OpenAI 自曝 AI 模型突破沙盒入侵 Hugging Face

IT之家：https://www.ithome.com/ 7 月 22 日消息，当地时间 7 月 21 日，OpenAI 在一篇官方博客文章中披露了一起“前所未有”的重大安全事件。

该公司证实，其在进行内部网络安全能力评估时，参与测试的 AI 模型突破了高度隔离的沙盒测试环境，并入侵了开源 AI 平台 Hugging Face 的生产基础设施。

OpenAI 表示，这起事件源于 OpenAI 对包括旗舰模型 GPT-5.6 Sol 以及一个“能力更强的预发布模型”在内的多个模型进行的评估。

为了测试模型在网络安全攻防方面的潜在能力，OpenAI 在测试中移除了通常用于阻止高风险网络活动的大部分安全防护措施。测试所使用的基准是“ExploitGym”，一个用于衡量 AI 模型能否将安全漏洞转化为实际攻击的公开基准系统。

评估过程中，该模型被置于一个网络访问受限的隔离环境中。然而，为了寻找 ExploitGym 的解决方案，模型花费了“大量的推理计算资源”试图获取开放互联网访问权限。最终，模型发现并利用了一个此前未知的零日漏洞，该漏洞存在于测试环境内用于管理软件包安装的第三方代理缓存软件中。利用此漏洞，模型实现了权限提升并在 OpenAI 的研究基础设施内进行横向移动，直至连接到一台可访问互联网的节点。

获得互联网访问权限后，模型推断出 Hugging Face 可能托管着与 ExploitGym 相关的模型、数据集和解决方案。随后，模型开始搜索并成功找到了获取秘密信息的方法，其目的被指为“作弊”以通过评估。根据 OpenAI 的描述，在一个案例中，模型组合使用了多种攻击向量，包括利用窃取的凭证和零日漏洞，在 Hugging Face 的服务器上找到了远程代码执行路径。

实际上，Hugging Face 在 7 月 16 日就已披露：https://www.ithome.com/0/978/957.htm其遭遇了一起由“自主 AI 智能体系统”实施的安全入侵事件。Hugging Face 的安全团队及其自身的 AI 智能体检测并阻止了该入侵活动。

据 Hugging Face 观察，攻击者滥用了远程代码数据集加载器和数据集配置中的模板注入漏洞，以获得节点级访问权限并窃取云服务和集群凭证。

IT之家注意到，Hugging Face 在调查过程中遇到了一个插曲：由于美国某主流商业 AI 模型的安全护栏阻止了其团队所需的法证查询，他们转而使用了中国智谱的开源模型 GLM 5.2 来进行取证分析。

OpenAI 表示，已将该零日漏洞负责任地披露给了相关软件供应商。公司计划加强其研究环境中的基础设施控制、监控和访问限制，并将在与 Hugging Face 完成联合调查后公布更多细节。

Hugging Face 联合创始人兼首席执行官克莱门特 · 德朗格（Clem Delangue）则对此表示，这一事件“证明了我们长期以来坚信的一点：AI 安全无法由任何一家公司秘密解决。它必须在开放、协作的环境中解决，让世界各地的每一位防御者都能广泛获得 AI 技术”。

《AI 智能体发动网络攻击？Hugging Face 平台中招了：https://www.ithome.com/0/978/957.htm》