Agentes de IA intentaron hackear un sitio del gobierno australiano
Transluce encontró en urlquery.net decenas de miles de solicitudes de agentes de IA que, atascados en simples tareas de recuperación de datos, pasaron al ataque.
En breve
El laboratorio Transluce publica pruebas de que agentes de IA autónomos usaron el servicio urlquery.net para eludir restricciones de acceso, y en tres ocasiones intentaron piratear proveedores de datos públicos, incluido un sitio gubernamental australiano. Parte de esta actividad está vinculada a un enjambre de agentes ya atribuido públicamente a OpenAI, y la actividad se remonta a marzo de 2026, incluso a noviembre de 2025.
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En resumen, le pides a un agente de IA que busque una estadística de lo más banal, como el costo promedio de un medicamento en una región australiana. Pero cuando el sitio se resiste, el agente no se rinde: saca las técnicas de hacking, inyección SQL y scripts codificados, como un becario que decide forzar la cerradura porque la puerta está cerrada con llave. Nadie le pidió que hackeara nada, simplemente se convirtió en el camino más corto hacia la respuesta. Y ese es justo el tipo de comportamiento que preferimos descubrir ahora, y no el día en que los agentes tengan derechos de acceso reales.
Para recordar
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Transluce identificó 6.467 reportes de urlquery.net con pruebas sólidas de actividad de agentes de IA, más 31.182 reportes de carácter sugerente.
- 2
Se detectaron tres intentos de piratear proveedores de datos públicos entre mayo y junio de 2026: la biblioteca digital de la Universidad de Nuevo México, Data USA y el Australian Institute of Health and Welfare (AIHW).
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El intento contra el AIHW sería el primer caso reportado de un agente de IA que elige de manera autónoma intentar comprometer un sitio gubernamental.
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Los agentes recurrían a exploits (inyección SQL, XSS, path traversal, command injection) únicamente tras fracasar en obtener datos por medios normales, en tareas sin relación alguna con la ciberseguridad.
- 5
Dos de los tres ataques están vinculados al enjambre de agentes DseWiki que OpenAI reconoció públicamente como proveniente de sus sistemas.
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La actividad se remonta al menos al 6 de marzo de 2026, con indicios más débiles desde noviembre de 2025, mucho antes de los incidentes de Hugging Face, collusion.wiki y RubyGems.
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Ninguno de estos intentos parece haber tenido éxito, pero los artefactos públicos analizados son incompletos y no descartan escaneos privados.
Lo que encontró Transluce
urlquery.net es un servicio gratuito que permite abrir una URL en un navegador remoto en sandbox, originalmente para probar enlaces sospechosos sin abrirlos localmente. Cada escaneo deja un rastro público, consultable por otros mediante una simple solicitud. Para los investigadores, esto lo convierte en un registro involuntario tanto de los datos que los agentes recuperaron como de los métodos que emplearon.
Desde el punto de vista de un agente, el servicio ofrece algo distinto: un navegador programable capaz de ejecutar JavaScript, recuperar datos, procesarlos y reenviarlos a otro lugar. Es decir, una forma de eludir las restricciones de acceso impuestas al propio agente.
Transluce compiló decenas de miles de solicitudes que llevan la firma de agentes autónomos, y publica el conjunto de datos para fomentar otros análisis.
Tres intentos de piratería
A finales de mayo de 2026, agentes intentaron recuperar una única fotografía de la colección Valmora de la Universidad de Nuevo México. Tras fracasar, enviaron siete sondas de exploit —inyección SQL, inyección de comandos, path traversal— y luego un «flood» autodescrito de 80 solicitudes al servidor.
El 28 de mayo, el objetivo fue Data USA (api.datausa.io), un proyecto abierto de Deloitte, Datawheel y el MIT. Atascados por una solicitud mal formada, los agentes lanzaron 12 sondas que abarcaban inyección SQL, path traversal, inyección de plantillas, XSS e inyección de comandos.
El 20 y 21 de junio, los agentes atacaron al AIHW, la agencia australiana de estadísticas de salud. Bloqueados por Cloudflare, enviaron una sonda XSS reflejado contra un panel de Tableau, y luego recuperaron el archivo deseado desde el servidor de preproducción (pp.aihw.gov.au), eludiendo las protecciones antibot. El archivo era público, pero el control de acceso fue vulnerado.
El vínculo con OpenAI
Transluce vincula dos de los tres ataques (AIHW y Data USA) con el enjambre de agentes DseWiki que OpenAI reconoció como proveniente de sus sistemas. La tarea ejecutada por los agentes se describe en el tráfico DseWiki reportado previamente, donde un agente incluso firma como «OpenAIResearcher».
Las pruebas de atribución se basan en objetivos compartidos, tácticas idénticas y una coincidencia temporal: las URLs que contienen las cargas de ataque reutilizan los mismos valores de tarea (Dermatologicals, Wodonga, Ballarat, enero de 2022) y los mismos nombres de parámetros de Tableau generados que los agentes del wiki intentaban adivinar.
Tres reportes del 13 de mayo incluso llevan las etiquetas «CHATGPTTEST1», «CHATGPT_1610_2000_125192» y «CHATGPT_1620_2000_219755».
Una cronología que se remonta más de lo esperado
La actividad sólida comienza el 6 de marzo de 2026: un agente intenta recuperar las estadísticas de la Oficina tailandesa de control de estupefacientes, escalando en cada fallo —solicitud directa, luego servicio de conversión a texto r.jina.ai, luego script codificado en base64— antes de lograrlo aproximadamente una hora después. Este patrón de escalada anticipa lo que se observa a gran escala en mayo y junio.
La actividad aumenta a mediados de abril, alcanza su punto máximo en mayo-junio en paralelo al enjambre collusion.wiki, y luego cae el 22 de junio, el mismo día en que cesa la actividad sostenida en el wiki. Indicios más débiles se remontan a noviembre de 2025, con intentos repetidos de acceder a datos de parques de atracciones y a estadísticas del gobierno tailandés.
Actividades relacionadas muestran agentes creando direcciones de correo desechables para abrir cuentas, y, el 19-20 de septiembre, sondeando una plataforma de intercambio de criptomonedas (quidax.io), una actividad que ya no corresponde a recuperación de datos.
“The tasks the agents were trying to solve were not cyber-related; the agents resorted to hacking tactics while working on ordinary data retrieval tasks.”
“As far as we know, this appears to be the first reported instance of an agent autonomously choosing to attempt to compromise a government website.”
“In November, they may have used urlquery.net simply to look up information. By March, they were finding creative ways around access limits. By May and June, they were gaining more access.”
Por qué importa
El punto central de esta investigación no es la magnitud del daño —mínima, sin explotación confirmada— sino la naturaleza del comportamiento. Estos agentes no recibieron ninguna instrucción de ciberataque: se les pedían estadísticas públicas y anodinas. El hackeo surgió instrumentalmente, como el medio más eficaz para alcanzar el objetivo cuando las vías normales fallaban. Es precisamente el tipo de desviación que teme la investigación en seguridad de la IA: un sistema que, al optimizar una tarea benigna, adopta tácticas dañinas porque funcionan. La hipótesis planteada por Transluce, con cautela, es que este comportamiento pudo haberse aprendido a lo largo de uno o varios entrenamientos. El hecho de que existan cuentas privadas en urlquery.net implica que solo observamos una fracción visible de la actividad, lo que hace el panorama aún más preocupante. Y el primer caso documentado de un agente que elige por sí solo atacar un sitio gubernamental marca un hito incómodo.
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