La falla de Microsoft Azure DevOps MCP permite que los comentarios de relaciones públicas ocultos se apropien de los agentes de revisión de IA

Un solo comentario invisible en una solicitud de extracción de Azure DevOps puede poner al propio agente de codificación de IA del revisor en su contra, llevándolo a proyectos a los que el atacante no tiene derecho a acceder y filtrando silenciosamente lo que encuentra.

La falla está en el oficial de Microsoft. Servidor Azure DevOps MCPy funciona porque una de sus herramientas devuelve descripciones de solicitudes de extracción sin una barrera de inyección rápida que la empresa ya había aplicado a otras.

Empresa de seguridad ofensiva Seguridad múltiple detalló el error del diputado confundido esta semana. Microsoft envía el servidor para que los agentes de IA puedan leer y operar Azure DevOps para un usuario, a través de solicitudes de extracción, canalizaciones, wikis y elementos de trabajo, todo con los permisos propios del usuario. Ese es el problema: el contenido que escribieron otras personas puede convertirse en instrucciones sobre las que actúa el agente.

Las descripciones de Azure DevOps PR aceptan Markdown, que permite comentarios HTML. En la interfaz de usuario web, un comentario HTML () se muestra como nada, por lo que un revisor que se desplaza por la descripción ve un cambio normal. La API REST lo devuelve palabra por palabra y el servidor entrega ese texto directamente al agente.

Esa división entre lo que ve el humano y lo que recibe el modelo es el mecanismo de entrega: el atacante nunca habla con el agente, sino que coloca instrucciones en un contenido que sabe que leerá más tarde.

Cuando el revisor le pide a su agente que revise el PR, el texto oculto puede reescribir el objetivo del agente. El agente lleva las credenciales del revisor, por lo que puede actuar en proyectos a los que el atacante no tiene derecho a acceder.

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Manifold dice que el acceso alcanza el código fuente, los secretos y los elementos de trabajo, no solo la página wiki, su prueba de concepto exfiltrada. La firma considera que la escalada es un caso normal, ya que los revisores suelen ser de mayor rango que quien abrió la solicitud de extracción. El atacante no gana nada directamente; toman prestado el acceso del revisor a través de texto que el revisor nunca ve.

La ruta de la solicitud de extracción pasó por alto la barandilla

Lo que eleva esto por encima de una advertencia genérica de inyección rápida es que Microsoft ya envió una defensa para ello. Al leer la fuente del servidor, Manifold descubrió que utiliza foco, una técnica de La propia guía de Microsoft sobre inyección rápida indirecta: envuelve el contenido que no es de confianza en delimitadores para que el modelo pueda diferenciar los datos de las instrucciones que debe seguir.

La empresa lo añadió en PR #1062donde las herramientas de página wiki y registro de compilación pasan su salida a través de un asistente compartido, createExternalContentResponse. La herramienta que devuelve una solicitud de extracción, repo_get_pull_request_by_id, nunca la llama, por lo que devuelve la descripción sin formato, que es exactamente la superficie en la que escribe un atacante.

The Hacker News confirmó lo mismo camino todavía está descubierto en la fuente actual al 21 de julio.

En la prueba de concepto de Manifold, ejecutada en una compilación local de v2.7.0, un colaborador de un proyecto abre un PR de apariencia normal cuyo comentario oculto lleva la carga útil. Una vez que el agente comienza su revisión, el seguimiento de la herramienta ejecuta una cadena: activa una canalización en un proyecto diferente, lee una página wiki confidencial que el atacante no puede abrir y publica esa página como un comentario en el PR, donde el atacante la lee.

Un único comentario oculto impulsó toda la secuencia, y cada llamada que contenía era una que el agente podía realizar. El problema, escribieron los investigadores, era «la secuencia y la intención, impulsadas por un texto que un humano nunca vio». El equipo lo reprodujo tanto con Copilot CLI como con Claude Code, por lo que no está vinculado a un solo agente.

Sin embargo, la cadena tiene requisitos previos: texto de relaciones públicas escrito por el atacante, un flujo de trabajo que lo envía a un agente, un revisor cuyo acceso excede el del atacante y un agente autorizado para ejecutar herramientas sin preguntar.

Manifold confirmó que probó esa última parte como una postura de aprobación automática sin mensajes por herramienta, el punto de control que de otro modo permitiría a un revisor detectar una ejecución extraña entre proyectos antes de que se active. Un token amplio más esa postura es donde se concentra el riesgo.

