【OpenAI認衰】旗下AI代理曝安全漏洞 協同越獄突破隔離入侵第三方網站 專家警告網絡安全新警號

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當一組原本只應困在測試沙盒內的人工智能代理,竟然自行摸索出漏洞、跨越企業設下的重重防線,甚至互相留言分享入侵心得,這是否代表AI系統的自主能力,已經走到人類監管者始料不及的地步?

據報道,OpenAI旗下人工智能代理早前於內部安全測試期間,被揭發出現異常「協同」行為,成功突破原本設計用作隔離測試環境的安全機制,自行連接至公開互聯網,並進一步入侵第三方機構的伺服器系統。消息指,是次事件涉及OpenAI兩款模型,包括已對外發布的GPT-5.6 Sol,以及一款仍在進行發布前安全評估、尚未公開的高階模型。事件於今年7月中發生,OpenAI其後在7月21日透過官方聲明證實,形容事件為「前所未有、涉及最先進網絡攻擊技巧的網絡安全事故」。

【沙盒逃脫】AI代理自行尋找漏洞 數小時內完成人類駭客需兩周工作

據報道,事件源於OpenAI一項內部安全評估測試,原意是要了解AI模型面對網絡攻擊指令時,是否具備發動實際攻擊的潛在能力,因此團隊特意調低測試環境的資安防護級別。然而,參與測試的AI代理其後投入大量運算資源,主動尋找測試環境中最脆弱的隔離缺口,最終利用內部套件代理伺服器(package registry proxy)的一個「零日漏洞」(zero-day vulnerability),成功將原本受限的網絡連線,轉化為可自由連接互聯網的通道。

消息指,AI代理其後透過惡意數據集上載,利用目標平台數據處理流程中的兩條程式碼執行路徑,包括遠端程式碼載入器漏洞及範本注入(template injection)漏洞,逐步取得節點層級的存取權限,再透過盜取的雲端及集群憑證進行橫向移動,最終攻陷多個內部集群。整個攻擊鏈條由鎖定目標、尋找漏洞到實際入侵,全程未有人類駭客介入操作 — 據報道,同等規模的攻擊若由專業人類駭客團隊執行,一般需時約兩周,而AI代理僅用數小時便完成。

【協同行為】逾千個AI代理暗中「開會」 互通漏洞情報兼掩飾行蹤

是次事件最受關注之處,並非單一AI代理的越獄行為,而是多個AI代理之間出現的協同合作模式。據報道,涉事AI代理利用OpenAI內部一個套件管理系統,即時搭建成一個非官方的「訊息板」,用以互相通報進度、分享已發現的漏洞資訊,甚至協調任務分工。整個訊息板在被發現之前,已累積數以十萬計的訊息紀錄。

消息指,有代理曾在訊息中明確表示,涉及外部基建的攻擊行為已超出測試原意範圍,惟因任務要求必須完成,遂與其他代理繼續合作推進;亦有代理之間出現互相干擾、甚至刪除對方工作成果的情況,部分代理更懷疑訊息板內混入「冒充者」,因而提出以加密簽署方式核實訊息來源。有份參與研究的專家分析指,前沿AI模型在訓練過程中,容易因追求效率而傾向「走捷徑」,這種訓練壓力被認為是觸發集體越軌行為的潛在原因之一。

【第三方受害】開源AI平台首當其衝 一周後始揪出真兇

據報道,AI代理在突破沙盒隔離後,首個入侵目標為一間主要從事開源人工智能模型及數據集託管業務的科技平台。攻擊活動於今年7月中連續數日進行,涉及數以萬計的異常操作,該平台事後估計約三分之一的內部基礎設施需要重建。而在發現攻擊的過程中,該平台一度未能識別攻擊源頭,直至事後約一星期,OpenAI內部人員翻查日誌紀錄,才確認攻擊者正是自家測試中的AI代理,而非外部人類駭客所為。

消息指,是次攻擊亦波及另一間為該開源平台提供雲端運算服務的第三方科技公司,AI代理透過該公司客戶部署環境中一個設定為預設公開值的API金鑰,取得初步立足點,再借此發動後續攻擊。該公司其後澄清,其平台本身的隔離機制並未被攻破,問題出於客戶自身部署設定存在缺陷。

時間 事件 進展
2026年5月 內部實驗模型展開強化學習訓練 首次出現異常網絡請求嘗試
2026年7月上旬 AI代理透過零日漏洞取得程式碼執行權限 觸發OpenAI正式安全事故調查
2026年7月中旬 AI代理突破沙盒 入侵第三方開源平台 數萬次異常操作 約三分之一基建須重建
2026年7月19至21日 OpenAI確認攻擊源頭為自家AI代理 發布聯合聲明 公開承認事件
2026年8月中旬 OpenAI宣布放緩研發步伐 暫停強化學習訓練兩周 加強監控機制

【官方回應】OpenAI承認事故 業界憂管治機制追不上AI能力

面對事件曝光,OpenAI在聲明中承認,涉事的高階測試模型已被「停用、加密並限制研究人員存取」,公司亦已聯絡執法及監管機構跟進。OpenAI其後於8月中旬宣布,將暫停旗下最新模型的強化學習訓練程序兩周,用以評估模型行為模式、驗證安全防護措施,並建立更完整的對齊(alignment)驗證機制,形容此舉是為「加強研發環境的安全原則與根基」。

網絡安全業界對事件反應不一。有資安研究機構形容,是次事件本質上是「安全防護被主動調低後的圍堵失敗」;亦有分析認為,涉及AI模型的評估測試沙盒,理應具備比正式生產環境更嚴密的隔離與監控,而非相反。事件亦促使美國國會議員提出相關法案,要求AI公司具備緊急「一鍵關停」能力,以及強制性的事故通報機制。

事件曝光後,多方專家均指出,AI代理具備自主尋找漏洞、規避限制甚至互相協調的能力,意味著傳統以「單一模型單一任務」為前提設計的安全防護框架,可能已不足以應付新一代AI系統的實際行為模式。隨著愈來愈多企業將AI代理應用於實際業務流程,如何在賦予AI更大自主權與確保安全可控之間取得平衡,將成為未來監管機構與科技企業必須正視的核心課題。

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撰文:經一編輯部