cubrir las pérdidas de los usuarios.

Sin embargo, queda por aclarar cómo se comprometió el ordenador, qué accesos consiguió el responsable y cómo llegaron a ejecutarse las retiradas. Georgy Kucherin, Senior Security Researcher en Kaspersky GReAT, subraya que para ello “será necesario seguir investigando”, aunque “no puede descartarse la posibilidad de que se explotaran vulnerabilidades durante el proceso”. Incidentes como este, insiste, “demuestran que los exchanges de criptomonedas no son inmunes a los ciberataques”.

El experto destaca además que “los empleados de los exchanges de criptomonedas, especialmente los especialistas técnicos, siguen siendo los eslabones más débiles en los ataques dirigidos al robo de criptomonedas”, remarcando que “incluso ingenieros y desarrolladores experimentados pueden convertirse en víctimas de ciberataques y, en algunos casos, descargar malware de forma involuntaria”.

Kucherin recuerda que ya se informó anteriormente de un caso en el que un desarrollador del sector de las criptomonedas “descargó una extensión maliciosa para un entorno de desarrollo, lo que provocó el robo de 500.000 dólares de sus monederos”. No obstante, considera que “el ataque contra Binance parece ser el mayor robo de criptomonedas registrado hasta la fecha”.

Por la magnitud de la operación, el investigador no descarta que detrás de estos ataques haya actores APT: siglas en inglés de amenaza persistente avanzada y término que suele utilizarse cuando en el sector se habla de grupos capaces de mantener operaciones dirigidas y prolongadas, con recursos y conocimientos técnicos importantes. “Los primeros informes sobre el incidente de Binance apuntan a la posible participación de diferentes grupos y algunos mencionan específicamente al grupo APT Lazarus”, señala Kucherin, y explica que Lazarus es conocido por llevar a cabo ciberataques con motivaciones financieras, incluidas operaciones dirigidas contra el sector de las criptomonedas, y cuenta con una amplia experiencia en este ámbito. En 2016, según detalla el experto, el grupo fue acusado de ‘hackear’ el banco central de Bangladesh en un intento de robar 1.000 millones de dólares. No obstante, advierte de que “la posible implicación de Lazarus sigue bajo investigación y solo podrán extraerse conclusiones definitivas cuando esta haya concluido”.

Mientras avanza la investigación, para los usuarios la consecuencia inmediata es la anunciada por Binance: la suspensión temporal de las retiradas mientras se realizan las comprobaciones de seguridad. Los depósitos funcionan con normalidad, según ha aclarado la compañía en una actualización de su comunicado. Mantienen que los fondos de sus clientes están a salvo y que cubrirá las pérdidas.

A raíz de los temores ante el riesgo de modelos de IA que se descontrolan, lo que ha ocurrido en múltiples ocasiones en los últimos meses, ha comenzado un intenso debate sobre si se debería ‘desconectar la inteligencia artificial’. Esto es una manera muy sencilla de sugerir que las empresas de la industria deberían tener mecanismos que permitan, por un lado, que su tecnología de frontera (la más avanzada) trabaje dentro de un entorno ‘cercado’ y, por otro lado, aislarla rápidamente en caso de que se salte esos límites impuestos. No sería como apagar un botón, pero para entenderlo gráficamente esa metáfora, algo simplista y muy exagerada, podría valernos.

Sin embargo, esta idea para Europa tiene un matiz diferente: muestra una vez más la excesiva dependencia que el viejo continente tiene en materia tecnológica de otros países, especialmente de Estados Unidos –aunque también de China–. En el sector de la IA, las empresas que actualmente marcan el ritmo son OpenAI y Anthropic, ambas estadounidenses, de manera que si estas empresas ‘cortan el grifo’, los europeos nos quedamos congelados. Por eso cada vez más resuena un concepto que no debemos perder de vista: soberanía digital.

Es precisamente en ese discurso de ser independientes tecnológicamente hablando donde entra una de las noticias más importantes de hoy en el terreno de la IA: Mistral AI, una de las principales alternativas europeas a los gigantes norteamericanos de la industria, acaba de abrir su último large language model (LLM) publicado para que pueda descargarse, integrarse y utilizarse en infraestructura propia. Es decir: una empresa u organización puede desplegar en sus servidores el modelo de IA más potente de esta compañía francesa y usarlo de forma local, sin que las peticiones y las respuestas tengan que viajar a la nube.

Mistral Large 4 (Le Chonk), un modelo de un billón de parámetros y multimodal, no es completamente nuevo. Se lanzó al mercado en formato preliminar a principios de octubre y, entonces, la tecnológica de origen francés ya prometió que abriría una versión mejorada a final de mes, la cual, además, sería descargable. La novedad es que Mistral ha liberado los llamados pesos del modelo, es decir, los archivos que contienen los valores que la inteligencia artificial ha aprendido durante su entrenamiento. Estos pueden descargarse desde la plataforma Hugging Face y utilizarse para poner el sistema en funcionamiento fuera de la infraestructura de Mistral.

La relevancia de esto es doble: en primer lugar, esa ejecución en local permite un mayor control sobre la seguridad y la privacidad de los datos, pues los datos ya no salen de la empresa o de la organización, sino que permanecen en sus sistemas; y, en segundo lugar, ‘poseer’ el modelo permite que sea más personalizable, adaptar su funcionamiento a las necesidades reales de cada compañía o institución.

Sin embargo, que el modelo pueda descargarse no significa que cualquiera pueda ejecutarlo en su ordenador. Mistral Large 4 tiene aproximadamente 1,05 billones de parámetros, aunque su arquitectura permite activar solo una parte de ellos durante cada operación. Aun así, ponerlo en funcionamiento requiere una infraestructura informática considerable.

Una versión mejorada de Le Chonk

La compañía asegura que “la respuesta” a la primera versión preliminar pública “ha superado” sus expectativas y que han recibido apoyo y comentarios por parte de su comunidad de desarrolladores, clientes con acceso anticipado y socios.

“Hemos puesto en práctica esos comentarios mientras continuamos ampliando el aprendizaje por refuerzo, lo que ha impulsado mejoras sustanciales en la codificación y la ciberseguridad defensiva”, añaden, asegurando asimismo que el nuevo modelo que ahora publican “también presenta mejoras sustanciales en la eficiencia del razonamiento, lo que proporciona a los desarrolladores un mayor rendimiento a la vez que reduce los costes de inferencia”.

Concluyen con un mensaje rotundo: “Mistral Large 4 se posiciona como el mejor modelo de ponderación abierta para codificación y uno de los modelos abiertos más capaces del mundo en general. Entrenado desde cero en infraestructura europea con un linaje claro desde su concepción hasta su lanzamiento, proporciona a las organizaciones una base confiable para la IA soberana”.