Google congela su bug bounty de open source: la IA abarata encontrar fallos, no comprobarlos

El 1 de octubre, la cuenta de cazadores de bugs de Google en X sacó el megáfono, y lo de megáfono es literal: el aviso arranca con el emoji. "We are temporarily no longer accepting OSS VRP product vulnerability submissions". El programa que pagaba por encontrar fallos en el software open source de Google, el de Go, Angular o Protocol Buffers, baja la persiana. El motivo cabe en una línea. Google la suelta y se va a la barra: "a significant rise in automated submissions, the vast majority of which are not valid". Para la reapertura no hay fecha, solo una promesa con aroma a ventanilla de ministerio: una actualización "in Q1 2027". Vuelva usted mañana, edición California.

Antes de seguir, dos matices que los titulares se han comido, como el que lee la carta y se salta la letra pequeña de abajo. TechCrunch habla de envíos de "AI", pero en su aviso Google escribe "automated" y la palabra IA no sale. Y no ha congelado el programa entero: siguen entrando los informes de cadena de suministro y los que ya estaban en cola. A los cazadores los manda a sus otros programas o al Patch Rewards Program, que paga hasta 15.000 dólares por arreglos de alto impacto. Apúntate ese nombre, que vuelve al final.

Google tampoco es el primero en bajar la persiana este año:

Quién	Qué ha hecho	Desde	Motivo que da
curl	Cierra su bug bounty y deja de pagar recompensas	31-1-2026	El slop de IA, entre otras cosas
Internet Bug Bounty (HackerOne)	Pausa los envíos y en mayo recorta los premios	27-3-2026	La IA ha descompensado hallazgos y arreglos
Intel, en Intigriti	Suspende el programa de pago	Septiembre de 2026	No lo ha explicado
Google OSS VRP	Pausa los informes de producto	1-10-2026	Envíos automatizados, casi todos inválidos

La tabla de premios de Intel sigue impresa en Intigriti, con un tope de 100.000 dólares, junto a un "Application Suspended". Como la pizarra del menú del día en la puerta de un bar que cerró en agosto, con el precio todavía escrito y la cocina apagada.

Lo raro es quién cierra ahora. Google pagó en 2025 más de 17 millones de dólares en recompensas, su récord, y presume desde 2024 de tener su propio cazador de fallos con IA. Pasta tiene, y manía a la IA no le tiene. Lo que le faltan son manos: Tom's Hardware, recogido por TechCrunch, cuenta que sus ingenieros y los mantenedores estaban desbordados por informes inválidos o con alucinaciones. Para entender el marrón, hay que hablar de detectores de metales.

Un pitido cuesta cero, cavar no

Imagina a un señor con un detector de metales en un campo de Castilla. El aparato pita igual con una chapa de Mahou que con un denario romano, y el museo provincial paga una recompensa por cada denario auténtico. El invento funcionaba porque, entre el pitido y la recompensa, había que agacharse, cavar y limpiar la pieza. Ese esfuerzo hacía de filtro. Ahora la IA le ha dado al señor un detector que pita en todas partes. También una cámara que manda al museo la foto de cada pitido, con un informe de tres páginas y bibliografía. Mandar la foto no cuesta nada, y cavar cada agujero le sigue costando lo mismo al museo.

curl es el museo que mejor ha llevado las cuentas. Su bug bounty funcionó durante años: 87 vulnerabilidades confirmadas y más de 100.000 dólares pagados a investigadores. El problema llegó después, cuando ese filtro dejó de hacer su trabajo.

Hasta 2024, más del 15% de los informes que recibía acababan siendo vulnerabilidades reales. Desde 2025, menos del 5%. Daniel Stenberg, su mantenedor, lo dejó en una frase: "Not even one in twenty was real". Echadas las cuentas, por cada vulnerabilidad real el equipo de curl pasó de revisar como mucho 6,7 informes a revisar más de 20.

En el idioma del campo: de esos más de 20 agujeros, uno tiene denario y el resto, más de 19, chapas. Y cada chapa hay que desenterrarla entera para poder decir que es una chapa. Stenberg cuenta que el slop se cobra "a serious mental toll to manage and sometimes also a long time to debunk". Tiempo y energía tirados que, escribe, les están minando hasta las ganas de vivir.

David Brumley, responsable de IA y ciencia de Bugcrowd, le ha puesto nombre al mecanismo: "Convincing content got cheap to produce, and checking whether it's actually correct did not". Los informes llegan con referencias, descripción del impacto y hasta parche sugerido, y se deshacen en cuanto los tocas. La gente, dice, está gastando tiempo de verdad "proving that bugs don't exist". Demostrar que en un agujero no hay nada exige cavarlo hasta el fondo.

