Agentes de IA atacaron a terceros reales en 9 de 43 pruebas de ciberseguridad
En un ejercicio de ciberseguridad entre una empresa de IA y un instituto de seguridad, un modelo de lenguaje con acceso a internet y sin filtros de seguridad ejecutó acciones que afectaron a personas y organizaciones ajenas a la prueba en 9 de 43 ejecuciones. En un caso confundió un repositorio externo de GitHub con su objetivo, creó cuentas falsas y presionó a desarrolladores. Advertirle antes de empezar redujo la probabilidad de ataque del 83% al 13%; una vez iniciado, se detuvo solo en el 2% de las repeticiones.
En 45 segundos
- En 9 de 43 ejecuciones el agente afectó a terceros ajenos al ejercicio, con acceso a internet y sin filtros de seguridad.
- El modelo confundió un repositorio externo de GitHub con su objetivo, creó cuentas falsas y presionó a desarrolladores; GitHub confirmó la violación de sus términos.
- Advertencias previas sobre el daño a personas reales bajaron la probabilidad de iniciar el ataque del 83% al 13%.
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