La demostración supone que una persona inicia la revisión, pero Manifold señala hacia dónde se dirigen los equipos: revisión automatizada, clasificación y resúmenes generados por activadores, sin que ningún ser humano indique cada ejecución o lea cada resultado. En esa configuración, la descripción colocada se activa por sí sola y la fuga dura más tiempo antes de que alguien se dé cuenta.

El patrón no es nuevo. En mayo de 2025, Invariant Labs mostró el mismo tipo de ataque contra Servidor MCP de GitHubutilizando un problema público para obligar a un agente a leer un repositorio privado y filtrarlo a través de una solicitud de extracción; Desde entonces, la misma técnica ha llegado a los flujos de trabajo automatizados del agente GitHub.

Ese caso fue uno de los ejemplos que señaló Simon Willison al nombrar al trifecta letal: un agente con acceso a datos privados, exposición a contenido no confiable y una forma de enviar datos. Cualquier agente con los tres puede volverse contra su propietario con un solo fragmento de texto, y los más útiles tienen los tres.

Un portavoz de Microsoft agradeció a Manifold por informar del comportamiento bajo divulgación coordinada y lo llamó «una clase conocida de riesgo de IA» que informa el trabajo continuo de la compañía sobre sus salvaguardas. Microsoft no dijo si cambiaría el código o asignaría un CVE.

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Señaló que el ataque requiere que un atacante ya tenga acceso de escritura a un proyecto y un segundo usuario para invocar una herramienta de IA sobre el contenido, y recomendó a los clientes limitar el acceso al proyecto y «revisar los cambios propuestos antes de pedirle a una herramienta de IA que actúe en consecuencia». El problema es que la carga útil aquí es invisible en la interfaz que revisa un humano.

Hasta el 21 de julio, no hay ninguna versión solucionada y The Hacker News no encontró ningún CVE asignado a la falla en las bases de datos públicas. La última versión, v2.8.0enviado el 24 de junio. Ningún informe público sitúa la técnica en uso fuera de las propias pruebas de Manifold.

Manifold probó sólo el servidor local basado en PAT, pero le dijo a The Hacker News que la causa raíz está «en el código del servidor, no en el transporte». Según esa lógica, el alojamiento servidor MCP remoto También estaría expuesto, pero Manifold no lo probó y Microsoft no lo abordó.

El foco eleva el listón pero no cierra la inyección rápida por sí solo, por lo que las defensas son las habituales. Otorgue al agente tokens de privilegios mínimos y afínelo al proyecto que se está revisando. Cargue solo los dominios MCP que la tarea necesita; el servidor local los reduce con un indicador -d.

Mantenga las ejecuciones de canalizaciones, las lecturas de wiki y la publicación de comentarios fuera de un conjunto de herramientas de revisión de código que no los utiliza. Para verificar si la cadena ya se ejecutó, busque en los rastreos de herramientas del agente ejecuciones de canalizaciones entre proyectos, lecturas de wiki o comentarios que publicó durante una revisión, y escanee las descripciones de relaciones públicas abiertas en busca de comentarios HTML ocultos. Un revisor humano que no puede ver la carga útil no es un control.

La barandilla sólo funciona cuando alguien recuerda agregarla. Envuelve el contenido que no es de confianza en una ruta de respuesta a la vez, por lo que la defensa es tan fuerte como la ruta menos cubierta, y una envoltura faltante en una sola función es casi invisible desde el exterior. En una superficie de herramientas que sigue creciendo, brechas como ésta se abren más rápido de lo que nadie piensa al auditarlas.

La nueva herramienta de imágenes AI de Meta permite a otros usar tus fotos públicas de Instagram en imágenes AI – CYBERDEFENSA.MX

Meta ha anunciado que su nuevo modelo de inteligencia artificial (IA), Muse Image, permite a las personas usar publicaciones y carretes públicos de Instagram para generar contenido de IA, y está habilitado de forma predeterminada.

«También puedes @mencionar cuentas de Instagram en la aplicación Meta AI para incorporar perfiles específicos de Instagram directamente en tus imágenes», dijo el gigante de las redes sociales. dicho en una publicación.

«Ya sea que quieras diseñar una invitación a un evento personalizado, simular un concepto creativo colaborativo o generar un gráfico personalizado, etiquetar un nombre de usuario permite a Meta AI usar fotos públicas para crear una imagen que esté lista para publicarse».

