Falhas em IA não lançada permitem ataques funcionais no Chrome, Safari e Windows
Um modelo de inteligência artificial experimental da Anthropic conseguiu identificar e explorar falhas de segurança em sistemas amplamente utilizados, como Chrome, Safari, Android, Windows e Linux, demonstrando uma capacidade inédita de automatizar ataques complexos. Segundo relatório divulgado pela empresa, o modelo — ainda não lançado publicamente — foi capaz de encontrar vulnerabilidades distintas e encadeá-las para criar provas de conceito funcionais, algo que tradicionalmente exigiria equipes especializadas.
Os testes foram conduzidos em ambiente controlado, sem registro de ataques reais, e todas as falhas foram comunicadas previamente aos fabricantes, que já disponibilizaram as correções. Entre os exemplos apresentados, destaca-se um ataque ao Chrome em macOS capaz de executar código fora do sandbox do navegador apenas com o carregamento de uma página, além de uma cadeia no Linux que permitia obter acesso root remotamente sem autenticação.
No caso do Chrome, o modelo explorou quatro vulnerabilidades em sequência: corrupção de memória no motor V8, fuga do sandbox, leitura indevida da memória do processo privilegiado e, por fim, execução de código externo via falha no recurso FedCM. A Anthropic relata ter reportado 62 falhas críticas ou graves ao Google relacionadas ao navegador.
Para o Linux, a IA levou menos de uma hora para vazar um endereço de memória do kernel e obter um shell root remotamente em servidores com multipath TCP ativado. Já no Windows, a vulnerabilidade identificada permitia derrubar servidores via ataques repetidos pela rede — embora não envolvesse execução de código ou roubo de dados.
A Anthropic afirma que o objetivo é fortalecer a defesa cibernética ao demonstrar que modelos avançados podem automatizar a descoberta e exploração de vulnerabilidades com mínima intervenção humana. O trabalho reforça a necessidade de novas estratégias para proteger sistemas diante da evolução das capacidades das IAs em segurança ofensiva.
Fonte original: thehackernews.com
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