{"id":157454,"date":"2026-02-08T11:12:03","date_gmt":"2026-02-08T09:12:03","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/ai-model-claude-opus-4-6-vyyavila-bolee-500-ranee-neizvestnyh-uyazvimostej"},"modified":"2026-02-08T11:12:03","modified_gmt":"2026-02-08T09:12:03","slug":"ai-model-claude-opus-4-6-vyyavila-bolee-500-ranee-neizvestnyh-uyazvimostej","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/ai-model-claude-opus-4-6-vyyavila-bolee-500-ranee-neizvestnyh-uyazvimostej","title":{"rendered":"El modelo de IA Claude Opus 4.6 identific\u00f3 m\u00e1s de 500 vulnerabilidades desconocidas previamente","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La empresa Anthropic ha anunciado una ampliaci\u00f3n en las capacidades del modelo de IA Claude Opus 4.6 para la b\u00fasqueda de vulnerabilidades en el c\u00f3digo y ha compartido los resultados de un experimento, en el cual se descubrieron m\u00e1s de 500 vulnerabilidades desconocidas (0-day) en las \u00faltimas versiones de varios proyectos de c\u00f3digo abierto. El trabajo se centr\u00f3 en la b\u00fasqueda de vulnerabilidades causadas por problemas de gesti\u00f3n de memoria, ya que son m\u00e1s f\u00e1ciles de verificar. A todas las vulnerabilidades detectadas se les asign\u00f3 un alto nivel de peligro. Cada vulnerabilidad fue verificada manualmente y confirmada por empleados de Anthropic o investigadores de seguridad externos involucrados. <\/p>\n

Para el an\u00e1lisis de vulnerabilidades se utilizaron las bases de c\u00f3digo de populares proyectos de c\u00f3digo abierto, que han estado sometidos a pruebas de fuzzing continuas en el servicio OSS-Fuzz durante un largo tiempo. A diferencia de las pruebas de fuzzing, donde se genera un flujo de combinaciones aleatorias de datos de entrada, el modelo de IA intent\u00f3 analizar el c\u00f3digo considerando correcciones pasadas para identificar errores similares no resueltos, destacando patrones problem\u00e1ticos y deduciendo l\u00f3gicamente qu\u00e9 datos de entrada podr\u00edan interrumpir el flujo de ejecuci\u00f3n. <\/p>\n

La informaci\u00f3n sobre las vulnerabilidades identificadas durante el experimento ya ha comenzado a ser transmitida a los mantenedores, con los que se est\u00e1 trabajando en conjunto para implementar correcciones. Para ayudar a los mantenedores durante la revisi\u00f3n, se desarrollaron parches manualmente para corregir los problemas detectados. Como ejemplo, se mencionan tres vulnerabilidades en GhostScript, OpenSC y CGIF, que al momento de la publicaci\u00f3n ya han sido corregidas por los mantenedores. <\/p>\n

La configuraci\u00f3n utilizada para detectar problemas no se parec\u00eda a los sistemas tradicionales de b\u00fasqueda autom\u00e1tica de vulnerabilidades; se proporcion\u00f3 acceso al modelo Claude Opus 4.6 una m\u00e1quina virtual<\/a>, en la que adem\u00e1s del c\u00f3digo investigado se instalaron herramientas de desarrolladores est\u00e1ndar (coreutils, Python, etc.) y utilidades para la depuraci\u00f3n y an\u00e1lisis de vulnerabilidades (incluidas herramientas para pruebas de fuzzing). A la modelo no se le dio una instrucci\u00f3n clara sobre el uso de estas herramientas ni se proporcion\u00f3 informaci\u00f3n espec\u00edfica sobre los m\u00e9todos de b\u00fasqueda de vulnerabilidades. Solo se le plante\u00f3 una tarea y se le dio la oportunidad de razonar sobre la mejor manera de utilizar las herramientas disponibles. <\/p>\n

En la b\u00fasqueda de vulnerabilidades en GhostScript, el modelo AI inicialmente intent\u00f3 realizar pruebas de fuzzing, pero cuando esto no dio resultados, cambi\u00f3 a an\u00e1lisis de c\u00f3digo. El an\u00e1lisis de c\u00f3digo tampoco fue fruct\u00edfero y luego el modelo comenz\u00f3 a estudiar el historial de cambios en git, donde en uno de los commits not\u00f3 una menci\u00f3n sobre la verificaci\u00f3n de l\u00edmites de b\u00fafer. Al investigar el commit, el modelo determin\u00f3 que la correcci\u00f3n a\u00f1ad\u00eda la verificaci\u00f3n que faltaba para los l\u00edmites de b\u00fafer al procesar fuentes. <\/p>\n

A continuaci\u00f3n, el modelo identific\u00f3 el c\u00f3digo que exist\u00eda antes de la correcci\u00f3n e intent\u00f3 encontrar en el resto del c\u00f3digo patrones similares de uso de la funci\u00f3n problem\u00e1tica que permanecieran sin corregir. Como resultado, en el archivo gdevpsfx.c se detect\u00f3 una llamada a la funci\u00f3n gs_type1_blend sin verificar la validez de los valores. Al final, el modelo recopil\u00f3 el contenido de un archivo cuya manipulaci\u00f3n llev\u00f3 a un cierre inesperado debido a la escritura de datos en un \u00e1rea de memoria fuera del b\u00fafer asignado. <\/p>\n

En CGIF, el modelo AI parti\u00f3 de la premisa de que al descomprimir archivos GIF, la biblioteca asum\u00eda que el tama\u00f1o de los datos comprimidos siempre era menor que el de los descomprimidos. La b\u00fasqueda de vulnerabilidades se centr\u00f3 en definir las condiciones bajo las cuales los datos comprimidos mediante el algoritmo LZW superar\u00edan el tama\u00f1o de los descomprimidos. Se encontraron tales condiciones y el modelo AI pudo generar un archivo GIT, cuya manipulaci\u00f3n caus\u00f3 un desbordamiento de b\u00fafer. En OpenSC, el problema fue identificado tras el an\u00e1lisis del uso en el c\u00f3digo de funciones potencialmente peligrosas como strrchr y strcat. <\/p>\n

Se observa que los modelos de lenguaje han alcanzado un nivel que les permite identificar vulnerabilidades previamente desconocidas y, en breve, superar\u00e1n a los expertos en seguridad en velocidad y escala en la b\u00fasqueda de vulnerabilidades. Se supone que el aumento en el n\u00famero de vulnerabilidades identificadas requerir\u00e1 una reforma de los procesos actuales de divulgaci\u00f3n, ya que los 90 d\u00edas actualmente asignados para su correcci\u00f3n ser\u00e1n insuficientes.
\n
Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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