Pentester

Pregunta de muestra 1

Usted es especialista en pruebas de penetración y está concluyendo una evaluación del portal de clientes de Brightleaf Retail, donde encontró que el campo de búsqueda de productos es vulnerable a inyección SQL, lo que permite a un usuario no autenticado extraer la tabla completa de cuentas de clientes, incluidos nombres, contraseñas con hash y saldos del programa de lealtad. Usted está redactando la entrada de esta vulnerabilidad para el informe final, que leerán tanto el equipo de ingeniería de Brightleaf como su CISO antes de la reunión de presentación de resultados. ¿Qué redacción debería producir?

1. A.Una descripción de la falla y del endpoint afectado, el conjunto completo de registros reales de clientes recuperados durante las pruebas incluido como evidencia, una calificación de severidad que pondere tanto la explotabilidad técnica como la sensibilidad de lo expuesto, y una recomendación de remediación acotada al código real de manejo de consultas de Brightleaf.
2. B.Una descripción de la falla y del endpoint afectado, un ejemplo anonimizado o representativo de los datos extraídos en lugar del conjunto completo de registros, una puntuación de severidad estándar publicada para la clase de vulnerabilidad de inyección SQL aplicada sin ajustar por lo que esta instancia realmente expuso, y una recomendación de remediación acotada al código real de manejo de consultas de Brightleaf.
3. C.Una descripción de la falla y del endpoint afectado, un ejemplo anonimizado o representativo de los datos extraídos en lugar del conjunto completo de registros, una calificación de severidad que pondere tanto la explotabilidad técnica como la sensibilidad de lo expuesto, y una recomendación de remediación genérica que cubra la prevención de la inyección SQL en general en lugar del código específico de manejo de consultas de Brightleaf.
4. D.Una descripción de la falla y del endpoint afectado, un ejemplo anonimizado o representativo de los datos extraídos en lugar del conjunto completo de registros, una calificación de severidad que pondere tanto la explotabilidad técnica como la sensibilidad de lo expuesto, y una recomendación de remediación acotada al código real de manejo de consultas de Brightleaf.

Pregunta de muestra 2

Durante una prueba de penetración interna de red en 2026, usted obtiene una sesión de Meterpreter en un jump host dentro del segmento DMZ de un cliente. El firewall local del jump host bloquea todo el tráfico TCP saliente salvo HTTPS hacia el web proxy corporativo, que exige autenticación NTLM, y las reglas de participación acordadas con el cliente (rules of engagement) prohíben cualquier cambio en la configuración del firewall durante toda la prueba. Su alcance incluye una subred interna, 10.20.0.0/24, a la que solo se puede llegar a través de este jump host, y usted aún necesita ejecutar más herramientas de enumeración y explotación contra los hosts de esa subred como si estuviera local en ella. ¿Qué técnica debería utilizar para llegar a 10.20.0.0/24 y ejecutar herramientas adicionales contra los hosts que ahí se encuentran?

1. A.Abrir un túnel SSH inverso en el puerto 22 saliente desde el jump host hacia su máquina de ataque, y después reenviar el tráfico de la subred 10.20.0.0/24 a través de ese nuevo túnel.
2. B.Ejecutar Responder en el segmento local del jump host para capturar los hashes NTLM difundidos por los hosts de 10.20.0.0/24, y después retransmitir (relay) los hashes capturados directamente hacia objetivos de esa misma subred.
3. C.Agregar una ruta mediante el módulo de enrutamiento de la sesión de Meterpreter, iniciar un proxy SOCKS sobre esa sesión y ejecutar sus herramientas a través de un envoltorio (wrapper) de proxy compatible con SOCKS para llegar a 10.20.0.0/24.
4. D.Pedir al cliente que abra una regla temporal en el firewall que permita acceso RDP directo desde su máquina de ataque hacia todos los hosts de 10.20.0.0/24 durante el resto de la ventana de la prueba.

Pregunta de muestra 3

Una compañía de seguros de tamaño mediano contrata a un especialista en pruebas de penetración. La compañía ha desplegado un chatbot de IA generativa para atender consultas de sus asegurados. El chatbot invoca una API hacia la base de datos de reclamaciones para consultar el estatus de la póliza de la persona con quien conversa. Durante las pruebas, el especialista encuentra que prompts cuidadosamente elaborados pueden manipular al chatbot para que revele datos de reclamaciones pertenecientes a otros asegurados, y que la credencial de API que utiliza el chatbot otorga acceso de lectura a toda la tabla de reclamaciones, en lugar de estar acotada a un asegurado a la vez. La dirección pide al especialista recomendar un enfoque de remediación antes de la siguiente liberación. ¿Qué recomendación debe hacer el especialista?

1. A.Acotar la credencial de base de datos del chatbot para que cada sesión solo pueda consultar los registros del asegurado autenticado, agregar filtrado de entradas y salidas para detectar referencias a otras cuentas, y registrar los patrones de consulta anómalos para su revisión.
2. B.Implementar una capa de revisión de salidas que examine cada respuesta del chatbot en busca de números de póliza e identificadores personales de cualquier persona distinta del asegurado autenticado y los suprima antes de entregarla, y tratar esa revisión como el criterio de liberación de la siguiente versión.
3. C.Reescribir el prompt de sistema para instruir al modelo que nunca divulgue información de otro asegurado, verificar la corrección con una breve prueba manual y retomar el asunto en la siguiente revisión trimestral de seguridad.
4. D.Reforzar la autenticación de sesión para que solo los asegurados verificados puedan acceder al chatbot, y agregar límites de frecuencia por sesión a las consultas a la base de datos de reclamaciones para que la extracción masiva de registros resulte impráctica antes de la siguiente liberación.