GLM 5.3 aprovechó la brecha entre las correcciones de seguridad y su publicación
Un estudio de Epoch AI reveló que GLM 5.3, un modelo de inteligencia artificial de pesos abiertos, logró desarrollar ataques contra distintas versiones de Firefox aprovechando la denominada brecha de parche (patch gap).
Este problema aparece cuando una corrección de seguridad ya es visible en el código de un programa, pero la actualización correspondiente todavía no ha llegado a sus usuarios.
Según la información publicada por The Decoder el 30 de octubre de 2026, los investigadores comprobaron que GLM 5.3 podía aprovechar esa ventana para desarrollar cadenas de exploits de varias etapas sin intervención humana durante su ejecución.
Las pruebas abarcaron seis versiones de Firefox publicadas entre el 17 de septiembre y el 26 de octubre de 2026.
El costo aproximado de cada ataque exitoso fue de 1.000 dólares en tarifas de API, mientras que la ejecución más rápida se completó en 12 horas.
Qué consiguió GLM 5.3 durante las pruebas
Epoch AI diseñó un entorno experimental que buscaba aproximarse a las capacidades de un atacante con conocimientos limitados y recursos económicos reducidos.
Los investigadores proporcionaron al modelo una versión objetivo de Firefox, herramientas básicas e información pública en un entorno sin conexión. Después, GLM 5.3 trabajó de forma autónoma para analizar correcciones de seguridad próximas a publicarse, identificar vulnerabilidades y desarrollar cadenas de exploits.
El equipo observó que el modelo era capaz de distinguir cambios relacionados con la seguridad incluso cuando las correcciones se presentaban como modificaciones rutinarias del navegador.
En uno de los casos, GLM 5.3 identificó un problema de seguridad de memoria y desarrolló una cadena de explotación capaz de superar varias defensas del navegador.
El resultado fue una página web que podía acceder a archivos locales del equipo de un visitante y transmitirlos a un servidor controlado por un atacante cuando se cargaba en Firefox.
Con más de 200 millones de usuarios activos de Firefox, los investigadores señalaron el riesgo potencial de acceso a información sensible, incluidas contraseñas almacenadas, cookies de autenticación y documentos privados.
Un hallazgo especialmente relevante fue que, en todos los ataques exitosos contra versiones actuales de Firefox, GLM 5.3 redescubrió de forma independiente una vulnerabilidad previamente desconocida. Esta permitió superar el aislamiento de seguridad del navegador, conocido como sandbox, y acceder directamente a archivos del equipo.
Las cifras clave del experimento
| Indicador | Resultado informado |
|---|---|
| Versiones de Firefox analizadas | 6 versiones publicadas entre el 17 de septiembre y el 26 de octubre de 2026 |
| Costo aproximado por ataque exitoso | 1.000 dólares en tarifas de API |
| Ataque exitoso más rápido | 12 horas |
| Tiempo máximo permitido | 48 horas |
| Gasto de API en pruebas con Google Chrome | Aproximadamente 100.000 dólares, sin conseguir un exploit equivalente |
| Corrección publicada por Mozilla | Firefox 159.0, el 27 de octubre de 2026 |
Mozilla corrigió una vulnerabilidad clave en Firefox 159.0
Los investigadores comunicaron sus hallazgos a Mozilla, que corrigió la vulnerabilidad previamente desconocida en Firefox 159.0, publicada el 27 de octubre de 2026.
Según Epoch AI, la corrección probablemente hace que los ataques similares resulten al menos sustancialmente más difíciles.
El equipo también realizó pruebas contra Google Chrome utilizando una configuración equivalente. En ese caso, gastó aproximadamente 100.000 dólares en tarifas de API sin conseguir una cadena de explotación comparable.
Los investigadores señalaron que modelos más capaces o métodos de interacción mejorados podrían modificar los resultados obtenidos contra Chrome.
Las salvaguardas de los proveedores de IA no interrumpieron los intentos
Epoch AI informó que ni Z.ai ni los demás proveedores de API utilizados activaron mecanismos de protección o rechazos durante el desarrollo de los exploits con GLM 5.3.
