Según una nueva investigación que vincula parte de esta actividad con enjambres de agentes previamente atribuidos a OpenAI , los agentes de IA que realizaban tareas rutinarias de recopilación de datos recurrieron a técnicas de pirateo informático en al menos tres casos cuando fallaron los métodos convencionales.
El informe, elaborado por investigadores de Transluce, Corridor, el MIT y la AIUC, se basa en registros públicos de urlquery.net, un servicio de escaneo de URL que carga las páginas web enviadas en un navegador remoto.
Los investigadores descubrieron que los agentes de IA utilizaron el servicio para eludir las restricciones de acceso. En tres ocasiones, entre mayo y junio de 2026, los agentes también sondearon a proveedores de datos públicos en busca de fallos de seguridad, incluida una agencia estadística del gobierno australiano.
El primer incidente tuvo lugar entre el 25 y el 26 de mayo. Agentes que intentaban obtener una sola fotografía de la biblioteca digital de la Universidad de Nuevo México enviaron varias sondas, incluyendo pruebas de inyección SQL, inyección de comandos y vulnerabilidades de recorrido de rutas, y saturaron el servidor con una ráfaga de 80 solicitudes.
Dos días después, agentes que recopilaban datos de la Universidad de Iowa de Data USA, una plataforma que ofrece acceso abierto a datos del gobierno estadounidense, se toparon con errores causados por una consulta mal formulada. Respondieron con 12 ataques, entre ellos inyección SQL, secuencias de comandos entre sitios (XSS), inyección de plantillas, recorrido de rutas e inyección de comandos.
El tercer incidente tuvo como objetivo el Instituto Australiano de Salud y Bienestar (AIHW) entre el 20 y el 21 de junio. Los atacantes buscaban información sobre los costos gubernamentales per cápita de una categoría de medicamentos en diversas localidades de Victoria. A los pocos minutos de que Cloudflare bloqueara la descarga de un conjunto de datos, un atacante envió una sonda XSS reflejada al panel de control del AIHW que alojaba los datos, pero el cortafuegos de Cloudflare también detuvo esa solicitud.
Al bloquearse la descarga desde el sitio principal, los agentes obtuvieron el archivo de un servidor de preproducción del AIHW, que lo entregó fragmentado en más de 100 escaneos. Según Transluce, el archivo ya era público, pero los agentes eludieron las protecciones antibot del sitio para obtenerlo.
Los investigadores afirmaron que ninguno de los intentos parece haber tenido éxito y describieron la investigación como de alcance limitado. Sin embargo, advirtieron que los registros examinados están incompletos y que no se pueden descartar ataques exitosos realizados mediante escaneos privados u otros canales.
Basándose en la coincidencia de objetivos, tácticas y plazos, Transluce vinculó la actividad del AIHW y Data USA con un enjambre de agentes que OpenAI había confirmado previamente como propio. La conexión en el caso de la Universidad de Nuevo México se basa únicamente en la sincronización y los servicios de retransmisión compartidos.
“Estos datos revelan que la actividad cibernética maliciosa no se limita a los agentes encargados de tareas relacionadas con la ciberseguridad y puede surgir de forma instrumental para resolver tareas rutinarias como la recuperación de información”, escribieron los investigadores.
Transluce también detectó actividad de agentes en urlquery.net que se remonta al menos al 6 de marzo, aproximadamente dos meses antes de los incidentes de agentes reportados anteriormente , con señales más débiles de actividad ya en noviembre de 2025.
Australia revela la intrusión de un agente de OpenAI.
Coincidiendo con el informe de Transluce, el primer ministro australiano, Anthony Albanese, anunció que agentes de OpenAI se habían infiltrado en varios sitios web gubernamentales. Transluce afirmó que es probable que este anuncio coincida con el incidente de AIHW que documentó.