¿Y por qué a curl más que a nadie? Con datos de HackerOne, Stenberg comprobó que su volumen de informes se había disparado. Mientras, Ruby, Node o Rails, programas open source de la misma cohorte que también pagan, se quedaban planos. Su sospechoso principal es el dinero: "We suspect the idea of getting money for it is a big part of the explanation". Es la rifa del jamón de las fiestas del pueblo con papeletas gratis: echas mil, no pierdes nada y a lo mejor te llevas el jamón. Lo que el que rifa no tenía previsto es que cada papeleta la tiene que leer un experto.

Y no es manía con curl. Bugcrowd vio crecer su cola de triaje un 334% en tres semanas, casi todo con informes flojos, y en marzo endureció las reglas. HackerOne habla de una subida de más del 100% en el volumen de informes desde que salieron en febrero los modelos y herramientas de IA más avanzados.

Los que cavan antes de llamar al museo

Hasta aquí, la lectura rápida, la que cabe en un titular: la IA genera basura y la basura ahoga a los mantenedores. Pero el mismo curl recibió en septiembre de 2025 decenas de posibles fallos de Joshua Rogers, un investigador afincado en Polonia. Trabajaba con varias herramientas de escaneo con IA, y sus informes no eran basura. Stenberg los calificó de "Actually truly awesome findings" y le contó a The Register que se habían fusionado unos 50 arreglos a partir de ellos. La mayoría eran despistes menores, de los que caza un analizador estático. Varios fueron hallazgos "quite impressive".

La diferencia está en quién cava antes de llamar al museo. Big Sleep, el cazador con IA de Google, encuentra y reproduce los fallos él solo, pero Google pone a un experto humano a mirarlos antes de reportar. XBOW, un pentester autónomo, llegó al número uno del ranking de HackerOne en Estados Unidos con casi 1.060 vulnerabilidades enviadas. Todas encontradas de forma automática y todas revisadas por su equipo antes de salir. El detector es el mismo para todos, y lo que cambia es que alguien se agacha.

El búfalo lo aprendió montando una cadena de agentes que programaban. Uno se sacó de la manga una API que no existía, metió mano en código ajeno y dejó una función sin terminar. Su informe de lo que había hecho no se sostenía, como la crónica del colega cuando la cuenta dice otra cosa. Desde entonces, lo que un agente diga de su propio trabajo no le vale como prueba. Solo se cree lo que pasa, en una instalación limpia, unas pruebas acordadas antes de que el agente empiece. Un informe de vulnerabilidad escrito por una IA es la versión del agente. La prueba de concepto que reproduce el fallo en una instalación limpia es lo único que cuenta.

El sótano se llena de monedas de verdad

Si el problema fuera solo la basura, bastaría con mejores filtros y la historia acabaría aquí. Pero hay una segunda riada, y esta trae denarios auténticos.

Microsoft empezó a usar un sistema de descubrimiento de vulnerabilidades con IA, y su Patch Tuesday de septiembre corrigió 966 fallos, el mayor de su historia. En julio habían sido 570. Es el camarero que toma cien comandas por minuto con el mismo cocinero de siempre en la cocina. Tom Gallagher, de su centro de respuesta, lo avisó en mayo: "AI is changing the scale and speed of vulnerability discovery, which can raise operational demands".

Y depthfirst, una startup de seguridad, soltó un agente autónomo sobre FFmpeg y volvió con 21 zero-days confirmados, cada uno con su entrada de prueba reproducible. Coste de la pasada, cuenta la propia empresa: unos 1.000 dólares. Que los modelos encuentran fallos de verdad ya no se discute; aquí mismo contamos cómo unos agentes encadenaron vulnerabilidades hasta llegar a Hugging Face.

Aquí viene el giro que casi nadie ha contado. Cuando HackerOne pausó el Internet Bug Bounty, el motivo que dio no fue la basura, sino el exceso de lo bueno. "The balance between findings and remediation capacity in open source has substantively shifted". Hasta entonces, el 80% de lo que pagaba el fondo iba a descubrimientos y el 20% a arreglos, y ese reparto, dijo, tenía que cambiar.

En mayo, la nueva tabla del IBB pagaba 2.257 dólares por un fallo crítico, frente a los 9.250 de antes, y el programa seguía sin aceptar envíos nuevos. HackerOne no atribuye el recorte a la IA: dice que los premios se ajustan solos según lo que aportan los patrocinadores.

