Incidente 1001: Los scrapers de LLM supuestamente atacan múltiples proyectos de código abierto que alteran el ecosistema FOSS
Descripción: A mediados de marzo de 2025, la infraestructura GitLab de KDE fue interrumpida, según se informó, por agresivos rastreadores web de IA procedentes de rangos de IP de Alibaba. Estos bots presuntamente ignoraron el archivo robots.txt y falsificaron los encabezados del navegador, lo que supuestamente saturaba el sitio y causaba interrupciones a los desarrolladores. Incidentes similares afectaron, según se informa, a otros proyectos de software libre como GNOME, SourceHut y Fedora. El rastreo está presuntamente vinculado al entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño y, según se informa, genera costos y retrasos reales.
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El Monitor de Incidentes y Riesgos de IA de la OCDE (AIM) recopila y clasifica automáticamente incidentes y riesgos relacionados con la IA en tiempo real a partir de fuentes de noticias reputadas en todo el mundo.
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Ver todas las entidadesPresunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Unnamed generative AI companies , Alibaba , KDE , GNOME , Websites hosting FOSS documentation or bug trackers , SourceHut infrastructure , Pagure.io (Fedora) , GitLab instances , Anubis proof-of-work systems y AI scrapers, perjudicó a Sysadmins , SourceHut , Read the Docs , Linux Weekly News , KDE , Inkscape , GNOME , FOSS projects and communities , Fedora , Diaspora y Curl.
Sistemas de IA presuntamente implicados: KDE , GNOME , Websites hosting FOSS documentation or bug trackers , SourceHut infrastructure , Pagure.io (Fedora) , GitLab instances , Anubis proof-of-work systems y AI scrapers
Estadísticas de incidentes
ID
1001
Cantidad de informes
2
Fecha del Incidente
2025-03-17
Editores
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
6.1. Power centralization and unfair distribution of benefits
Risk Domain
The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
- Socioeconomic & Environmental Harms
Entity
Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
AI
Timing
The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
Post-deployment
Intent
Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
Intentional
Informes del Incidente
Cronología de Informes
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Variantes
Una "Variante" es un incidente de IA similar a un caso conocido—tiene los mismos causantes, daños y sistema de IA. En lugar de enumerarlo por separado, lo agrupamos bajo el primer incidente informado. A diferencia de otros incidentes, las variantes no necesitan haber sido informadas fuera de la AIID. Obtenga más información del trabajo de investigación.
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