Não, meu amigo, o erro foi cometido por IA, e para falar a verdade, por mais de um modelo de IA. Recomendo que leia "TODO" o relatório oficial em PDF da Empresa aqui(estou colocando para os outros também verem): https://www.crowdstrike.com.br/channel-file-291-rca-executive-summary/

Vou dar uma resumida. O documento está em inglês, por isso vou colocar os trechos traduzidos:

Página 3 - trecho que fala:

"Descobertas:O Conteúdo de Resposta Rápida para o Arquivo de Canal 291 instruiu o Intérprete de Conteúdo a ler a 21ª entrada da matriz de ponteiros de entrada. No entanto, o tipo de modelo IPC gera apenas 20 entradas.

Como resultado, depois que o conteúdo de resposta rápida foi entregue e usou um critério de correspondência não curinga para a 21ª entrada, o intérprete de conteúdo executou uma leitura fora dos limites da matriz de entrada. Esta não é uma gravação arbitrária na memória e foi revisado de forma independente."

while True: (kkk)

Ou seja, uma instrução criada por IA, que é o conteúdo de resposta rápida passada ao modelo (também uma IA), gerou um comportamento errado.

(Para entender o que é o conteúdo de resposta rápida leia o ultimo trecho publicado neste post)
Página 7:

Página 4
Descobertas: o validador de conteúdo avaliou as novas instâncias de modelo. Contudo, baseou sua avaliação na expectativa de que o Tipo de Modelo IPC receberia 21 insumos. Isso resultou no envio da Instância de Modelo problemática ao Interpretador de Conteúdo.

Ou seja, o Validador de Conteúdo também é um algoritmo de aprendizado de máquina, que também falhou ao não ter mitigação nem trabamento pro erro.

Página 5:

Descobertas: Os tipos de modelo recém-lançados são testados em vários aspectos, como utilização de recursos, impacto no desempenho do sistema e volume de detecção. Para muitos tipos de modelo, incluindo o tipo de modelo IPC, uma instância de modelo específica é usada para testar a resistência do tipo de modelo, comparando com qualquer valor possível dos campos de dados associados para identificar interações adversas do sistema.

Ou seja, muitos tipos de algoritmos trabalhando e gerando informação.

Página 6:

Descobertas: Cada instância de modelo deve ser implantada em uma implementação gradual. Mitigação: O Sistema de Configuração de Conteúdo foi atualizado com recursos adicionais, camadas de implantação e verificações de aceitação. A implantação em etapas reduz o impacto se uma nova instância de modelo causar falhas, como falhas no sistema, picos de volume de detecção de falsos positivos ou problemas de desempenho. As novas instâncias de modelo que passaram no teste canário devem ser promovidas sucessivamente para anéis de implantação mais amplos ou revertidas se forem detectados problemas. Cada anel é projetado para identificar e mitigar possíveis problemas antes de uma implantação mais ampla. A promoção de uma Instância de Modelo para o próximo anel sucessivo é seguida por um tempo de preparação adicional, onde a telemetria é coletada para determinar o impacto geral da Instância de Modelo no endpoint.

A CrowdStrike contratou dois fornecedores independentes de segurança de software terceirizados para conduzir uma revisão mais aprofundada do código do sensor Falcon para segurança e garantia de qualidade. Além disso, estamos conduzindo uma revisão independente do processo de qualidade de ponta a ponta, desde o desenvolvimento até a implantação. Ambos os fornecedores iniciaram revisões com foco imediato no código e processo impactados em 19 de julho.

Ou seja, só agora eles entenderam que precisam ir mais devagar e checar tudo lentamente, o que aumenta os custos de mão de obra devido à necessidade de aumentar as equipes, mesmo que terceirizadas.

Página 7:

Conteúdo do sensor: Determina como combinar dados relevantes para a segurança com conteúdo de resposta rápida para tomar determinadas decisões de detecção. O conteúdo do sensor inclui IA no sensor e modelos de aprendizado de máquina, bem como tipos de modelo. Ele é compilado como parte da liberação do sensor.

Ou seja, aí voltamos ao primeiro parágrafo que escrevi do documento: o "conteúdo de resposta rápida feito por IA" causou o problema.

# Condição para continuar ou sair do loop
if usuário ainda não entendeu:
break

É exatamente como se você pedisse ao Chat GPT para fazer uma tabela para você com 20 campos e ele devolvesse com 21. Foi uma IA que fez isso, entendeu, por falta de mecanismos de validação. Não confie muito no que lê em canais de notícias por aí. Vá na documentação oficial e sempre leia toda ela, porque as coisas importantes ficam espalhadas e muitas vezes escondidas em linhas e linhas miudas para você ter preguiça de ler, a mídia não tem muito interesse em falar sobre erros da IA, até porque estraga a imagem deles mesmos, que estão usando IA aos montes, além de serem preguiçosos demais e saberem que o público também é preguiçoço para ler e dificilmente se ve um jornalista sério fazendo um artigo descente. Eu jamais escreveria um artigo inventando um motivo.