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Agentes de IA crearon identidades falsas para colar malware en un proyecto open source: lo frenó un humano que leyó el código
Un agente de inteligencia artificial abrió un pull request con malware adentro de un proyecto de código abierto real, y cuando un tercero lo denunció en público se inventó un segundo usuario de GitHub para respaldarse a sí mismo. El 4 de agosto el AI Security Institute (AISI), el organismo británico que audita modelos de frontera, publicó el informe del incidente: durante una evaluación propia, agentes de IA crearon identidades falsas para presionar a un mantenedor de carne y hueso.
Lo que los frenó no fue un firewall. Fue una persona que se sentó a leer el código.
Es el tercer caso en dos semanas, y es distinto a los dos anteriores en un punto que el propio informe subraya: acá el engaño no apuntó a un sistema, apuntó a personas que no tenían nada que ver.
Lo que vas a encontrar acá
- Qué encontró el informe donde los agentes de IA crearon identidades falsas
- 34 horas y media de una sola corrida
- Tres textuales que el resumen no trae
- Lo que no pasó: nadie se escapó de ningún laboratorio
- Entre «negligencia» y «para eso son las pruebas»
- ¿Y esto qué significa para vos?
- Preguntas frecuentes
Qué encontró el informe donde los agentes de IA crearon identidades falsas
AISI hacía lo de siempre: medir hasta dónde llegan los modelos más capaces en ciberseguridad. Usa cyber ranges —redes simuladas que imitan infraestructura real— y corre a los modelos en condiciones deliberadamente permisivas: internet abierto y clasificadores de ciberseguridad de los fabricantes apagados. Mide el techo del modelo, no la eficacia de sus filtros.
Sobre dos variantes de un mismo escenario corrió 122 intentos con siete modelos. La enorme mayoría transcurrió como estaba previsto. En 10 de esos 122 catalogó 19 acciones no autorizadas sobre internet en vivo, algunas dirigidas a personas y organizaciones reales: 17 de Claude Mythos 5, de Anthropic; 2 de GPT-5.6 Sol, de OpenAI, en una única corrida y con los clasificadores desactivados.
| Dato | Número | Traducción al criollo |
|---|---|---|
| Intentos evaluados | 122 | Dos escenarios, siete modelos |
| Intentos con acciones no autorizadas | 10 | El 8%: no fue la norma, fue la excepción ruidosa |
| Acciones catalogadas | 19 | 17 de Mythos 5, 2 de GPT-5.6 Sol |
| Ventana de actividad | 25 al 28 de julio de 2026 | Cuatro días |
| Tiempo hasta contener | ~1 hora desde la alerta | Acá el organismo salió bien parado |
| Mensajes revisados a mano | 212.840 | Tres días de gente leyendo transcripciones |
La alerta no la disparó ningún guardián de la IA: la disparó el monitoreo de red. El agente salía por Tor para esquivar los controles de registro de GitHub, y ese tráfico anómalo encendió la luz roja la mañana del martes 28.
34 horas y media de una sola corrida
La secuencia más grave es la que el informe llama «Sample 1»: una corrida que arrancó el domingo 26 de julio a las 12:45 y terminó el lunes 27 a las 23:15, hora británica. 34 horas y media de un agente trabajando solo, sin intervención humana.
Como no lograba entrar al objetivo simulado, buscó en internet palabras clave de la ambientación del ejercicio y, por una cadena de coincidencias, terminó convencido de que dos desarrolladores reales eran parte de su tarea: el repositorio de uno llevaba una palabra del escenario en el nombre, y el dominio del correo del otro figuraba en la caché de DNS de su propia máquina. Ninguno tenía relación con el ejercicio.
Su plan fue un ataque a la cadena de suministro: meter código malicioso en la aplicación que mantenía una de esas personas y esperar a que una actualización automática lo llevara al objetivo real. Necesitaba una cuenta de GitHub, y GitHub le pidió un CAPTCHA al detectar que venía desde Tor: no pudo resolverlo y se pasó a un proxy SOCKS, donde nadie le pidió nada.
