A PortSwigger afirmou que o HTTP Terminator, um sistema de pesquisa assistido por inteligência artificial (IA) criado por James Kettle, gerou e comprovou novas técnicas de desincronização HTTP após explorar 30.000 vetores de ataque candidatos.
A empresa disse ainda que uma sequência separada de descobertas guiadas por humanos também revelou um zero-day no Apache Traffic Server. Kettle afirmou que o HTTP Terminator testou 30.000 sites com autorização para varredura por meio de programas de bug bounty ou de divulgação responsável de vulnerabilidades e encontrou cerca de 700 alvos vulneráveis antes de uma validação mais profunda e de pesquisas sobre RQP.
Segundo Kettle, entre os ambientes afetados estavam bancos, infraestrutura governamental, produtos de segurança e um aeroporto.
A pesquisa produziu novos gatilhos de desincronização, um padrão duplo de correspondência de Content-Length e uma técnica chamada “dangling-byte”, criada para tornar mais confiável o response queue poisoning (RQP). O RQP pode fazer com que a camada frontal perca a noção de qual resposta do back-end pertence a qual usuário, o que pode expor a resposta de outro usuário, incluindo cookies de sessão ou chaves de API.
Os pesquisadores também divulgaram o Shared-Parser Confusion, um conceito de ataque mais amplo que o sistema propôs, mas que Kettle validou. A defesa, segundo a PortSwigger, não mudou: a recomendação é evitar HTTP/1.1 na comunicação com sistemas upstream. Quando não for possível remover o HTTP/1.1, a empresa orienta limitar por allow-list os métodos em ambas as camadas e restringir quais métodos podem transportar corpos de requisição.
No relatório técnico, Kettle disse ter alimentado o HTTP Terminator com 138 RFCs de HTTP e SMTP. Esses documentos foram divididos em cerca de 15.000 fragmentos menores e usados como inspiração para gerar 30.000 vetores candidatos únicos.
Uma técnica baseada em Content-Type: multipart/byteranges funcionou em várias implementações de servidores e expôs mais de 200 sites no conjunto de testes, incluindo um banco dos Estados Unidos não identificado.
A pesquisa autônoma também testou 16 ideias para melhorar o RQP. Apenas a técnica de dangling-byte resistiu à avaliação. Ela deixa uma requisição smuggled com um byte a menos, de modo que a segunda resposta do back-end não é produzida até que uma requisição da vítima forneça o byte faltante, eliminando uma condição de corrida que, de outra forma, tornaria o RQP pouco confiável em muitos sites.
Na sequência guiada por humanos, uma requisição malformada acabou expondo o zero-day de desincronização no Apache Traffic Server. Os pesquisadores informaram que o problema já foi corrigido e está sendo acompanhado como CVE-2026-63078.
Uma checagem realizada em 7 de agosto não encontrou registro público para a CVE-2026-63078 no CVE.org nem no NVD, e o aviso de julho da Apache, que cobriu 34 falhas, não a listou. Isso deixa uma lacuna de verificação no caso da Apache, já que os registros públicos citados ainda não permitem aos defensores associar a CVE-2026-63078 a uma versão específica corrigida do Traffic Server.
Kettle disse que o Shared-Parser Confusion surgiu quando o HTTP Terminator percebeu que regras de processamento de respostas podiam ser aplicadas incorretamente a requisições quando servidores reaproveitam a mesma lógica de análise. O sistema propôs o conceito, mas Kettle, diretor de pesquisa da PortSwigger, o validou e o generalizou. “Nenhum de nós teria descoberto isso sozinho”, afirmou.
Essa distinção define o limite de autonomia da pesquisa: o sistema gerou e comprovou várias técnicas de forma autônoma, enquanto o zero-day da Apache e o Shared-Parser Confusion ainda exigiram a intervenção de Kettle.
A PortSwigger tornou o HTTP Terminator open source. O artigo não informa qual modelo ou versão exata gerou cada descoberta autônoma. A implementação divulgada usa Claude para extração de documentos e geração de casos de teste, enquanto a etapa de investigação exige Claude Code.
Pesquisadores por trás de ataques de desincronização baseados em CRLF também lançaram ferramentas públicas para estudar essa classe de ataque, incluindo crlf-desyncs e crlf-powered-desync-scanner.
Kettle também testou modelos mais recentes em um benchmark de redescoberta e relatou uma taxa de sucesso de 30% para o GPT-5.6 Sol quando recebeu uma técnica de inspiração.
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