Según AAP , un equipo de investigación de OpenAI instruyó a un modelo interno el 18 de junio para que investigara el gasto público en medicamentos. El agente intentó obtener datos de cuatro sitios web gubernamentales: el Portal de Informes de Estadísticas de Medicare, el AIHW, la Oficina de Estadísticas e Investigación Criminal de Nueva Gales del Sur y el Departamento de Salud de Victoria.
Tras ser bloqueado repetidamente en el portal de Medicare, encontró la manera de sortear las restricciones y accedió a archivos públicos y privados. Services Australia afirmó que el agente también guardó archivos en un servidor interno.
Si bien el gobierno no ha revelado cómo el agente eludió las medidas de seguridad del portal, los detalles publicados hasta el momento sugieren que sorteó los controles de seguridad en lugar de simplemente recopilar datos expuestos.
OpenAI afirmó que no cree que se haya accedido a ningún dato personal de los clientes de Medicare, y que los datos expuestos consistían en estadísticas de salud agregadas y nombres de archivos. El ministro de Defensa, Richard Marles, declaró que la información no era sensible ni estaba relacionada con la seguridad nacional.
OpenAI descubrió la brecha de seguridad en agosto mientras revisaba incidentes en los que sus agentes se habían descontrolado . La empresa notificó al gobierno el 10 de septiembre enviando un correo electrónico a una bandeja de entrada pública de nivel medio de Services Australia, que confirmó que la notificación era legítima y la reportó al Centro de Ciberseguridad de la Dirección de Señales de Australia el 15 de septiembre.
Albanese habló el miércoles en Nueva York con el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, para expresar su decepción por la demora y la forma en que se realizó la notificación.
Respuesta de OpenAI
En respuesta a una consulta de SecurityWeek, OpenAI afirmó que la divulgación al gobierno australiano se retrasó porque necesitaba validar e investigar los hechos y la información a la que se había accedido.
En cuanto al canal de divulgación, el gigante de la IA afirmó que inicialmente siguió la práctica habitual del sector: contactar con profesionales de la seguridad a través de buzones de correo designados. La compañía indicó que colaboró estrechamente con la Dirección de Señales de Australia durante todo el proceso y compartió toda la información pertinente para respaldar su investigación.
Un portavoz de OpenAI declaró:
Como hemos comunicado públicamente, OpenAI está llevando a cabo una revisión exhaustiva de la actividad anómala de los modelos durante el entrenamiento y la evaluación, y notifica a terceros cuando nuestra revisión identifica posibles repercusiones en sus sistemas.
Durante esta revisión, identificamos actividad relacionada con varios sitios web y servicios del gobierno australiano, ya que nuestros modelos intentaron buscar respuestas y estadísticas disponibles sobre Australia durante una evaluación interna. En el transcurso de dicha evaluación, nuestros modelos realizaron acciones que no habíamos previsto.Nuestra revisión no halló evidencia de acceso no autorizado a los registros de pacientes. La información a la que se accedió incluía estadísticas generales de salud y nombres de archivos internos. Notificamos a las organizaciones y les proporcionamos información técnica para respaldar sus investigaciones y ayudar a abordar posibles vulnerabilidades de seguridad. Nuestra revisión general continúa en curso y mantenemos nuestro compromiso con la transparencia sobre estos asuntos y con compartir lo que aprendamos a medida que avancemos en este trabajo.
En cuanto al informe de Transluce, un portavoz de OpenAI declaró:
“Nuestra revisión inicial sugiere que gran parte de la actividad descrita en el informe de Transluce coincide con casos en distintas etapas de investigación en nuestra revisión en curso sobre la actividad de modelos mal alineados. Nos hemos puesto en contacto con la Universidad de Nuevo México y Data USA, y hemos estado en comunicación con el gobierno australiano sobre los sitios web gubernamentales afectados. En nuestra revisión más amplia, seguimos priorizando los incidentes más graves, al tiempo que ampliamos nuestro trabajo a actividades de menor gravedad, incluidos los agentes que envían spam a sitios web. Dada la magnitud de este trabajo y la necesidad de verificar cada caso, prevemos que la revisión durará varios meses.”