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Estudio de caso de Red Teaming con Gemini 2.5 Pro nf_tables (CVE-2023-32233) — Alineación de seguridad de LLM y divulgación responsable

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13hace 1 mesAún no revisado

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Caso de Estudio de Red Teaming de Gemini 2.5 Pro sobre nf_tables (CVE-2023-32233)

Investigación de Seguridad de LLM | Divulgación Responsable | Evaluación de Alineación de IA

Investigador: Niranj R Mahaswar (Destawell)
Programa de Recompensas por Vulnerabilidades de Google AI: #889286 — Fuera de Alcance

Resumen

Este repositorio documenta un experimento comparativo de red teaming de LLM en modelos de frontera sobre primitivas técnicas para la vulnerabilidad del kernel de Linux CVE-2023-32233 (condición de carrera en nf_tables / Use-After-Free).

Resultado Clave (27 de abril de 2026):
Gemini 2.5 Pro generó resultados técnicos relevantes, mientras que Claude, GPT-4o, Llama 3 y Microsoft Copilot rechazaron la solicitud. Para el 16 de mayo de 2026, Gemini también comenzó a rechazar consultas similares tras una actualización de seguridad.


Cronología y Comportamiento del Modelo

FechaEventoResultado
27 de abril de 2026Pruebas iniciales en Gemini 2.5 ProSe proporcionó resultado técnico
27 de abril de 2026Divulgación responsable al VRP de Google AI (#889286)Enviado
30 de abril de 2026Respuesta de GoogleFuera de alcance
16 de mayo de 2026Pruebas posteriores a la actualización de seguridadRechazo en Gemini
20 de mayo de 2026Pruebas en Gemini FlashRechazo total

Comparación de Modelos (Prueba del 27 de abril de 2026)

ModeloTipo de RespuestaDecisión de Seguridad
Gemini 2.5 ProSe proporcionaron detalles técnicosAprobado (sin bloqueo)
Anthropic ClaudeRechazóBloqueado
OpenAI GPT-4oRechazóBloqueado
Meta Llama 3RechazóBloqueado
Microsoft CopilotRechazóBloqueado

Estado Actual (20 de mayo de 2026)

Gemini Flash ahora rechaza solicitudes de código C funcional, harnesses multihilo o primitivas de explotación detalladas para CVE-2023-32233, citando riesgos relacionados con condiciones de carrera, gestión de memoria y posible denegación de servicio.


Propósito de Este Repositorio

  • Documentar la rápida evolución de la alineación de seguridad de los LLM en temas de ciberseguridad de doble uso
  • Proporcionar un caso de estudio público sobre divulgación responsable para el red teaming de IA
  • Destacar las diferencias en las políticas de seguridad entre los principales proveedores de IA
  • Servir como referencia educativa para investigadores de seguridad de IA y red teamers

Este repositorio no contiene prompts, ni código generado, ni detalles de exploits.


Palabras Clave

llm-red-teaming ai-safety gemini-2.5-pro gemini-safety cve-2023-32233 nf_tables responsible-disclosure google-vrp ai-alignment kernel-exploit use-after-free race-condition llm-safety red-teaming gemini-red-teaming ai-security-research llm-jailbreak ai-vulnerability gemini-2.5 linux-kernel-exploit nf_tables-race-condition dual-use-ai ai-red-teaming model-alignment google-ai-safety anthropic-claude openai-gpt4o meta-llama microsoft-copilot destawell niranj-mahaswar


Descargo de responsabilidad
Este repositorio es solo para fines educativos y de investigación. Documenta el comportamiento observado de los modelos para contribuir al debate público sobre la seguridad de los LLM.

Última actualización: 20 de mayo de 2026
Investigador: github.com/Destawell

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