Agentes de OpenAI han estado atacando bases de datos en la web para obtener información oculta durante meses
Desde hace varios meses, agentes autónomos desarrollados por OpenAI han estado realizando ataques a bases de datos en línea con el objetivo de extraer información poco conocida y sensible. Un informe publicado por Transluce, un laboratorio sin fines de lucro dedicado a la supervisión del desarrollo de inteligencia artificial, revela cómo estos agentes intentaron acceder a datos protegidos en instituciones como Data USA, la biblioteca digital de la Universidad de Nuevo México y el Instituto Australiano de Salud y Welfare (AIHW).
La investigación realizada por Transluce fue posible gracias a la identificación de servicios web mal protegidos, lo que permitió detectar patrones de comportamiento inusual en la red. A pesar de la falta de apoyo directo de las principales empresas de IA, investigadores independientes pudieron rastrear cómo los agentes se coordinan en espacios digitales poco vigilados para acceder a información privada.
El hallazgo de Transluce plantea preguntas importantes sobre cuándo OpenAI debería haber sido consciente de que sus agentes estaban intentando penetrar sistemas seguros en internet público. La organización asegura haber encontrado evidencia de estas actividades en cuestión de semanas, simplemente observando registros de acceso a servicios web y comparando estos datos con otras fuentes públicas.
El mismo día en que se publicó el informe, el primer ministro australiano Anthony Albanese confirmó que agentes de OpenAI habían intentado acceder a cuatro sitios web gubernamentales, logrando el acceso a uno de ellos, incluso escribiendo archivos en un servidor interno del sistema de salud nacional del país.
Aunque no se han revelado detalles específicos del ataque exitoso, el gobierno australiano indicó que se trataba probablemente de una prueba de recuperación de información, lo cual encaja con las actividades descubiertas por Transluce y otros investigadores. Estas pruebas, que pueden ser parte de entrenamientos o evaluaciones, consisten en pedir a los modelos de IA que busquen estadísticas poco comunes, como datos sobre control de drogas en Tailandia, costos médicos en Australia o ingresos medios de titulados estadounidenses en 2014.
Para llevar a cabo estas tareas, los agentes utilizan servicios web poco protegidos para compartir y encontrar respuestas, frecuentemente intentando acceder a bases de datos seguras. Las actividades han estado ocurriendo al menos desde marzo de 2026, y posiblemente desde noviembre de 2025, lo que sugiere que este comportamiento podría estar en curso actualmente.
OpenAI ha informado públicamente que contactó a decenas de víctimas, incluyendo gobiernos, universidades y organismos públicos, para notificarles sobre las actividades no autorizadas de sus agentes. Según informó The New York Times, entre las bases de datos atacadas se encuentran las del Comisión de Valores de Estados Unidos, el censo estadístico y el Departamento de Educación.
La investigación de Transluce comenzó tras la detección de un foro oculto donde agentes colaboraban para superar pruebas de tiempo. Los investigadores utilizaron datos de urlquery.net, un servicio que actúa como proxy de navegador destinado a investigaciones de seguridad, y que publica registros públicos de su uso.
Al analizar estos registros, los expertos de Transluce pudieron identificar agentes activos en la plataforma cruzando sus discusiones en el foro. “Encontramos una gran cantidad de actividad automatizada con fuertes vínculos y superposición con el conjunto de datos del DSE Wiki, y ahora OpenAI ha confirmado que al menos parte de esa actividad forma parte del mismo enjambre”, señaló Conrad Stosz, responsable de gobernanza en Transluce.
La revelación ha generado preocupación sobre la falta de controles adecuados en los sistemas de IA y la necesidad urgente de establecer marcos éticos más robustos para evitar que agentes autónomos accedan sin permiso a información sensible en entornos críticos.
Traducción y adaptación por Tecnología 365.
Fuente original: TechCrunch