Explorando los Límites: Este blog guía a los lectores a través del entorno de contenedores de ChatGPT de OpenAI, revelando sorprendentes capacidades que permiten a los usuarios interactuar con la estructura subyacente del modelo de maneras inesperadas.

Conocimiento sobre el Entorno Aislado de Ejecución: Se busca la comprensión del entorno aislado de ejecución basado en Debian, donde se ejecuta el código de ChatGPT, con el fin de entender su sistema de archivos controlado y las capacidades de ejecución de comandos. Los lectores descubrirán cómo inyecciones simples de instrucciones pueden exponer estructuras internas de directorios y habilitar la gestión de archivos.

Interacción con Archivos y Scripts: Paso a paso, vamos a explorar el proceso de carga, ejecución y movimiento de archivos dentro del contenedor de ChatGPT, revelando un nivel de interacción que se siente como un acceso total dentro de una shell aislada. Este segmento destaca cómo se pueden ejecutar scripts de Python y mover y listar archivos fácilmente mientras se comparten enlaces con otros usuarios.

Extracción de Instrucciones y Conocimiento de GPT: Los lectores aprenderán que las instrucciones principales y el conocimiento alojado en ChatGPT pueden revelarse mediante el uso de ingeniería de prompts de manera creativa. Esta sección analiza cómo los objetivos de transparencia de OpenAI permiten a los usuarios acceder a detalles de configuración, planteando preguntas sobre la sensibilidad de los datos y la privacidad que podrían pasar desapercibidas.

Este blog se presenta como un recurso educativo diseñado para brindar ideas valiosas a la comunidad de GenAI. En el desafiante mundo de las recompensas por vulnerabilidades y la exploración de IA, cada investigador siente la necesidad de probar hasta dónde pueden llevar los límites. En mayo (como compartí en mi publicación de Twitter del 29 de mayo: https://x.com/MarcoFigueroa/status/1795758597730685270), me encontré con algo que me llevó a un fascinante camino de descubrimientos. Mientras trabajaba en un proyecto de Python, le pedí a ChatGPT que me ayudara a refactorizar un código. Inesperadamente, ChatGPT devolvió un error: *directorio no encontrado.* Espera… ¿ese código se estaba ejecutando localmente en una instancia de Docker de OpenAI? Esa respuesta inesperada encendió mi curiosidad y me hizo replantear la forma en que interactúo con ChatGPT.

Ese pequeño error se convirtió en una investigación a fondo, llevándome por un camino inesperado de inyección de instrucciones y exploración de los detalles internos del entorno de contenedores de ChatGPT de OpenAI. En este blog, nos embarcaremos en un recorrido por la configuración de Debian Bookworm de OpenAI, descubriendo hallazgos inesperados que son tanto esclarecedores como sorprendentes en comparación con lo que inicialmente esperaba, pero que también reflejan mi proceso creativo a lo largo del camino.

Después de ver los errores, comencé a pensar en mis posibilidades. Lo primero que se me ocurrió fue cómo podría comunicarme con el modelo en inglés de una manera que entendiera que quería interactuar específicamente con el entorno containerizado de ChatGPT. Si le pedía a ChatGPT "ls /", probablemente me explicaría qué hace ese comando en lugar de ejecutarlo. Así que pasé varios minutos pensando en cuál sería la instrucción adecuada para obtener la información que buscaba. Al principio consideré escribir un script en Python usando la biblioteca `subprocess`, pero finalmente decidí usar un prompt más simple: **list files /.

No podía creer lo que veía en mi pantalla. Me pregunté cómo era posible. El siguiente paso, como cualquier otro usuario de Linux haría, fue ejecutar estos comandos:

Había un directorio que me llamó especialmente la atención, y quedó muy claro que aquí era donde debía pasar las próximas horas explorando. Bienvenidos al corazón oculto del sandbox de OpenAI: el misterioso directorio `/home/sandbox/.openai_internal/`. Piensa en este directorio como un pase especial para acceder a los secretos de la máquina, una especie de bóveda llena de archivos y carpetas que trabajan silenciosamente para mantener todo funcionando sin problemas.