Aunque los investigadores presentaron las tareas como ejercicios de seguridad, describieron sus acciones como indistinguibles de las que realizaría una persona que intentara atacar a usuarios reales.
Anteriormente, Anthropic había comunicado que GLM 5.3 podía escribir exploits con una capacidad aproximadamente comparable a la de Mythos.
Los investigadores también señalaron datos limitados de benchmarks que apuntan a que Kimi K3.1 Pro, anunciado recientemente, podría superar a GLM 5.3 en determinadas tareas cibernéticas ofensivas, aunque no lo probaron ellos mismos en este estudio.
La brecha de parche afecta a más software que los navegadores
Epoch AI advierte que el problema identificado no es exclusivo de Firefox.
La brecha entre la exposición de una corrección y su distribución efectiva también afecta a sistemas operativos móviles, firmware de routers y otros componentes de software.
Los proyectos de código abierto están especialmente expuestos porque sus cambios de código son públicos. Sin embargo, el software propietario también puede presentar riesgos similares.
Anthropic mostró anteriormente que Mythos podía aprovechar una brecha de parche en Windows sin disponer del código fuente.
El problema adquirió mayor relevancia tras el avance de las capacidades cibernéticas de IA observado con Claude Mythos Preview en abril de 2026. Los laboratorios que desarrollan modelos de frontera respondieron mediante restricciones de acceso y programas como Glasswing y Daybreak, destinados a facilitar a los defensores el acceso anticipado a modelos más potentes.
El informe también menciona ataques de brecha de parche contra Chrome en septiembre de 2026.
Ese mismo mes, un proveedor distribuyó versiones de PHP con correcciones más de seis horas antes de la publicación coordinada de parches para dos vulnerabilidades críticas. Según informes externos citados por la investigación, esta situación podría haber contribuido a miles de intentos de explotación antes de la publicación oficial, que aumentaron a millones inmediatamente después.
Para Epoch AI, la preocupación es particularmente importante en tecnologías que reciben actualizaciones con menor frecuencia, como el firmware de routers y los sistemas operativos móviles.
Qué recomiendan los investigadores para reducir el riesgo
Entre sus principales recomendaciones se encuentran:
- Mantener privadas las correcciones de seguridad hasta que estén preparadas para distribuirse a los usuarios.
- Reducir el tiempo entre las versiones beta y las actualizaciones generales, para acortar la ventana durante la cual una vulnerabilidad puede quedar expuesta.
- Evitar agrupar correcciones de múltiples vulnerabilidades cuando estas puedan combinarse en una misma cadena de explotación.
Los investigadores destacan que Firefox y Chrome ya han comenzado a distribuir actualizaciones semanales, una medida que contribuye a reducir los periodos de exposición.
También señalan que proporcionar a los defensores acceso anticipado a modelos cerrados de mayor capacidad no elimina por sí solo el problema estructural.
Cuando una corrección aparece en código público antes de llegar a los usuarios, puede ofrecer información que permita identificar la vulnerabilidad que intenta solucionar.
GLM 5.3 y Mozilla en contexto
GLM 5.3 es un modelo de inteligencia artificial de pesos abiertos y libre disponibilidad, según la descripción recogida en la investigación de Epoch AI.
Mozilla es la organización creadora de Firefox, el navegador utilizado en los experimentos y cuya versión 159.0 incorporó la corrección de la vulnerabilidad comunicada por los investigadores.
Un desafío para la distribución de actualizaciones de seguridad
Los resultados publicados por Epoch AI muestran cómo la inteligencia artificial puede acelerar el aprovechamiento de vulnerabilidades durante el intervalo que separa la preparación de una corrección de su llegada a los usuarios.
El hecho de que GLM 5.3 completara ataques de manera autónoma, con tiempos inferiores a 48 horas y costos aproximados de 1.000 dólares por éxito, refuerza la importancia de reducir esa ventana.
