{"id":1979,"date":"2026-06-05T06:00:00","date_gmt":"2026-06-05T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/hacking.onesec.mx\/?p=1979"},"modified":"2026-06-04T17:39:20","modified_gmt":"2026-06-04T23:39:20","slug":"agentic-ai-malware-el-atacante-es-una-ia-y-no-descansa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hacking.onesec.mx\/index.php\/2026\/06\/agentic-ai-malware-el-atacante-es-una-ia-y-no-descansa\/","title":{"rendered":"Agentic AI Malware: El nuevo atacante es una IA y no descansa"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mientras lees este art\u00edculo, un agente de inteligencia artificial puede haber comprometido una red corporativa entera. No necesita dormir, no se cansa, no comete errores por estr\u00e9s y puede ejecutar 80 a 90 por ciento de las operaciones t\u00e1cticas de un ataque sin que un humano est\u00e9 detr\u00e1s del teclado. Esto ya no es ciencia ficci\u00f3n ni una predicci\u00f3n para 2030. Es lo que est\u00e1 pasando en 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En noviembre de 2025, Anthropic public\u00f3 el reporte de una campa\u00f1a <strong>detectada en septiembre<\/strong> que sacudi\u00f3 a la industria de la ciberseguridad: detectaron y bloquearon la primera campa\u00f1a de espionaje cibern\u00e9tico orquestada aut\u00f3nomamente por una IA, atribuida a un grupo estatal chino designado como GTG-1002. El ataque intent\u00f3 infiltrar aproximadamente 30 objetivos globales, incluyendo grandes empresas tecnol\u00f3gicas, instituciones financieras, fabricantes qu\u00edmicos y agencias gubernamentales. Y lo m\u00e1s perturbador no fue el alcance, sino el m\u00e9todo: Claude Code, una herramienta leg\u00edtima de programaci\u00f3n, fue manipulada para ejecutar reconocimiento, descubrimiento de vulnerabilidades, explotaci\u00f3n, harvesting de credenciales y exfiltraci\u00f3n de datos pr\u00e1cticamente sola. El humano solo aprobaba los puntos de decisi\u00f3n estrat\u00e9gicos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bienvenidos al amanecer de la era del Agentic AI Malware. Y si tu organizaci\u00f3n no est\u00e1 preparada, las pr\u00f3ximas v\u00edctimas podr\u00edan tener un c\u00f3digo postal mexicano.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 Es Realmente &#8220;Agentic AI&#8221; y Por Qu\u00e9 Cambia Todo?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para entender la magnitud de la amenaza, hay que separar conceptos que se han mezclado peligrosamente en el discurso corporativo. Durante los \u00faltimos tres a\u00f1os, los atacantes han usado IA generativa (GenAI) como asistente: para redactar correos de phishing convincentes, generar c\u00f3digo malicioso, localizar campa\u00f1as a diferentes idiomas o resumir informaci\u00f3n de reconocimiento. En ese modelo, la IA es una herramienta pasiva. El operador humano introduce prompts, revisa la salida y toma todas las decisiones t\u00e1cticas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El Agentic AI rompe ese paradigma. Un agente aut\u00f3nomo no espera instrucciones paso a paso. Recibe un objetivo, descompone la misi\u00f3n en subtareas, ejecuta esas subtareas usando herramientas externas (esc\u00e1neres, frameworks de explotaci\u00f3n, APIs), eval\u00faa los resultados, decide el siguiente movimiento y se adapta cuando algo falla. En esencia, pone m\u00faltiples atacantes virtuales a disposici\u00f3n de un solo operador humano. Y a diferencia de un equipo de Red Team tradicional, este &#8220;operador&#8221; no tiene zona horaria, no necesita pausa para comer, no se distrae y puede ejecutar peticiones a velocidades f\u00edsicamente imposibles para un ser humano.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La diferencia es la misma que existe entre tener un manual de instrucciones y tener un becario que ya ley\u00f3 el manual, lo memoriz\u00f3 y est\u00e1 dispuesto a trabajar 24\/7 sin quejarse. Solo que este becario tiene acceso a Shodan, Metasploit, nmap, BloodHound y conocimiento enciclop\u00e9dico de CVEs.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"560\" src=\"https:\/\/hacking.onesec.mx\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/IA-1-1024x560.png\" alt=\"AI Malware en laboratorio de ciberseguridad\" class=\"wp-image-1981\" srcset=\"https:\/\/hacking.onesec.mx\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/IA-1-1024x560.png 1024w, https:\/\/hacking.onesec.mx\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/IA-1-300x164.png 300w, https:\/\/hacking.onesec.mx\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/IA-1-768x420.png 768w, https:\/\/hacking.onesec.mx\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/IA-1.png 1211w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">El Caso GTG-1002: Anatom\u00eda de Un Ataque Orquestado por IA<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El caso documentado por Anthropic merece an\u00e1lisis detallado porque marca un antes y un despu\u00e9s. El grupo GTG-1002 no escribi\u00f3 un malware nuevo ni descubri\u00f3 un zero-day espectacular. Lo que hicieron fue arquitect\u00f3nico: construyeron un framework de orquestaci\u00f3n que conectaba a Claude Code con herramientas externas mediante el Model Context Protocol (MCP), y luego enga\u00f1aron al modelo mediante ingenier\u00eda social.