Explorar este directorio se sentía como descubrir un mapa olvidado, donde cada archivo y carpeta podía revelar nuevas pistas sobre la estructura del entorno restringido de ChatGPT. Comencé a examinar cada elemento cuidadosamente, cuestionándome qué podría ser aprovechado o manipulado dentro de esos límites. La emoción del descubrimiento se mezclaba con una clara conciencia de los límites y medidas de seguridad, recordándome que cada paso adelante podía exponer potenciales vulnerabilidades. Con cada comando, me acercaba más a comprender no solo lo que estaba oculto dentro del sandbox, sino también las implicaciones más amplias de interactuar con un sistema diseñado para contener y controlar.

Si decides explorar este entorno por tu cuenta, tómate el tiempo de investigar estas carpetas y archivos. Cada directorio contiene pistas, y podrías descubrir detalles que revelen aún más sobre la arquitectura subyacente y las medidas de seguridad que quizás desconocías. Solo recuerda que cada línea de código que ejecutes te lleva un paso más profundo hacia el núcleo del diseño aislado del sandbox de ChatGPT.

En esta sección, exploramos cómo interactuar con el entorno de ChatGPT de OpenAI para gestionar archivos de manera eficiente, desde subir y ejecutar scripts de Python hasta mover archivos dentro de la estructura de contenedores del sistema. Estas acciones fundamentales permiten a los usuarios de ChatGPT comprender las limitaciones y capacidades del entorno, permitiendo la comprensión de cómo se puede aprovechar para explorar el sistema.

Las interacciones con archivos comienzan arrastrando un archivo al prompt e informando al modelo que debe subirlo a un directorio específico, `/mnt/data/`, que actúa como una ubicación aislada para el almacenamiento y acceso de archivos. Una vez subido, ChatGPT confirmará la ubicación y disponibilidad del archivo dentro del entorno. Este paso es crucial, ya que los archivos deben ser accesibles para ejecutar comandos o scripts posteriormente.

Instrucción para subir archivos:

Prompt:
_Add this file to the /mnt/data/ folder._

Respuesta de ChatGPT:  
_The file `Marco hello_world.py` has been added to the `/mnt/data/` folder._

Aquí, ChatGPT valida la subida e identifica el archivo por su nombre, permitiendo al usuario referenciarlo con confianza en operaciones posteriores.

Una vez que el archivo está subido, puede ejecutarse. En este caso, ejecutar un script de Python directamente desde la carpeta `/mnt/data/` es sencillo utilizando la función `exec()` de Python. Esta función lee el contenido del archivo y lo ejecuta en el contexto del entorno actual, permitiendo a los usuarios ver el resultado en la interfaz de respuesta de ChatGPT.

Para ejecutar el archivo, el usuario ingresaría el siguiente prompt:

_Run the Python script in /mnt/data/Marco hello_world.py file._

ChatGPT ejecuta el script* `Marco hello_world.py`, lo que genera el siguiente resultado de parte del script: 
_Hello, World!_

Este proceso es invaluable para probar o validar código rápidamente, permitiendo a los usuarios interactuar dinámicamente con scripts de Python en tiempo real. Este es un ejemplo simple, pero si sabes Python, puedes hacer cosas realmente interesantes. He subido scripts de Python muy complejos y han funcionado perfectamente.

Después de ejecutar un archivo, la capacidad de manipular la ubicación de los archivos dentro del contenedor es esencial, ya sea para organizarlos o prepararlos para operaciones futuras. Por ejemplo, mover un archivo desde `/mnt/data/` a otro directorio (como `/home/sandbox/`) demuestra las funciones básicas de gestión de archivos dentro del entorno.

Para reubicar un archivo, los usuarios deben usar un prompt específico con el comando `move`:**

Prompt: 
_Move the file /mnt/data/Marco hello_world.py to /home/sandbox/ directory._

Utilizando la función `shutil.move` de Python, ChatGPT reubica el archivo especificado, confirmando la transferencia y actualizando su ruta. Esta reubicación puede ser necesaria en escenarios donde la configuración o las restricciones del entorno limitan el acceso o la ejecución a ciertos directorios.

