La proliferación de credenciales se acelera con la IA

El informe 'State of Secrets Sprawl 2026' de GitGuardian revela que en 2025 se detectaron 28,65 millones de nuevas credenciales hardcodeadas en commits públicos de GitHub, un aumento interanual del 34%, el mayor salto registrado. Además, 1.275.105 credenciales filtradas estaban vinculadas a servicios de IA, un 81% más que el año anterior. Ocho de las diez categorías de credenciales filtradas de más rápido crecimiento correspondían a servicios o infraestructura de IA.

Este crecimiento es consecuencia directa del desarrollo de IA: los equipos no integran un solo modelo, sino que ensamblan pilas completas de IA con múltiples proveedores, servicios de recuperación, capas de orquestación, bases de datos vectoriales y agentes locales. Cada nuevo servicio introduce otro token, otra clave API, otra cuenta de servicio y otro lugar donde esas credenciales pueden copiarse, exponerse u olvidarse.

Claude Code como ejemplo

El asistente de codificación Claude Code de Anthropic es un claro indicador de hacia dónde se dirige el desarrollo. Los commits coautorizados por Claude Code pasaron de 22 en enero de 2025 a 2,16 millones en diciembre. Aunque representaron solo el 0,4% de los commits públicos escaneados, generaron el 0,9% de todas las filtraciones detectadas.

La tasa de filtraciones es reveladora: mientras que en todos los commits públicos de GitHub en 2025 el 1,5% contenía una credencial expuesta, en los commits coautorizados por Claude Code la cifra fue del 3,2%, aproximadamente el doble. En el pico de agosto, los commits asistidos por Claude Code alcanzaron 31 credenciales filtradas por cada 1.000 commits, unas 2,4 veces la tasa humana. Hacia diciembre, la tasa cayó a 13 por cada 1.000 commits, convergiendo con la línea base humana, gracias a modelos mejorados como Claude Sonnet 4.5 y patrones de uso más maduros.

La superficie de ataque olvidada: el equipo del desarrollador

El problema no se limita al repositorio. La estación de trabajo del desarrollador es ahora un punto de concentración denso de credenciales, contexto e identidades de máquina. Los desarrolladores ejecutan localmente agentes, servidores MCP, herramientas CLI, extensiones IDE, pipelines de construcción y flujos de recuperación, todos necesitan credenciales que se dispersan en archivos .env, perfiles de shell, historial de terminal, configuraciones IDE, tokens en caché, artefactos de construcción y scripts de automatización.

El análisis de GitGuardian sobre el ataque a la cadena de suministro Shai-Hulud 2 ofrece una visión empírica. En 6.943 máquinas comprometidas se identificaron 294.842 ocurrencias de credenciales, correspondientes a 33.185 secretos únicos, de los cuales al menos 3.760 seguían siendo válidos. En promedio, cada secreto vivo aparecía en unos ocho lugares diferentes de la misma máquina. El 44% de las máquinas comprometidas tenían más de 10 secretos, y el 5% más de 100. Los tokens de GitHub dominaban el conjunto validado, incluyendo 581 tokens de acceso personal, 386 tokens OAuth y 104 PAT de grano fino.

Además, el 59% de las máquinas comprometidas eran runners CI/CD, no portátiles de desarrolladores. Una vez que las credenciales se extienden a la infraestructura de construcción, dejan de ser un problema de higiene individual para convertirse en un problema de exposición organizacional. El ataque a la cadena de suministro de LiteLLM demostró el mismo patrón, con paquetes comprometidos que recolectaban claves SSH, credenciales en la nube y tokens API de máquinas de desarrolladores.

El modelo de seguridad ha cambiado

La industria debate si la IA hará menos valiosa la seguridad tradicional del código, pero ese debate pasa por alto el cambio más importante. El verdadero problema ya no es solo lo que se escribe en el código, sino lo que los sistemas de IA necesitan para operar a través de bases de código, infraestructura, herramientas SaaS y entornos de desarrollador.

Por eso, la seguridad de secretos, la gobernanza de identidades no humanas y la protección del endpoint del desarrollador se están volviendo centrales en la defensa de la era de la IA. La IA puede ayudar a reducir algunos errores de codificación e incluso rotar credenciales expuestas, pero la parte difícil sigue siendo la remediación en el mundo real, con sistemas reales y dependencias operativas reales.

Las organizaciones que se adapten más rápido serán aquellas que dejen de tratar los secretos como un problema estrecho de AppSec. En la era de la IA, las credenciales son el tejido conectivo entre el software, la automatización y la acción. Protegerlas ya no es un control secundario: es el modelo de seguridad.