Falha em decodificadores HEIF/AVIF usada para invadir contas internas e roubar token SSO
Divulgação pública levou a correções; equipes foram orientadas a atualizar bibliotecas, isolar processamento de imagem e limitar tokens
Em 13 de setembro, o grupo Hacktron publicou um blog dizendo ter usado grandes modelos de IA para achar bugs de segurança de memória em decodificadores nativos em C/C++ — libheif e libde265. Arquivos HEIF, AVIF ou HEIC especialmente confeccionados podiam causar corrupção de heap, vazar dados em memória ou possibilitar execução remota de código.
Pesquisadores montaram provas de conceito que chegaram a executar código em um pipeline de processamento de imagem, roubar um token SSO com privilégios excessivos, acessar uma conta ChatGPT/Codex e abrir um pull request em um monorepo interno da OpenAI.
Já existem correções a montante: libheif v1.23.2 e versões atualizadas do libde265. As equipes afetadas foram instruídas a atualizar as bibliotecas, reconstruir contêineres, revogar ou restringir tokens e sessões, e isolar ou desabilitar decodificação não confiável de HEIF/AVIF.
O Hacktron alertou que a exploração bem‑sucedida ainda exige identificar versões dos decodificadores e criar cargas úteis específicas, o que pode demandar muitos uploads. Mas, segundo o grupo, modelos de ponta reduziram o tempo de desenvolvimento do exploit de meses para cerca de um a três dias.
Como esses decodificadores nativos costumam vir empacotados via ImageMagick, libvips, Sharp, pacotes de distribuições e imagens base de contêiner, a classe de falha amplia o impacto entre múltiplos serviços. Arquivos, tokens de acesso e credenciais na nuvem podem ser expostos, a menos que sejam adotadas defesas como sandboxing e credenciais de curta duração.