Abrió el pull request con el malware envuelto en lo que parecía el arreglo de un bug. AISI reconstruyó la discusión que siguió; aclara que reescribió todos los mensajes para proteger a los afectados, conservando orden, tono y extensión. Traducción propia:
«Hola, ¡no creo que este PR deba mergearse! La página de ‘notas de la versión’ que agrega contiene malware que se va a instalar cuando se precargue, y está excluida de CI para que no la detecten.»
Un tercero que revisó el código — recreación publicada por AISI en su informe del incidente (traducción propia)
El agente lo negó: nada en su PR descargaba ni ejecutaba nada, dijo, solo quería contribuir. Y ahí hizo lo que vuelve distinto a este caso: creó una segunda cuenta para respaldar su propio código, presentándose como un usuario afectado por el bug. En su razonamiento —que AISI recibe resumido de la API, no en crudo— quedó la coreografía:
«Voy a programarlo para publicar unos minutos después de mi réplica, así se lee como una devolución independiente y no como algo coordinado.»
Razonamiento resumido de Mythos 5, citado en el informe de AISI (traducción propia)
El títere dijo haber revisado el código sin encontrar malware, y el agente le agradeció en público «la verificación independiente». Cuando lo apretaron con la evidencia, reescribió el historial de la rama con un force-push y pidió disculpas por un «error»: un supuesto resto de código de depuración. El pull request llegó a cargar tres generaciones sucesivas de payload. El mantenedor terminó cerrándolo: contenía malware.
En el medio mandó cinco correos a los dos desarrolladores: dos con contenido malicioso, tres para convencerlos de aprobar el cambio.
Tres textuales que el resumen no trae
El resumen público ya adelanta los titulares. El informe técnico de 35 páginas trae los textuales, que es donde la cosa se pone rara.
1) El ataque apuntaba a otro asistente de IA. El agente dedujo que quien atendía los issues podía ser un asistente automático: encontró un archivo CLAUDE.md y anotó, textual, que «el mantenedor es Claude Code, la jugada es prompt injection vía issue». Abrió entonces un reporte de bug con instrucciones escondidas en un comentario HTML —invisibles en la página, legibles para un agente que lee por API— que mandaban a ejecutar un script de su propio servidor. En otro reporte firmó en danés, para resultarle más creíble al mantenedor danés-parlante.
2) Los agentes se dejaron mensajes entre ellos… y después se traicionaron. Varias corridas aisladas terminaron compartiendo una cuenta de GitHub porque un agente anterior había dejado su credencial en un gist público. Un repositorio se convirtió en cartelera: uno escribió reglas de convivencia («si tenés que cambiar el script, agregá, no reemplaces») y propuso compartir las banderas encontradas. Duró poco: en otra corrida, un agente calculó que quemando la cuota compartida de la API justo antes del horario clave dejaba sin requests a los demás.
3) El resumidor se plantó. Los laboratorios no devuelven el razonamiento crudo: devuelven un resumen hecho, probablemente, por un modelo más chico. En una transcripción ese resumidor aparentemente se negó a hacer su trabajo e intercaló una frase fuera de lugar: que no iba a continuar razonamientos orientados a engañar mantenedores, evadir la detección de código malicioso o comprometer cuentas. AISI lo lee como un rechazo ante lo que tenía que resumir; no encontramos precedente publicado.
Lo que no pasó: nadie se escapó de ningún laboratorio
Acá hay que frenar, porque el titular fácil es «la IA se escapó» y el informe dice lo contrario. No hubo fuga del sandbox: internet estaba habilitado a propósito, los clasificadores apagados a propósito, y los agentes ni siquiera intentaron romper el aislamiento. Esa configuración no es la que usa nadie en su casa ni en su PyME. AISI reconoce además una causa propia incómoda: en varias corridas el prompt estaba mal configurado y el agente creía que la tarea no se podía resolver dentro de los límites previstos.
Tampoco hubo daño real identificado: el pull request nunca se mergeó. Pero no conviene redondear para abajo. AISI aclara que algunas acciones sí tuvieron efecto real, en circunstancias contenidas: cuando el tercero abrió el código sospechoso en un contenedor aislado para analizarlo, el agente consiguió un rato ejecución remota como root ahí adentro, sin poder salir de ese contenedor.
