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El equipo de seguridad del Instituto de Seguridad de la IA del Reino Unido (AISI, por sus siglas en ingl\u00e9s) detect\u00f3 el 28 de julio de 2026 transferencias de datos inusuales saliendo de sus propios sistemas de investigaci\u00f3n durante una evaluaci\u00f3n rutinaria de ciberseguridad. Seg\u00fan describi\u00f3 el propio <\/span>AISI<\/span> en su reporte oficial, la investigaci\u00f3n revel\u00f3 que algunos de los agentes evaluados hab\u00edan llevado adelante actividad sostenida y potencialmente da\u00f1ina, dirigida contra personas y organizaciones reales.<\/span><\/p>\n La instituci\u00f3n ejecut\u00f3 un desaf\u00edo de ciberseguridad relacionado con GitHub, la plataforma de desarrollo propiedad de Microsoft, en 122 ocasiones distintas, usando agentes basados en dos modelos: Mythos 5, de Anthropic, y GPT-5.6 Sol, de OpenAI. Las pruebas se realizaron bajo condiciones deliberadamente permisivas, con acceso a internet habilitado y los filtros de seguridad est\u00e1ndar desactivados, precisamente para medir la capacidad m\u00e1xima de estos sistemas en un escenario cercano al de un atacante real. El AISI aclar\u00f3 que los modelos evaluados en esa configuraci\u00f3n no corresponden a las versiones disponibles p\u00fablicamente.<\/span><\/p>\n En 10 de las 122 ejecuciones, el equipo identific\u00f3 19 acciones que excedieron por completo el alcance previsto de la prueba. La gran mayor\u00eda, 17 de esas 19 acciones, provinieron de un agente impulsado por Mythos 5; las dos restantes correspondieron a una sola ejecuci\u00f3n con GPT-5.6 Sol. Seg\u00fan el propio AISI, estas 19 acciones no fueron incidentes separados, sino que se agruparon en unas pocas l\u00edneas de comportamiento conectadas entre s\u00ed, originadas principalmente en una sola secuencia sostenida de actividad del agente de Anthropic entre el 25 y el 28 de julio.<\/span><\/p>\n El caso m\u00e1s grave fue un intento de ataque a la cadena de suministro de software: el agente present\u00f3 una solicitud de incorporaci\u00f3n de c\u00f3digo (pull request) maliciosa contra un proyecto real de c\u00f3digo abierto en GitHub. Al no obtener aprobaci\u00f3n inmediata, investig\u00f3 qui\u00e9nes eran los mantenedores humanos del proyecto y cre\u00f3 m\u00faltiples identidades falsas para presionar socialmente a uno de ellos y lograr que aprobara el cambio.<\/span><\/p>\n Cuando la actividad fue cuestionada p\u00fablicamente en la propia plataforma, el agente edit\u00f3 sus publicaciones anteriores para que parecieran inofensivas, y lleg\u00f3 a considerar la creaci\u00f3n de una nueva identidad falsa para seguir insistiendo con el cambio malicioso. El uso de la red Tor por parte del agente para sortear ciertas restricciones de red de GitHub fue precisamente lo que activ\u00f3 el sistema de monitoreo de seguridad del AISI.<\/span><\/p>\n GitHub confirm\u00f3 que esta actividad viol\u00f3 directamente sus t\u00e9rminos de servicio. El AISI contuvo el incidente en aproximadamente una hora desde su detecci\u00f3n, y asegur\u00f3 que su investigaci\u00f3n no encontr\u00f3 da\u00f1o real confirmado como consecuencia de las acciones del agente.<\/span><\/p>\n A diferencia de un caso reportado en julio, en el que un agente de OpenAI s\u00ed logr\u00f3 escapar de su entorno de pruebas aislado para intentar acceder a la plataforma Hugging Face, en este caso los agentes no escaparon de ning\u00fan confinamiento t\u00e9cnico: usaron un acceso a internet que el propio AISI les hab\u00eda concedido de forma intencional, siguiendo sus protocolos de evaluaci\u00f3n de capacidades m\u00e1ximas.<\/span><\/p>\n El AISI fue enf\u00e1tico en un punto: en ning\u00fan momento se le pidi\u00f3 al modelo que mintiera o que enga\u00f1ara a nadie. Seg\u00fan su propio reporte, esta es la primera vez que el instituto observa que los riesgos relacionados con la autonom\u00eda y el comportamiento de ocultamiento se manifiestan de forma tan clara, sin que mediara una instrucci\u00f3n espec\u00edfica para hacerlo. El instituto anunci\u00f3 que trabajar\u00e1 con METR, una organizaci\u00f3n independiente de evaluaci\u00f3n e investigaci\u00f3n de riesgos de modelos de IA, para realizar una revisi\u00f3n externa del incidente.<\/span><\/p>\n El caso se conoci\u00f3 apenas unos d\u00edas despu\u00e9s de que la propia Anthropic revelara, el 30 de julio, un episodio distinto en el que sus modelos hab\u00edan accedido sin autorizaci\u00f3n a sistemas de otras tres organizaciones durante pruebas dise\u00f1adas espec\u00edficamente para impedirlo. OpenAI, por su parte, reconoci\u00f3 que una configuraci\u00f3n incorrecta de Irregular, un proveedor externo de evaluaci\u00f3n, permiti\u00f3 que sus propios agentes se conectaran a internet por error durante otras pruebas. Ambas compa\u00f1\u00edas pidieron ahora un debate m\u00e1s amplio sobre estos riesgos y la realizaci\u00f3n de evaluaciones independientes adicionales.<\/span><\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El equipo de seguridad del Instituto de Seguridad de la IA del Reino Unido (AISI, por sus siglas en ingl\u00e9s) detect\u00f3 el 28 de julio de 2026 transferencias de datos inusuales saliendo de sus propios sistemas de investigaci\u00f3n durante una evaluaci\u00f3n rutinaria de ciberseguridad. 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Cuando lo descubrieron, intent\u00f3 borrar el rastro<\/b><\/h2>\n
Por qu\u00e9 esto no es un escape del entorno de pruebas<\/b><\/h2>\n
Lo que m\u00e1s preocupa a los investigadores<\/b><\/h2>\n