HTTP Terminator: A IA pode descobrir de forma independente novas técnicas de ataque?

James Kettle, da PortSwigger, apresentou o HTTP Terminator na Black Hat USA 2026 e na DEF CON 34, um sistema projetado para descobrir autonomamente novas técnicas de desync HTTP. O objetivo da pesquisa era determinar se a IA poderia fazer mais do que encontrar vulnerabilidades conhecidas — ou seja, se poderia gerar e validar técnicas de ataque genuinamente novas.

Para gerar ideias, Kettle desenvolveu uma abordagem de micro-inspiração: 138 RFCs de HTTP e SMTP foram divididos em 15.000 fragmentos de 1 a 3 frases, que foram usados por um LLM para gerar 30.000 vetores exclusivos de desync HTTP. Esses vetores foram então testados automaticamente contra 30.000 sites onde o teste foi autorizado por meio de programas de bug bounty ou VDPs. Ao final da fase de avaliação, o sistema identificou aproximadamente 700 alvos vulneráveis. O HTTP Terminator foi de fato capaz de descobrir gatilhos de desync HTTP anteriormente desconhecidos e confirmá-los em sistemas do mundo real.

• Um dos novos gatilhos de desync mais eficazes usou Content-Type: multipart/byteranges. A estrutura inicialmente proposta pelo LLM não funcionou, mas sua variante simplificada CL.0 provou ser eficaz contra várias implementações de servidor e afetou mais de 200 sites, incluindo um banco. • Outra variante — Transfer-Encoding: gzip — acionou desync CL.0 em vários sites. Como o sistema automatizado de exploração ainda não estava pronto, Paolo Arnolfo realizou os testes de acompanhamento. Ele obteve Response Queue Poisoning (RQP) em vários alvos, incluindo infraestrutura aeroportuária, onde painéis administrativos internos contendo dados de voo, passageiros e bagagem foram expostos. A causa raiz foi uma vulnerabilidade no F5 BIG-IP.

No entanto, confiar inteiramente em LLMs provou ser ineficaz. Mesmo os modelos de ponta tinham uma compreensão pobre da exploração de desync HTTP, produziam falsos positivos e repetiam erros tipicamente cometidos por pentesters inexperientes. As tentativas de corrigir esses problemas apenas com prompts não tiveram sucesso. Kettle, portanto, gradualmente transferiu a responsabilidade por verificações críticas para código determinístico. O processo de exploração e coleta de evidências foi dividido em estágios separados, protegidos por portões de validação de código, com cada estágio recebendo contexto novo para evitar que raciocínios falhos se propagassem para o próximo. Eventualmente, o sistema foi capaz de produzir zero falsos positivos.

A principal conclusão é que a automação eficaz não é «IA em vez do pesquisador». Kettle enquadra o design do sistema como «IA vs Código vs Humano»: comece com uma abordagem pesada em IA e, gradualmente, mude a responsabilidade para código determinístico para melhorar precisão e velocidade.

PoC (ferramenta): https://github.com/portswigger/http-terminator

Artigo: https://portswigger.net/research/can-ai-do-novel-security-research