- HackGPT aplica modelos GPT a tareas de seguridad: asistencia, automatización y aprendizaje continuo.
- Su enfoque es ético y legal, pensado para pentesting y formación, con revisión humana obligatoria.
- Existe un ecosistema open source (p. ej., hackGPT) con notebooks, scripts y wrapper para automatizar y registrar trabajo.
- Las IAs generativas exigen buenas prácticas: limitar datos sensibles, validar resultados y cumplir normativas.
El panorama de la ciberseguridad no para quieto: cada día aparecen amenazas más complejas, vectores de ataque nuevos y técnicas evasivas que exigen respuestas más rápidas y mejor coordinadas. En ese contexto, empieza a sonar con fuerza HackGPT (también verás el nombre HackerGPT), una propuesta basada en modelos de lenguaje que promete convertirse en el compañero de batalla de los hackers éticos y equipos de seguridad en pruebas de penetración, análisis de vulnerabilidades y respuesta a incidentes.
La clave está en la IA: con modelos tipo GPT-3 y GPT-4 como motor, este enfoque ofrece asistencia inmediata, automatización de tareas repetitivas y análisis contextual de problemas de seguridad. No pretende sustituir el criterio humano, sino darle turbo a lo que ya haces bien para que llegues antes, con más precisión y con informes listos sin perder calidad.
¿Qué es HackGPT y por qué está en boca de todos?
Cuando hablamos de HackGPT nos referimos a una herramienta impulsada por inteligencia artificial de propósito general aplicada a ciberseguridad, pensada para facilitar trabajo real de campo: pentesting, búsqueda de fallos explotables, hardening y hasta triaje en incidentes. A diferencia de un chatbot genérico, está orientada a consultas técnicas y workflows propios de seguridad ofensiva y defensiva.
Su base son modelos avanzados como GPT-3 o GPT-4, capaces de comprender peticiones complejas, razonar en varios pasos y ofrecer respuestas útiles con contexto. En la práctica, se apoya en tres pilares: asistencia en tiempo real durante tus dudas o atascos, automatización de tareas que te quitan horas de teclado y aprendizaje continuo para mantenerse al día con nuevas técnicas y familias de amenazas.
Un aspecto especialmente interesante es la disponibilidad de una versión 2.0 en código abierto que permite a la comunidad revisar, extender y adaptar capacidades. Abrir el desarrollo a ojos expertos no solo acelera mejoras, también refuerza el enfoque ético y de buenas prácticas.
En paralelo, circula un repositorio popular llamado hackGPT (de NoDataFound), descrito por sus autores como un proyecto divertido que incluye un cuaderno Jupyter, scripts en Python y un wrapper de chatbot. La idea es facilitar la automatización de tareas y llevar registro de lo que haces, de forma que tu trabajo quede documentado mientras iteras.
Cómo funciona HackGPT (y por qué resulta tan ágil)
La magia ocurre porque estos sistemas comprenden el lenguaje natural y lo convierten en acciones o explicaciones con valor técnico. Gracias a modelos tipo GPT, entienden tu intención, “leen” el contexto de la conversación y devuelven resultados acordes a tu objetivo. Técnicas de entrenamiento con retroalimentación humana (RLHF) ayudan a alinear las respuestas con criterios prácticos y éticos, reduciendo desvaríos típicos de IAs menos afinadas.
Aunque no se enchufe directamente a tus sistemas por arte de magia, su potencia está en integrar conocimiento, sintetizarlo al vuelo y proponer enfoques o contenidos útiles (desde un borrador de informe hasta un plan de pruebas por fases). Siempre bajo la premisa de que un especialista valide y supervise lo que se genere, porque la última palabra en seguridad sigue siendo humana.
Funciones principales que aporta
- Soporte inmediato para dudas técnicas de ciberseguridad, con respuestas claras y enfocadas en el problema que tienes delante.
- Capacidades de automatización para tareas repetitivas: análisis de código, generación de scripts o plantillas y ayuda en el hallazgo de vulnerabilidades.
- Actualización continua del conocimiento que maneja, integrando nuevas tácticas, técnicas y procedimientos (TTPs) del ecosistema de amenazas.
Este conjunto de funciones hace que HackGPT resulte especialmente útil en equipos donde el tiempo apremia y una consulta bien resuelta puede ahorrar horas de análisis manual. Para quienes están aprendiendo, además, sirve como guía con la que experimentar sin montar una infraestructura enorme.
