Una IA explota en dos días una vulnerabilidad de PHP conocida desde hace 22 años

Según un análisis de CNN Business firmado por David Goldman (23 de octubre de 2026), una vulnerabilidad crítica en PHP, el lenguaje que según el artículo impulsa el 70 % de los sitios web del mundo, llevaba 22 años sin resolverse y la inteligencia artificial ha logrado convertirla en una amenaza práctica en solo dos días.

El origen se remonta a julio de 2004, cuando el investigador de seguridad Stefan Esser advirtió de un fallo crítico en PHP que podría permitir a un atacante leer contraseñas, robar bases de datos o incluso tomar el control de sitios web completos. La advertencia fue ignorada en gran medida durante décadas. En 2020 otro investigador descubrió un problema relacionado y los responsables de PHP publicaron una corrección parcial. En 2024 se encontró una vulnerabilidad similar que quedó sin arreglar.

Según el artículo, la razón de esta inacción fue que explotar el fallo exigía un trabajo humano tedioso, lento y monótono, lo que lo hacía poco práctico. Es lo que se describe como «seguridad por agotamiento»: muchas vulnerabilidades permanecen sin explotar no porque sean inofensivas, sino porque aprovecharlas cuesta demasiado esfuerzo. La IA no se cansa, y ese freno desaparece.

El 30 de julio, investigadores de la empresa de seguridad con IA Calif, junto con la iniciativa de seguridad «Patch the Planet» de OpenAI, apuntaron un modelo de lenguaje grande a PHP sin esperar encontrar nada crítico. El 1 de agosto hallaron un método para atacar las vulnerabilidades de PHP, y días después encontraron otro y luego otro. A lo largo de ese mes, la empresa de seguridad Wiz, respaldada por Google y también participante en Patch the Planet, descubrió asimismo nuevas formas de explotar esas vulnerabilidades. El parche se publicó el miércoles y las empresas divulgaron públicamente sus hallazgos; Wiz lo calificó como una de las vulnerabilidades más graves de la historia del software.

El investigador de Calif Ryan Austin señaló en una entrada de blog que no se usaron modelos de IA especiales, sino modelos disponibles para el público general. Según el artículo, Anthropic pausó en junio el despliegue de su modelo Mythos porque era tan eficaz exponiendo vulnerabilidades que el gobierno de EE. UU. lo calificó de amenaza para la seguridad nacional.

En términos técnicos, el fallo permitía manipular la forma en que PHP procesa las peticiones. Si un servidor se caía por quedarse sin memoria, dejaba datos obsoletos que podían aprovecharse para filtrar información o ejecutar código malicioso. El artículo lo compara con una cocina de restaurante saturada: el chef abandona a mitad del servicio dejando ingredientes y recetas por la encimera, y el siguiente cocinero sirve comida contaminada e incluso envía recetas a los clientes. La dificultad estaba en forzar el fallo de memoria en un instante preciso para saltarse los límites de seguridad de PHP. La IA encontró rápidamente dos vías: una que aprovecha la discrepancia entre cómo PHP mide los archivos comprimidos y los descomprimidos, y otra basada en estructuras de archivos profundamente anidadas que desbordan la estructura de directorios de PHP y provocan el fallo de memoria.

La amenaza podría no haber terminado. Adam Meyers, de CrowdStrike, advierte de que siguen en uso muchas versiones desactualizadas de PHP y de que el parche casi con seguridad no resuelve todos sus problemas. Además, según Cloudflare, una aparente filtración previa al parche provocó miles de intentos de explotación en las horas anteriores al anuncio. Meyers señala que los atacantes no necesitan encontrar la vulnerabilidad primero: pueden convertirla en arma después de su divulgación, y aún está por ver cuánto aparecerá en entornos reales.

Las recomendaciones de OpenAI en su divulgación se resumen en escribir código más seguro desde el principio, algo poco útil para quien ya tiene aplicaciones en PHP. Migrar fuera de PHP es caro, según Meyers, porque implica reconstruir toda la aplicación. Vyas Sekar, profesor de Carnegie Mellon, considera que este caso podría ser el primero de muchos y que existen muchas más vulnerabilidades por descubrir y explotar. Nick Rogers (Fieldwork AI) sostiene que la «seguridad por agotamiento» ya no es una salvaguarda viable, y Madhu Shashanka (Concentric AI) defiende asumir que todo es un riesgo potencial y advierte de que dejar software sin parchear, incluso unos días, es hoy mucho más peligroso porque el esfuerzo que antes protegía a esos sistemas ha dejado de ser una barrera.