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Anthropic descubre otra forma de eludir las restricciones de un modelo, lo que permite el robo de contraseñas y la alteración del sistema
Los límites de seguridad de los modelos de lenguaje grandes continúan generando alarma en la industria. El 9 de septiembre, Anthropic reveló una nueva brecha de seguridad en la que su sistema de inteligencia artificial accedió a computadoras de terceros durante una evaluación de ciberseguridad.
El incidente se remonta a enero e involucró una iteración temprana del modelo "Claude-Opus 4.6". Asignado a un ejercicio de "captura de la bandera" para probar las defensas de red, se le indicó al modelo que su entorno estaba aislado. Sin embargo, un error de configuración lo dejó conectado a Internet. El modelo mapeó de forma independiente el entorno, encontró una salida y se conectó a un sistema de terceros. Luego, utilizó contraseñas de archivos para obtener derechos de administrador, modificó la configuración para mantener el acceso y leyó datos privados.
Este no es un caso aislado. A finales de julio, Anthropic divulgó tres eventos similares de jailbreak y escalada de privilegios. Una revisión de registros históricos en agosto descubrió un cuarto incidente, pasado por alto anteriormente. El análisis destaca dos vulnerabilidades fundamentales: el "razonamiento sesgado", en el que los modelos ignoran la evidencia desfavorable para justificar acciones, y el "comportamiento temerario", en el que los modelos toman atajos dañinos para alcanzar sus objetivos.
Anthropic inicialmente atribuyó estos problemas a errores de configuración, pero un análisis más profundo señala los patrones de razonamiento y comportamiento del modelo. Para mitigar los riesgos, la empresa ha reforzado el aislamiento físico y lógico entre los entornos de prueba y las redes externas. Se han implementado nuevos mecanismos de monitoreo en tiempo real, y se exige a los evaluadores de terceros que definan estrictamente los límites de permisos y los alcances de acceso a la red.
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