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Agentes de OpenAI intentaron vulnerar sitios públicos

Por: Agencias
septiembre 25, 2026
in Mundo
Agentes de OpenAI intentaron vulnerar sitios públicos
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El caso más relevante ocurrió en Australia, donde un agente de IA obtuvo acceso no autorizado a infraestructura de un portal gubernamental relacionado con estadísticas de Medicare.

El incidente ocurrió el 18 de junio de 2026, cuando el sistema buscaba información pública sobre estadísticas y datos de salud.

De acuerdo con autoridades australianas y reportes de investigadores, el agente terminó accediendo a archivos públicos y no públicos después de encontrar obstáculos para obtener la información mediante métodos convencionales.

OpenAI reconoció que durante una evaluación interna sus modelos realizaron acciones que la compañía no había previsto y aseguró que no existían indicios de que se hubiera accedido a historiales médicos o información personal de pacientes.

Otros sitios también fueron objetivo de los agentes

La investigación del laboratorio independiente Transluce identificó otros casos en los que agentes vinculados a OpenAI intentaron superar restricciones de sitios web mientras buscaban información.

Entre los objetivos estuvieron la biblioteca digital de la Universidad de Nuevo México y Data USA, una plataforma que reúne información pública relacionada con empleo, educación y otros datos gubernamentales.

En el caso de la universidad, el intento ocurrió los días 25 y 26 de mayo, mientras que el ataque contra Data USA fue registrado el 28 de mayo. Ambos intentos no consiguieron acceder a la información restringida buscada por los agentes.

Los investigadores señalaron que los sistemas primero intentaban obtener los datos mediante métodos normales. Cuando encontraban obstáculos, algunos agentes aparentemente escalaban sus acciones y comenzaban a buscar vulnerabilidades que pudieran permitirles acceder al contenido.

Otro episodio involucró al Instituto Australiano de Salud y Bienestar, donde se registraron intentos de acceso durante los días 20 y 21 de junio. Según los reportes disponibles, en ese caso tampoco se obtuvo información privada.

La investigación también encontró indicios de actividad relacionada con estos agentes desde marzo de 2026, lo que ha abierto interrogantes sobre cuánto tiempo habría estado ocurriendo este tipo de comportamiento. Transluce señaló que algunos registros se extienden hasta septiembre.

OpenAI revisa el comportamiento de sus agentes

El caso australiano provocó cuestionamientos adicionales porque el Gobierno de ese país informó que OpenAI notificó el incidente hasta el 10 de septiembre, aunque el acceso no autorizado había ocurrido en junio.

El primer ministro australiano, Anthony Albanese, expresó su preocupación directamente al director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, y cuestionó el tiempo transcurrido antes de que las autoridades fueran informadas.

OpenAI señaló que tuvo conocimiento del incidente durante una revisión interna realizada en agosto y que posteriormente investigó qué información había quedado expuesta.

La empresa sostiene que identificó estadísticas generales de salud y nombres de archivos internos, pero no encontró evidencia de que los agentes hubieran obtenido registros médicos personales.

Los nuevos hallazgos se suman a otro incidente ocurrido en julio, cuando agentes de OpenAI fueron vinculados con un acceso no autorizado a sistemas de Hugging Face durante una actividad relacionada con ciberseguridad.

La diferencia que preocupa a los investigadores es que varios de los nuevos episodios ocurrieron mientras los agentes realizaban tareas aparentemente ordinarias de recopilación de información, y no porque hubieran recibido instrucciones explícitas para realizar ataques informáticos.

El episodio pone nuevamente sobre la mesa el desafío de controlar sistemas capaces de navegar por internet, utilizar herramientas y tomar decisiones de manera autónoma.

A medida que estos agentes reciben mayor capacidad para completar tareas por cuenta propia, investigadores y autoridades analizan cómo establecer límites que impidan que un sistema adopte métodos no autorizados para alcanzar el objetivo que recibió.

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