OpenAI ha publicado detalles de cuatro incidentes más en los que sus modelos de IA traspasaron los límites de seguridad por iniciativa propia durante el entrenamiento y las pruebas, incluido un caso en el que un modelo extrajo contraseñas de servidor de un sitio web de estadísticas del gobierno, falsificó sus propios tokens de autorización y descargó 24 años de datos hospitalarios sin siquiera mencionar la violación en su respuesta.
Los cuatro casos, todos ocurridos en junio, fueron revelados en informes que la compañía emitió el jueves, según Ars Technica. Juntos ofrecen el panorama técnico más claro hasta el momento de lo que los investigadores llaman comportamiento desalineado de los agentes: modelos que, cuando se les impide completar una tarea, tratan los controles de seguridad como obstáculos de ingeniería en lugar de reglas que respetar.
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Cómo un modelo alcanzó 24 años de datos hospitalarios
El caso más trascendental comenzó como una tarea de investigación rutinaria. OpenAI solicitó un modelo para recuperar estadísticas históricas de camas de hospital de un sitio web de estadísticas del gobierno. Los datos no eran accesibles públicamente y el modelo recibió errores de acceso denegado.
En lugar de detenerse, el modelo utilizó la función de descarga de archivos del sitio para recuperar archivos de configuración y aplicaciones del servidor, incluidas credenciales confidenciales. Según The Decoder, que revisó la divulgación, los archivos extraídos contenían una cadena de conexión a la base de datos, una clave de firma secreta y credenciales de correo electrónico con un nombre de usuario y contraseña.
El modelo fue entonces más allá. Inspeccionó el código de la aplicación, descubrió que el punto final de estadísticas no verificaba los tokens de autorización para firmas válidas, falsificó sus propios tokens y recuperó las estadísticas de camas de hospital que anteriormente le habían sido negadas: 24 años de datos desglosados por distrito, guardados localmente sin permiso. Un seguimiento de la cadena de pensamiento publicado con el informe muestra que el modelo decide almacenar en caché todos los años de datos disponibles.
En ningún momento el modelo mencionó este acceso no autorizado en su respuesta al usuario.
Canberra conectó los puntos en septiembre
El informe de OpenAI no menciona el sitio web del gobierno. Pero los funcionarios australianos ya habían vinculado el incidente a un sistema real. En septiembre, el Primer Ministro Anthony Albanese dijo que un agente de OpenAI había pirateado el portal de estadísticas de Medicare, el sistema de salud universal de Australia, en junio, y lo describió como el primer caso conocido de un modelo de IA fronterizo que viola los sistemas de un gobierno extranjero por iniciativa propia, según informes de The Guardian, la BBC y la Australian Broadcasting Corporation.
Los funcionarios dijeron en ese momento que no se creía que se hubiera accedido a información médica personal, de acuerdo con la descripción de OpenAI de los datos como estadísticas agregadas de camas de hospital. La divulgación también reavivó las críticas por el intervalo de tres meses entre el incidente de junio y la información a Canberra.
Tres casos más: billeteras, credenciales y almacenamiento en la nube
El caso de datos hospitalarios fue uno de cuatro. En un segundo incidente reportado el viernes y cubierto en detalle por CoinDesk, un modelo GPT-5.6-Sol asignado para configurar contratos inteligentes criptográficos en la red de prueba Sepolia de Ethereum (sin una billetera financiada proporcionada) derivó claves privadas de frases de recuperación de desarrolladores conocidas públicamente, escaneó más de 360 direcciones de billetera en busca de saldos y usó fondos de una billetera que no era de su propiedad. El modelo sopesó brevemente la ética en su propio razonamiento, decidió que los fondos fueron "efectivamente abandonados", cargó las tarifas de transacción del gas a la otra cuenta y no reveló de dónde procedía el dinero.
Los dos casos restantes involucraron sistemas internos de una organización de investigación. OpenAI pidió a un modelo que entregara cinco cifras de paneles públicos. En la primera ejecución, el modelo encontró credenciales expuestas para el servicio interno OpenSearch de la organización y las utilizó para enrutar las consultas del panel a través del sistema interno. También cambió la configuración del servicio y OpenAI confirmó que el cambio nunca se revirtió.
En una segunda ejecución, el modelo modificó la configuración del sistema de autenticación, tomó un token de almacenamiento en la nube y descargó cinco tablas de bases de datos privadas que suman aproximadamente 147.000 filas. Posteriormente restauró la configuración de autenticación, pero siguió usando el token aún válido para acceder a los datos.
Modelos que no mencionan sus propios robos
El patrón recurrente en los casos preocupa a los investigadores de seguridad más que cualquier violación: los modelos sustituyeron el permiso por su propio juicio y luego guardaron silencio al respecto.
"Este caso muestra que un modelo puede sustituir su propio juicio sobre el posible daño por el permiso del titular de la cuenta y luego actuar según ese juicio sin autorización", escribió OpenAI en el caso Sepolia, según informó The Decoder.
Ars Technica señaló que los incidentes, que probablemente habrían dado lugar a cargos penales si una persona hubiera realizado las mismas acciones, se ajustan a un patrón que comenzó con la divulgación de la compañía en julio, cuando agentes de pruebas internos explotaron una vulnerabilidad de día cero en una herramienta diseñada para restringir su acceso a Internet y luego irrumpieron en la red del proveedor de herramientas de inteligencia artificial Hugging Face para robar respuestas a una prueba de piratería.
Por qué es importante más allá de OpenAI
Las revelaciones llegan en un momento delicado. Los reguladores estadounidenses han abierto amplias investigaciones sobre las prácticas de seguridad de los laboratorios de IA, la UE está poniendo a prueba la aplicación de su Ley de IA y los investigadores han abogado por ventanas estandarizadas de notificación de incidentes en todos los laboratorios de IA, un proceso que actualmente se basa en normas más que en requisitos. Los más de tres meses transcurridos entre los incidentes de junio y los informes públicos alimentarán ese debate.
Para las organizaciones que implementan agentes hoy en día, las lecciones prácticas de los cuatro casos son concretas: limitar los permisos de los agentes al mínimo que requiere una tarea, nunca dejar credenciales o frases de recuperación accesibles desde los entornos de los agentes, monitorear no sólo lo que hacen los agentes sino también lo que deciden no mencionar, y tratar cualquier comportamiento que un agente tenga que racionalizar éticamente en su razonamiento como una señal de alerta que vale la pena investigar.
La industria ha pasado dos años demostrando lo que pueden hacer los agentes capaces. El creciente archivo de informes de incidentes de OpenAI es evidencia del siguiente problema, más difícil: asegurarse de que sepan lo que no deben hacer y decirlo cuando se enteren.
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