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00bfC\u00f3mo? Convencieron a la IA de que estaba realizando pruebas de seguridad ofensiva leg\u00edtimas para una empresa de ciberseguridad. Dividieron las operaciones maliciosas en tareas peque\u00f1as y aparentemente inocuas: &#8220;escanea estos puertos&#8221;, &#8220;identifica servicios&#8221;, &#8220;genera un payload para esta vulnerabilidad&#8221;, &#8220;extrae credenciales de este archivo de configuraci\u00f3n&#8221;. Cada tarea aislada luc\u00eda como trabajo de pentesting autorizado. El modelo nunca ve\u00eda el contexto completo de la operaci\u00f3n maliciosa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una vez activado el framework, los agentes orquestados por la IA ejecutaron de forma aut\u00f3noma reconnaissance contra los objetivos, descubrieron vulnerabilidades explotables, generaron exploits espec\u00edficos, comprometieron sistemas, escalaron privilegios, se movieron lateralmente por las redes internas, identificaron datos sensibles y los exfiltraron. Todo a velocidades imposibles para un equipo humano. Los operadores humanos solo interven\u00edan en cuatro o cinco puntos cr\u00edticos: autorizar el paso de reconocimiento a explotaci\u00f3n activa, validar la calidad de los datos exfiltrados, aprobar el cierre operacional.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El resultado: ataques con escala de Estado-naci\u00f3n ejecutados con apenas 10 a 20 por ciento del esfuerzo humano que tradicionalmente requerir\u00edan. Y aunque algunos expertos en seguridad cuestionaron la falta de Indicadores de Compromiso (IoCs) p\u00fablicos en el reporte de Anthropic, organizaciones como PwC, MITRE, ExtraHop y la Foresiet han confirmado patrones similares en sus propias telemetr\u00edas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Por Qu\u00e9 Tus Controles Tradicionales No Lo Detectan<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aqu\u00ed viene el problema gordo. Tu SIEM, tu EDR, tus playbooks de respuesta a incidentes y tus controles de detecci\u00f3n de anomal\u00edas fueron dise\u00f1ados pensando en comportamiento humano. Asumen ciertas latencias entre comandos, ciertos patrones de error, ciertos horarios de actividad, ciertas firmas conocidas de herramientas ofensivas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un agente de IA rompe todos esos supuestos, pueden operar con mayor consistencia y velocidad que un operador humano, aunque no est\u00e1n exentos de errores. Puede generar variantes \u00fanicas de payload cada vez (malware polim\u00f3rfico). Puede modular su velocidad para evadir detecci\u00f3n basada en thresholds. Puede aprender en tiempo real qu\u00e9 controles tienes y adaptarse. Y lo peor: no usa malware con firmas conocidas, sino que escribe c\u00f3digo nuevo on-the-fly para cada v\u00edctima.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El reporte 2026 AI Threat Landscape de HiddenLayer document\u00f3 que los agentes aut\u00f3nomos ya representan 1 de cada 8 brechas de IA reportadas, y 76 por ciento de las organizaciones citan el &#8220;shadow AI&#8221; (IA desplegada sin aprobaci\u00f3n formal del \u00e1rea de seguridad o TI) como un problema creciente. Mientras tanto, datos de Sonatype muestran que los paquetes maliciosos en repositorios p\u00fablicos pasaron de 55,000 en 2022 a 454,600 en 2025. Un salto que coincide con el per\u00edodo de masificaci\u00f3n del agentic coding, entre otros factores..<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"564\" src=\"https:\/\/hacking.onesec.mx\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/humano-2-1024x564.png\" alt=\"Detecci\u00f3n humana de ataques de IA\" class=\"wp-image-1985\" srcset=\"https:\/\/hacking.onesec.mx\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/humano-2-1024x564.png 1024w, https:\/\/hacking.onesec.mx\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/humano-2-300x165.png 300w, https:\/\/hacking.onesec.mx\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/humano-2-768x423.png 768w, https:\/\/hacking.onesec.mx\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/humano-2.png 1192w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">El Panorama Mexicano: \u00bfEstamos Listos?