Un investigador de seguridad apodado brutecat reveló que utilizó un sistema de fuzzing impulsado por IA para descubrir vulnerabilidades en la infraestructura de Google. En menos de tres meses, logró exponer fallos sistémicos de control de acceso en aproximadamente 1.500 APIs, lo que le permitió obtener recompensas por errores (bug bounty) superiores a los 500.000 dólares. El proceso comenzó analizando los documentos de descubrimiento de Google, que contienen las especificaciones de las APIs.

Un investigador de seguridad conocido como brutecat ha revelado cómo un pipeline de fuzzing impulsado por IA descubrió más de 500.000 dólares en vulnerabilidades en la infraestructura de Google en menos de tres meses, exponiendo fallos sistémicos de control de acceso ocultos dentro de aproximadamente 1.500 APIs.

El investigador comenzó centrándose en los documentos de descubrimiento de Google: especificaciones de API legibles por máquina, similares a los documentos de Swagger, que enumeran todos los endpoints, parámetros y métodos disponibles. Aunque estos documentos están disponibles públicamente para APIs como la API de datos de YouTube, muchos existen para APIs internas de Google y requieren claves de API válidas para acceder.

Vulnerabilidad	Servicio Afectado	Recompensa	CVE
Toma de control de cuenta de Google Voice / Fiber — filtración de PII no autenticada + teléfono de recuperación, asignación de número arbitrario (P0/S0)	gfibervoice-pa.googleapis.com	$20,000	—
Toma de control de AdExchange — staging apuntando a datos de producción, lectura de cuentas + auto-adición como admin (2 problemas)	adexchangebuyer	$30,000	—
API de evaluación de privacidad interna de Eldar expuesta públicamente (recompensada x2)	eldar-pa.clients6.google.com	$26,674	—
Filtración de ID de vídeo no listado/privado de YouTube a través de activos de Content ID autogenerados	YouTube Content ID API	$12,000	—
Toma de control de Widevine DRM — organizaciones filtradas, claves de cifrado, auto-adición a cualquier organización	alkaliwidevineintegrationconsole-pa	$16,004.40	—
PLX / DataHub — setIamPolicy autoconcesión como propietario del conjunto de datos, volcado de datos confidenciales de YouTube (2 problemas)	datahub (staging)	$12,000	—
Desanonimización del propietario del dispositivo Nest — ID secuencial → ID de Gaia, encadenado al correo electrónico vía licencia de Play Books	nestauthproxyservice-pa	No especificado	—
Translation Hub — ListOperations no autenticado, lectura/escritura entre inquilinos, exfiltración de GCS (3 problemas)	translationhub.googleapis.com	$36,500	—
YouTube TV CMS — sin control de acceso en CRUD de campañas, correos electrónicos de cuentas de CMS filtrados	alkalitvfilm-pa	$24,000	—
Vertex AI Search for Commerce — lectura/escritura no autenticada de configuración de clasificación de intención (inyección de prompt)	retail.googleapis.com	$30,000	—
Cloud Console GraphQL — filtración de registros de solicitudes de App Engine (sin autenticación)	cloudconsole-pa (GAE_GRAPHQL)	$18,000	CVE-2026-8934
Cloud Console GraphQL — lectura/escritura de sesión no autenticada de Vertex Assistant	cloudconsole-pa (AIPLATFORM_GRAPHQL)	$30,000	—
Cloud Console GraphQL — filtración de crédito de facturación de Google Maps Platform + PII	cloudconsole-pa (GMP_GRAPHQL)	$12,000	—

Acceder a la mayoría de ellos requiere claves de API válidas, por lo que el investigador y un colaborador, Michael Dalton, recolectaron credenciales a gran escala. Analizaron más de 60.000 APK de Android, descifraron binarios de iOS y crearon una extensión de Chrome para interceptar el tráfico en más de 2.800 dominios web de Google, recolectando finalmente alrededor de 3.600 claves.

Debido a que una sola clave a menudo tiene múltiples APIs habilitadas en su proyecto de Google Cloud, este tesoro permitió un alcance amplio. Para mantenerse dentro del alcance del programa de Google, el equipo filtró las claves que no eran de Google utilizando un endpoint de Cloud Marketplace que resuelve un número de proyecto a su dominio propietario.

Luego omitieron las rutas de descubrimiento eliminadas, abusaron de etiquetas de visibilidad como GOOGLE_INTERNAL para revelar endpoints ocultos y realizaron ingeniería inversa de la Autenticación de Primera Parte de Google (FPA v2) después de que los mapas de fuentes filtraran brevemente la librería de frontend pertinente.

Tras recolectar más de 1.500 documentos de descubrimiento de las APIs de Google, incluyendo endpoints ocultos desbloqueados mediante etiquetas de visibilidad GOOGLE_INTERNAL no documentadas, el investigador construyó un Explorador de API personalizado capaz de analizar cualquier documento de descubrimiento en el lado del cliente y ejecutar solicitudes autenticadas.

Con la infraestructura lista, el investigador integró Claude AI como un motor de pentesting automatizado. A la IA se le proporcionó un conjunto de herramientas personalizadas — probe_api, report_vulnerability y confirm_testing_complete — para probar sistemáticamente cada endpoint en busca de controles de acceso rotos y vulnerabilidades IDOR (Referencia Directa Insegura a Objetos).

El sistema fue perfeccionado durante un mes mediante ingeniería de prompts iterativa. Las mejoras clave incluyeron la clasificación de endpoints basada en grupos, el sondeo multi-clave que enviaba automáticamente la misma solicitud a todas las claves de API conocidas y el análisis estandarizado de los crípticos mensajes de error de la API de Google en etiquetas legibles para humanos. Una vez implementadas estas mejoras, la precisión de los informes de vulnerabilidades de la IA superó el 50%, haciendo que la revisión manual fuera rápida y eficiente.

Entre los hallazgos más graves se encontraba una falta total de controles de acceso en gfibervoice-pa.googleapis.com, una API de gestión de Google Voice y Google Fiber.

Con un solo comando curl no autenticado suministrando únicamente el ID de Gaia de una víctima, un atacante podía recuperar PII completa, incluyendo el número de Google Voice y el número de teléfono de recuperación de la cuenta de la víctima.

Más peligroso aún, la API también permitía a un atacante asignar cualquier número de teléfono a la cuenta de Google de una víctima sin autorización, apareciendo el número bajo los teléfonos verificados de la víctima en myaccount.google.com/phone.

Esto abría el camino a una posible toma de control de cuenta (ATO) y ataques estilo SIM-swap. Google calificó este error como P0/S0, la severidad más alta posible, y lo parcheó en pocas horas, otorgando 20.000 dólares solo por ese hallazgo.

Todas las vulnerabilidades fueron reportadas responsablemente a través del programa VRP de Google. En total, la campaña de investigación asistida por IA descubrió errores en docenas de APIs internas de Google, ganando colectivamente al investigador 500.000 dólares en recompensas en menos de 90 días.

La investigación subraya un cambio crítico en la seguridad ofensiva: la IA ya no es solo una herramienta defensiva en las manos correctas; se convierte en un motor de descubrimiento de vulnerabilidades altamente escalable capaz de uncover fallos críticos incluso en las organizaciones más conscientes de la seguridad del mundo.

Fuentes:
https://cybersecuritynews.com/google-infrastructure-hacked-ai/