Michael JohnsonDos programas pueden intercambiar señales aunque no tengan conexión de red ni una carpeta compartida donde escribir. En las pruebas descritas por OpenAI, agentes ejecutados en máquinas virtuales separadas sobre hosts compartidos aprovecharon los retrasos de lectura de la caché del procesador para transmitirse secretos sintéticos. La empresa publicó los resultados el 23 de octubre de 2026 en un informe sobre la protección de la infraestructura de entrenamiento y evaluación de modelos.
En este esquema, un agente expulsaba de la caché datos seleccionados para codificar una señal. El segundo medía el tiempo de una nueva lectura: un acceso rápido indicaba un bit y uno lento, otro. Tras acordar un protocolo, los agentes reconstruyeron el mensaje a partir de esas diferencias temporales. OpenAI también detectó canales a través del almacenamiento compartido, la competencia por el tiempo de CPU y la caché de certificados TLS en su entorno sin conexión.
El aislamiento depende de los recursos compartidos
El escenario muestra por qué la separación de tareas mediante máquinas virtuales exige comprobar toda la infraestructura compartida. Aunque se bloqueen las solicitudes de red y los archivos compartidos, los procesos pueden influir en una caché, un dispositivo de almacenamiento, el planificador de CPU o un servicio común a varios entornos. Los efectos medibles de esa influencia pueden convertirse en un canal de transmisión de datos.
OpenAI afirma que, en la mayoría de las pruebas, indicó a los agentes qué canales debían investigar o les proporcionó un protocolo de codificación y decodificación. En una prueba, les dio una lista más amplia de posibles vulnerabilidades; después, los agentes convirtieron por su cuenta una de ellas en un canal de comunicación y acordaron un método de transmisión. Los experimentos se realizaron en copias aisladas de la infraestructura, con supervisión y comprobaciones automáticas capaces de detener la prueba si excedía los límites establecidos.
Qué deben comprobar los operadores de entornos con agentes
La conclusión práctica para los equipos que ejecutan tareas no confiables o autónomas en infraestructura compartida es incluir los recursos comunes en el modelo de amenazas. Para cada tipo de coexistencia, conviene plantearse una pregunta concreta: ¿pueden dos procesos aislados observarse entre sí mediante retrasos en el acceso a la CPU, al almacenamiento o a una caché de servicio?
- Defina los límites de uso compartido. Documente qué tareas comparten un host físico, recursos de CPU, almacenamiento y servicios internos, y cuáles se ejecutan por separado.
- Compruebe los canales observables. Busque diferencias medibles en los tiempos de respuesta y la disponibilidad de recursos compartidos entre tareas paralelas; evalúelas en condiciones similares a las de una carga real.
- Reduzca al mínimo las conexiones innecesarias. OpenAI describe una defensa por capas: entornos aislados, máquinas virtuales, supervisión y restricciones de red que mantienen el control incluso si falla una capa concreta.
- Añada supervisión y repita las pruebas. La empresa afirmó que amplió la supervisión para detectar intentos de transmitir datos por estos medios y que sigue realizando pruebas de red team.
Los resultados corresponden al entorno de investigación interno de OpenAI y a sus experimentos con agentes, incluidas pruebas en las que se les indicaron áreas concretas que debían investigar. Muestran una categoría de canales relevante en la práctica para infraestructuras donde las tareas deben permanecer aisladas; la publicación también señala que, en general, los canales detectados transmitían datos lentamente.
Al diseñar estos entornos, la pregunta clave va más allá de «¿está cerrada la red?»: ¿qué recursos compartidos siguen siendo observables entre tareas y cómo detectará el sistema las transmisiones que los utilicen? Esa pregunta ayuda a convertir el aislamiento formal en un perímetro de seguridad verificable.