Estudiante de 16 años obtiene acceso de administrador a bases de datos de Microsoft con 17,3 billones de registros.

Una verificación criptográfica omitida otorgó a un estudiante de 16 años acceso administrativo a la plataforma analítica interna de Microsoft, que respaldaba bases con un estimado de 17,3 billones de filas de datos.

El investigador bajo el seudónimo Faav examinó el servicio interno Titan que Microsoft usa para análisis. La interfaz web requería VPN; sin embargo, la API asociada permanecía accesible desde Internet. Entre sus rutas había un método para ejecutar consultas SQL. Para la autorización, Titan aceptaba JWT y verificaba los parámetros indicados en el token, incluidos tenant, audience, el identificador de la aplicación y el del usuario.

El error crítico residía en el siguiente paso. Titan no verificaba la firma criptográfica del token, por lo que el contenido podía modificarse y presentarse al servidor como si fuera legítimo. Faav creó un JWT no firmado con el algoritmo none y escribió en el campo upn el nombre admin. El servicio lo asignó al usuario local con ID 1, que tenía el rol de administrador, tras lo cual ejecutó la consulta de prueba SELECT 1.

A continuación el estudiante evaluó la escala potencial del acceso. De 56 rutas encontradas en configuraciones antiguas, 30 seguían funcionando y conducían, a través de 24 configuraciones, a 17 bases de ClickHouse. En ellas había 9863 nombres de tablas únicos. Según las estadísticas internas de las bases, Faav obtuvo una estimación final de 17 333 335 124 315 filas.

La cifra no implica la filtración de 17,3 billones de registros ni datos de un número equivalente de usuarios. El cálculo incluye conjuntos históricos, duplicados y derivados. En los metadatos de Titan el investigador vio alrededor de 25 mil entradas sobre cuentas y correo electrónico, 17 990 direcciones de empleados y 15 001 registros sobre la estructura organizativa. Además, el estudiante comprobó la accesibilidad de la analítica Bing con dos muestreos de una fila y no llegó a descargar masivamente los datos.

La mayor parte de la búsqueda la realizó el agente de IA Antares creado por Faav. El sistema durante unos diez días iteró opciones y analizó las respuestas del servidor, superando progresivamente las comprobaciones de Titan. Sin embargo, el agente seguía insertando direcciones de correo electrónico y no se percató de que el campo upn podía contener un nombre local sencillo. La variante admin la ideó el propio estudiante, lo que ilustra bien el límite actual de las capacidades del agente autónomo en un pentest.

Antares detectó el API accesible el 25 de agosto. Faav confirmó el acceso administrativo y envió un informe al Microsoft Security Response Center el 5 de septiembre. Cuatro días después la compañía cerró el API vulnerable, y el 17 de septiembre pagó al investigador $5000. Tras acordar el modo de divulgación, Faav publicó un análisis técnico del hallazgo.

La historia de Titan muestra lo inútiles que resultan comprobaciones de autenticación adicionales si el sistema confía en el contenido del token sin verificar su firma. El servidor cotejaba cuidadosamente varios parámetros, pero el atacante podía escribir por su cuenta cualquier valor en esos mismos campos. El escenario también fue ilustrativo para los programas bug bounty: el investigador se detuvo tras confirmar el acceso, informó del problema y esperó la corrección, mientras que la divulgación prematura de vulnerabilidades deja a los usuarios sin protección.

Una clase de error casi idéntica ya se había encontrado en 2026 en la biblioteca pac4j-jwt. A causa del tratamiento incorrecto de tokens no firmados, el atacante podía especificar en el JWT un rol arbitrario, incluido admin, y autenticarse sin la clave privada real.

Microsoft, paralelamente, intenta integrar la IA más profundamente en la detección de problemas similares. Esta primavera la compañía publicó las herramientas abiertas RAMPART y Clarity para comprobar la seguridad de agentes de IA ya en la fase de diseño. El caso Titan muestra el otro lado de la misma tendencia: la automatización ya puede realizar búsquedas técnicas durante semanas, pero el paso decisivo todavía puede depender de una intuición humana.