Beneficios: velocidad, precisión y aprendizaje
Hay dos factores que marcan la diferencia en seguridad: tiempo y exactitud. HackGPT puede ayudarte a preparar un plan de pruebas, ordenar evidencias o generar explicaciones técnicas en menos tiempo del que tardarías en reunir referencias sueltas.
En cuanto a la fiabilidad, al analizar grandes cantidades de información y patrones conocidos, la IA reduce errores comunes y te propone rutas que quizá no habías considerado. Eso no significa confiar ciegamente: la revisión humana sigue siendo obligatoria para evitar sesgos, alucinaciones o malinterpretaciones.
Otro plus es su valor didáctico: tanto estudiantes como profesionales en crecimiento pueden simular escenarios y preguntar “por qué” y “para qué” de cada acción. Ese acompañamiento acelera el aprendizaje práctico del hacking ético y de la defensa.
Por último, al funcionar desde un navegador y sin exigir hardware dedicado, su acceso es sencillo. Esta accesibilidad y su capacidad de adaptación a nuevas necesidades del sector hacen que encaje bien en equipos con recursos ajustados.
Ética y seguridad: cómo mantener el uso dentro de la ley
Una preocupación recurrente es el uso indebido. Herramientas así deben estar diseñadas para fortalecer la seguridad y no para delinquir. El enfoque de HackGPT se sitúa en el terreno de la investigación, auditoría y formación, no en el ciberataque malicioso.
En ese marco, se alinea con estándares y buenas prácticas de la comunidad, recordando que la responsabilidad última recae en quien la usa. Justo por eso, insistimos: todo lo que genere debe pasar por revisión humana y quedar dentro de un contrato legal y ético (por ejemplo, en un pentest con permiso).
Repositorio y comunidad: el caso del proyecto hackGPT
Resulta llamativo el repositorio conocido como hackGPT (autoría de NoDataFound). Se describe como un “solo un repositorio divertido”, pero reúne un Jupyter Notebook, scripts de Python y un wrapper de chatbot que facilitan automatizar acciones y dejar rastro de cada iteración. Para equipos que documentan con rigor, poder automatizar y registrar todo tu trabajo es un plus operativo.
Esa vertiente “divertida” no debe confundirse con frivolidad. La comunidad open source suele convertir estas pruebas de concepto en laboratorios de aprendizaje y mejora, donde se exploran límites, se pulen ideas y se extienden capacidades con transparencia.
Contexto necesario: qué es ChatGPT y qué pinta aquí
Para entender de dónde viene HackGPT conviene repasar ChatGPT, un chatbot de OpenAI basado en modelos de lenguaje (LLM) como GPT-3 y GPT-4. Se entrena con cantidades enormes de texto y aprende a responder en lenguaje natural con sorprendente fluidez, manteniendo el contexto de la conversación y ajustándose a tu tono o idioma.
ChatGPT popularizó el acceso masivo a modelos avanzados capaces de escribir artículos, explicar conceptos o generar código en cuestión de segundos. Sus textos suenan tan naturales que a veces cuesta distinguir si hay una persona detrás o una IA, algo que ha impulsado su adopción en ámbitos como educación, atención al cliente o creación de contenidos.
Como contrapartida, tiene limitaciones: puede cometer errores, arrastrar sesgos o “alucinar” datos. Técnicamente, funciona prediciendo la próxima palabra más probable y, con ajustes como el RLHF (aprendizaje por refuerzo con feedback humano), se alinea mejor con las expectativas de respuesta.
También hay un componente práctico: ChatGPT funciona en casi 100 idiomas (con mejor rendimiento en inglés), registra lo que escribes para seguir entrenando el sistema y, en función de la versión, puede buscar en Internet para complementar su conocimiento entrenado. Conviene no compartir información sensible en las conversaciones.
IA y cibercrimen: riesgos reales y barreras
Las capacidades de la IA generativa, si se usan mal, pueden facilitar actividades ilícitas. Distintos analistas han demostrado que, con prompts bien planteados, es posible pedir a una IA que ayude a redactar correos de phishing convincentes, diseminar fake news o perfilar víctimas con mensajes más persuasivos.
Un equipo de Check Point, como ejercicio de laboratorio, pidió a ChatGPT y a una IA de código que elaboraran un ataque completo de phishing: desde el correo fraudulento hasta el componente malicioso dentro de un adjunto. La prueba mostró que con poca pericia técnica se pueden encadenar piezas peligrosas si la plataforma no detiene ciertas peticiones.