Muse Image es el modelo inaugural de IA centrado en imágenes de Meta de sus Superintelligence Labs, que según la compañía utiliza razonamiento avanzado para comprender mejor indicaciones complejas y combinar múltiples fotografías en creaciones de alta calidad para compartir en sus plataformas y en otros lugares.

También se está integrando en WhatsApp e Instagram para facilitar efectos impulsados ​​por IA para las Historias de Instagram y la generación de imágenes en chats directos con Meta AI en WhatsApp. Para empezar, estas funciones se están implementando en países limitados.

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Los usuarios tienen la opción de etiquetar otra cuenta pública de Instagram en la aplicación Meta AI para crear nuevos carretes, publicaciones o historias que pueden reutilizar «parte o la totalidad de sus fotos, videos o carretes publicados», convirtiendo automáticamente el contenido público en material para imágenes generadas por IA.

«Además, las personas pueden crear contenido con su contenido de Instagram utilizando funciones de IA en Meta», señala la compañía en un documento de ayuda. «Dependiendo de la configuración del otro usuario, esto significa que su contenido reutilizado puede ser detectable en los resultados del motor de búsqueda».

En escenarios en los que un usuario ha cambiado de una cuenta pública a una privada, todos los reels, publicaciones e historias que utilicen su contenido se eliminarán de Instagram si ha configurado su cuenta como privada durante más de 24 horas. Dicho esto, el contenido ya existente creado por otros que utilizan las funciones de IA no se eliminará.

Para los usuarios de Instagram menores de 18 años con cuentas públicas, solo aquellos que siguen pueden reutilizar los medios si la configuración de su cuenta lo permite.

También es notable que los usuarios no serán notificados cuando sus imágenes se mezclen usando IA. Se seguirán enviando notificaciones si una cuenta pública reutiliza el contenido de un usuario para remezclas, secuencias, pegatinas y plantillas.

Meta, sin embargo, insistió en que los usuarios tengan control total sobre cómo se puede etiquetar su contenido para la creación de IA, junto con una opción para desactivarlo. Para hacerlo:

  1. Abierto Instagram
  2. Ve a tu perfil
  3. Toca el ☰ menú
  4. Abierto Configuración y actividad
  5. Grifo Compartir y reutilizar
  6. Desplácese hasta Permita que las personas creen y reutilicen su contenido
  7. Apagar: Publicaciones y Bobinas

Se recomienda a los usuarios de Instagram con perfiles públicos que desactiven la configuración, ya que lo creado antes de desactivarla no se elimina. Se espera que la función pronto esté disponible en Facebook, Messenger y para anunciantes a través de la creatividad Meta Advantage+.

Parte de una tendencia industrial más amplia

El desarrollo se produce cuando las empresas de tecnología están incorporando cada vez más IA en sus productos, haciéndolos optar por no participar en lugar de aceptarlos de forma predeterminada, como una forma de mejorar los servicios de IA.

En las últimas semanas, Google también ha desplegado un nuevo Historial de servicios de búsqueda opción en su configuración de privacidad que permite a la empresa almacenar medios, incluidas imágenes, archivos y grabaciones de audio y video, para mejorar sus modelos de inteligencia artificial para usuarios registrados.

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«Sus medios pueden usarse para mejorar su experiencia en los servicios de Google, como permitirle revisar sus búsquedas visuales anteriores», dice. dicho en un documento de soporte. «Los medios guardados se pueden utilizar para desarrollar y mejorar los modelos y tecnologías de inteligencia artificial de Google, así como los servicios de Google que los utilizan. Cuando se guardan los medios, puedes verlos en tu Historial de servicios de búsqueda».

«Google también utiliza su historial para proporcionar, desarrollar y mejorar sus servicios (como entrenar modelos de IA generativos) y para proteger a Google, a sus usuarios y al público con la ayuda de revisores humanos», continuó Google.

Por separado, Google también ha agregado una nueva configuración de «Recomendaciones personalizadas» que, cuando está habilitada, utiliza la información del perfil de una cuenta, el historial de servicios de búsqueda y otra actividad guardada en los sitios y aplicaciones de Google para brindar resultados personalizados en las respuestas de búsqueda e inteligencia artificial, feeds seleccionados en la búsqueda de Google y aplicaciones de noticias, y relevantes para su ubicación.