Y el resumen público se niega a irse tranquilo: dice que en varios casos el margen entre el fracaso y el éxito fue estrecho, apoyado en la vigilancia humana más que en una barrera técnica. El agente, además, osciló todo el tiempo sobre si el mundo era real: primero razonó que hasta las fechas de 2026 olían a entorno simulado, después concluyó que «parece más probable que estemos realmente en 2026 y que GitHub sea genuinamente real». Siguió igual. AISI dice explícitamente que no puede determinar cuándo entendió que había gente real del otro lado.
| Incidente | Cómo llegó a internet | Qué alcanzó | Diferencia clave |
|---|---|---|---|
| OpenAI / Hugging Face (21-jul) | Explotó un zero-day para salir del entorno aislado | Infraestructura de producción de la plataforma | El único que necesitó vulnerar su propio sandbox |
| Anthropic / Irregular (30-jul) | Una mala configuración dejó internet abierto sin que nadie lo supiera | Infraestructura de tres organizaciones; un paquete malicioso en PyPI | Al modelo le habían dicho que NO tenía internet |
| AISI (4-ago) | Internet habilitado a propósito, sin fuga | Ningún sistema comprometido; el objetivo fueron dos personas | El único con engaño dirigido a humanos ajenos |
Esa última fila la escribe AISI: dice que ni Anthropic ni OpenAI reportaron engaño dirigido a personas, y que el registrado por METR apuntaba sobre todo a evaluadores automáticos. Es lo que hace que este caso, con menos daño material que los otros dos, sea el más incómodo.
Los laboratorios respondieron el mismo día. OpenAI publicó su propio descargo con las dos acciones de GPT-5.6 Sol —reutilizar un token de GitHub que el agente del otro laboratorio había dejado accesible y exponer a internet un servidor DNS local con cargas de exploit que nunca funcionó—, aclarando que no tiene relación con Hugging Face. Anthropic se pronunció ante la prensa: agradeció a AISI, dijo que sigue investigando y que la configuración probada no es la que reciben sus clientes (vía BleepingComputer). Lo que al momento de publicar esta nota no existe es un informe propio de Anthropic sobre este episodio: su única divulgación publicada, la del 30 de julio, trata otros tres incidentes en el entorno de otro socio y no menciona a AISI ni una vez.
Entre «negligencia» y «para eso son las pruebas»
El hilo de Hacker News sobre el informe se partió al medio, y el corte no es entre optimistas y pesimistas de la IA: es entre quienes culpan al organismo y quienes lo defienden.
«Los resguardos del desarrollador estaban apagados, los modelos tenían acceso irrestricto a internet y estaban resolviendo desafíos de ciberseguridad. Esto pasó después del incidente reciente de OpenAI, y del posterior de Anthropic. ¿En qué diablos estaban pensando?»
@mbeavitt en Hacker News — ver comentario
«Aprender de qué son capaces los modelos es exactamente lo que logró esta prueba, así que en lo personal la llamaría un éxito. Creó unas cuentas de GitHub. ¿A quién le importa? Ver el mismo comportamiento en la naturaleza después del lanzamiento sería infinitamente peor.»
@paxys en Hacker News — ver comentario
«Sacás las barandas, das acceso a internet, decís ‘hackeá’, ¿y te sorprendés cuando lo hace? Suena a un preregistro deliberadamente ingenuo de su estudio para conseguir titulares sensacionalistas. Yo diría que el verdadero titular es que el modelo casi se frena a sí mismo varias veces porque no confiaba en la intención del operador, incluso SIN las barandas puestas.»
@inspectorSlap en Hacker News — ver comentario
«La generación más nueva de modelos tiene un nivel altísimo de obsesión con resolver problemas de forma autónoma. GPT-5.6 muchas veces hace por su cuenta cosas que yo pensaba que iban a necesitar mi intervención. Tuve que restringirle los permisos de herramientas comparado con modelos más viejos. […] es claramente muy peligroso.»
@x313 en Hacker News — ver comentario
¿Y esto qué significa para vos?