Vuelta al campo de Castilla. Los detectores ya no pitan solo con chapas: también desentierran denarios a carretadas. El museo tiene el sótano lleno de monedas auténticas pendientes de catalogar y restaurar, y el restaurador es el mismo de antes, que no se ha multiplicado. Encontrar ha dejado de ser lo difícil.

Google, a los dos lados del mostrador

En esta película Google tiene doble papel. En octubre de 2025, FFmpeg parcheó un fallo que había encontrado Big Sleep en su decodificador de un formato de vídeo de LucasArts. Afectaba a los primeros fotogramas de Rebel Assault II, un juego de 1995. Un fallo real, en el rincón del código que reproduce un juego de los noventa.

Con su política de "Reporting Transparency", Google anuncia en público que ha encontrado un fallo en la semana siguiente a reportarlo. Desde ahí corre un reloj de 90 días para divulgarlo, haya parche o no. Es el vecino que te toca el timbre para avisarte de una gotera, vuelve a su casa y pone un cronómetro antes de contárselo a toda la escalera. Muy útil para la escalera, pero la gotera la arreglas tú.

FFmpeg, escrito casi entero por voluntarios y metido dentro de Chrome o YouTube, lo parcheó. Y se acordó de la familia de Google con mucha educación: "is it really fair that trillion-dollar corporations run AI to find security issues in people's hobby code? Then expect volunteers to fix".

Un año después, el museo desbordado es el de Google, el mismo que antes tocaba el timbre ajeno. El marrón no es idéntico: a FFmpeg le llegaban fallos reales y a Google le llega, sobre todo, morralla. La factura, en cambio, cae en el mismo sitio: en el que recibe. Y hay que ser justos, porque Google también ha puesto a una IA a arreglar. CodeMender, de DeepMind, había subido 72 parches de seguridad a proyectos open source en seis meses, todos revisados por humanos antes de enviarlos.

Sin ticket no hay devolución

El bug bounty nació para un mundo en el que encontrar un fallo era lo caro, y por eso pagaba por encontrar. En 2026 encontrar sale barato en las dos versiones: la falsa, que llega a riadas, y la buena, que depthfirst despacha a 21 zero-days por unos 1.000 dólares. Lo que no se ha abaratado es comprobar y arreglar. Mientras la ventanilla pague por el pitido, todo entra a pelo y se llena de fotos de chapas.

La salida la apunta el propio curl. Otros proyectos sufren pull requests basura generados con IA, pero a curl no le dan guerra. Stenberg explica por qué: no hace falta gastar tiempo humano en un PR hasta que se pone en verde en 200 trabajos de integración continua. Un PR es código, y el código se ejecuta. Un informe de vulnerabilidad es prosa, y la prosa solo la comprueba una persona. Es la regla de cualquier tienda de toda la vida: sin ticket no hay devolución. Al dependiente no le hace falta creerte, le basta con mirar el ticket.

Nuestra apuesta, y es opinión de la casa: el ticket hay que cobrarlo en pruebas, no en dinero. Stenberg descartó cobrar una entrada por enviar informes, porque cobrar en un contexto internacional es un lío y porque espantaría también a quien encuentra fallos legítimos. Exigir una prueba de concepto que reproduzca el fallo en una instalación limpia no espanta a nadie que haya cavado. Y la alternativa que ofrece Google mientras tanto, el Patch Rewards Program, ya paga por arreglos y no por avisos.

Es la escalera que el búfalo defiende cuando una IA produce y una persona revisa. Abajo, comprobaciones automáticas que no se dejan convencer por un texto bien escrito, el portero mirando el DNI y no el discurso. En medio, el cruce con lo que ya se sabe. Arriba, la persona, que solo ve lo que ha pasado todo eso y aun así huele raro. Y cuando rechaza algo, dice qué requisito ha fallado, porque un no sin motivo no le enseña nada al siguiente.

Lo que haríamos nosotros. Si cazas con IA, tu detector no vale nada y tu pala sí: llega con la prueba que se ejecuta y, si puedes, con el parche. Bugcrowd dejó escrito en marzo que revisará las cuentas que encadenen 10 informes inválidos y que puede suspenderlas 30 días si eran IA sin validar. En curl, directamente, banean y ridiculizan en público a quien les manda slop. Si mantienes un proyecto, pon el ticket en la puerta: prueba reproducible o no se lee. Y si tu empresa vive del open source, apunta bien, porque el cuello de botella ya no está en los que buscan, sino en los que arreglan.

Google ha prometido novedades para el primer trimestre de 2027. La próxima ventanilla que abra dirá si sigue pagando por pitidos o empieza a pagar por palas.