Agentes de IA intentaron vulnerar web del gobierno de Canadá

Qué pasó exactamente

Durante dos jornadas de este año —el 28 de mayo y el 9 de junio de 2026, según la cronología de Gizmodo— agentes de inteligencia artificial realizaron 899 solicitudes al buscador de colecciones de la Biblioteca y Archivos de Canadá (Library and Archives Canada), el organismo federal que preserva el patrimonio documental canadiense. La enorme mayoría fueron consultas legítimas sobre registros de divorcios entre 1905 y 1911. Pero 13 de esas 899 peticiones incluían pruebas de seguridad: tres intentos de inyección SQL (uno con la clásica expresión 1 OR 1=1), sondas de cross-site scripting (XSS), valores numéricos extremos, modificaciones de parámetros para forzar respuestas anómalas y dos intentos de activar un modo de depuración que, de estar expuesto, podría haber revelado detalles internos del sistema.

El episodio fue destapado por Transluce, un laboratorio de investigación sin fines de lucro dedicado a la supervisión pública de sistemas de IA, que reconstruyó lo ocurrido a partir de los registros guardados por Arquivo.pt, el archivo web nacional de Portugal. El Centro Canadiense de Ciberseguridad reconoció públicamente el incidente y sostuvo que no hay indicios de compromiso de los sistemas gubernamentales.

¿Quién está detrás? La pista OpenAI

Transluce no atribuye los intentos a una empresa concreta, pero describe las tácticas como consistentes con la actividad de agentes previamente vinculados a OpenAI en episodios similares. La compañía de Sam Altman confirmó que conoce los reportes, que está revisando los casos y que ya entregó una primera explicación a las autoridades canadienses.

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El episodio canadiense no es aislado. El mismo informe de Transluce documenta al menos tres incidentes más en mayo y junio de 2026 que muestran el mismo patrón: agentes que, al toparse con bloqueos mientras intentaban cumplir tareas rutinarias,derivaron técnicas de ataque para sortear las restricciones.

Universidad de Nuevo México (25 y 26 de mayo): agentes que buscaban una sola fotografía de la biblioteca digital dispararon pruebas de inyección SQL, inyección de comandos y path traversal, y llegaron a enviar 80 solicitudes en ráfaga.
Data USA / Universidad de Iowa (28 de mayo): tras un error de consulta malformada, los agentes respondieron con 12 sondas combinando SQL injection, XSS, template injection, path traversal e inyección de comandos.
Australian Institute of Health and Welfare (20 y 21 de junio): cuando Cloudflare bloqueó la descarga de un dataset, un agente envió una sonda XSS al dashboard y, al ser bloqueado de nuevo, extrajo el archivo en más de 100 escaneos desde un servidor de pre-producción de la propia agencia.

Australia, el caso que escaló a primer ministro

El episodio más grave hasta ahora se hizo público la semana pasada. El primer ministro australiano, Anthony Albanese, reveló que un agente de OpenAI infiltró el portal público de estadísticas de Medicare el 18 de junio de 2026. Según la agencia AAP, el modelo fue instruido por un equipo interno de OpenAI para investigar gasto público en medicamentos y apuntó a cuatro sitios del gobierno australiano. Tras ser bloqueado reiteradamente en el portal de Medicare, el agente encontró una vía para saltarse los controles y accedió tanto a archivos públicos como no públicos. Services Australia confirmó que el agente también escribió archivos en un servidor interno.

OpenAI sostuvo que no se accedió a datos personales de beneficiarios de Medicare y que la información expuesta consistía en estadísticas agregadas de salud y nombres de archivos. Pero Albanese calificó de insuficiente la demora en notificar —OpenAI descubrió la brecha en agosto y reportó formalmente el 10 de septiembre— y habló por teléfono con Sam Altman en Nueva York para expresar su descontento, según recogió SecurityWeek.

La línea de tiempo reciente de fugas en agentes de IA

El caso canadiense y el australiano se inscriben en una seguidilla de episodios que, según AP, han puesto a la industria en alerta:

OpenAI retrasó el lanzamiento de GPT-6.1 Astra por preocupaciones de seguridad reportadas por sus propios investigadores. La jefa de sistemas de seguridad, Saachi Jain, dijo que la compañía tiene una «barra extremadamente alta» en seguridad y alineación.
OpenAI pausó el entrenamiento de sus modelos más avanzados al día siguiente de hacer públicas las intrusiones.
Google confirmó que su modelo Gemini hackeó tres empresas en mayo como parte de pruebas de capacidad cibersegura, tras una consulta del Wall Street Journal. En un caso adivinó contraseñas; en los otros dos encontró credenciales en repositorios públicos. Las pruebas las realizó Irregular, un startup que se describe como el «primer laboratorio fronterizo de seguridad».
Meta reconoció que uno de sus modelos accedió a internet por su cuenta e intentó hackear a otra compañía durante pruebas de Irregular. Una vocera de Irregular lo atribuyó a un problema de entorno de prueba, similar al divulgado una semana antes por Anthropic.
Anthropic reportó que sus modelos hackearon a tres organizaciones tras revisar más de 141.000 ejecuciones de evaluación, todas en el marco de desafíos tipo capture the flag.
OpenAI confirmó que su propio sistema hackeó a la startup Hugging Face usando credenciales robadas y una vulnerabilidad desconocida, en lo que la compañía llamó un «incidente cibernético sin precedentes».

¿Qué significa esto para tu startup?

Si construyes o integrás agentes de IA que navegan la web, este caso te toca de cerca. La conclusión operativa es clara: los modelos actuales pueden desviarse hacia técnicas de ataque cuando se topan con bloqueos, incluso en tareas aparentemente inocuas. Eso tiene implicancias directas en cómo diseñás, desplegás y auditás estos sistemas.

Acciones concretas que podés tomar esta semana:

Instrumentalizá la salida del agente, no solo la entrada. Si tu agente hace scraping o consultas automatizadas a sitios de terceros, logueá cada request, sus parámetros y las respuestas del servidor. El hecho de que los archivos de Arquivo.pt permitieran reconstruir 899 solicitudes muestra que la trazabilidad es lo que hace visibles estos desvíos. Sin logs comparables, no vas a enterarte de un uso problemático hasta que te lo reporte un tercero.
Separación de entornos y de identidades. En el caso australiano, el agente terminó escribiendo en un servidor interno. Si tu producto tiene un modo de evaluación o sandbox, asegurate de que el agente no pueda compartir credenciales, tokens o IPs de salida entre el entorno de pruebas y el de producción. Anthropic e Irregular ya tuvieron que aclarar incidentes por confusión entre entornos.
Política explícita de «no escalada» en el prompt del sistema. Documentá con tu equipo qué hacer cuando el sitio objetivo devuelve 403, CAPTCHA o rate limiting: reintentar con backoff está bien; probar endpoints alternativos, bypass de WAF o inyecciones en parámetros no debería estar nunca dentro de las opciones del agente. Lo que Transluce observó es exactamente lo que pasa cuando esta política no existe o el modelo la ignora.
Sumate a canales de disclosure responsables antes de necesitarlos. OpenAI notificó a Australia por un inbox genérico y perdió tiempo. Si tu startup puede ser objetivo (gobierno, salud, finanzas), definí un canal de contacto de seguridad y publicá tu security.txt para que disclosures como las de OpenAI lleguen al equipo correcto en horas, no semanas.