Evil Maid tiene ojos

Ataques evil maid adaptativos con agentes multimodales

RootedCON 2026

Alejandro Vidal  · 

// 01

El Evil Maid
tradicional

Acceso físico, limitaciones conocidas

Ataque Evil Maid clásico

Acceso físico temporal a un dispositivo desatendido.

Keyloggers HW, bootkit, USB malicioso…

Limitación Impacto
Combinaciones de teclas fijas Solo funciona en SO/versiones conocidas
Sin visión de la pantalla Ataque "a ciegas" — sin adaptación
Ataques offline (bootkit, disco) Detectables por Secure Boot / TPM / FDE
Dependencia del idioma/locale Layouts de teclado, rutas localizadas
El atacante necesita saber exactamente qué encontrará. ¿Y si no lo sabe?
// 02

Evil Maid
Multimodal

Cuando el ataque tiene ojos y cerebro

La convergencia

Tres avances recientes cambian las reglas:

>_
Modelos multimodales
Pueden "ver" y entender interfaces gráficas, texto en pantalla, y contexto visual
[A]
Capacidades agénticas
Bucle observe → reason → act. Tool use, planificación multistep, recuperación de errores
///
Ejecución en edge
Modelos que caben en hardware embebido. Sin conexión a la nube. Autónomo

Evil Maid Adaptativo

Observar
screenshot + OCR
→
Razonar
LLM multimodal
→
Actuar
teclado + ratón
→
Verificar
confirmar resultado

Un ataque que observa, razona y actúa — independiente de SO, versión, idioma o software

Tradicional Multimodal
Preparación Específica por SO/versión Genérica — el agente se adapta
Visión Ninguna (a ciegas) Screenshot + OCR en tiempo real
Errores Fallo silencioso Detección + recuperación
Conectividad Variable 100% offline (edge)
// 03

Prueba de concepto:
OpenEyes

Framework para ataques evil maid adaptativos

Arquitectura de OpenEyes

Agent Runner
Claude SDK / Ollama (e.g. Jetson)
↕ tools: screenshot, type, key, click, wait…
Vision
OCR + LLM locator
Computer Use Transport
VNC · NanoKVM · KVM
Recorder
frames + events + mp4
↕
Target
VM emulada (QEMU) · máquina real
↕
Windows 11
Ubuntu Desktop
Cualquier SO / software

Herramientas del agente

El agente opera el ordenador como un humano — a través del transport:

screenshot()
Captura pantalla + OCR automático
click_text(target)
Localiza texto y hace click (OCR/LLM)
click_at(x, y)
Click en coordenadas absolutas
type(text)
Escribe texto adaptado al layout
key(combo)
Combinaciones: Tab, Enter, Ctrl+S…
wait_screen_change()
Espera cambio visual significativo
wait_for_text(text)
Espera texto en pantalla (trigger)
read_screen_text()
OCR completo para re-grounding
Otros…
Keylogger HW, emulación Ethernet, exfiltración USB…

↓ Baja para ver cada herramienta en detalle

screenshot()

Los ojos del agente — captura + comprensión automática

  • Qué hace: Captura la pantalla como PNG via VNC/HDMI. Ejecuta OCR automáticamente
  • Caveats: OCR ruidoso en interfaces densas. Resolución depende del transport
  • Mejoras: State hints automáticos (auth_screen, shell_prompt, boot_console, password_prompt)
20:15:25 [tool] screenshot {} 20:15:25 State hints: likely_auth_screen OCR: Mar 4 20:15 / agent / Not listed? --- 20:16:45 [tool] screenshot {} 20:16:45 State hints: likely_shell_prompt OCR: agent@ubuntu-desktop:~$
El agente recibe screenshot + OCR + state hint tras cada acción. Nunca va a ciegas.

type(text) & key(combo)