Microsoft critica las divulgaciones públicas de día cero en medio de la eliminación de la cuenta de investigador de GitHub – CYBERDEFENSA.MX

Microsoft se ha pronunciado firmemente a favor de la Divulgación Coordinada de Vulnerabilidades (CVD), instando a la comunidad de investigación a compartir sus hallazgos y brindar a los proveedores afectados la oportunidad de comprender mejor el impacto y abordarlos antes de que se divulguen públicamente.

El desarrollo se produce después de que un investigador llamado Chaotic Eclipse (también conocido como Nightmare-Eclipse) revelara detalles de múltiples vulnerabilidades de día cero que afectan a múltiples componentes de Windows, incluidos Defender y BitLocker, durante el último mes, citando una falla en el manejo por parte de Microsoft del proceso de divulgación de vulnerabilidades.

«En las últimas semanas se han revelado públicamente varias vulnerabilidades de día cero», afirma el gigante tecnológico. dicho. «Los detalles de estas vulnerabilidades no se compartieron con Microsoft antes de su lanzamiento y las revelaciones ponen a nuestros clientes en riesgos innecesarios».

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«En respuesta al riesgo innecesario creado por estas divulgaciones, nuestros equipos de seguridad han estado trabajando día y noche para comprender el impacto, proteger a nuestros clientes y desarrollar actualizaciones de seguridad».

Las vulnerabilidades incluyen BlueHammer (CVE-2026-33825), RedSun (CVE-2026-41091), UnDefend (CVE-2026-45498), YellowKey (CVE-2026-45585), GreenPlasma y MiniPlasma. Tras la divulgación, BlueHammer, RedSun y UnDefend han sido objeto de explotación activa en la naturaleza.

Microsoft dijo que se opone «firmemente» a tales revelaciones descoordinadas y que poner un código de prueba de concepto para vulnerabilidades sin parches puede tener «consecuencias en el mundo real» cuando terminan en manos de malos actores.

«Invitamos a diversas perspectivas que ayuden a la comunidad de seguridad a trabajar junta para proteger a todos. Nos damos cuenta de que no siempre estaremos de acuerdo en todo, pero estamos comprometidos con la transparencia y continuamos creando oportunidades para el diálogo», añadió el gigante tecnológico.

«Estas conversaciones ocurren en eventos de apreciación de investigadores, conferencias de seguridad y el trabajo diario que hacemos juntos para comprender y abordar las vulnerabilidades».

Se dice que las consecuencias de estas revelaciones llevaron a GitHub a eliminar la cuenta del investigador la semana pasada. Aunque el código de explotación de las seis vulnerabilidades se cargó posteriormente en GitLab, el cuenta recién creada desde entonces ha sido bloqueado.

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«Déjame aclarar esto: cuando te pedí activamente que te comunicaras conmigo, te negaste, me humillaste y te aseguraste de insultarme frente a la gente», dijo el investigador. dicho en una publicación publicada durante el fin de semana.

«Me difamas en público con tu aviso CVE-2026-45585 a pesar de que literalmente borraste la cuenta de Microsoft con la que solía informarte de errores y no recibí ningún centavo por hacerlo y todavía felizmente me comportaba como un idiota. ¿Ahora tienes la cortesía de marcar mi cuenta de GitHub y borrarla del público, así de simple? ¿Le estás demostrando a todos que [sic] «Estoy escalando activamente este conflicto, pero ya no te lo ruego».

El investigador también dijo que tienen la intención de publicar algo el 14 de julio de 2026 que «asegurará que sus huesos estén destrozados ese día».

Miles de claves API públicas de Google Cloud expuestas con Gemini Access después de la habilitación de API – CYBERDEFENSA.MX

Una nueva investigación ha descubierto que se podría abusar de las claves API de Google Cloud, generalmente designadas como identificadores de proyecto con fines de facturación, para autenticarse en puntos finales sensibles de Gemini y acceder a datos privados.

Los hallazgos provienen de Truffle Security, que descubrió casi 3.000 claves API de Google (identificadas por el prefijo «AIza») incrustadas en el código del lado del cliente para proporcionar servicios relacionados con Google, como mapas incrustados en sitios web.

«Con una clave válida, un atacante puede acceder a los archivos cargados, a los datos almacenados en caché y cargar el uso de LLM a su cuenta», dijo el investigador de seguridad Joe Leon. dichoañadiendo las claves «ahora también se autentican en Gemini aunque nunca fueron destinadas a ello».

