Google congela seu programa de bug bounty de código aberto por inundação de envios de IA
Em 1º de outubro, o Google suspendeu a recepção de novos relatórios de vulnerabilidades no seu Open Source Software Vulnerability Rewards Program (OSS VRP), anunciando via post oficial nas redes sociais que a pausa se estende até o primeiro trimestre de 2027. A razão, conforme a própria empresa descreveu, é "um aumento significativo em submissões automatizadas, a grande maioria delas inválidas". O que aconteceu nos bastidores é um reflexo direto do que especialistas em segurança vêm alertando há mais de um ano: a geração automática de relatórios por modelos de linguagem está degradando seriamente a qualidade dos programas de bug bounty, e o OSS VRP do Google se tornou o último ponto visível dessa pressão.
O OSS VRP é um dos programas mais importantes de segurança de código aberto do mundo. Diferente do programa principal de VRP — que cobre os produtos proprietários do Google, como Search, YouTube e Cloud — o OSS VRP é especificamente voltado a projetos de software livre mantidos por terceiros, incluindo bibliotecas, frameworks e ferramentas que alimentam a infraestrutura da internet. O Google paga pesquisadores externos por vulnerabilidades reais encontradas em milhares de projetos open source, desde o Chromium até o Kubernetes. Em 2025, o Google pagou mais de US$ 17 milhões em recompensas via VRP, com 747 pesquisadores ativos. O programa open source responde por uma fatia significativa desse montante.
O problema começou quando pesquisadores descobriram que era possível automatizar a submissão de relatórios de bug bounty usando LLMs. Ferramentas como Claude, Gemini e modelos especializados foram configurados para analisar código-fonte, identificar padrões de vulnerabilidade e gerar relatórios em formato compatível com o VRP. No início, esses sistemas produziam resultados mistos — alguns relatórios eram válidos, mas muitos continham erros, condições de gatilho incorretas ou até vulnerabilidades que nunca existiram. O que antes era um esforço humano artesanal virou uma linha de produção automatizada.
O Google não foi específico sobre os números absolutos de submissões, mas fontes do setor indicam que a proporção de relatórios inválidos saltou de uma taxa já alta para mais de 90% nos últimos meses. Isso significa que para cada relatório genuíno, os revisores do OSS VRP precisaram descartar uma dúzia ou mais relatórios gerados por IA — muitos deles contendo o que o Google chamou de "alucinações", ou seja, descrições de explorações que parecem plausíveis superficialmente mas são tecnicamente impossíveis quando examinadas de perto.
A resposta do Google não foi surpreendente. Além da suspensão, o programa endureceu os requisitos de evidência para certos tipos de relatório, especialmente falhas de corrupção de memória em projetos de alta prioridade. A ideia é filtrar os bots: exigir provas mais rigorosas tornará a produção automática de relatórios válidos mais difícil, já que a IA ainda tem dificuldade em gerar provas funcionais coerentes sem acesso ao ambiente real de execução.
Mas a medida levanta uma questão mais ampla. Programas de bug bounty dependem da confiança de que os pesquisadores que os alimentam são humanos e dedicados. Se a barreira de entrada cai para zero — qualquer pessoa pode rodar um script local contra um repositório open source e enviar relatórios automaticamente — o modelo econômico do bug bounty desmorona. O Google pagou US$ 17 milhões em 2025 para compensar pesquisadores humanos que dedicaram centenas de horas à descoberta de vulnerabilidades. Se a maioria dessas descobertas puder ser replicada por um script rodando à noite, o valor da recompensa diminui para o participante humano.
Há um contraste irônico aqui. O mesmo Google que desenvolveu um "caçador de bugs baseado em IA" que encontrou mais de 20 vulnerabilidades reais em 2025 — um feito noticiado amplamente como progresso em segurança automatizada — agora está paralisado pelos resultados do uso indiscriminado de IA por terceiros. A tecnologia que o Google construiu para si mesma está sendo usada por outros de forma que sobrecarrega sua própria infraestrutura de segurança. O caso do pesquisador que ganhou US$ 500 mil em 90 dias usando Claude como motor de pentest automatizado ilustra exatamente esse paradoxo: a IA pode encontrar bugs, mas em escala massiva ela encontra mais fantasmas que vulnerabilidades reais.
O que observamos é uma transição inevitável. À medida que os modelos de IA melhoram, os programas de bug bounty terão que se adaptar — seja com verificação obrigatória de identidade, seja com desafios que exigem interação humana complexa, seja com a criação de um novo modelo de recompensa que diferencie entre descoberta assistida por IA e descoberta genuína. A suspensão temporária do OSS VRP é apenas o primeiro capítulo dessa reengenharia.
Fontes: TechCrunch, BleepingComputer, CyberSecurityNews
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