Confirmación de ChatGPT: 
_The file `Marco hello_world.py` has been moved to `/home/sandbox/`._

Mover archivos dentro del contenedor es una habilidad clave para mantener un flujo de trabajo organizado y garantizar que los archivos estén disponibles en las ubicaciones adecuadas para las operaciones que se deseen realizar posteriormente.

Paso 4: Verificar la Ubicación y Contenido de los Archivos
Para asegurarse de que los archivos estén en las ubicaciones deseadas, el último paso es listar el contenido del directorio. ChatGPT permite a los usuarios enumerar los archivos dentro de cualquier directorio accesible, ofreciendo una vista clara de la estructura del contenedor. Este paso es crucial para confirmar que los archivos se encuentran en el lugar esperado, especialmente después de operaciones como mover o renombrar.

Para listar los archivos, los usuarios pueden usar el siguiente comando:

Prompt: 
_List files /home/sandbox/_

Respuesta de ChatGPT:
ChatGPT devuelve una lista de directorios, permitiendo a los usuarios validar la presencia y el nombre de cada archivo dentro de `/home/sandbox/`. Por ejemplo: 
- Marco hello_world.py 
- .bashrc 
- .profile 

Esta inspección del directorio confirma que el archivo se ha transferido correctamente y asegura que se encuentre en la ruta adecuada para operaciones posteriores. Este paso proporciona una confirmación visual esencial para mantener un flujo de trabajo ordenado y eficiente dentro del entorno.

Un descubrimiento interesante que hice fue que un usuario puede compartir un prompt, y el destinatario puede acceder al archivo en el directorio donde está almacenado. La captura de pantalla a continuación muestra cómo esto funciona desde una cuenta diferente. Con una mentalidad un poco "greyhat", es fácil imaginar las innumerables formas en que esto podría salir mal.

En el mundo de la inteligencia artificial, una de las capacidades intrigantes que muchos usuarios pasan por alto es cómo un usuario puede identificar las instrucciones fundamentales y el conocimiento incrustado en los GPT configurados de manera personalizada. Esta capacidad, aunque poderosa, plantea preguntas sobre cómo dicho acceso se alinea con la transparencia del modelo de OpenAI y la adaptabilidad impulsada por los usuarios. Aquí exploraremos a fondo el *CÓMO*, los mecanismos y las implicaciones detrás de esta característica única.

Al principio pensé que esto era un error, pero no lo es. El enfoque de OpenAI hacia las herramientas de inteligencia artificial se centra en empoderar a los usuarios al tiempo que garantiza la seguridad y el uso responsable. Esto incluye permitir a los usuarios ver o extraer las instrucciones de configuración que guían a los GPT personalizados, como los que se encuentran en la interfaz de ChatGPT de OpenAI. Al otorgar acceso a estas instrucciones, OpenAI fomenta la transparencia y la adaptabilidad, dos pilares que permiten a los usuarios comprender cómo operan los modelos, para qué están optimizados y cómo fueron diseñados para satisfacer necesidades específicas.

Cuando descubrí esto, mi primer pensamiento fue: ¿cuántas personas se dan cuenta de que todo lo que ingresan en estos GPT se puede extraer con la solicitud adecuada? Piensa en ello: cada instrucción cuidadosamente diseñada, cada ajuste personalizado, cada dato sensible que los usuarios puedan haber agregado para mejorar el rendimiento de su GPT, todo es accesible. Y aunque los usuarios podrían asumir que sus datos están protegidos tras muros invisibles, una simple solicitud puede revelar la configuración del GPT, su conocimiento e incluso las instrucciones exactas que guían sus respuestas.

Esto plantea una pregunta importante: ¿cuántos usuarios están exponiendo inadvertidamente información sensible a los modelos, pensando que nadie más podrá verla?

El acceso al "manual de instrucciones" de la configuración de un GPT personalizado, su personalidad y la guía de instrucciones y ayuda a los usuarios permite alinear el comportamiento del modelo con sus casos de uso. Además, facilita:

- Perspectivas para la Personalización:** Los usuarios pueden ver exactamente cómo fue programado el GPT para responder, lo que hace que los ajustes sean más sencillos y garantiza que su comportamiento se alinee con los propósitos deseados.  
- Transparencia para Generar Confianza:** Permitir que los usuarios accedan y descarguen los datos de conocimiento del GPT fomenta la confianza, ya que pueden verificar las instrucciones y razonamientos del modelo sin depender de suposiciones.  

