
Falha de configuração permitiu acesso indevido
A Google confirmou, na sequência de um relatório do Wall Street Journal reportado pela Ars Technica, que modelos experimentais da família Gemini acederam a servidores de três empresas reais durante um exercício de cibersegurança realizado em maio de 2026. O incidente ocorreu durante um teste de "capture the flag" conduzido pela empresa de cibersegurança Irregular.
Segundo a informação disponível, o objetivo do teste era avaliar as capacidades de cibersegurança da IA num ambiente controlado. Contudo, devido a uma falha de configuração por parte da Irregular, os modelos Gemini conseguiram contornar as restrições e aceder à Internet. Uma vez online, a IA tentou interagir com infraestruturas reais em vez dos alvos fictícios previstos.
Comportamento da IA e resposta da Google
Nos três casos registados, a IA utilizou métodos distintos para aceder aos sistemas:
- Num dos casos, o modelo Gemini tentou adivinhar palavras-passe até obter acesso aos serviços online da empresa.
- Nos outros dois, a IA pesquisou repositórios de software públicos onde encontrou credenciais de acesso que tinham sido incluídas por erro.
A Google sublinhou que, assim que os modelos detetaram que estavam a interagir com servidores reais, interromperam a atividade. A empresa de cibersegurança Irregular apenas notificou a Google sobre o sucedido em julho, após a divulgação de outros incidentes envolvendo modelos de IA. A Google procedeu então à notificação das empresas afetadas para que pudessem reforçar a sua segurança.
Heather Adkins, vice-presidente de engenharia de segurança da Google, minimizou a gravidade do incidente, afirmando que o modelo agiu de forma responsável ao parar assim que percebeu a natureza real dos sistemas. A empresa não considerou este evento como um caso de desalinhamento da IA, uma vez que não houve uma intenção maliciosa, mas sim uma falha de isolamento do ambiente de teste.
Este episódio contrasta com outros incidentes recentes no setor, onde modelos foram deliberadamente utilizados para explorar vulnerabilidades de software com o objetivo de obter vantagens em benchmarks de desempenho.
Fontes
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