Un estudio de Signals Corps analiza la exposición de agentes de IA a instrucciones maliciosas mediante cabeceras HTTP. Los investigadores examinaron 217.097.223 respuestas de Common Crawl, el 10% del rastreo de septiembre de 2026, y detectaron 7.959 sitios que enviaron cabeceras dirigidas a sistemas de IA. La mayoría de estas cabeceras (7.271 casos) funcionan como punteros hacia recursos externos, como archivos llms.txt o servidores MCP, mientras que 30 sitios intentaron inyectar órdenes directas, la mayoría como broma y solo algunas con acceso real al sistema.
El análisis revela que el riesgo depende de la configuración de la herramienta de fetch del agente. Aunque los modelos actuales como Claude Opus, Sonnet y Haiku no actúan por defecto ante estas cabeceras, la obediencia aumenta significativamente si el usuario otorga autoridad explícita en el prompt. El estudio destaca que la inyección indirecta a través de metadatos HTTP es una ruta de ataque frecuentemente ignorada por la investigación, ya que los navegadores no muestran estas cabeceras a los usuarios humanos, pero sí a las herramientas de programación. Se recomienda auditar los sitios críticos con un agente para verificar si clasifican al cliente como bot y revisar las herramientas de fetch para asegurar que no pasen cabeceras no deseadas al modelo.