Más ejemplos teóricos que han sido explorados en test controlados: desinformación a gran escala con noticias falsas, suplantación de identidad a través de textos creíbles, apoyo para crear o ofuscar software malicioso y automatización de pasos ofensivos repetitivos (como enumeración en LDAP o la generación de scripts para abrir conexiones no autorizadas). Aquí, la clave es no cruzar líneas éticas ni legales.
La buena noticia es que estas mismas IAs incluyen salvaguardas y políticas para rechazar peticiones dañinas, aunque a veces se intenten sortear con trucos de formulación. De nuevo, se impone la idea de que la tecnología debe reforzar la defensa, no fomentar el delito.
Lo que sí gana “el lado bueno” con estas IAs
Además de acelerar auditorías y análisis, los defensores pueden usar la IA como herramienta de entrenamiento y concienciación, simulando técnicas de explotación conocidas para preparar contramedidas. También sirve para crear material educativo, guías y plantillas de informes que estandaricen procesos.
Para quien lleva un SOC o un equipo de respuesta, la IA puede ayudar a resumir telemetría y hallazgos, proponer priorizaciones y mejorar la comunicación con stakeholders no técnicos. Con una buena supervisión, ahorra tiempo en “artesanía textual” y deja más margen para el análisis profundo.
Cómo se usa ChatGPT (y por extensión, cómo interactuar con HackGPT)
El acceso a ChatGPT se realiza desde la web oficial de OpenAI, creando una cuenta. Una vez dentro, escribes tus peticiones de forma natural (también en español) y la IA mantiene el contexto de la charla. Es recomendable experimentar con distintos prompts y estilos para ver qué funciona mejor en tu caso. También es útil aprender a hacer una copia de seguridad de chats en ChatGPT para conservar historial y comprobantes de trabajo.
Se pueden pedir resúmenes con límite de palabras, explicaciones para público no técnico, guiones para vídeo o comparativas de tecnologías. Del mismo modo, recuerda no compartir datos personales ni introducir información sensible. Existen herramientas como clasificadores para detectar si un texto podría haber sido generado por una IA, aunque no son infalibles.
Impacto en educación, creatividad y trabajo
El desembarco de ChatGPT ha encendido debates intensos: ¿cómo afectará al aprendizaje, a la autoría o al pensamiento crítico? En educación, se han dado pasos como la prohibición en escuelas de Nueva York poco después de su lanzamiento, por miedo al copiar-pegar y a un cambio en la forma de estudiar.
Expertos plantean el riesgo de una “algoritmización del pensamiento” si dejamos que la IA nos lleve de la mano sin criterio propio. También preocupa el plagio o la falta de atribución, ya que los modelos se entrenan con textos públicos y pueden recrear ideas sin reconocer su origen.
Al mismo tiempo, se defiende su potencia como herramienta creativa y de prototipado rápido: desde elaborar libros infantiles con texto e imágenes generadas hasta probar formatos, hipótesis y soluciones en minutos. Como con toda tecnología, el reto está en usar la IA con mirada crítica y ética.
En el trabajo, no “sustituye” por sí sola roles complejos, pero sí abarata la entrada a tareas concretas y aumenta la productividad en redacción, análisis y documentación. En ciberseguridad, ese ahorro de tiempo puede traducirse en más cobertura de riesgos y mejor comunicación con la dirección.
Buenas prácticas y cumplimiento normativo
Si vas a integrar algo como HackGPT en tus flujos, define reglas de uso: qué tipos de datos se introducen, quién valida resultados y cómo se audita el contenido generado. Establece límites claros para respetar marcos legales y estándares del sector, siempre con un enfoque de hacking ético y con autorizaciones por escrito.
Recuerda documentar cada paso (aquí encaja muy bien el enfoque de repositorios con automatización y registro de trabajo) y combina las salidas de la IA con fuentes reconocidas. Mantén al día a tu equipo sobre cambios en políticas de las plataformas y sobre los sesgos o fallos conocidos de los modelos.
HackGPT representa la convergencia entre IA y ciberseguridad: un asistente capaz de acelerar procesos, elevar la calidad de los entregables y democratizar el acceso a conocimiento especializado. Bien encuadrado, potencia al profesional; fuera de marco, puede convertirse en un atajo peligroso. La diferencia la marca el uso responsable, el criterio y la supervisión de quienes lo ponen en práctica.
Redactor apasionado del mundo de los bytes y la tecnología en general. Me encanta compartir mis conocimientos a través de la escritura, y eso es lo que haré en este blog, mostrarte todo lo más interesante sobre gadgets, software, hardware, tendencias tecnológicas, y más. Mi objetivo es ayudarte a navegar por el mundo digital de forma sencilla y entretenida.