La firma de seguridad PortSwigger ha dado a conocer HTTP Terminator, un sistema de investigación basado en inteligencia artificial desarrollado por James Kettle, director de investigación de la compañía. Según el informe, el sistema generó y validó nuevas técnicas de desincronización HTTP tras analizar 30.000 vectores de ataque candidatos. Además, un proceso de descubrimiento guiado por humanos permitió hallar una vulnerabilidad zero-day en Apache Traffic Server, que ya ha sido corregida.
Kettle explicó que HTTP Terminator probó ataques en 30.000 sitios web donde el escaneo estaba autorizado mediante programas de bug bounty o divulgación de vulnerabilidades. Se identificaron aproximadamente 700 objetivos vulnerables antes de una validación más profunda y una investigación centrada en el envenenamiento de colas de respuesta (RQP). Entre los afectados se encontraban bancos, infraestructura gubernamental, productos de seguridad y un aeropuerto.
Nuevas técnicas descubiertas
La investigación produjo nuevos desencadenantes de desincronización, un patrón de doble coincidencia de Content-Length y una técnica de 'byte colgante' (dangling-byte) diseñada para hacer más fiable el ataque de envenenamiento de colas de respuesta. El RQP puede provocar que el frontend pierda la noción de qué respuesta del backend pertenece a cada usuario, exponiendo potencialmente respuestas ajenas, incluidas cookies de sesión o claves API.
Los investigadores también divulgaron el concepto de 'Shared-Parser Confusion', una idea más amplia propuesta por el sistema y posteriormente validada por Kettle. La defensa recomendada no ha cambiado: PortSwigger sugiere evitar el uso de HTTP/1.1 en el upstream. Si no es posible eliminar HTTP/1.1, se recomienda utilizar listas blancas de métodos en ambas capas y restringir qué métodos pueden incluir cuerpo en las peticiones.
Detalles técnicos y hallazgos
En el informe técnico, Kettle indicó que alimentó a HTTP Terminator con 138 RFC de HTTP y SMTP, que se dividieron en unos 15.000 fragmentos y se utilizaron para generar 30.000 vectores candidatos únicos. Una técnica basada en 'Content-Type: multipart/byteranges' funcionó en múltiples implementaciones de servidores y expuso más de 200 sitios web del conjunto de pruebas, incluido un banco estadounidense no identificado.
La investigación autónoma probó 16 ideas para mejorar el RQP. Solo la técnica de 'byte colgante' superó la evaluación. Esta técnica deja una solicitud contrabandeada que es un byte más corta, de modo que la segunda respuesta del backend no se produce hasta que una solicitud de la víctima proporcione el byte faltante, eliminando una condición de carrera que hace que el RQP sea poco fiable en muchos sitios.
Zero-day en Apache Traffic Server
En la cascada de descubrimiento guiada por humanos, una solicitud malformada acabó exponiendo el zero-day de desincronización en Apache Traffic Server. Los investigadores afirman que el problema ha sido parcheado y está registrado como CVE-2026-63078. Sin embargo, una verificación realizada por The Hacker News el 7 de agosto no encontró un registro público de este CVE en CVE.org ni en NVD, y el aviso de Apache de julio que cubría 34 fallos no lo mencionaba. Esta discrepancia deja una brecha de verificación que impide a los defensores mapear el CVE con una versión específica corregida de Traffic Server.
Shared-Parser Confusion y papel de la IA
Kettle explicó que Shared-Parser Confusion surgió cuando HTTP Terminator advirtió que las reglas de procesamiento de respuestas podrían aplicarse indebidamente a las solicitudes cuando los servidores reutilizan la lógica de análisis. El sistema propuso el concepto, pero fue Kettle quien lo validó y generalizó. 'Ninguno de nosotros lo habría descubierto por sí solo', afirmó. Esta distinción marca el límite de la autonomía en la investigación: el sistema generó y probó varias técnicas de forma autónoma, mientras que el zero-day de Apache y Shared-Parser Confusion requirieron la intervención de Kettle.
PortSwigger ha liberado el código de HTTP Terminator como open source. El informe no especifica qué modelo o versión exacta generó cada descubrimiento autónomo. La implementación publicada utiliza Claude para la extracción de documentos y la generación de casos de prueba, mientras que su etapa de investigación requiere Claude Code. Además, los investigadores responsables de ataques de desincronización basados en CRLF han publicado herramientas públicas para estudiar esta clase de ataque, incluyendo crlf-desyncs y crlf-powered-desync-scanner.
Kettle también probó modelos más recientes en un benchmark de redescubrimiento y reportó una tasa de éxito del 30% para GPT-5.6 Sol cuando se le proporcionaba una técnica de inspiración.
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