Una vulnerabilidad previamente desconocida en OpenAI ChatGPT permitió que se filtraran datos confidenciales de conversaciones sin el conocimiento o consentimiento del usuario, según nuevos hallazgos de Check Point.
«Un solo aviso malicioso podría convertir una conversación ordinaria en un canal de exfiltración encubierto, filtrando mensajes de usuarios, archivos cargados y otro contenido sensible», dijo la empresa de ciberseguridad. dicho en un informe publicado hoy. «Un GPT con puerta trasera podría abusar de la misma debilidad para obtener acceso a los datos del usuario sin el conocimiento o el consentimiento del usuario».
Tras una divulgación responsable, OpenAI abordó el problema el 20 de febrero de 2026. No hay evidencia de que el problema haya sido explotado alguna vez en un contexto malicioso.
Si bien ChatGPT está construido con varias barreras de seguridad para evitar el intercambio o generación de datos no autorizados. solicitudes de red salientes directasla vulnerabilidad recientemente descubierta elude por completo estas salvaguardas al explotar un canal lateral que se origina en el tiempo de ejecución de Linux utilizado por el agente de inteligencia artificial (IA) para la ejecución de código y el análisis de datos.
Específicamente, abusa de una ruta de comunicación oculta basada en DNS como un «mecanismo de transporte encubierto» al codificar información en solicitudes de DNS para sortear las barreras de seguridad visibles de la IA. Es más, la misma ruta de comunicación oculta podría usarse para establecer un acceso remoto al shell dentro del tiempo de ejecución de Linux y lograr la ejecución de comandos.
En ausencia de cualquier advertencia o diálogo de aprobación del usuario, la vulnerabilidad crea un punto ciego de seguridad, y el sistema de inteligencia artificial supone que el entorno estaba aislado.
Como ejemplo ilustrativo, un atacante podría convencer a un usuario de que pegue un mensaje malicioso haciéndolo pasar como una forma de desbloquear capacidades premium de forma gratuita o mejorar el rendimiento de ChatGPT. La amenaza se magnifica cuando la técnica está integrada dentro de GPT personalizados, ya que la lógica maliciosa podría incorporarse en lugar de engañar al usuario para que pegue un mensaje especialmente diseñado.
«Lo más importante es que, debido a que el modelo operaba bajo el supuesto de que este entorno no podía enviar datos directamente, no reconocía ese comportamiento como una transferencia de datos externa que requería resistencia o mediación del usuario», explicó Check Point. «Como resultado, la filtración no generó advertencias sobre los datos que salían de la conversación, no requirió confirmación explícita del usuario y permaneció en gran medida invisible desde la perspectiva del usuario».
Con herramientas como ChatGPT cada vez más integradas en entornos empresariales y usuarios cargando información muy personal, vulnerabilidades como estas subrayan la necesidad de que las organizaciones implementen su propia capa de seguridad para contrarrestar las inyecciones rápidas y otros comportamientos inesperados en los sistemas de IA.
«Esta investigación refuerza una dura verdad para la era de la IA: no asuma que las herramientas de IA son seguras por defecto», dijo Eli Smadja, jefe de investigación de Check Point Research, en un comunicado compartido con The Hacker News.
«A medida que las plataformas de IA evolucionan hacia entornos informáticos completos que manejan nuestros datos más confidenciales, los controles de seguridad nativos ya no son suficientes por sí solos. Las organizaciones necesitan visibilidad independiente y protección en capas entre ellas y los proveedores de IA. Así es como avanzamos de manera segura: repensando la arquitectura de seguridad para la IA, sin reaccionar al siguiente incidente».
El desarrollo se produce cuando se ha observado que los actores de amenazas publican extensiones de navegador web (o actualizan las existentes) que participan en la dudosa práctica de caza furtiva rápida para desviar silenciosamente conversaciones de chatbot de IA sin el consentimiento del usuario, destacando cómo complementos aparentemente inofensivos podrían convertirse en un canal para la filtración de datos.
«Casi no hace falta decir que estos complementos abren las puertas a varios riesgos, incluido el robo de identidad, campañas de phishing dirigidas y la venta de datos confidenciales en foros clandestinos», dijo el investigador de Expel, Ben Nahorney. dicho. «En el caso de organizaciones donde los empleados pueden haber instalado estas extensiones sin saberlo, es posible que hayan expuesto propiedad intelectual, datos de clientes u otra información confidencial».
La vulnerabilidad de inyección de comandos en OpenAI Codex lleva a un compromiso del token de GitHub
Los hallazgos también coinciden con el descubrimiento de una vulnerabilidad crítica de inyección de comandos en OpenAI. Códiceun agente de ingeniería de software basado en la nube, que podría haber sido aprovechado para robar datos de credenciales de GitHub y, en última instancia, comprometer a varios usuarios que interactúan con un repositorio compartido.
«La vulnerabilidad existe dentro de la solicitud HTTP de creación de tareas, que permite a un atacante contrabandear comandos arbitrarios a través del parámetro de nombre de rama de GitHub», dijo el investigador de BeyondTrust Phantom Labs, Tyler Jespersen. dicho en un informe compartido con The Hacker News. «Esto puede resultar en el robo del token de acceso de usuario de GitHub de la víctima, el mismo token que Codex usa para autenticarse con GitHub».
El problema, según BeyondTrust, se debe a una limpieza inadecuada de la entrada al procesar nombres de ramas de GitHub durante la ejecución de tareas en la nube. Debido a esta insuficiencia, un atacante podría inyectar comandos arbitrarios a través del parámetro de nombre de rama en una solicitud HTTPS POST a la API del Codex backend, ejecutar cargas útiles maliciosas dentro del contenedor del agente y recuperar tokens de autenticación confidenciales.
«Esto otorgó movimiento lateral y acceso de lectura/escritura a todo el código base de la víctima», dijo Kinnaird McQuade, arquitecto jefe de seguridad de BeyondTrust. dicho en una publicación en X. OpenAI lo parchó a partir del 5 de febrero de 2026, después de que se informara el 16 de diciembre de 2025. La vulnerabilidad afecta al sitio web ChatGPT, Codex CLI, Codex SDK y la extensión Codex IDE.
El proveedor de ciberseguridad dijo que la técnica de inyección de comandos de rama también podría extenderse para robar tokens de acceso de instalación de GitHub y ejecutar comandos bash en el contenedor de revisión de código cada vez que se haga referencia a @codex en GitHub.
«Con la rama maliciosa configurada, hicimos referencia a Codex en un comentario sobre una solicitud de extracción (PR)», explicó. «Codex luego inició un contenedor de revisión de código y creó una tarea en nuestro repositorio y sucursal, ejecutando nuestra carga útil y reenviando la respuesta a nuestro servidor externo».
La investigación también destaca un riesgo creciente de que el acceso privilegiado otorgado a los agentes de codificación de IA pueda usarse como arma para proporcionar una «ruta de ataque escalable» a los sistemas empresariales sin activar los controles de seguridad tradicionales.
«A medida que los agentes de IA se integran más profundamente en los flujos de trabajo de los desarrolladores, la seguridad de los contenedores en los que se ejecutan (y la entrada que consumen) debe tratarse con el mismo rigor que cualquier otro límite de seguridad de la aplicación», dijo BeyondTrust. «La superficie de ataque se está expandiendo y la seguridad de estos entornos debe seguir el ritmo».
