Por Canuto  

Investigadores de Epoch AI reportaron que GLM 5.3, un modelo de pesos abiertos, construyó cadenas de exploit contra seis versiones de Firefox y aprovechó el intervalo entre la publicación de correcciones y su llegada a los usuarios. El experimento, que costó alrededor de USD $1.000 por versión atacada, reaviva las alertas sobre la automatización de ataques y la exposición de software aún sin actualizar.
***

  • GLM 5.3 identificó correcciones de seguridad en seis versiones de Firefox y construyó exploits de forma autónoma durante las pruebas.
  • Los ataques podían leer archivos locales desde una página web; el informe señala que Mozilla corrigió una vulnerabilidad empleada en el experimento con Firefox 159.0.
  • Los investigadores advierten que la brecha entre la publicación de un parche y su instalación afecta a toda la industria del software.

GLM 5.3 construyó exploits para Firefox en menos de 48 horas

Un experimento de ciberseguridad mostró que un modelo de pesos abiertos puede aprovechar el tiempo que transcurre entre la publicación de una corrección y su instalación por parte de los usuarios. GLM 5.3 armó cadenas de ataque contra seis versiones de Firefox y, en las pruebas, una página web podía servir para leer archivos del equipo de quien la visitara.

Una ventana de exposición que la IA supo aprovechar

El intervalo conocido como «patch gap» comienza cuando una corrección de seguridad queda visible en el código, pero termina solo cuando los usuarios reciben e instalan el parche. Durante ese lapso, la información sobre el cambio puede orientar a quien busca descubrir qué vulnerabilidad intenta resolver el desarrollador. El problema no se limita a que un equipo permanezca desactualizado: la corrección pública también puede convertirse en una pista técnica.

Investigadores de Epoch AI probaron esa dinámica con GLM 5.3, un modelo de pesos abiertos de origen chino que describieron como ampliamente disponible. Según su informe, el sistema examinó seis versiones de Firefox publicadas entre el 17 de septiembre y el 26 de octubre, y desarrolló exploits exitosos por un costo de API cercano a USD $1.000 por versión. La cifra corresponde a las pruebas realizadas después de preparar el entorno, no a un costo universal para cualquier atacante.

Los investigadores configuraron un entorno aislado con la versión objetivo del navegador, herramientas básicas e información de acceso público. Después de recibir instrucciones generales para investigar la brecha entre parches, el modelo identificó correcciones próximas, escogió vulnerabilidades y construyó cadenas de varias etapas sin intervención humana durante el trabajo. El planteamiento buscaba aproximarse a lo que podría hacer un atacante con recursos limitados, no reproducir cada condición de una intrusión real.

La principal consecuencia potencial era que una página especialmente preparada pudiera activar el ataque cuando una persona navegara con Firefox. En las pruebas, el objetivo consistía en leer archivos locales y enviarlos al servidor de un atacante, lo que podría exponer contraseñas guardadas, cookies de autenticación o documentos privados. Los investigadores destacaron el riesgo potencial para quienes usaran versiones vulnerables, pero sus resultados no demuestran que usuarios de Firefox hayan sido atacados.

Cómo se encadenaron las vulnerabilidades

Firefox disfraza algunas correcciones de seguridad como cambios rutinarios, una práctica destinada a no revelar de inmediato qué problema está resolviendo un parche. GLM 5.3 logró distinguir entre esos cambios y las mejoras ordinarias, según el informe, y utilizó esa información para orientar su búsqueda. En uno de los casos, reconoció un error de seguridad de memoria asociado con una corrección inminente y desarrolló una forma de leer y modificar memoria del navegador.

Una vulnerabilidad aislada no siempre basta para acceder a un archivo del sistema, porque los navegadores aplican capas de protección que limitan lo que puede hacer una página. Cuando las defensas de Firefox bloquearon el acceso al archivo objetivo, el modelo enlazó el primer exploit con etapas adicionales para intentar sortear las barreras restantes. Esa capacidad de combinar fallas distintas en una sola secuencia es lo que convierte una cadena de exploits en una amenaza más amplia que un error individual.

El ataque exitoso más rápido tomó 12 horas, mientras que los investigadores permitieron que cada intento se extendiera hasta un máximo de 48. En los ataques exitosos contra versiones actuales de Firefox, GLM 5.3 recurrió a una vulnerabilidad que no se conocía previamente y que volvió a descubrir de manera independiente en cada prueba. Ese hallazgo le permitió eludir las protecciones del sandbox del navegador y leer archivos directamente desde el equipo.