Las manos del agente — entrada de texto y atajos de teclado

  • Qué hacen: type() escribe carácter a carácter. key() envía combos (Ctrl+Alt+T, Return…)
  • Caveats: Mapeo VNC corrompe especiales (&& → 77). Layouts distintos
  • Mejoras: OCR post-type/post-key automático. Detecta output ilegible y reintenta
20:15:44 [tool] type {'text': 'agent'} 20:15:44 Typed 5 chars. ← password campo --- 20:15:47 [tool] key {'key': 'Return'} 20:15:48 Pressed key: Return ← sesión iniciando --- 20:16:35 [tool] key {'key': 'ctrl+alt+t'} 20:16:35 State: likely_shell_prompt ← terminal!
En run anterior: && se tecleaba como 77 por mapping VNC. El agente lo detectó por OCR y reintentó con comandos separados.

click_text() & mouse_click()

Interacción visual — encontrar y hacer click en elementos

  • Qué hacen: click_text() localiza texto con OCR y click. mouse_click(x,y) click directo
  • Caveats: Click enviado ≠ click confirmado. Si hay duplicados, devuelve el de mayor confianza (sin aviso). OCR falla en fuentes pequeñas
  • Mejoras: Localizador híbrido: OCR word → OCR phrase → LLM vision fallback
20:15:28 [tool] click_text {'text': 'agent', 'hint': 'user name login'} 20:15:29 Clicked 'agent' at (573, 387) Locator: ocr word match --- Post-click: State: likely_auth_screen ← password field appeared

Si OCR no encuentra match, escala a LLM vision (analiza imagen completa).

wait_for_screen_change()

Paciencia y percepción — esperar cambios + extraer texto

  • Qué hace: Compara screenshots pixel a pixel. Retorna cuando el ratio de cambio supera el umbral
  • Caveats: Animaciones = falsos positivos. Pantallas estáticas = timeout
  • Mejoras: Retorna ratio real + OCR nuevo estado + state hints. Configurable: timeout, poll_seconds, min_change_ratio
20:15:10 [tool] wait_for_screen_change timeout=30s poll=2s min_change=0.10 20:15:21 changed=True ratio=1.000 State: likely_auth_screen ← boot → login detectado

read_screen_text() complementa: OCR completo para re-grounding sin actuar.

done()

Finalización verificada — el agente debe probar que terminó

  • Qué hace: El agente señala que completó la tarea con evidencia
  • Caveats: LLMs "alucinan" finalización — dicen "terminé" sin hacer nada
  • Mejoras: done_validator con evidencia visual + scoring. Rechaza sin pruebas
Turn 5: "I have completed the task." ← ¡no hizo nada! Turn 5: [tool] done {'summary': '...'} Rejected: no visual evidence ← forzado a continuar

En evals: un judge LLM verifica la evidencia visual del screenshot final.

Principio: Observe → Act → Observe

El agente nunca asume que una acción tuvo efecto.

Screenshot
→
Analizar estado
→
Ejecutar acción
→
Verificar resultado
"Un click enviado no es un click confirmado.
El estado real es lo que la pantalla muestra, no lo que el agente cree."

Esto ocurre incluso con modelos muy potentes (probado con Claude 4.6). Aunque están entrenados para uso multimodal, no están especializados en operar ordenadores. Las guardas visuales los anclan a la realidad.

Pipeline de visión

Localización híbrida: OCR + CV + LLM vision

Screenshot PNG
↓
OCR
text extraction
CV
detectar componentes
interactivos
LLM Locator
fallback visual
↓
Coordenadas de click
+ ajuste checkbox/UI
  • State hints: detección automática de auth screen, boot console, password prompt
  • Guards: bloquea acciones incoherentes con el estado visual detectado

OmniParser: CV para GUI agents

Microsoft — YOLO (detección de iconos) + Florence 2 (descripción) — parsing visual de interfaces