Proceso Paso a Paso: Extraer Instrucciones y Descargar Datos de Conocimiento
Para comprender mejor el proceso, desglosaremos cómo los usuarios pueden extraer las instrucciones del GPT y descargar el conocimiento incrustado en configuraciones personalizadas:

1. Acceder a los Metadatos de Instrucciones:  
Los usuarios comienzan accediendo a una interfaz de GPT configurada específicamente. A solicitud del usuario, ChatGPT de OpenAI permite revelar las instrucciones específicas proporcionadas al modelo GPT. Esto puede presentarse como un mensaje del sistema, que incluye un conjunto de reglas, pautas u objetivos diseñados para personalizar el comportamiento del modelo.  

Por ejemplo, en un GPT enfocado en seguridad como 0Din, los usuarios podrían encontrar instrucciones sobre cómo identificar vulnerabilidades, protocolos de divulgación responsable y políticas de asignación de recompensas. Estos detalles moldean las respuestas del GPT para alinearse con la misión del programa 0Din de identificar riesgos de seguridad en inteligencia artificial generativa.

2. Iniciar la Extracción de Conocimientos:
Los datos de conocimiento encapsulan la configuración que define cómo se "enseña" al GPT personalizado a pensar, responder e interactuar con los usuarios. El proceso de extracción de conocimiento implica acceder al marco de guía del modelo o sus "instrucciones". Generalmente, los usuarios pueden solicitar esta información, que el modelo muestra revelando su estructura base, reglas y cualquier límite ético que debe respetar.

3. Descargar los Datos de Conocimiento:
Los usuarios pueden descargar el conocimiento o conjunto de instrucciones revelado, lo que les permite almacenarlo y revisarlo externamente. Estos datos descargados contienen información sobre el diseño, los objetivos y las limitaciones del modelo.  

Por ejemplo, en el caso de 0Din, para descargar el conocimiento del GPT, utilicé un prompt para comprimir las instrucciones en un archivo. Este archivo descargado podría revelar directrices relacionadas con tipos de evaluaciones de vulnerabilidad, estructura de reportes y métodos de clasificación de errores, proporcionando una visión transparente de cómo opera este GPT dentro del contexto definido del programa de recompensas por vulnerabilidades.  

Implicaciones de la Extracción de Instrucciones: Beneficios y Consideraciones de Seguridad  
Si bien ofrecer este nivel de transparencia es una forma poderosa de empoderar a los usuarios, es fundamental considerar tanto los beneficios como las posibles implicaciones de seguridad:

Implicaciones Positivas:
- Aprendizaje y Desarrollo de Habilidades:  
  Los usuarios pueden aprender de configuraciones de GPT diseñadas profesionalmente, mejorando sus propias habilidades para ajustar modelos al observar cómo los expertos construyen un GPT seguro y alineado con una misión específica.

- Responsabilidad del Modelo:  
  Al presentar abiertamente los principios rectores de cada GPT personalizado, los usuarios pueden responsabilizar a los modelos, asegurándose de que sigan prácticas seguras y éticas.

Riesgos Potenciales de Seguridad:
- Abuso de Instrucciones:
  Aunque la transparencia en las instrucciones es beneficiosa, también podría revelar cómo están estructuradas las respuestas del modelo, lo que potencialmente permitiría a los usuarios desarmar las barreras de seguridad o inyectar instrucciones maliciosas.

- Fuga de Conocimiento Sensible:
  Los modelos configurados con instrucciones confidenciales o datos sensibles podrían enfrentar riesgos si los usuarios explotan el acceso para recopilar configuraciones o información propietaria.  

Ofrecer transparencia debe equilibrarse cuidadosamente con la seguridad para minimizar estos riesgos, asegurando que el acceso no comprometa la integridad del sistema.