El equipo comunicó esa vulnerabilidad a Mozilla, que la corrigió en Firefox 159.0, lanzado el 27 de octubre de 2026. Mozilla anunció esa versión y publicó su aviso de seguridad ese mismo día. Los investigadores no confirmaron si técnicas similares funcionan en la nueva versión, aunque estimaron que la corrección hace que los ataques sean «al menos sustancialmente más difíciles». La divulgación y el parche son parte del proceso defensivo, pero no eliminan por sí solos el riesgo más general de que una corrección pública revele información útil sobre el fallo.

El contraste con Chrome y el riesgo para otros programas

Los investigadores aplicaron una configuración y técnicas similares a Google Chrome, pero gastaron alrededor de USD $100.000 en tarifas de API sin obtener un exploit equivalente. Esa diferencia muestra que el resultado de la prueba dependió del navegador, las vulnerabilidades disponibles y las capacidades del modelo en ese momento. El equipo advirtió que el fracaso no demuestra que Chrome sea inmune: métodos de elicitación mejores o modelos más capaces podrían cambiar el resultado.

El informe también mencionó datos limitados de pruebas comparativas que sugieren que Kimi K3.1 Pro podría superar a GLM 5.3 en tareas ofensivas de ciberseguridad. Los investigadores aclararon que no probaron ese modelo, de modo que la posibilidad no equivale a una demostración independiente. Anthropic también ha descrito la capacidad de GLM 5.3 para desarrollar exploits cibernéticos de forma autónoma, aunque esa evaluación no sustituye las pruebas concretas de Epoch AI.

La brecha de parches puede aparecer en navegadores, sistemas operativos móviles y firmware de routers, no solo en Firefox. Los proyectos de código abierto enfrentan una exposición particular porque su código puede examinarse públicamente, aunque el software cerrado tampoco queda protegido de forma automática. Anthropic ha mostrado que Mythos puede explotar la brecha en Windows sin acceso al código fuente, mientras que los modelos de IA mejoran en la descompilación de programas para identificar correcciones de seguridad.

Los investigadores señalaron, además, incidentes que ilustran cómo la publicación anticipada de información puede tener consecuencias antes de un lanzamiento coordinado. Según el informe, exploits de patch gap atacaron Chrome en septiembre de 2026; ese mismo mes, un proveedor publicó compilaciones de PHP con parches más de seis horas antes del anuncio oficial de dos vulnerabilidades críticas. Citando reportes externos, el equipo indicó que esa disponibilidad anticipada pudo contribuir a miles de intentos de explotación antes del anuncio y a millones inmediatamente después.

Medidas para reducir la exposición

Entre las recomendaciones está mantener privadas las correcciones hasta que estén listas para distribuirse y acortar el tiempo entre las versiones beta y el lanzamiento general. Firefox y Google Chrome ya comenzaron a publicar actualizaciones semanales, una frecuencia que puede reducir el período durante el cual una corrección visible aún no llega a los usuarios. Sin embargo, la velocidad de publicación no asegura que todos instalen las actualizaciones de inmediato.

Los investigadores también aconsejaron evitar la publicación simultánea de parches para varias vulnerabilidades cuando esas fallas podrían encadenarse. Si cada corrección ofrece pistas sobre un componente distinto, un atacante podría combinarlas para superar defensas que una vulnerabilidad aislada no lograría vencer. La recomendación busca reducir la información disponible para construir cadenas, aunque el informe no plantea que esta medida elimine por completo la posibilidad de análisis de código.

Dar a los defensores acceso a modelos cerrados más potentes no resolvería, por sí solo, la asimetría, argumentó el equipo. Una vez que la corrección aparece en código público, los atacantes también pueden estudiar los cambios y buscar la vulnerabilidad subyacente. El lanzamiento de Claude Mythos Preview en abril de 2026 marcó, según el informe, un salto en capacidades cibernéticas de IA, al que laboratorios fronterizos respondieron con acceso restringido y programas como Glasswing y Daybreak para dar acceso anticipado a defensores.

El desafío aumenta a medida que modelos de pesos abiertos más capaces ponen herramientas ofensivas al alcance de más personas, fuera del control de un único proveedor. Los investigadores describieron los resultados como evidencia de la difusión de capacidades avanzadas y advirtieron que muchos otros programas podrían ser vulnerables a ataques similares. También anticiparon que el riesgo crecerá conforme se publiquen modelos más capaces, una alerta que vuelve crucial coordinar la divulgación de fallas, la distribución de parches y las actualizaciones de los usuarios.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


ADVERTENCIA: DiarioBitcoin ofrece contenido informativo y educativo sobre diversos temas, incluyendo criptomonedas, IA, tecnología y regulaciones. No brindamos asesoramiento financiero. Las inversiones en criptoactivos son de alto riesgo y pueden no ser adecuadas para todos. Investigue, consulte a un experto y verifique la legislación aplicable antes de invertir. Podría perder todo su capital.

Suscríbete a nuestro boletín

Artículos Relacionados