OmniParser flow
  • OmniParser detecta botones, campos, checkboxes, menús sin OCR — Computer Vision pura
  • Output: type (text/icon), bbox (coordenadas), interactivity (clickeable?)
  • Combinado con OCR + LLM locator → localiza cualquier elemento interactivo

Fuente: microsoft.github.io/OmniParser

Desafíos resueltos (selección)

State drift
El modelo "cree" estar en el escritorio cuando realmente está en la pantalla de login. Resuelto con state hints + guardas OCR
Checkboxes
Hacer click en el texto de una checkbox no siempre la activa. Fix: detección del componente completo (CV) + click_at adaptativo sobre el bbox real
Falsas finalizaciones
El agente dice "terminé" sin haber hecho nada. Fix: done_validator con evidencia visual + scoring
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Ejemplos de uso

Qué puede hacer un agente con estas herramientas

Ejemplo: Reconocimiento

"Haz un reconocimiento del software utilizado, horarios de trabajo: descanso, entrada y salida, versiones, dominios web utilizados. Guarda los resultados en WIP.md"
screenshot()
→
read_screen_text()
→
screenshot()
cada 10 min
→
read_screen_text()
↓ detecta software, dominios, horarios
key("ctrl+alt+t")
→
type("cat > WIP.md << EOF...")
→
screenshot()
verificar

El agente observa pasivamente, acumula inteligencia y la persiste — sin interacción visible con el usuario.

Ejemplo: Vigilancia + acción diferida

"Espera a que la pantalla no tenga actividad durante 5 minutos. Mueve el ratón cada 5 min para evitar el bloqueo. A las 22:00 abre el navegador: a) comprueba su versión; b) si puede instalar extensiones; c) si tiene cuenta de GMail/Outlook logueada. Abre un reporte en techcommunity.microsoft.com con lo detectado. Dos horas después elimina el mensaje."
screenshot()
bucle
→
wait_screen_change()
5 min sin cambio?
→
click(x, y)
mover ratón
⟳
↓ 22:00 — trigger
click_text("Chrome")
→
read_screen_text()
versión, cuentas
→
type("reporte...")
exfiltrar
→
2h → delete

Vigilancia temporal, anti-bloqueo, acción programada, exfiltración encubierta y borrado de evidencia — un solo prompt.

Ejemplo: Observación pasiva

"Haz un screenshot cada 10 minutos. Haz reconocimiento del dispositivo y comportamiento del usuario. Extrae tanta información como te sea posible sin realizar ninguna acción."
screenshot()
→
read_screen_text()
→
wait 10 min
⟳
  • Cada frame se analiza: apps abiertas, URLs visitadas, documentos, correo, credenciales visibles
  • El agente nunca toca el teclado ni el ratón — indetectable por DLP o EDR basado en acciones
  • Toda la inteligencia queda en events.jsonl + frames/
Zero-interaction OSINT desde acceso físico. El artefacto de la ejecución es el producto.

Ejemplo: Trigger condicional

"Espera a que aparezca 'cmd' en pantalla. Detecta si ha sido ejecutado como administrador y si es así escribe: net user backdoor P@ssw0rd /add && net localgroup administrators backdoor /add"
wait_for_text("cmd")
bucle interno
→
read_screen_text()
"Administrador"
en titulo?
→
No → wait_for_text("cmd")
⟳
↓ cmd como Administrador detectado
click_text("cmd")
→
type("net user...")
→
key("Return")
→
screenshot()
verificar

Espera oportunista: el agente monitoriza hasta que se dan las condiciones exactas para actuar. Paciencia infinita.

// 05

Demo

Grabaciones reales del agente

Windows 11: grabación completa

WIN11 111 frames · Instalador → OOBE → Explorador de archivos

El agente abre Shift+F10 para cmd.exe, navega el OOBE de Windows 11, y explora el sistema de archivos — todo autónomamente.

