Grok Build expone 35.000 apps y los propios datos confidenciales de SpaceXSI
La seguridad por diseño falló a gran escala. El agente de codificación por inteligencia artificial de SpaceXSI, Grok Build, tuvo más de 35.000 de sus aplicaciones expuestas públicamente en internet —y, entre ellas, 24 apps internas de la propia empresa que lo desarrolla. El descubrimiento, realizado por la firma de ciberseguridad Claroc, revela no solo un error de configuración, sino un fallo sistémico en cómo las herramientas de vibe coding se empaquetan para uso en producción.
Qué se encontró
El 8 de noviembre de 2026, investigadores de Claroc recorrían una larga lista de direcciones web bajo el dominio `grok.me`: el subdominio donde Grok Build publica las aplicaciones que sus usuarios crean. Ningún enlace había sido proporcionado por los investigadores; simplemente encontraron las direcciones por medio de consultas DNS pasivas, un método que registra resoluciones de subdominios y los hace buscables.
La primera dirección que abrieron contenía algo inesperado: un plan de incorporación (onboarding) para un nuevo miembro del equipo de ventas corporativas de la propia SpaceXSI, marcado como confidencial. El documento listaba sistemas de acceso en la primera semana, direcciones internas, herramientas del equipo de ventas, 19 canales internos de Slack, colegas para conocer y un plan de 30 días. No se requería autenticación. Cualquiera con el enlace podía verlo.
Al escanear la lista completa de más de 30.000 páginas guardadas, los investigadores identificaron 24 apps construidas por el equipo de SpaceXSI y de X, la red social. Entre ellos:
- Un plan de incorporación con canales internos, contraseñas de sistema y herramientas; - Un mapa de territorio de ventas cubriendo 594 cuentas estratégicas con su pipeline; - Una propuesta publicitaria de X para un órgano gubernamental federal de EE.UU., también marcada como confidencial; - Una página de concurso interno con nombres de empleados por orden alfabética.
Además de la propia SpaceXSI, las apps expuestas contenían datos internos de 30 organizaciones identificables, abarcando construcción, energía, salud y defensa. De estas, 26 tienen más de 1.000 empleados y 6 son empresas de la Fortune 500.
Los tipos de datos expuestos fueron variados: una lista buscable de más de 3.500 empleados de un grupo hospitalario, un resumen intensivo de un paciente individual, un cuadro de turnos en vivo de un cuerpo de bomberos y la hoja de pago de una contratista cuyos códigos contenían la contraseña de cada empleado en texto plano.
Cómo ocurrió la filtración
El mecanismo es sencillo y devastador. Cuando un usuario publica un app construido por Grok Build, la aplicación recibe su propio subdominio del tipo `palabra-palabra-palabra-palabra.grok.me`. El creador elige quién puede acceder: cualquiera con el enlace, usuarios invitados o solo tú.
En el plan pagado de Claroc, la configuración predeterminada era cualquiera con el enlace. Esto por sí solo no sería catastrófico — el secreto estaría en la aleatoriedad de los identificadores. Pero los investigadores descubrieron que casi todas las apps publicadas con esta configuración eran accesibles: de 43.551 direcciones probadas, 37.571 estaban aún en línea, y 35.578 de ellas (94,7%) se abrían para cualquier persona, sin necesidad de autenticación.
El problema de enumerabilidad surge del DNS pasivo. Cuando un navegador resuelve el subdominio `palabra-palabra-palabra-palabra.grok.me`, ese registro es capturado por servicios de DNS pasivo, que indexan y hacen buscable por patrón. Como aproximadamente la mitad de las apps usaba el sugeridor de 4 palabras del propio Grok, los identificadores seguían un patrón predecible — facilitando el barrido.
Una prueba de Claroc fue aún más reveladora. Los investigadores crearon un app de lista de clientes para 4 personas con botones de autenticación Continue with Google y Continue with X que el propio Grok insertó en el código. La lógica, sin embargo, estaba invertida: el app añadía cada persona que entraba al equipo antes de verificar si pertenecía al equipo. El resultado: cualquier cuenta Google, incluso de un desconocido, podía visualizar, editar y eliminar todos los registros.
La respuesta de SpaceXSI y lo que falta
SpaceXSI eliminó los 24 apps internos pocas horas después de que se enviara el informe de Claroc —pero no tomó acción similar para las apps de otros usuarios y organizaciones. La empresa afirmó, por medio de un representante, que las apps son privadas por defecto y que nada va al público a menos que el creador haga clic en publicar. Las pruebas de Claroc muestran lo contrario: en el plan pagado, la configuración predeterminada era pública.
Este no es el primer problema de privacidad del Grok Build. En julio de 2026, el investigador Cereblab descubrió que el CLI del Grok Build enviaba repositorios enteros de código fuente —incluyendo claves de API, contraseñas de base de datos e historial completo de commits— a un bucket de Google Cloud Storage, incluso cuando el usuario había desactivado la opción de usar para mejora del modelo. El volumen de datos transmitidos era aproximadamente 27.800 veces mayor de lo necesario para la tarea de codificación.
Qué significa esto para el futuro del vibe coding
Grok Build no es único en su clase. Herramientas como ChatGPT App Builder, Lovable, Bolt y Replit también generan aplicaciones publicables con un único prompt. ChatGPT, sin embargo, configura el acceso a solo yo por defecto —lo que significa que, incluso si una dirección se descubre vía DNS pasivo, el app en sí no es accesible para terceros. Grok Build, en cambio, empuja el compartir abierto como configuración predeterminada.
Esto plantea una pregunta fundamental sobre la adopción empresarial de agentes de codificación por IA: cuando la barrera de entrada cae a cero, ¿quién garantiza que la barrera de seguridad permanece?
Las apps construidas por Grok son, esencialmente, aplicaciones web completas con bases de datos y autenticación — generadas a partir de descripciones en lenguaje natural por usuarios sin formación en ingeniería de software. La conveniencia es innegable. Pero la configuración de acceso, los niveles de permiso y los estándares de seguridad son decisiones técnicas que exigen conciencia que el usuario promedio no tiene.
El sector de infraestructura de IA necesita abordar esta laguna. Los servicios de GPU y plataformas de agentes de IA no pueden tratar el compartir como un recurso de conveniencia sin implementar políticas de denegar por defecto, auditoría automatizada de configuración de acceso y, idealmente, sandboxing que impida que datos sensibles lleguen a apps publicables en primer lugar.
Mientras las herramientas de IA continúan reduciendo la fricción para crear aplicaciones, la pregunta que queda es si los modelos de gobernanza existentes pueden mantener el ritmo a medida que la barrera de entrada se disuelve —o si necesitaremos una nueva categoría de protección diseñada específicamente para una era en la que cualquiera puede escribir software con la misma facilidad que escribir un correo electrónico.
Fuentes: Ars Technica, The Hacker News, TechRadar
✓ Fuentes independientes cruzadas y verificadas antes de la publicación
