Investigadores afirman que un enlace público para compartir ChatGPT podía ejecutar código en la sesión de la víctima; OpenAI lo corrigió el 26 de octubre

La firma de seguridad Parameter publicó el 28 de octubre un informe en el que afirma que sus investigadores encontraron una forma de ejecutar JavaScript controlado por un atacante dentro de la sesión de ChatGPT con inicio de sesión de cualquier persona que abriera un enlace público para compartir una conversación. OpenAI corrigió el problema el 26 de octubre y clasificó el informe como P1, según el informe.

El relato de Parameter sobre la cadena:

• Una conversación maliciosa combina un gráfico interactivo normal, que carga la biblioteca matemática MathLive e instala un receptor de mensajes en la página principal de chatgpt.com, con una vista previa HTML que le envía mensajes. El receptor no comprobaba quién enviaba un mensaje que modificaba la distribución del teclado virtual, y esta podía contener HTML sin procesar.
• Ese HTML creó un marco sin aislamiento que conservaba la identidad de chatgpt.com. La política de seguridad de contenido de ChatGPT bloqueaba los scripts insertados, pero permitía YouTube, y un endpoint de oEmbed de YouTube que reflejaba un parámetro callback proporcionado suministraba el script.
• Los investigadores afirman que el código podía enumerar las conversaciones de la víctima, leer una conversación privada que nunca se había compartido y enviar parte de ella a un servidor externo. Dicen que ese mismo acceso permitiría realizar cualquier acción que pudiera ejecutar la cuenta de la víctima. Bastaba con abrir el enlace para compartir y, como mucho, hacer un clic en Preview.

Cronología de Parameter: enviaron el informe el 18 de octubre; OpenAI elevó la gravedad de P2 a P1 el 21 de octubre; una corrección llegó por etapas a los dos frontends web; y el 26 de octubre, OpenAI confirmó que ambos rechazaban los mensajes señalados y otorgó una recompensa de $5,000. El relato procede de los propios investigadores; el informe no describe ningún uso de la vulnerabilidad contra usuarios reales.