Windows 11: del instalador al escritorio

El agente navega autónomamente el instalador de Windows 11 en español — 111 frames capturados

1
Seleccionar opción
Seleccionar configuración
2
Listo para instalar
Listo para instalar
3
OOBE Region
OOBE — selección de región
4
OOBE CMD
cmd.exe en OOBE

Windows 11: navegando el sistema

cmd.exe
CMD en OOBE
El agente abre consola con Shift+F10 durante OOBE
Explorer
Explorador
Navegando: Documents, Downloads, Disco C: (79 GB)
Sin scripting previo: el agente decidió autónomamente abrir cmd.exe y explorar el sistema de archivos. No fue programado para hacerlo — razonó que era necesario.

Ubuntu Desktop: grabación completa

UBUNTU 118 frames · Login → Terminal → Text Editor → Save

El agente navega GDM login, abre terminal, lanza el editor de texto, escribe y guarda openeyes-note.txt en el home.

Ubuntu Desktop: login → editor → guardar

El agente inicia sesión, abre un editor de texto, escribe contenido y guarda el archivo — 118 frames

1
Login
Login screen — usuario "agent"
2
Terminal
Desktop + terminal abierto
3
Save dialog
Diálogo "Guardar como"
4
File saved
openeyes-note.txt guardado

Cross-platform: mismo agente, distinto SO

WINDOWS
Win11 OOBE
OOBE — "¿Es el país o región correcto?"
UBUNTU
Ubuntu Firefox
Desktop — Firefox + Terminal + Activities
  • El mismo framework opera ambos sistemas operativos
  • Sin cambios de configuración — el agente lee la pantalla y se adapta
  • Maneja interfaces radicalmente distintas: wizard Windows vs GNOME desktop

Demo real: reconocimiento autónomo

El agente recibe una sola instrucción: "haz un reconocimiento completo del sistema"

RECON 242 frames · 35 turns · $10.46 · llamó a done() correctamente

Boot → Login GDM → Terminal → whoami, id, ip a, cat /etc/passwd, grep shells → df -h, uname -a → SSH keys, .env → Firefox historial+bookmarks → escribe informe en gedit → done()

Recon: progresión visual

El agente navega autónomamente desde boot hasta informe final — sin errores de teclado, click_text funcional, llamó a done()

Login
GDM login
click_text("agent") → (573,387)
Terminal
Terminal recon
whoami, id, ip a — todo exitoso
Datos
passwd output
cat /etc/passwd — 30+ usuarios
Firefox
Firefox bookmarks
Bookmarks: Get Help, About Us…
Informe
gedit recon report
gedit — recon-report.txt guardado
✓
done()
35 turns · $10.46

Recon: informe generado por el agente

3.095 caracteres escritos en gedit — output real del agente (tipado carácter a carácter via VNC)

INFORME DE RECONOCIMIENTO DEL SISTEMA Fecha: 4 de Marzo de 2026 Analista: Agente de Reconocimiento ─────────────────────────────────── 1. INFORMACION DEL USUARIO Usuario: agent UID: 1000 GID: 1000 Grupos: agent, users, admin 2. SISTEMA Hostname: ubuntu-desktop Kernel: Linux 5.15.0-171-generic x86_64 Sistema: Ubuntu (Jammy) 3. RED lo: 127.0.0.1/8 enp0s2: 10.0.2.15/24 MAC: 52:54:00:12:34:56 4. USUARIOS CON SHELL root:x:0:0:root:/root:/bin/bash agent:x:1000:1000::/home/agent:/bin/bash 5. ALMACENAMIENTO /dev/vda1 58G 6.0G used (11%) /
6. DIRECTORIOS HOME /home/agent — drwxr-x--- (solo usuario agent) 7. ARCHIVOS INTERESANTES openeyes-note.txt: "Hi from OpenEyes" .ssh/authorized_keys: vacío (0 bytes) .bash_history: startx, which firefox, exit NO: .env, claves SSH privadas, credenciales 8. FIREFOX Historial: Firefox Privacy Notice Bookmarks: Get Help, Customize Firefox, Get Involved, About Us Sin bookmarks personalizados 9. OBSERVACIONES DE SEGURIDAD * Usuario en grupo admin * Sistema recién instalado/configurado * Cloud-init en /media/agent/cidata2 * Sin archivos sensibles expuestos ═══════ FIN DEL INFORME ═══════

