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Pesquisadores usam a IA Claude de Anthropic para hackear a conta ChatGPT do funcionário OpenAI

Pesquisadores de segurança usaram o Claude Opus 5 de Anthropic para hackear a conta ChatGPT de um funcionário OpenAI e acessar o ambiente GitHub interno da empresa.

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Source-provided image accompanying Researchers Use Anthropic's Claude AI to Hack OpenAI Employee's ChatGPT Account
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venturebeat.com
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venturebeat.comhttps://venturebeat.com/security/openai-hacked-by-small-team-of-white-hat-security-researchers-using-anthropics-claude-opus-5
Tipo de fonte
Reportagem de um meio de comunicação - não um documento original.

O que não pudemos confirmar de forma independente: Esta afirmação é atribuída ao estabelecimento nomeado. Não o verificamos em relação a um documento original. (venturebeat.com)

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O que aconteceu

Pesquisadores de segurança da Hacktron AI usaram o Claude Opus 5 da Anthropic para hackear a conta ChatGPT de um funcionário da OpenAI e acessar o ambiente GitHub interno da empresa. Os pesquisadores descobriram uma vulnerabilidade na implementação de logon único do OpenAI que lhes permitiu transformar o controle do ambiente do fórum em acesso às contas ChatGPT e Codex pertencentes a usuários que foram autenticados por meio do serviço. Eles então usaram o acesso da conta do funcionário comprometida ao Codex para criar uma solicitação pull inofensiva no monorepo interno do OpenAI, demonstrando que o comprometimento da conta poderia se estender além do próprio ChatGPT, até a infraestrutura de desenvolvedor conectada.

Os pesquisadores usaram o Claude Opus 5 do Anthropic para investigar o pacote libheif vulnerável e desenvolver uma exploração.

Eles inicialmente usaram o Claude Opus 4.8, mas mudaram para o Opus 5, que produziu um exploit ARM64 funcional em poucas horas.

Os pesquisadores então adaptaram a exploração ao ambiente x86-64 e jemalloc usado pelo Discourse.

O caminho completo desde a descoberta até o acesso ao ambiente de repositório do OpenAI levou menos de 72 horas.

Os pesquisadores relataram as descobertas por meio do programa Bugcrowd da OpenAI em 25 de julho e receberam um pagamento de US$ 6.500.

Detalhes da fonte: venturebeat.com ↗

Por que isso importa

Este incidente destaca os riscos associados aos agentes de IA conectados aos sistemas de negócios e a importância de isolar pipelines de processamento de arquivos não confiáveis, manter as dependências de baixo nível corrigidas agressivamente, restringir a confiança na identidade federada e tratar as credenciais dos agentes de IA com o mesmo escrutínio que as contas humanas privilegiadas.

O incidente destaca os riscos associados aos agentes de IA conectados aos sistemas empresariais.

Ele demonstra como os agentes de codificação de IA estão mudando a economia da exploração sofisticada de vulnerabilidades.

Os pesquisadores argumentam que os agentes de codificação de fronteira podem realizar cada vez mais grande parte do trabalho incremental de desenvolvimento de exploração sob a direção humana.

O ecossistema libheif mais amplo reforça o problema de manutenção, com dezenas de avisos de segurança publicados durante 2026.

O incidente enfatiza a necessidade de as organizações adotarem uma abordagem mais proativa em relação à segurança, incluindo o isolamento de pipelines de processamento de arquivos não confiáveis, mantendo as dependências de baixo nível corrigidas agressivamente, restringindo a confiança na identidade federada e tratando as credenciais do agente de IA com o mesmo escrutínio que as contas humanas privilegiadas.

Interactive Mechanism

Mecanismo interativo: como realmente funciona

Explore a tecnologia subjacente a este desenvolvimento de forma interativa.

Agent Lifecycle Stage:
1
User Intent & Planning: "Audit customer refund request #4092 and settle payment."
2
Tool Calling: Emits structured JSON call crm_get_transaction(id='4092').
3
Guardrail & Verification:🛡️ Paused: High-value action requires human operator sign-off.
4
Final Settlement: Refund recorded, email receipt dispatched, and audit log stored.
Core takeaway: An AI agent is not just a language model—it is a closed loop of planning, tool invocation, and environment feedback. Production systems require self-healing retries and strict human approval guardrails.
Verificação de conceito interativo+10 Points
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An agent must create a draft calendar event for Tuesday at 2 p.m. Which evidence would establish the requested result?

O que assistir a seguir

O incidente demonstra como os agentes de codificação de IA estão a mudar a economia da exploração sofisticada de vulnerabilidades e a necessidade de as organizações adotarem uma abordagem mais proativa à segurança.

O incidente demonstra o impacto potencial dos agentes de IA na segurança.

Ele destaca a necessidade de as organizações adotarem uma abordagem mais proativa em relação à segurança.

Os investigadores argumentam que os agentes de codificação de IA estão a mudar a economia da exploração sofisticada de vulnerabilidades.

O incidente enfatiza a importância de isolar pipelines de processamento de arquivos não confiáveis ​​e manter as dependências de baixo nível corrigidas agressivamente.

Os pesquisadores observam que a mesma classe de modelos está tornando o desenvolvimento de explorações tecnicamente difíceis mais rápido e menos dispendioso.

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