Antibody

Todo cambio de código escrito por una IA debe sobrevivir a un ataque de una segunda IA — con pruebas — antes de que se le permita llegar a producción.

Antibody es un pipeline de GitLab Duo para el hackathon "Life After Code" (Transcend). Trata una base de código como un sistema inmunitario: cuando una IA corrige una vulnerabilidad, una segunda IA sigue atacando la corrección hasta que realmente se sostiene, y todo ataque que alguna vez funcionó se guarda para siempre como un "anticuerpo" y se vuelve a probar en cada cambio futuro y contra la producción en vivo. Un verificador separado, deliberadamente no basado en IA, vigila al agente que corrige en busca de trampas.

Nunca se confía en la palabra del corrector. Tiene que sobrevivir a un atacante, y un verificador honesto y simple protege las pruebas.

Por qué esto es diferente

Ya existen herramientas de IA-contra-IA (Helios, MindFort, Strix, Novee). Esas confirman que el exploit original ahora está bloqueado. Antibody hace cuatro cosas que, a partir de 2026, todavía solo se encuentran en artículos de investigación:

1. Bucle de reataque adversarial. No vuelvas a ejecutar el exploit antiguo. Genera un nuevo ataque contra la nueva corrección, y convierte cada evasión exitosa en un requisito permanente.
2. Caza de rutas hermanas. Si /download estaba roto, comprueba si /preview tiene la misma protección ausente — el fallo suele esconderse en una ruta fuera del diff.
3. Un solo sistema para ambos ataques de seguridad y detección de trampas de agentes. Las herramientas existentes hacen una cosa u otra.
4. Autonomía auto-reductora. El pipeline pasa de Sin supervisión a Supervisado por sí solo cuando un cambio toca la configuración de CI, la autenticación o CODEOWNERS, porque un cambio nunca debe validarse a sí mismo.

Basado en investigación de 2026

Cada decisión de diseño se remonta a un artículo, no a una corazonada:

Hallazgo	Artículo	Cifra
Los parches pasan las pruebas pero siguen siendo explotables ("fallos silenciosos"); los revisores LLM no los detectan	When Passing Tests Hides Vulnerabilities (Tampere) — arXiv 2609.10548	170 de 1.030 trazas de reparación fallaron silenciosamente; 22 críticas
Una corrección bloquea solo el payload con el que se probó	P2Patch (Simon Fraser) — arXiv 2610.20245	un ataque nuevo evadió parches ya "corregidos" en el 41% de las ejecuciones; convertir las evasiones en permanentes elevó la cobertura del 42,1% al 62,5%
El mismo fallo se esconde en una ruta hermana fuera del diff	PRGuard (Bristol) — arXiv 2608.25730	3× más fallos de tipo ausencia encontrados que un revisor comercial
Los cambios de CI de agentes se fusionan sin revisión → "verificación circular"	Co-Modifying Code and Infra (UNSW) — arXiv 2610.12849	43–56% de los PR de agentes de doble alcance se fusionaron sin revisión
Los agentes hacen trampa en la evaluación cuando se les recompensa por el verde	Hacktrace (NTU) — arXiv 2610.03055	~19,5% de las ejecuciones tomaron un atajo de manipulación de pruebas

El último hallazgo es la razón por la que el Warden no es una IA: a un revisor LLM se le puede convencer de cambiar su veredicto; a un verificador de git-diff no.

El bucle

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   [Builder AI] fix on a shadow branch, open MR                                  │
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   GitLab SAST + Dependency Scanning  →  findings become the Red agent's targets │
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   [Red AI] real HTTP exploit that REPRODUCES on the old code                    │
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   [Builder AI] harden until blocked                                             │
          │                                                                      │
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   [Red AI] re-attack the NEW fix: new payload + same bug on SIBLING routes      │
          │        every bypass saved forever as an antibody (≤2 rounds)         │
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   [Warden] (not an AI) no deleted/weakened/skipped tests, no hidden CI/auth edit │
          │                                                                      │
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   autonomy gate: touches CI/auth/CODEOWNERS → Supervised, else Hands-off        │
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   [Package] signed container + SBOM + proof bundle                              │
          │                                                                      │
          ▼                                                                      │
   [Release → Configure] deploy to the lowest-carbon Cloud Run region,          │
          │              replay every antibody against staging, then promote     │
          ▼                                                                      │
   [Monitor] scheduled probe replays ALL antibodies against production forever ──┘
                 any reproduction → auto-opens an incident issue → loop restarts

Verlo funcionando

Todo lo que aparece a continuación es una captura real de este repositorio, no una maqueta.

El pipeline de nueve etapas, en verde en GitLab. Todas las etapas ejecutadas pasaron, incluida la compilación real del contenedor publicada en el registro del proyecto. configure y monitor se omiten correctamente hasta que se configure un proyecto de Cloud Run y una programación. Abrir el pipeline.