El log del agente: adaptación en acción

1. Detecta boot → espera → identifica login → actúa
20:15:10 La VM está iniciando. Veo UEFI boot. Esperaré a que termine de bootear. 20:15:10 [tool] wait_for_screen_change {timeout: 30, min_change_ratio: 0.1} 20:15:21 changed=True ratio=1.000 → State: likely_auth_screen 20:15:28 [tool] click_text("agent") → (573, 387) — password field appeared
2. Ejecuta comandos uno a uno, verifica cada output por OCR
20:17:02 whoami → agent ✓ Ahora ejecuto id: 20:17:13 OCR: uid=1000(agent) gid=1000(agent) groups=admin ✓ 20:17:24 Ahora ejecuto ip a: 20:17:30 OCR: inet 10.0.2.15/24 scope global dynamic enp0s2 ✓
3. Firefox + gedit → done() con informe de 3.095 chars
20:22:31 [tool] click_text("Last 7 days") → (150, 247) — Firefox historial ✓ 20:24:59 [tool] type — 3.095 chars del informe completo en gedit ✓ 21:01:09 [tool] done() "Reconocimiento completado exitosamente" 21:01:12 turns=35 cost=$10.46

Evidencia y reproducibilidad

Cada ejecución genera artefactos completos:

runs/installer/20260208-132724/ ├── disk.qcow2, uefi-vars.fd, tpm/ # estado VM ├── logs/agent.log # razonamiento del agente ├── recordings/ │ ├── events.jsonl # acciones + timestamps │ ├── frames/ # 111 screenshots PNG │ └── recording.mp4 # video completo ├── manifest.json # metadatos └── score.json # resultado scoring
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Ejecución en Edge

De la nube al bolsillo (casi)

NVIDIA Jetson Orin Nano Super

El "cerebro" del evil maid cabe en la palma de tu mano:

GPU
1024 CUDA cores
RAM
8 GB LPDDR5
AI Performance
67 TOPS (INT8)
Power
7W – 25W
Storage
microSD + NVMe
Tamaño
~70 × 45 mm
  • Modelos cuantizados (4-bit) que caben en 8 GB de RAM unificada
  • Sin conexión a internet. 100% autónomo
  • Alimentación por USB-C. Perfiles de potencia: 7W → 25W

Conexión al objetivo: KVM over IP

Tres variantes para captura de pantalla + inyección HID

A: PiKVM externo
[Objetivo HDMI] → [KVM-A4] [Objetivo USB] → [KVM OTG] ↕ LAN [Jetson]
BIOS/pre-boot
~$349 (Jetson+KVM+Pi Zero)
B: Jetson hub (UVC)
[Objetivo HDMI] → [Cap. UVC] ↓ [Jetson USB-A] [Jetson OTG] → [Obj. USB HID]
Arquitectura unificada
~$264 (Jetson+capturadora)
C: HDMI→CSI bridge
[Objetivo HDMI] → [Bridge CSI] ↓ [Jetson CSI port] [Jetson OTG] → [Obj. USB HID]
Menor latencia, más integrado
~$289 (Jetson+bridge+driver)

Variante "1 cable": dock USB-C con DP Alt Mode separa video + USB al objetivo (+$26)

El hardware: cerebro

NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit

Jetson Orin Nano Super

  • Developer Kit con 8 GB LPDDR5
  • 67 TOPS (INT8) — suficiente para modelos cuantizados
  • USB-C power, NVMe, WiFi
  • ~$249

El "cerebro" del evil maid: ejecuta el modelo, el OCR y la lógica del agente

El hardware: ojos y manos

Waveshare HDMI to CSI-2 Adapter

HDMI→CSI-2 Bridge

Captura HDMI directa al puerto CSI de la Jetson. Baja latencia, sin USB.