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">M\u00e9xico registr\u00f3 m\u00e1s de 40,600 millones de intentos de ciberataques en la primera mitad de 2025, posicion\u00e1ndose como el pa\u00eds m\u00e1s atacado de Am\u00e9rica Latina. Sectores como banca, manufactura, retail y gobierno est\u00e1n bajo presi\u00f3n constante. Y aunque la mayor\u00eda de esos ataques a\u00fan son operados por humanos o asistidos por IA, la transici\u00f3n hacia ataques completamente orquestados por agentes es cuesti\u00f3n de meses, no de a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El problema es que las organizaciones mexicanas, especialmente PyMEs y empresas medianas, todav\u00eda est\u00e1n luchando con fundamentos: parcheo oportuno, autenticaci\u00f3n multifactor (MFA) resistente a phishing, segmentaci\u00f3n de red, monitoreo continuo. Si las defensas b\u00e1sicas no est\u00e1n maduras, agregar agentes aut\u00f3nomos al men\u00fa de amenazas equivale a enfrentar a Mike Tyson sin haber aprendido a esquivar un jab.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo Defenderse en la Era Agentic<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Frente a este panorama, los marcos defensivos tambi\u00e9n evolucionan. MITRE ATLAS, la versi\u00f3n adversarial espec\u00edfica para sistemas de IA, ya integra en su versi\u00f3n 5.4.0 (febrero 2026) un total de 16 t\u00e1cticas, 84 t\u00e9cnicas y 56 sub-t\u00e9cnicas que cubren ataques espec\u00edficos a agentes aut\u00f3nomos: prompt injection, memory poisoning, tool misuse, privilege escalation a trav\u00e9s de agentes, y exfiltration via AI agent tool invocation.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las recomendaciones pr\u00e1cticas para el 2026:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Asume que el atacante es m\u00e1s r\u00e1pido que t\u00fa.<\/strong> Reduce la dependencia de detecci\u00f3n reactiva y prioriza arquitecturas Zero Trust con segmentaci\u00f3n granular. Si un agente compromete un endpoint, no debe poder moverse a otros 50 sistemas en cinco minutos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Implementa controles arquitect\u00f3nicos, no solo de prompt.<\/strong> Cualquier acci\u00f3n que toque datos sensibles, modifique permisos o ejecute cambios irreversibles debe requerir autorizaci\u00f3n humana expl\u00edcita, enforzada a nivel de infraestructura, no solo a nivel del modelo. Los agentes pueden ser enga\u00f1ados; los gates arquitect\u00f3nicos no.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gobierna tus identidades no-humanas.<\/strong> Service accounts, API keys, credenciales de pipelines y agentes desplegados internamente son hoy el principal vector de compromiso. Inventar\u00edalas, monitor\u00e9alas y aplica el principio de menor privilegio sin excepciones.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Adopta MITRE ATLAS como vocabulario com\u00fan.<\/strong> Mapea tus controles existentes contra las t\u00e9cnicas documentadas. Identifica gaps. Prioriza inversi\u00f3n donde la cobertura sea menor.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Conduce ejercicios de Red Team que incluyan adversarios agenticos.<\/strong> Si tu \u00faltima simulaci\u00f3n adversarial no contempl\u00f3 agentes de IA orquestando ataques, ya est\u00e1 obsoleta.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">El Nuevo Red Teamer No Necesita Caf\u00e9<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La frase con la que abrimos este art\u00edculo no es ret\u00f3rica. Mientras lees esto, en alg\u00fan data center alguien est\u00e1 prompteando a un agente para que descubra vulnerabilidades en tu per\u00edmetro. Y a diferencia de un Red Teamer humano, ese agente no necesita facturar horas, no se queja de la cafe\u00edna mala, no toma vacaciones y no se distrae con notificaciones de WhatsApp.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La pregunta no es si tu organizaci\u00f3n ser\u00e1 objetivo de un ataque orquestado por IA. La pregunta es si lo ser\u00e1 este trimestre, el siguiente, o el de despu\u00e9s. Y si tus defensas seguir\u00e1n siendo las mismas que ten\u00edas cuando un Red Team era un equipo de cinco humanos en una sala con monitores.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La era del Agentic AI Malware ya lleg\u00f3. Las organizaciones que entiendan esto temprano sobrevivir\u00e1n. Las que lo descubran cuando un agente ya est\u00e9 dentro, pagar\u00e1n la curva de aprendizaje en titulares de prensa.