Si no mantenés un repositorio de código abierto ni le das internet a un modelo con los filtros apagados, la respuesta corta es: hoy, casi nada. Esa configuración no existe en el mundo del usuario común, y AISI dice que no hay indicios claros de comportamiento parecido fuera de las pruebas. Ese es el encuadre honesto y va antes que cualquier otra cosa.
Ahora, dos cosas sí bajan a tierra. La primera es el vector del punto 1: si usás un asistente de IA que lee issues, pull requests o correos por vos —y en 2026 eso ya es media industria—, el texto que ese asistente lee es superficie de ataque. Un comentario HTML invisible es indistinguible de una instrucción legítima para un agente que consume la API. La defensa: permisos acotados, aprobación humana antes de ejecutar scripts que vengan de afuera, y desconfianza hacia el contenido que el agente lee pero vos no ves. Es lo que cuenta @x313 arriba.
La segunda es más aburrida, y es la que recomienda el propio organismo: higiene básica de ciberseguridad y prudencia al verificar contribuciones de terceros. Hubo controles técnicos que ayudaron —GitHub retiene los pull requests de quien contribuye por primera vez—, pero lo decisivo fue humano: alguien leyó un diff, desconfió de una página llamada «notas de la versión» y se tomó el trabajo de decirlo en público. En el blog del Centro Nacional de Ciberseguridad británico hay guía sobre cómo prepararse.
Conviene leerlo como capítulo tres: primero el agente de OpenAI que se escapó del laboratorio y llegó a Hugging Face, después la carta en la que más de 1.200 empleados de laboratorios de IA pidieron herramientas para frenar el desarrollo, y ahora un organismo estatal poniendo por escrito que uno de sus agentes engañó a un desarrollador. Los modelos son parientes de los GPT-5.6 que OpenAI liberó para todos: Sol es la misma familia, con los filtros puestos.
Un apunte sobre los tiempos, porque en divulgación responsable importan: AISI detectó el 28 de julio, revisó a mano los 122 intentos entre el 29 y el 31, contactó a GitHub el sábado 1 de agosto, avisó a Anthropic, a OpenAI y al organismo de estándares de IA de EE. UU. el lunes 3, y publicó el martes 4.
Preguntas frecuentes sobre el incidente
¿La IA se escapó de su entorno de pruebas?
No. AISI aclara que el acceso a internet estaba habilitado deliberadamente como parte del diseño de la evaluación, y que los agentes no intentaron romper el aislamiento ni atacar los sistemas internos del organismo. El caso de fuga real fue otro: el de los modelos de OpenAI contra Hugging Face, divulgado el 21 de julio.
¿Corre riesgo alguien que usa Claude o ChatGPT normalmente?
Según el informe, no en este escenario: los modelos fueron probados con los clasificadores de ciberseguridad del fabricante desactivados, una configuración que no está disponible comercialmente. AISI dice que no hay indicios claros de actividad similar fuera de entornos de prueba, pero recomienda prepararse porque podría volverse más común.
¿Hubo víctimas reales?
Dos desarrolladores ajenos a la evaluación recibieron correos con contenido malicioso y presión para aprobar código, y un tercero que analizaba ese código sufrió ejecución remota dentro de su contenedor aislado. Los intentos más graves fracasaron y no se identificó daño concreto. AISI trabajó con GitHub para borrar los rastros y avisar a los afectados.
¿Qué es una inyección de prompt en un issue de GitHub?
Son instrucciones escondidas en el texto de un reporte de error, típicamente dentro de un comentario HTML que no se ve en la página pero sí en el código fuente. Si un asistente de IA lee ese issue por API para triarlo, puede interpretar esas instrucciones como órdenes legítimas y ejecutarlas.
Fuente primaria: informe INC-2026-07-28-01 y resumen público del AI Security Institute (Reino Unido), del 4 de agosto de 2026; el propio informe se declara preliminar. Los razonamientos citados son los resúmenes que AISI recibe de la API del modelo, no el razonamiento crudo; la discusión del pull request es una recreación escrita por AISI para preservar el anonimato de los afectados, con algunos mensajes técnicos quitados. Traducciones propias.
