La IA se convierte en el eje de las ciberamenazas para la industria del entretenimiento

Kaspersky ha publicado un nuevo capítulo de su Security Bulletin, centrado en cómo la inteligencia artificial influirá en la ciberseguridad de la industria del entretenimiento en 2026. El informe destaca que la IA no solo está transformando la forma en que los usuarios compran entradas, consumen contenidos o juegan, sino también la manera en que los ciberdelincuentes atacan estos entornos.

La industria del entretenimiento es especialmente sensible a esta tecnología porque la IA ya no se limita a automatizar procesos internos, sino que empieza a generar e imitar el propio producto creativo, desde historias y actuaciones hasta efectos visuales.

“La IA es el hilo conductor de la mayoría de los riesgos emergentes”, explica Anna Larkina, experta en análisis de contenido web en Kaspersky. “Ayudará a los defensores a detectar anomalías más rápido, pero también permitirá a los atacantes modelar mercados, analizar infraestructuras y generar contenido malicioso convincente”.

Kaspersky identifica cinco amenazas críticas que marcarán el próximo año:

1.     Ticketing: una carrera armamentística entre algoritmos y bots

Kaspersky prevé que la IA hará que la tarificación dinámica sea más rápida y precisa, mientras que los revendedores dispondrán de herramientas avanzadas para identificar eventos rentables, desplegar bots a gran escala y ajustar precios en tiempo real. Incluso cuando los artistas opten por precios fijos, los revendedores podrán recrear dinámicas de mercado en plataformas secundarias mediante algoritmos.

2.     VFX y cadenas de suministro creativas en riesgo

La democratización del CGI avanzado a través de plataformas de IA en la nube ampliará las cadenas de suministro de los estudios, conectándolos con pequeños proveedores y freelancers. Kaspersky alerta de que los atacantes podrían comprometer render farms, plugins o estudios de postproducción para robar secuencias, assets o episodios completos antes de su estreno, evitando los entornos más protegidos de los grandes estudios.

3.     CDN: un objetivo de alto valor

Las Content Delivery Networks concentran episodios inéditos, builds de videojuegos y retransmisiones en directo. Con la ayuda de la IA, los atacantes podrán mapear estas infraestructuras con mayor precisión, localizar contenido sensible y buscar credenciales débiles o errores de configuración. Un solo ataque exitoso podría exponer múltiples títulos o inyectar código malicioso en streams legítimos.

4.     Generación de contenido y abuso en videojuegos y comunidades

Los jugadores avanzados seguirán jailbreakeando asistentes de IA dentro de los juegos y usando modelos externos para generar contenido que normalmente estaría bloqueado, como escenas extremas o sexualizadas, que luego reimportan en mods o vídeos de fans. También existe riesgo de que datos personales aparezcan en contenidos generados si los conjuntos de entrenamiento no se limpian adecuadamente.

5.     Regulación y nuevas funciones de gobernanza

Los reguladores avanzan hacia normas que exigen transparencia en los contenidos generados por IA y prácticas más claras de consentimiento y licencias para entrenar modelos con material protegido por derechos de autor. Kaspersky anticipa la creación de nuevos roles en estudios y plataformas, similares a los coordinadores COVID en rodajes, dedicados a la gobernanza de IA: supervisar cómo se entrenan, utilizan y auditan estas herramientas.

Kaspersky propone varias medidas para reforzar la seguridad, entre ellas mapear dónde se utiliza IA en ticketing, producción, distribución y plataformas de fans, e incluir estos sistemas en los modelos de riesgo; reforzar los requisitos de seguridad para proveedores de VFX y postproducción, especialmente los que usan herramientas en la nube o asistidas por IA; revisar arquitecturas de CDN e implementar detección avanzada de anomalías en tráfico y accesos; y realizar auditorías de seguridad y privacidad en despliegues de IA generativa en juegos, marketing y servicios para fans, con reglas claras sobre datos de entrenamiento y outputs permitidos.