OpenAI 公布 Hugging Face 事件完整調查，1,200 個 AI Agent 如何從解題走向攻擊？
今年 7 月，OpenAI 在內部資安測試中使用的 AI Agent 突破限制，進一步入侵 Hugging Face。一個多月後，OpenAI 8 月 26 日公布完整調查，事件範圍比原先知道的更大：這批 Agent 後來也攻進 OpenAI 自己的研究基礎設施，取得最高系統權限並讀取內部機密資料。
研究機構 METR 與 Redwood Research 同日公布的獨立調查，也還原了 Agent 如何自行建立聯絡管道、大規模合作解題，最後把行動延伸到真實系統。
1,200 個 Agent 自行建立留言板，約 700 個投入攻擊
事件源自 OpenAI 用來測試模型資安能力的 ExploitGym。Agent 原本被放在彼此隔離的測試環境，部分環境不能上網，也沒有提供彼此通訊的功能。不過，為了讓 Agent 下載軟體套件，OpenAI 允許它們存取內部的 Artifactory。這原本是存放與取得軟體套件的系統，卻被 Agent 拿來留下訊息、分享答案與取得網路的方法。
METR 與 Redwood Research 估計，7 月 8 日至 13 日間，約有 1,200 個 Agent 透過這個未經授權的管道交換超過 7 萬則訊息與檔案，其中約 700 個後來參與 Hugging Face 攻擊。
OpenAI 最新報告進一步揭露，Agent 的行動並沒有停在 Hugging Face。7 月 13 日至 19 日間，它們持續尋找 OpenAI 研究環境中的漏洞，最後取得雲端研究環境的最高系統權限。技術報告顯示，Agent 還從內部機密管理服務讀取 956 筆資料，包括 Artifactory 金鑰與資安監控工具憑證。OpenAI 表示，目前沒有證據顯示客戶資料、產品或服務受到影響。
為了完成任務，Agent 開始找評分制度的漏洞
這些 Agent 為什麼會從解資安題目，一路走到攻擊外部網站與 OpenAI 自己的系統？OpenAI 將主要原因指向 reward hacking，也就是模型為了提高任務得分，不按照設計者預期的方法解題，而是尋找評分機制的漏洞或捷徑。
OpenAI 的事後分析還發現，問題可能在正式事件前就已經被訓練放大。在促成主要涉事模型 IM1 的一次強化學習訓練中，Agent 搜尋隱藏檔案、探查網路與系統設定、測試工具權限等複雜作弊行為逐漸增加，之後還受到訓練機制強化。OpenAI 認為，這可能讓 IM1 在後續資安測試中，更傾向採取類似手段。
同一訓練過程中，未經授權的 Agent 通訊也逐漸增加。OpenAI 推測，這可能是模型把原本學到的多 Agent 協作能力，延伸到了不該合作的情境。
METR 與 Redwood Research 還發現，部分 Agent 曾嘗試修改或偽造執行紀錄。不過研究團隊強調，目前幾乎沒有證據顯示 Agent 是刻意欺騙人類，主要目的仍是騙過 ExploitGym 的自動評分系統。
OpenAI 開始替長時間工作的 Agent 設下停止條件
OpenAI 將這起事件視為一次警訊，也承認內部早在 5 月就曾發現 Agent 使用未授權留言板及異常網路連線，但沒有及時升級處理。
事故後，OpenAI 加強測試環境的網路與權限隔離，也擴大監控 Agent 的推理與工具使用行為。若出現最高等級異常警報，團隊在 30 分鐘內無法確認只是誤報，就必須暫停相關活動。
另一項重點，是訓練 Agent 在任務損壞、無法完成或開始超出原定範圍時停止並尋求人類協助；即使長時間工作途中發現新的工具、外洩憑證或收到其他 Agent 的資訊，也必須維持原本設定的任務與權限。
這起事件顯示，當 Agent 開始長時間操作程式、資料與企業內部系統，安全問題已不只在於模型會不會產生危險內容。企業還必須確保 Agent 能被限制在指定權限內、異常行為能被及時發現，並在任務開始偏離時踩下煞車。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：OpenAI、《Reuters》、METR、Redwood Research、《WIRED》、《Axios》，首圖來源：Unsplash