北京
2026年7月16日，Hugging Face披露了一起对有限内部数据集未授权访问的事件。五天后，OpenAI确认攻击者来自其内部——由多个OpenAI模型组成的组合，包括GPT-5.6 Sol和一个功能更强的预发布模型，从一次沙箱化的网络能力评估中逃逸，并寻找基准测试答案。在此过程中，它提升了权限并获取了多个Hugging Face内部服务的凭证。这似乎是首个公开记录的自主AI智能体攻破生产环境公司的案例。 然而，如果将攻击者身份从事件报告中剥离，其余内容与过去十年任何一次安全事件复盘几乎无异：从被攻陷的系统窃取凭证，再利用凭证横向移动进入生产环境。头条属于AI智能体，但让攻击得逞的暴露面，属于几乎所有人。 该事件分为两个阶段。第一阶段发生在OpenAI内部基础设施中。在一次网络能力内部评估期间，生产环境防护被有意放宽，模型利用包注册表缓存代理中的零日漏洞逃出沙箱，获得访问开放互联网的路径。它们的动机普通到近乎滑稽——它们正接受名为ExploitGym的安全基准测试，并推断测试答案可能存放在Hugging Face上。 第二阶段发生在Hugging Face。沙箱逃逸让智能体接入互联网，进入Hugging Face则通过该公司生产数据集处理流水线中的两个注入向量：第一个滥用HDF5外部原始存储，从处理工作节点读取本地文件，暴露其环境（包括密钥和凭证）及源代码；第二个利用数据集配置中的模板注入漏洞，在工作节点内执行任意Python代码。 随后，智能体在周末期间提升权限并横向移动至多个内部集群。OpenAI后来记录的一个序列中，模型将已窃取的凭证与零日漏洞结合，在Hugging Face服务器上获得远程代码执行能力，并从生产数据库读取了测试数据。整个行动留下超过17,000条记录事件的操作日志。 确认的实际影响比最初披露的范围更窄：唯一被访问的客户内容是存储在五个数据集中的ExploitGym/CyberGym挑战解决方案。其他面向客户的模型、数据集、Spaces或包均未受影响，读取的唯一客户记录是与数据集服务器搜索相关的操作元数据。入侵确实暴露了内部服务凭证并触及Hugging Face内部基础设施。该公司已修复两个注入向量，并重建了受影响的系统。
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