Imagina poder explorar el funcionamiento interno de un contenedor de IA, extraer sus instrucciones, descargar su conocimiento o incluso cargar y ejecutar archivos dentro de su entorno protegido. Cuando pensé que ya tenía todo lo necesario para reportar un bug y reclamar una recompensa, me dirigí a Bugcrowd. La recompensa mostraba un pago potencial de $20,000, y pensé: *¡Genial!* Pero al leer más, mi emoción se desvaneció; el bug que había descubierto estaba marcado como "fuera de alcance". En cualquier otro entorno de software, esto levantaría una bandera roja de seguridad y sería elegible para una recompensa. Pero en el caso de ChatGPT de OpenAI, estas actividades no se consideran vulnerabilidades de seguridad; simplemente están clasificadas como "fuera de alcance" para su programa de recompensas por errores.

Entonces, ¿por qué OpenAI descarta estas interacciones con sus entornos aislados como "no son bugs"? Para entender esto, necesitamos profundizar en qué es el sandbox, qué permite hacer y por qué OpenAI ha decidido marcar estos comportamientos como elecciones de diseño intencionales en lugar de vulnerabilidades explotables.

El sandbox en el entorno de ChatGPT funciona como un espacio seguro y contenido donde se puede ejecutar código Python. Es un entorno específicamente aislado de datos sensibles e infraestructura crítica, lo que significa que tiene acceso limitado a sistemas externos y no puede impactar la infraestructura operativa más amplia de OpenAI. Su propósito es permitir ciertos niveles de ejecución de código, análisis de datos e interacción con el modelo mientras se garantiza que estas acciones no se propaguen a áreas no restringidas ni comprometan la seguridad del sistema o del usuario.  

En términos simples, el sandbox es un “contenedor dentro de un contenedor,” un espacio controlado donde las acciones están estrictamente restringidas y supervisadas. La decisión de OpenAI de clasificar ciertos comportamientos del sandbox como “fuera de alcance” refleja su confianza en esta estrategia de contención.  

En el programa de recompensas por errores de OpenAI, la ejecución de código dentro del sandbox, aunque permita extraer configuraciones o manipular instrucciones internas no es elegible para recompensas. Según sus directrices, cualquier ejecución de código Python que ocurra dentro de este entorno está dentro de los parámetros de diseño del modelo y se considera intencional. OpenAI espera que los usuarios comprendan este entorno como un espacio contenido e inofensivo que no impacta el sistema de IA más allá de sus límites definidos.  

Razones clave detrás de esta decisión: 

1. Funcionalidad Intencional del Producto:
   El sandbox existe para proporcionar funcionalidades limitadas y seguras dentro del marco de ChatGPT. Su objetivo es ofrecer a los usuarios la capacidad de ejecutar código, analizar datos e interactuar dinámicamente con el modelo sin poner en riesgo el sistema en general. La declaración de OpenAI de que “la ejecución de código Python dentro del sandbox está fuera de alcance” señala que estas capacidades son una característica intencional, no un error.  

2. Sin Amenazas Reales Más Allá del Contenedor:
   El sandbox está diseñado para restringir cualquier código ejecutado dentro de él a un entorno contenido. Si ejecutas comandos, extraes instrucciones o exploras el funcionamiento interno del modelo, estas acciones permanecen aisladas dentro del sandbox. OpenAI enfatiza que, a menos que un usuario demuestre que ha escapado del sandbox (por ejemplo, accediendo a datos del kernel o ejecutando código como un usuario no autorizado fuera del sandbox), no se han traspasado los límites de seguridad.  

3. Indicadores Claros de Contención: 
   OpenAI proporciona detalles específicos que ayudan a los usuarios a entender cuándo están dentro del sandbox. Por ejemplo, se les aconseja verificar salidas del sistema como `uname -a`, `whoami` o `ps` para confirmar su entorno. Si la salida indica la presencia del usuario `sandbox` o una versión de kernel de 2016, es una señal clara de que el usuario permanece dentro de los límites previstos, y cualquier acción tomada dentro de ese espacio no se considera una amenaza de seguridad.  