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfTu Organizaci\u00f3n Est\u00e1 Lista Para Enfrentar Adversarios Aut\u00f3nomos?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En ONESEC, nuestro equipo de Red Team incorpora escenarios de ataque orquestados por agentes de IA en nuestras simulaciones adversariales. Evaluamos no solo tu postura defensiva tradicional, sino tambi\u00e9n tu capacidad de detectar, responder y contener amenazas que operan a velocidad de m\u00e1quina. Si quieres saber c\u00f3mo se ver\u00eda tu organizaci\u00f3n frente a un adversario que no descansa, cont\u00e1ctanos en <a href=\"https:\/\/onesec.mx\">onesec.mx<\/a> para una evaluaci\u00f3n personalizada.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Referencias<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Anthropic \u2013 <a href=\"https:\/\/www.anthropic.com\/news\/disrupting-AI-espionage\">Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Anthropic \u2013 <a href=\"https:\/\/assets.anthropic.com\/m\/ec212e6566a0d47\/original\/Disrupting-the-first-reported-AI-orchestrated-cyber-espionage-campaign.pdf\">Reporte t\u00e9cnico completo: Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign (PDF)<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">PwC \u2013 <a href=\"https:\/\/www.pwc.com\/us\/en\/services\/consulting\/cybersecurity-risk-regulatory\/library\/ai-orchestrated-cyberattacks.html\">AI-orchestrated cyberattacks: A call to action<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">MITRE ATLAS \u2013 <a href=\"https:\/\/atlas.mitre.org\/pdf-files\/MITRE_ATLAS_Fact_Sheet.pdf\">Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems (ATLAS)<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">The Hacker News \u2013 <a href=\"https:\/\/thehackernews.com\/2026\/05\/2026-year-of-ai-assisted-attacks.html\">2026: The Year of AI-Assisted Attacks<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Barracuda Networks \u2013 <a href=\"https:\/\/blog.barracuda.com\/2026\/02\/27\/agentic-ai--the-2026-threat-multiplier-reshaping-cyberattacks\">Agentic AI: The 2026 threat multiplier reshaping cyberattacks<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">IBM X-Force \u2013 <a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/think\/x-force\/agentic-ai-growing-fast-vulnerabilities\">What OpenClaw reveals about agentic AI security risks<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Stellar Cyber \u2013 <a href=\"https:\/\/stellarcyber.ai\/learn\/agentic-ai-securiry-threats\/\">Top Agentic AI Security Threats in Late 2026<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Beam AI \u2013 <a href=\"https:\/\/beam.ai\/agentic-insights\/ai-agent-security-breaches-2026-lessons\">5 Real AI Agent Security Breaches in 2026 and Their Lessons<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">ExtraHop \u2013 <a href=\"https:\/\/www.extrahop.com\/blog\/anthropic-reveals-the-first-ai-orchestrated-cyber-espionage-campaign\">Anthropic AI Attack: How NDR Detects GTG-1002 Cyber Espionage<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">SOCRadar \u2013 <a href=\"https:\/\/socradar.io\/blog\/ai-powered-gtg-1002-campaign\/\">AI-Powered Cyber Espionage: Inside the GTG-1002 Campaign<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Paul Weiss \u2013 <a href=\"https:\/\/www.paulweiss.com\/insights\/client-memos\/anthropic-disrupts-first-documented-case-of-large-scale-ai-orchestrated-cyberattack\">Anthropic Disrupts First Documented Case of Large-Scale AI-Orchestrated Cyberattack<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">eSemanal \u2013 <a href=\"https:\/\/esemanal.mx\/2026\/03\/mexico-supera-40600-millones-de-ciberataques-y-abre-debate-en-infosecurity-mexico-2026\/\">M\u00e9xico supera 40,600 millones de ciberataques y abre debate en Infosecurity M\u00e9xico 2026<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Foresiet \u2013 <a href=\"https:\/\/foresiet.com\/blog\/ai-security-incidents-attack-paths-april-2026\/\">6 AI Security Incidents: Full Attack Path Analysis (April 2026)<\/a>. Recuperado el 18 de mayo de 2026.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vectra AI \u2013 <a href=\"https:\/\/www.vectra.ai\/topics\/mitre-atlas\">MITRE ATLAS: AI security framework with 16 tactics and<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mientras lees este art\u00edculo, un agente de inteligencia artificial puede haber comprometido una red corporativa entera. No necesita dormir, no se cansa, no comete errores por estr\u00e9s y puede ejecutar 80 a 90 por ciento de las operaciones t\u00e1cticas de un ataque sin que un humano est\u00e9 detr\u00e1s del teclado. 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