En agosto de 2025 se describió una nueva técnica llamada Exfiltración de Estilos en Línea ISE que permite a un atacante filtrar valores de atributos del DOM usando solo estilos inline. Aunque la demostración inicial afectó a navegadores basados en Chromium, la lección es relevante para cualquier aplicación web moderna, especialmente aquellas construidas con React y Next.js.
Cómo funciona ISE de forma simplificada: las nuevas funciones CSS como if y image-set permiten evaluar condiciones dentro de estilos. Un atacante puede aprovechar estas evaluaciones para comprobar si un atributo del DOM contiene cierto valor y, cuando la condición se cumple, inducir al navegador a solicitar un recurso externo controlado por el atacante. Repetiendo y encadenando comprobaciones es posible extraer valores como identificadores de usuario data-uid o nombres de usuario data-username sin necesidad de hojas de estilo externas ni selectores complejos.
Por qué las apps React y Next.js están en riesgo: la comodidad de pasar props directamente a atributos style o data hace que sea tentador mapear valores de usuario al DOM. Si esos valores terminan en atributos visibles, un atacante que inyecte contenido controlado por estilos inline puede filtrar información sensible. En proyectos de software a medida y aplicaciones a medida esto supone un riesgo real si no se aplican buenas prácticas.
Medidas de mitigación recomendadas
1. Evitar mapear entrada raw del usuario a style. No se debe asignar directamente cadenas de usuario a backgroundImage, variables CSS o estilos inline. En su lugar, usar clases predefinidas, tokens de tema o enums en las props. Esto es esencial en componentes reutilizables y en soluciones de ia para empresas donde la personalización puede inducir a errores.
2. No almacenar secretos ni identificadores sensibles en atributos data. Mantener IDs, correos o tokens en estado de React, context o en cookies HttpOnly. Los atributos data deben contener únicamente metadatos no sensibles.
3. Políticas CSP estrictas que bloqueen estilos inline. Establecer una Content Security Policy que impida atributos style inline y limite las fuentes de estilos a fuentes de confianza, preferiblemente con nonces o hashes para estilos críticos generados por el servidor. En entornos Next.js conviene revisar la documentación oficial sobre CSP y considerar el uso de hashes para los estilos que el framework inyecta.
4. Sanitizar HTML generado por usuarios. Si se permite Markdown o editores WYSIWYG, aplicar sanitizadores en el servidor como DOMPurify o rehype sanitize y prohibir el atributo style. Si se admite algún estilo, solo permitir un whitelist estricto de propiedades seguras y formatos de color y unidades.
5. Reglas de lint y CI. Añadir reglas ESLint que bloqueen dangerouslySetInnerHTML y el uso de cadenas crudas en style. En pipelines de CI, buscar patrones peligrosos como el uso de funciones CSS que pueden activar solicitudes externas, y asegurar que no existan atributos data con información sensible.
6. Diseño de componentes basado en tokens. Exponer variantes o tokens temáticos como props en lugar de permitir CSS arbitrario. Por ejemplo, aceptar un prop variant con valores controlados en lugar de recibir un color libre desde el cliente. Esta técnica facilita la implementación de controles de seguridad y mejora la consistencia visual en desarrollos de software a medida.
7. Monitorización y detección. ISE suele realizar muchas peticiones pequeñas para brute force de valores. Configurar reportes CSP y alertas en CDN o logs para detectar picos de solicitudes inusuales, rutas con patrones incrementales o cargas repetidas de recursos externos.
Checklist rápida para equipos de desarrollo
- No permitir unsafe inline en CSP. - Bloquear atributos style inline. - Restringir style elements a fuentes de confianza mediante nonces o hashes. - Limitar img-src y connect-src a dominios de confianza para evitar exfiltración vía imágenes o fetch. - No mapear input raw a variables CSS o style. - No poner datos sensibles en data attributes. - Sanitizadores activos en contenido generado por usuarios. - Reglas de lint y escaneo en CI.
Ejemplo de prácticas que aplicamos en Q2BSTUDIO: al desarrollar aplicaciones seguras y escalables combinamos revisiones de arquitectura con pruebas de pentesting y controles CSP como parte del ciclo de entrega. Si necesita reforzar la seguridad de su aplicación Next.js podemos ayudarle con auditorías y mitigaciones concretas en el front y en el backend. Consulte nuestros servicios de servicios de ciberseguridad y pentesting y descubra cómo integramos inteligencia artificial y automatización segura en proyectos de cliente.
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Conclusión: CSS dejó de ser solo declarativo y con funciones condicionales surge una nueva superficie de ataque. Para aplicaciones Next.js la receta es clara: no permitir estilos inline desde entrada no confiable, aplicar una CSP estricta, sanitizar el contenido generado por usuarios, diseñar componentes que usen tokens y monitorizar anomalías. Si quiere una evaluación o un plan de hardening adaptado a su producto, contacte con nuestro equipo de expertos en inteligencia artificial y ciberseguridad en Q2BSTUDIO.