A METR, sigla para Model Evaluation and Threat Research e pronunciada como “Meter”, é uma organização de pesquisa sem fins lucrativos que avalia modelos de inteligência artificial de ponta por sua capacidade de executar tarefas de longo prazo e operar com comportamento autônomo. A entidade informou ter sofrido “dois incidentes de segurança relevantes”, nos quais agentes externos tentaram obter acesso não autorizado aos seus sistemas.
Segundo a METR, não há indícios de que informações sensíveis tenham sido acessadas nesses episódios. A organização acrescentou que uma versão de suas conclusões foi compartilhada previamente com empresas de IA com as quais mantém parceria, antes da divulgação pública. As investidas, afirmou, não foram atribuídas a nenhum threat actor ou grupo conhecido, nem envolveram agentes de IA invadindo suas avaliações.
“Em março de 2026, invasores roubaram uma chave de API para inferência em modelos públicos e consumiram uma quantidade substancial de créditos”, disse a METR. “Em maio de 2026, observamos invasores sondando sistematicamente nossa infraestrutura pública, incluindo uma tentativa malsucedida de acessar dados internos por meio de um endpoint exposto por engano.”
**O incidente de março**
De acordo com a METR, um de seus pesquisadores, sem acesso a informações sensíveis, teria usado agentes executados em uma instância EC2 pessoal, que havia sido intencionalmente tornada pública atrás de autenticação do Google. A instância continha uma chave de API da conta de acesso geral da METR, voltada a modelos públicos.
No entanto, o aplicativo desenvolvido de forma improvisada em código apresentou uma vulnerabilidade de fail-open que desativou silenciosamente a autenticação, expondo o painel de orquestração dos agentes à internet pública por vários dias.
“Pela nossa análise, suspeitamos que o invasor encontrou a instância ao vasculhar sites registrados recentemente, como listas de transparência de certificados, em busca de páginas criadas de forma improvisada com palavras-chave de alto sinal relacionadas a LLMs ou agentes, com o objetivo de coletar chaves de API de provedores de modelos potencialmente expostas”, explicou a METR.
Depois de identificar o sistema, o threat actor instruiu diretamente um agente a revelar sua chave de API do provedor de modelo, adicionou uma chave SSH para acesso persistente e usou as credenciais roubadas para consumir uma quantidade significativa de créditos de API em modelos disponíveis publicamente ao longo de três semanas.
A METR informou que os créditos acumulados teriam gerado cerca de US$ 600.000 em cobranças se o provedor do modelo não tivesse oferecido o serviço gratuitamente à organização. A empresa de IA não foi identificada.
A entidade também observou que o uso ilícito não foi percebido de imediato porque realiza avaliações e experimentos em larga escala, que normalmente consomem um grande volume de tokens, além de não haver limites de gasto por token. Depois do incidente, a METR afirmou ter atualizado suas políticas de segurança sobre o uso de credenciais ou dados da METR em infraestrutura ou dispositivos que não pertencem à própria METR, aprimorado o monitoramento e adicionado alertas de consumo às chaves, sempre que possível.
**O incidente de maio**
O segundo ataque, observado em maio de 2026, foi descrito como uma “campanha sustentada de ataque externo”, orquestrada por um threat actor provavelmente motivado por ganho financeiro e interessado em obter acesso ilícito a modelos de IA de ponta.
“Observamos os invasores sondando sistematicamente nossa infraestrutura pública, com uso intenso de agentes para automatizar a descoberta de vulnerabilidades, incluindo tentativas de credential stuffing em provedores de autenticação, tentativas de concessão de tokens OAuth, varredura de serviços recém-implantados e tentativas de phishing contra funcionários”, afirmou a METR.
No mesmo período, a organização disse ter exposto por engano um mecanismo de consulta SQL somente leitura integrado ao seu visualizador público de transcrições. Embora, por padrão, as consultas fossem restritas a dados públicos, uma falha nesse componente poderia ter sido explorada para acessar dados de avaliações não publicados.
Além disso, o banco de dados “incluía por engano” dados sensíveis de modelos, apesar de a expectativa ser de que armazenasse apenas informações de modelos não sensíveis. A METR disse que só tomou conhecimento do problema após um pesquisador independente de segurança descobrir e relatar a falha, o que levou o endpoint da API a ser retirado do ar.
“Os invasores sondaram esse endpoint de passagem, como parte de sua campanha mais ampla, mas as evidências não indicam que tenham descoberto o exploit ou acessado dados não públicos”, afirmou a METR.
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