A empresa de segurança JFrog — conhecida por suas ferramentas de cadeia de suprimentos de software — identificou um surto impressionante de relatórios de vulnerabilidades falsos que passaram pela pipeline pública de CVE. Em questão de dias, uma conta do GitHub recém-criada publicou 55 relatórios separados. A análise da JFrog confirmou que 54 dessas entradas eram pura ficção, seu código-fonte nunca contendo os defeitos alegados.

Os relatórios fabricados cobriram uma variedade de componentes de software. A maioria alegou bugs de corrupção de memória no mecanismo de banco de dados SQLite, mas as funções citadas não existiam em nenhuma versão lançada. Outros visaram a biblioteca de processamento de imagens libraw e um decodificador de áudio baseado em Arduino, novamente descrevendo funções que nunca fizeram parte da base de código. Uma entrada até recebeu uma classificação CVSS perfeita de 10,0 da Red Hat antes de ser revisada para 7,6 após o erro ser detectado.

Do GitHub ao Banco de Dados de Vulnerabilidades Nacional

Depois da publicação inicial, os CVEs fraudulentos migraram além do GitHub. O Banco de Dados de Vulnerabilidades Nacional dos EUA (NVD), o repositório federal que muitas organizações dependem para priorizar patches, aceitou as entradas e as marcou como críticas. Uma equipe da CISA posteriormente enriqueceu os registros, adicionando metadados que os scanners de segurança em todo o mundo confiam automaticamente.

A pipeline que governa a atribuição de CVE é baseada em um modelo de confiança. Os submetentes preenchem um formulário público gerenciado pela MITRE, e a CNA (Autoridade de Numeração de CVE) designada normalmente aceita as informações sem verificação independente. Como notou o engenheiro da Oracle Alan Coopersmith, "A CNA muitas vezes não está em uma posição de ser capaz de verificar o relatório por si mesma". Historicamente, a equipe do NIST revisou cada registro manualmente, mas uma enxurrada de submissões forçou a agência a pausar a análise profunda no início de 2024. Até o final de 2025, um backlog de mais de 27.000 relatórios não processados permaneceu, de acordo com um fiscal federal.

Porque nenhum passo no processo atual exige uma prova de conceito reprodutível, as entradas fraudulentas passaram despercebidas. Os CVEs falsos agora estão no NVD, onde os scanners de vulnerabilidades os tratam como ameaças reais, levando as organizações a desperdiçar tempo investigando bugs inexistentes.

Falsos gerados por IA e o loop de automação

A JFrog executou os advisories suspeitos por meio do GPTZero, um detector que sinaliza textos gerados por máquina. A ferramenta rotulou os textos como originados por IA. O Afek Berger da JFrog descreveu o fenômeno como uma assimetria: "Gerar um falso convincente agora custa quase nada; verificar um custa exatamente o que sempre custou — ler o código-fonte, construir a versão, executar a prova de conceito".

O perigo aumenta quando as ferramentas de remediação automatizadas, como os corretos de código impulsionados por IA, consumem esses CVEs fraudulentos. Um assistente de IA entregue a uma vulnerabilidade fabricada pode vasculhar uma base de código em busca de uma função que nunca existiu, então aplicar um patch que pode quebrar a funcionalidade legítima. O loop — IA escreve um advisory falso, uma pipeline com pouca equipe passa, outra IA tenta uma correção — cria um ciclo de feedback com pouca supervisão humana.

Até mesmo equipes de segurança bem financiadas não podem verificar manualmente todos os relatórios de entrada. A CISA e o NIST, já esticados ao limite, não têm a capacidade de agir como um contrapeso confiável. O incidente destaca uma fraqueza sistêmica: o sistema de submissão baseado na honra nunca antecipou máquinas capazes de engano em larga escala.

A descoberta da JFrog serve como um aviso de que o ecossistema de gerenciamento de vulnerabilidades deve se adaptar. Sem etapas de verificação mais fortes, os falsos gerados por IA podem continuar a erodir a confiança nos próprios bancos de dados que as organizações dependem para proteger seu software.

Este artigo foi escrito com a assistência de IA.
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