El modelo Mythos de Anthropic demuestra su gran capacidad matemática
El modelo de búsqueda de errores de Anthropic, Mythos, ha identificado una vulnerabilidad crítica en Rejetto HFS que ya está siendo explotada en ataques activos. El hallazgo resalta la capacidad del modelo para resolver problemas matemáticos complejos y detectar fallos criptográficos.
La segunda vulnerabilidad vinculada a Anthropic que se sabe que ha sido explotada en ataques activos mostró actividad inicial desde una dirección IP en China dirigida a hosts vulnerables en Estados Unidos y Japón.
Detalles de la vulnerabilidad
La vulnerabilidad es un fallo crítico de omisión de autenticación en Rejetto HTTP File Server (HFS) que puede dar lugar a un acceso total de administrador y a la ejecución de código remoto. HFS es un servidor de archivos web de código abierto que anteriormente apareció en el catálogo de Vulnerabilidades Explotadas Conocidas (KEV) de la Agencia de Ciberseguridad e Infraestructura de EE.UU. (CISA) en 2024.
El miércoles, el investigador Zach Hanley, de la empresa de pruebas de penetración con IA Horizon3, afirmó que utilizó Mythos para descubrir un nuevo fallo en el servidor de archivos, ahora identificado como CVE-2026-61500. Si utiliza Rejetto HFS, asegúrese de actualizar a la versión v3.2.1 o posterior, la cual corrige este y otros fallos de seguridad.
Hanley también publicó un vídeo que muestra los pasos para explotar HFS y ejecutar código de forma remota en el servidor.
Explotación en ataques activos
Al día siguiente, el CVE estaba siendo explotado. El jueves, el investigador de seguridad de VulnCheck, Patrick Garrity, publicó en LinkedIn que habían comenzado a detectar la explotación de CVE-2026-61500 en Rejetto HFS esa misma tarde, añadiendo que Hanley y su equipo informaron del error a VulnCheck para la asignación del CVE.
«Nuestros indicadores detectaron a un actor en China atacando hosts reales vulnerables en los EE. UU.», añadió Garrity.
Garrity ha estado siguiendo los CVE atribuidos a Mythos y Project Glasswing, la iniciativa de Anthropic para dar a socios seleccionados acceso al modelo de búsqueda de errores, desde poco después de que se anunciara el programa en abril. Anthropic afirma que Mythos es demasiado potente para lanzarlo al público general.
Hasta el viernes, Mythos y Project Glasswing habían descubierto 286 CVE, según el rastreador de Garrity, y hasta el jueves solo uno de estos fallos había sido explotado en ataques activos. La actividad del jueves por la noche se originó desde una dirección IP en China y tuvo como objetivo servidores vulnerables en los EE. UU. y Japón, según informó Garrity a The Register.
«Hoy hemos visto cuatro impactos», dijo el viernes. Estos se originaron desde dos direcciones IP diferentes en los EE. UU.: 173.239.211[.]248 y 173.239.211[.]249. Ambas están en la misma subred y «parecen provenir de un proxy», añadió Garrity.
Los intrusos digitales vinculados a China utilizan habitualmente dispositivos comprometidos como proxies para enrutar tráfico malicioso y ocultar la ubicación real de los atacantes, y en abril un aviso de seguridad en 10 países advirtió de operativos cibernéticos con vínculos en China que utilizaban redes de proxy «estratégicamente y a gran escala».
Capacidades de Mythos y análisis técnico
En su informe, Hanley señaló que Horizon3 ha utilizado Mythos en su investigación de vulnerabilidades —y ha descubierto «muchos fallos críticos»— desde que la empresa de seguridad se unió a Project Glasswing en julio.
El CVE-2026-61500 destaca un par de capacidades de Mythos que lo hacen muy eficaz para descubrir vulnerabilidades, según Hanley. En concreto, Mythos destaca en destilaciones matemáticas y tareas científicas, especialmente aquellas relacionadas con la informática y los sistemas operativos. Encontrar este CVE «habla de las capacidades de Mythos para comprender las matemáticas, cómo identificó un conjunto de errores criptográficos explotables y cómo abordó la resolución de las restricciones para lograr la ejecución de código remoto», escribió Hanley.
El problema de seguridad surge de cómo HFS autentica a los usuarios. Genera un valor aleatorio con Math.random() y luego pasa este valor a Koa, la base del entorno de trabajo web Node.js para HFS. Koa utiliza keygrip para firmar todas las cookies de sesión con ese valor aleatorio.
Esto significa que «si un atacante puede deducir cuál es la clave de firma de la sesión, puede falsificar cookies de sesión válidas», dijo Hanley. Esto no debería ser posible, asumiendo que Math.random() utilice un generador de números pseudoaleatorios (PRNG) seguro.
Sin embargo, el Math.random() de V8 no utilizaba un PRNG seguro. Mythos descubrió que la salida del algoritmo xorshift128+ que utilizaba era totalmente reversible, y la aplicación estaba filtrando las salidas de Math.random().
El análisis del modelo afirmó que Z3, un solucionador de Satisfacibilidad Modulo Teorías (SMT) desarrollado por Microsoft y disponible públicamente, podría utilizarse para recuperar la semilla del PRNG. Hanley señala que los investigadores de Horizon3 no recordaban haber visto un solucionador SMT utilizado de esta manera para atacar un fallo criptográfico en una aplicación real y eludir la autenticación.
«Lo que resulta impresionante es que Mythos no solo señaló el PRNG inseguro de forma aislada; identificó simultáneamente que la aplicación filtraba las salidas de Math.random() sin procesar a través de una ruta de código separada, reconoció que estos dos hechos formaban una cadena y determinó que la filtración producía exactamente las observaciones necesarias para que la recuperación del estado fuera factible», escribió.
El uso de modelos de lenguaje avanzados para identificar fallos criptográficos complejos marca un hito en la capacidad de la IA para asistir en la investigación de seguridad avanzada.", "tags": ["Anthropic", "Mythos", "CVE-2026-61500", "ciberseguridad", "IA"], "whatsapp_titulo": "Mythos de Anthropic detecta fallos criptográficos complejos", "whatsapp_resumen": "El modelo Mythos de Anthropic ha demostrado su gran capacidad matemática al identificar una vulnerabilidad crítica en Rejetto HFS que ya está siendo explotada en ataques activos. El hallazgo resalta el potencial de la IA en la investigación de seguridad avanzada.\
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