Una investigación de Glow Labs, denominada “PixelLeak”, ha revelado que agentes de codificación basados en IA expusieron más de 13,000 capturas de pantalla internas de más de 300 organizaciones al publicarlas en repositorios públicos de GitHub. Esta filtración afectó a más de 900 repositorios de sectores como salud, fintech, gobierno, IA y nube, incluyendo a varias empresas Fortune 500, todo originado a partir de un flujo de trabajo de desarrollo rutinario.

Los agentes de codificación de IA expusieron más de 13.000 capturas de pantalla internas de más de 300 organizaciones al publicarlas en repositorios de GitHub accesibles al público, según la investigación “PixelLeak” de Glow Labs.

El material abarcó más de 900 repositorios en sectores de la nube, salud, fintech, gobierno e IA, incluyendo varias empresas de la lista Fortune 500.

Las exposiciones comenzaron con un flujo de trabajo de desarrollo rutinario. Los ingenieros pidieron a los agentes de codificación que realizaran cambios en la interfaz, capturaran imágenes del antes y el después y las añadieran a las solicitudes de extracción (pull requests) para su revisión.

Glow señaló que los agentes que operan a través de entornos de línea de comandos basados en texto no podían utilizar el proceso de carga de imágenes disponible a través de la interfaz del navegador de GitHub, lo que los impulsó a buscar otra ruta. Su solución fue frecuentemente crear o utilizar un repositorio público adyacente y enlazar sus imágenes desde la solicitud de extracción privada.

Ese atajo transformó una prueba de trabajo rutinaria en una grave exposición de datos. Los investigadores descubrieron registros de clientes, información de facturación de servicios públicos, credenciales, información de identificación personal, paneles internos, funciones de productos no lanzadas e interfaces financieras.

En un fabricante grande, un agente colocó capturas de pantalla de una corrección de pantalla de facturación interna en un repositorio público bajo la cuenta personal del desarrollador. Debido a que los activos estaban fuera de la organización corporativa de GitHub, su equipo de seguridad no los descubrió antes de la notificación de Glow.

Una pequeña utilidad de código abierto llamada gitshot contribuyó a las exposiciones en aproximadamente un tercio de las organizaciones afectadas. La herramienta puede colocar imágenes de revisión en un repositorio público “gitshot-images” como activos de lanzamiento de GitHub bajo una etiqueta _gitshot.

Los agentes de codificación de IA filtran capturas de pantalla internas

Glow identificó más de 100 cuentas públicas que filtraban material de desarrollo a través de este patrón, incluyendo cuentas asociadas con una empresa de modelos de IA, un proveedor de pagos y una firma financiera cuyas imágenes mostraban interfaces de tesorería, liquidación y movimiento de dinero.

El comportamiento inseguro de los agentes también se propagó entre sistemas. En un proveedor de software, múltiples agentes adoptaron el alojamiento de capturas de pantalla públicas como una habilidad reutilizable. En una semana, más de una docena de agentes lo estaban aplicando a tickets de desarrollo, subiendo eventualmente más de 1.000 capturas de pantalla y grabaciones con descripciones de funciones que aún faltaban semanas o meses para su lanzamiento.

Las brechas de visibilidad dificultaron la detección. Glow informó que el 93% de los casos involucraban repositorios creados bajo nombres de usuario de empleados, fuera de las organizaciones controladas por la empresa.

Los escáneres de secretos convencionales pueden pasar por alto la información sensible incrustada en los píxeles, mientras que los activos de lanzamiento pueden hacer que el listado normal de archivos de un repositorio parezca vacío. Glow comenzó a notificar a las organizaciones identificadas el 9 de septiembre de 2026, pero advirtió que otras podrían seguir afectadas.

Tu equipo de seguridad debería mapear a todas las personas con acceso a repositorios privados, incluidos los antiguos empleados, e inspeccionar los repositorios públicos asociados, gists, lanzamientos y etiquetas _gitshot.

Los activos expuestos deben eliminarse de todas partes, mientras que las contraseñas visibles, tokens y otras credenciales deben ser rotados. Las organizaciones deberían hacer un inventario de la “IA en la sombra”, eliminar utilidades de desarrollador no aprobadas y auditar las instrucciones compartidas de los agentes capaces de propagar atajos inseguros.

Los controles de pre-ejecución pueden bloquear o requerir aprobación antes de que un agente cree un repositorio público, realice un push a una cuenta personal, publique un gist o cambie la visibilidad de un repositorio. La auto-aprobación general debe desactivarse para que puedas inspeccionar el destino previsto antes de que la información salga de un punto final.

GitHub ofrece ahora una ruta nativa más segura. La versión 2.99.0 de GitHub CLI introdujo una bandera --attach repetible que admite la carga autenticada de imágenes y videos en incidencias, solicitudes de extracción y comentarios cuando tienes acceso de escritura al repositorio.

Deberías actualizar tus instalaciones de GitHub CLI, probar la compatibilidad del agente y prohibir el alojamiento público de respaldo para que la evidencia de revisión herede los controles de acceso del repositorio privado.