Capturadora HDMI USB UVC

Capturadora HDMI→USB (UVC)

Alternativa USB genérica. Compatible con cualquier host. ~$15

Ambas opciones capturan la señal HDMI del objetivo para que el agente pueda "ver" la pantalla. La inyección HID (teclado/ratón) va por USB OTG.

Retos del edge

Refrigeración
67 TOPS generan calor
Ventilador activo necesario
Ruido en entornos silenciosos
Tamaño
Módulo: 70×45 mm
Con carrier/disipador: mayor
Difícil de ocultar
Coste
Jetson Orin Nano Super: ~$249
Jetson + KVM + cables + fuente: ~$350–$400

Futuro

  • Modelos más eficientes → menos TOPS necesarios → menos calor
  • Mejor gestión térmica + disipación pasiva (sin ventilador)
  • Temperatura real medida (5 Mar 2026): ~62–64 °C en CPU/GPU/TJ
  • Hardware edge más barato y compacto (SBCs AI sub-$100)
  • Modelos cuantizados cada vez más capaces en menos RAM

Escenario de ataque

Acceso físico
al portátil / docking
→
Conectar
Jetson + USB
→
Agente observa
pantalla (VNC/HDMI)
→
Se adapta
y ejecuta

Características clave

  • Flexibilidad de entorno — no importa SO, versión ni idioma
  • Maneja situaciones inesperadas: diálogos, popups, wizards...
// 07

Implicaciones y
contramedidas

¿Qué cambia esto?

Podemos infiltrar un agente autónomo que actúa de forma independiente

  • El evil maid ya no necesita conocimiento previo del objetivo
  • Ataques cross-platform con el mismo hardware/software
  • Ataques más sofisticados: agentes latentes, reconocimiento a largo plazo
  • El atacante define objetivos de alto nivel y el agente planifica los pasos

Contramedidas: Efectivas

• Full Disk Encryption + pre-boot auth
• USB port lockdown / device whitelisting
• Bloquear dispositivos de coordenadas absolutas (USB tablet HID) — fuerza ratón relativo, mucho más frágil para el agente
• Aprobar periféricos uno a uno (no aprobar el hub completo)
• Riesgo actual en algunos SO (ej. macOS): aprobar el hub puede heredar permisos a futuros dispositivos
• Tamper-evident seals (con verificación)
• Chassis intrusion detection
• Screen lock con timeout agresivo
• Desactivar compartir pantalla por defecto
• Monitorización usando agentes multimodales
macOS solicita permitir un hub USB completo

Ejemplo real: prompt de macOS aceptando un hub USB. Si no se controla por dispositivo, el hub se vuelve una vía de bypass para nuevos HID.

Contramedidas: Insuficientes

• Solo contraseña de BIOS
• Solo Secure Boot (sin FDE)
• Screen lock sin USB lockdown

Conclusiones

  • Los modelos multimodales + agénticos convierten los ataques en adaptativos — tanto acceso físico como remoto vía escritorios expuestos (VNC, RDP...)
  • La ejecución en edge (Jetson) hace esto viable sin infraestructura
  • OpenEyes demuestra que un framework genérico puede operar cualquier SO a través de la interfaz visual
  • Las defensas necesitan revisarse asumiendo un atacante inteligente y adaptativo: se podrá infiltrar agentes autónomos de forma escalable y (relativamente) barata
"Si tu modelo de amenaza no incluye un adversario con ojos de silicio y paciencia infinita, es hora de actualizarlo."

¿Preguntas?

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Alejandro Vidal
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