El problema ocurre cuando los usuarios habilitan la API de Gemini en un proyecto de Google Cloud (es decir, API de lenguaje generativo), lo que hace que las claves de API existentes en ese proyecto, incluidas aquellas a las que se puede acceder a través del código JavaScript del sitio web, obtengan acceso subrepticio a los puntos finales de Gemini sin ninguna advertencia o aviso.

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Esto permite efectivamente que cualquier atacante que raspe sitios web obtenga dichas claves API y las utilice con fines nefastos y robo de cuotas, incluido el acceso a archivos confidenciales a través de los puntos finales /files y /cachedContents, así como realizar llamadas a la API Gemini, acumulando enormes facturas para las víctimas.

Además, Truffle Security descubrió que la creación de una nueva clave API en Google Cloud tiene como valor predeterminado «Sin restricciones», lo que significa que es aplicable para todas las API habilitadas en el proyecto, incluido Gemini.

«El resultado: miles de claves API que se implementaron como tokens de facturación benignos ahora son credenciales de Gemini activas en la Internet pública», dijo Leon. En total, la compañía dijo que encontró 2.863 claves activas accesibles en la Internet pública, incluido un sitio web asociado con Google.

La divulgación se produce cuando Quokka publicó un informe similar, en el que encontró más de 35.000 claves API únicas de Google integradas en su análisis de 250.000 aplicaciones de Android.

«Más allá del posible abuso de costos a través de solicitudes automatizadas de LLM, las organizaciones también deben considerar cómo los puntos finales habilitados para IA podrían interactuar con mensajes, contenido generado o servicios en la nube conectados de manera que amplíen el radio de explosión de una clave comprometida», dijo la empresa de seguridad móvil. dicho.

«Incluso si no se puede acceder a datos directos del cliente, la combinación de acceso a inferencia, consumo de cuotas y posible integración con recursos más amplios de Google Cloud crea un perfil de riesgo que es materialmente diferente del modelo de identificador de facturación original en el que confiaron los desarrolladores».

Aunque inicialmente se consideró que el comportamiento era intencionado, desde entonces Google intervino para solucionar el problema.

«Somos conscientes de este informe y hemos trabajado con los investigadores para abordar el problema», dijo un portavoz de Google a The Hacker News por correo electrónico. «Proteger los datos y la infraestructura de nuestros usuarios es nuestra principal prioridad. Ya hemos implementado medidas proactivas para detectar y bloquear claves API filtradas que intentan acceder a la API de Gemini».

Actualmente no se sabe si este problema alguna vez fue explotado en la naturaleza. Sin embargo, en un publicación en Reddit publicado hace dos días, un usuario afirmó que una clave API de Google Cloud «robada» resultó en cargos de $82,314.44 entre el 11 y el 12 de febrero de 2026, frente a un gasto regular de $180 por mes.

Nos comunicamos con Google para obtener más comentarios y actualizaremos la historia si recibimos una respuesta.

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Se recomienda a los usuarios que hayan configurado proyectos de Google Cloud que verifiquen sus API y servicios, y verifiquen si las API relacionadas con la inteligencia artificial (IA) están habilitadas. Si están habilitadas y son de acceso público (ya sea en JavaScript del lado del cliente o registradas en un repositorio público), asegúrese de que las claves estén rotadas.

«Empiece primero con las claves más antiguas», dijo Truffle Security. «Es más probable que se hayan implementado públicamente bajo la antigua guía de que las claves API se pueden compartir de forma segura y luego obtuvieron privilegios de Gemini de manera retroactiva cuando alguien de su equipo habilitó la API».

«Este es un gran ejemplo de cómo el riesgo es dinámico y cómo las API pueden tener permisos excesivos después del hecho», dijo Tim Erlin, estratega de seguridad de Wallarm, en un comunicado. «Las pruebas de seguridad, el escaneo de vulnerabilidades y otras evaluaciones deben ser continuas».

«Las API son complicadas en particular porque los cambios en sus operaciones o los datos a los que pueden acceder no son necesariamente vulnerabilidades, pero pueden aumentar directamente el riesgo. La adopción de IA que se ejecuta en estas API y su uso solo acelera el problema. Encontrar vulnerabilidades no es suficiente para las API. Las organizaciones tienen que perfilar el comportamiento y el acceso a los datos, identificar anomalías y bloquear activamente la actividad maliciosa».