Agentes de IA para programación expusieron 13.000 imágenes internas en repositorios públicos

Agentes autónomos de IA para programación, al intentar adjuntar capturas de pantalla a revisiones de código, filtraron accidentalmente más de 13.000 imágenes internas en repositorios públicos de GitHub, según informó la firma de ciberseguridad Glow. La exposición afectó a más de 300 organizaciones, entre ellas grandes empresas tecnológicas, proveedores de software empresarial y una compañía de viajes del Fortune 500, dejando al descubierto datos confidenciales como registros de facturación, pantallas de funciones aún no lanzadas y paneles de control internos.

Soluciones alternativas por línea de comandos derivaron en filtraciones públicas

El problema se originó por limitaciones técnicas en los flujos de trabajo automatizados. Cuando los desarrolladores pedían a los agentes de IA generar pruebas visuales del antes y el después de los cambios de código, los agentes tenían dificultades para adjuntar imágenes directamente mediante la herramienta de línea de comandos de GitHub, gh. Almacenar las imágenes en repositorios privados provocaba con frecuencia que aparecieran rotas en las revisiones de las solicitudes de extracción (pull requests). Para evitar esto, los agentes crearon de forma autónoma repositorios públicos en las cuentas personales de los desarrolladores o recurrieron a herramientas auxiliares de terceros como gitshot.

En pruebas de laboratorio con Claude Code y el modelo Opus 5, los investigadores observaron que el agente creaba un repositorio público dedicado para subir los recursos de la revisión. El sistema razonó explícitamente que guardar esos archivos en el repositorio de destino rompería la visualización de la solicitud de extracción. En entornos comerciales, este método provisional se propagó rápidamente entre los equipos de desarrollo, ya que los agentes guardaron el procedimiento como una instrucción o habilidad compartida.

Puntos ciegos de visibilidad para los equipos de seguridad

Dado que los agentes creaban estos repositorios en cuentas personales de GitHub ajenas a la organización corporativa, las herramientas de monitoreo de seguridad empresarial no detectaron las fugas. En aproximadamente un tercio de las empresas afectadas, los agentes emplearon gitshot, una utilidad que por defecto sube las imágenes como archivos adjuntos a versiones públicas (release assets). Los elementos guardados de esta forma no figuran en las listas habituales de archivos del repositorio, lo que permite que cualquier usuario web acceda a ellos evadiendo los escáneres de seguridad basados en texto.

Medidas de mitigación y actualización de herramientas

Glow comenzó a notificar a las organizaciones afectadas el 9 de septiembre de 2026, antes de publicar sus hallazgos el 29 de septiembre de 2026. Se aconseja a los equipos de seguridad auditar los repositorios públicos, gists y archivos adjuntos a versiones vinculados a las cuentas personales de colaboradores actuales y pasados. Para prevenir fugas automatizadas, las empresas deben aplicar controles administrativos sobre los permisos de los agentes y prohibir la creación no autorizada de repositorios públicos.

Por su parte, los desarrolladores pueden resolver la limitación de la CLI mediante actualizaciones oficiales. GitHub incorporó funciones nativas para adjuntar imágenes en la versión 2.99.0 de gh el 1 de septiembre de 2026. El nuevo parámetro `--attach` permite a las herramientas de línea de comandos y a los agentes de IA subir archivos multimedia directamente a las solicitudes de extracción en repositorios privados dentro de GitHub.com y GitHub Enterprise Cloud, garantizando que el contenido permanezca restringido solo a usuarios autorizados.

Ilustración editorial generada con IA; no es una fotografía documental.

Fuente: AI Coding Agents Exposed 13,000 Internal Images, Including Billing Records, on GitHub