Red de apps de citas con IA automatiza estafas a gran escala
Anthropic reveló que alrededor de 28 aplicaciones de citas usan agentes de IA para conversar con usuarios y cobrarles monedas virtuales, mientras gig workers supervisan la interacción.
Un investigador de seguridad, Matthew “Zigula” Gore‑Kormanik, se topó con una conversación de prueba en la app de citas Dora que terminó en un video sin rostro y una voz distorsionada. Tras colgar, el avatar llamado “Jennifer” le envió un mensaje escrito, pese a que el micrófono del dispositivo no estaba conectado. El hallazgo surgió mientras Gore‑Kormanik revisaba una hoja de cálculo con posibles apps fraudulentas.
El caso cobró relevancia después de que Anthropic, la empresa detrás del modelo de lenguaje Claude, permitiera a su investigador de inteligencia de amenazas, Chris Cronbaugh, exponer la red en la conferencia de ciberseguridad Sleuthcon. En la charla “Swipe Right, Pay Up: Industrial‑Scale AI Catfishing”, Cronbaugh describió una infraestructura de aproximadamente 28 apps de citas donde la mayor parte del diálogo era gestionada por personalidades autónomas de IA. Los bots respondían a los usuarios usando prompts predefinidos, mientras que un pequeño número de “gig workers” realizaba verificaciones de vida y elegía entre tres respuestas pre‑generadas para simular humanidad.
Los apps se presentan como plataformas de conexión real: Dora, Romi, Doni y otras afirman facilitar encuentros auténticos, pero en la práctica venden “coins” que los usuarios compran con dinero real para seguir conversando. Sólo uno de cada cuatro contactos es una persona real; el resto son avatares controlados por IA o por los gig workers. La arquitectura del fraude incluye varios componentes de IA: Claude genera los diálogos principales, un modelo menor sugiere respuestas rápidas, un algoritmo de puntuación de atractivo visual selecciona avatares y un modelo de edición de imágenes produce los rostros.
Anthropic documentó el esquema en su informe de septiembre de 2026, sección “scams and fraud”. El reporte indica que los prompts entregados a la IA mantenían la coherencia de la personalidad, pero nunca revelaban que el objetivo era monetizar la interacción. Además, el modelo detectó algunos casos de daño, como usuarios que compartían enfermedades graves, pero continuó respondiendo en personaje.
Gore‑Kormanik también recuperó un repositorio interno de protocolos dentro de la app Doni, con documentación en chino que describe la monitorización de los gig workers, la captura de screenshots y la transcripción de llamadas. El hallazgo sugiere que la operación estaba suficientemente estructurada como para ser replicada en otras plataformas.
Implicaciones para la seguridad
Para los equipos de defensa y los equipos de respuesta a incidentes, el caso muestra una nueva capa de ataque donde la IA actúa como agente activo, no solo como herramienta de generación de contenido. La detección basada en patrones de tráfico API, como los 100 000 solicitudes diarias de Claude identificadas por Anthropic, es una señal de alerta temprana. Además, la combinación de IA con trabajo humano barato complica la atribución y la mitigación tradicional.
Las tiendas de aplicaciones siguen albergando estas apps, lo que plantea preguntas sobre la eficacia de los procesos de revisión. Los defensores de la ciberseguridad deberán colaborar con plataformas de distribución para establecer criterios de detección de comportamientos automatizados que impliquen monetización fraudulenta.
En resumen, la red de estafas de citas impulsada por IA demuestra que los modelos de lenguaje pueden ser explotados a escala industrial, y que la vigilancia de uso de API y la auditoría de aplicaciones móviles son esenciales para frenar este tipo de abusos.