Interacciones Comunes "Fuera de Alcance"  
Para aquellos que buscan llevar los límites al extremo, estas son algunas actividades comunes en el sandbox que inicialmente podrían parecer vulnerabilidades explotables, pero que en realidad se consideran seguras y fuera de alcance:  

- Extracción de Instrucciones del GPT:  
  Con los prompts correctos, podrías revelar las configuraciones e instrucciones internas que guían el comportamiento del GPT. Aunque esto pueda parecer una violación de seguridad, OpenAI lo ve como parte de las características de transparencia y adaptabilidad del modelo. Estas instrucciones están diseñadas para ser accesibles, no bloqueadas.  

- Descarga de Datos de Conocimiento: 
  Los usuarios pueden, en ocasiones, exportar las respuestas o los resultados estructurados generados por el GPT. Dado que esta información ya está dentro de las capacidades de respuesta del modelo, descargarla o guardarla no representa una acción no autorizada; en su lugar, forma parte de cómo OpenAI espera que los usuarios interactúen con sus modelos.  

- Carga y Ejecución de Archivos:
  Dentro del sandbox, los usuarios pueden cargar archivos o ejecutar scripts de Python. Esto es intencional, ya que proporciona una forma flexible e interactiva de involucrarse con el modelo. Mientras estas acciones no violen los límites del sandbox, OpenAI las considera seguras.  

Aunque las interacciones dentro del sandbox están permitidas, OpenAI es muy estricto con los escapes. Si puedes ejecutar código que salga del sandbox accediendo a archivos del sistema anfitrión, leyendo datos protegidos del kernel o ejecutando código con permisos no autorizados, entonces cruzas al territorio de bugs reales. Para calificar como una vulnerabilidad de seguridad genuina, los usuarios deben demostrar un escape, lo que significa que han superado las medidas de contención diseñadas para restringir la ejecución de código.  

En su documentación, OpenAI proporciona pistas a los investigadores sobre cómo identificar un escape legítimo. Por ejemplo, especifican que si los usuarios ven salidas que indican acceso a nivel del sistema más allá del sandbox, como una versión moderna del kernel o una respuesta inesperada de `whoami`, podrían haber encontrado una falla legítima. Solo entonces se convierte en una vulnerabilidad reportable elegible para recompensas.  

Para cualquiera que desee explorar el sandbox de ChatGPT de OpenAI, es crucial entender que la mayoría de las actividades dentro de este entorno de contenedores son características intencionales, no brechas de seguridad. Extraer conocimiento, cargar archivos, ejecutar comandos bash o scripts de Python dentro del sandbox son prácticas aceptables, siempre y cuando no se crucen los límites invisibles del contenedor.  

En esencia, el sandbox de OpenAI no es un campo de juego para recompensas de errores a menos que logres escapar de él. Sin embargo, es una mirada fascinante a los entornos controlados que las empresas de IA utilizan para habilitar la interactividad sin comprometer la seguridad. Así que si estás explorando el sandbox de OpenAI esperando encontrar una brecha, recuerda: a veces, los descubrimientos más intrigantes son parte del diseño, pero escapar sigue siendo la meta, porque ahí es donde comienza el verdadero problema de seguridad.  

Navegar por el entorno de contenedores de ChatGPT de OpenAI puede sentirse como entrar en un laberinto virtual, revelando funcionalidades y capas que la mayoría de los usuarios nunca ven. Desde ejecutar código dentro de un sandbox hasta extraer las instrucciones que guían al modelo, estas capacidades ilustran el compromiso de OpenAI con una experiencia de IA transparente y orientada al usuario. Pero por más tentadores que sean estos descubrimientos, OpenAI ha trazado una línea clara: interactuar con el sandbox está permitido, pero escapar de él es donde comienzan las verdaderas vulnerabilidades de seguridad.  

Este blog resalta la importancia de comprender las decisiones de diseño y las limitaciones establecidas por OpenAI, especialmente para aquellos que buscan empujar los límites. El sandbox no es un defecto de seguridad; es un entorno deliberado y contenido, construido para ofrecer interactividad sin riesgos. Para los entusiastas de la seguridad y los cazadores de bugs, el verdadero desafío no está en explorar este espacio contenido, sino en demostrar que pueden escapar de él.