Google corrige falla crítica que filtraba datos del calendario

Google ha corregido una vulnerabilidad crítica en su inteligencia artificial, Gemini, que permitía el acceso no autorizado a información confidencial de Google Calendar. Esta falla, descubierta por investigadores de seguridad, utilizaba invitaciones normales para ocultar instrucciones que podían ser ejecutadas por la IA.

La vulnerabilidad explotaba la forma en que Gemini interactúa con eventos del calendario, ya que lee estos datos para responder preguntas de los usuarios, como "¿Cuál es mi agenda hoy?". A diferencia de fallas típicas que dependen de códigos maliciosos, esta permitía acciones mediante lenguaje común.

Funcionamiento de la vulnerabilidad

Investigadores estudiaron la integración entre Gemini y Google Calendar después de notar que la IA tenía acceso irrestricto a la información de los eventos. Esta integración podría ser manipulada por atacantes con un enfoque simple.

El ataque se realizaba en tres etapas. Primero, un criminal creaba un evento normal y enviaba una invitación a la víctima. Luego, en el campo de descripción del evento, ocultaba un comando que la IA ejecutaría al responder preguntas sobre la agenda de la víctima.

El comando disfrazado permitía la ejecución de acciones como resumir reuniones y crear nuevos eventos, utilizando la capacidad de Gemini de actuar en función de comandos.

Filtración silenciosa de datos

Para la víctima, el sistema parecía funcionar normalmente al responder que "es un horario libre", pero la IA, en segundo plano, realizaba acciones sin consentimiento. Ella resumía reuniones privadas, incluyendo compromisos sensibles, y creaba un nuevo evento que podía ser visualizado por el atacante.

De este modo, información confidencial podría ser accedida sin que el usuario perciba algún problema, lo que representa un serio riesgo, especialmente en entornos corporativos.

Nuevo desafío de seguridad

Este tipo de ataque plantea un nuevo desafío para la seguridad cibernética. Mientras que aplicaciones tradicionales buscan bloquear patrones maliciosos evidentes, vulnerabilidades en sistemas de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) son más sutiles y a menudo imperceptibles.

La complejidad radica en que comandos perjudiciales pueden parecer legítimos, dificultando la identificación y mitigación sin afectar el uso normal del sistema.

Impacto potencial

Con el aumento del uso de asistentes de IA en herramientas corporativas, esta vulnerabilidad puede volverse más común. Un ataque exitoso podría comprometer calendarios enteros, exponiendo información sensible.

Expertos advierten que tal explotación puede poner en riesgo datos críticos de empresas, como planes estratégicos e información personal de empleados, todo a partir de una simple invitación de calendario.

Corrección rápida por parte de Google

Google ya ha implementado correcciones para la falla, tras confirmar los hallazgos de los investigadores. La compañía llevó a cabo una auditoría rigurosa y no encontró evidencia de explotación adicional de la vulnerabilidad por otros actores.

Aunque se han implementado protecciones adicionales, Google ha optado por no divulgar detalles técnicos específicos para evitar nuevos intentos de explotación.

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