Você já imaginou um programador recebendo uma enxurrada de relatórios de bugs gerados por inteligência artificial, a maioria sem fundamento? Parece ficção científica, mas é a realidade que Daniel Stenberg, criador do projeto Curl, está enfrentando. A situação se tornou tão crítica que ele tomou uma decisão drástica: implantou um filtro para barrar relatórios gerados por IA.
Vamos entender melhor essa situação e o porquê dessa medida tão radical.
A Inundação de Relatórios de Bugs Gerados por IA
Segundo Stenberg, a quantidade de relatórios de vulnerabilidades, gerados por IA e enviados através do HackerOne, está consumindo um tempo enorme da equipe. A maioria é inválida, demandando análise detalhada para descartá-los. Esse processo é tão dispendioso que ele o compara a um ataque DDoS, ou seja, uma negação de serviço distribuída.
Um relatório recente, em suas palavras, “o fez transbordar”. O limite da paciência foi atingido.
O que motivou a mudança?
Stenberg afirma que a equipe nunca recebeu um relatório de bug válido gerado por IA. Apesar disso, a quantidade desses relatórios está aumentando. Ele mesmo descreve a situação como preocupante, embora ainda não esteja afogando a equipe.
A Solução: Um Filtro Anti-IA
Para conter o fluxo de relatórios inúteis, Stenberg implementou uma mudança importante no sistema de relatórios do HackerOne. Agora, todas as notificações de bugs para o Curl precisam declarar explicitamente se foram geradas com auxílio de IA.
Se a resposta for sim, a equipe aplicará um rigoroso processo de verificação, exigindo provas contundentes antes de investir tempo na investigação.
Stenberg foi enfático: relatórios considerados “lixo de IA” resultam em banimento imediato do repórter. Ele chega a dizer que, se possível, cobraria por esse desperdício de tempo.
O Impacto nos Projetos Open Source
Essa situação afeta especialmente os projetos de código aberto, como o Curl e o Python. Esses projetos dependem de voluntários, que muitas vezes contribuem por pouco tempo. A sobrecarga de relatórios falsos de segurança pode levar esses colaboradores a se sentirem frustrados e até mesmo a abandonar a participação, gerando esgotamento.
Relatórios de baixa qualidade criam confusão, estresse, frustração e isolamento. Para Stenberg, eles devem ser tratados como se fossem maliciosos, mesmo que não seja a intenção. O resultado final é semelhante: colaboradores esgotados e menos propensos a trabalhar em questões de segurança legítimas.
O Curl oferece recompensas de até US$ 9.200 por vulnerabilidades críticas, mas, segundo Stenberg, nenhum dos relatórios auxiliados por IA dos últimos seis anos revelou um bug real.
Esse tipo de situação incentiva pessoas sem muita qualificação a usar a IA para tentar ganhar recompensas em Programas de Bug Bounty. Inclusive, pessoas com boa reputação estão envolvidas nesse tipo de prática.
Conclusão
A experiência do criador do Curl ilustra um desafio crescente no desenvolvimento de software: lidar com a enxurrada de informações geradas por IAs, muitas vezes imprecisas ou sem valor. A solução adotada pelo projeto Curl demonstra a necessidade de mecanismos para filtrar e priorizar as informações relevantes, protegendo a dedicação dos desenvolvedores e a saúde dos projetos de código aberto. A combinação de boas práticas de segurança e estratégias para lidar com os avanços da IA se torna cada vez mais crucial para o sucesso.
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Fonte: The Register
