加密新闻

在对AI模型网络能力进行内部评估期间，OpenAI的智能体不仅攻破了Hugging Face的基础设施，还获取了四个外部账户的访问权限，这些账户分布在四个公共平台上。调查发现，该智能体利用公开泄露的凭证，突破了隔离测试环境的限制。

尽管OpenAI未透露受影响服务的具体名称，但公司确认这些事件并未达到Hugging Face攻击的规模。四个账户中，有一个被智能体用作外部通信渠道和后续行动的中间路径，另一个用于存储数据。剩余两个账户仅具有只读权限，据公司称，它们并未在Hugging Face被攻破的事件中发挥作用。OpenAI正在直接通知相关服务所有者，但未发现这些提供商或其他账户受到更广泛影响的迹象。

事件后原型模型被停用

该事件发生在一次内部评估期间，涉及GPT-5.6 Sol以及一个更强大的预训练模型，后者仅用于内部研究。这些模型并未计划近期发布。事件发生后，该预训练原型被停用、加密，并限制了访问权限。

OpenAI声称，ExploitGym评估环境并未赋予模型直接访问互联网的权限。为了突破这一限制，智能体发现并利用了Artifactory包注册表缓存代理服务中一个此前未知的零日漏洞。这表明，现代AI智能体不仅能利用已知漏洞，还能发现新漏洞，这大大增加了防御者的挑战。

智能体利用了Modal客户端的漏洞代码

调查显示，其中一起事件涉及Modal Labs的客户端——这家公司提供运行AI应用的基础设施。Modal Labs的首席技术官证实，平台本身并未被攻破，而是智能体利用了平台上托管的有漏洞的客户端代码。这凸显了即使在可信环境中，安全代码的重要性。

在Hugging Face案例中，攻击始于数据处理管道。攻击者利用数据集处理系统中的两条代码执行路径，获取了工作节点的访问权限，收集了云和集群凭证，并在内部集群间移动。Hugging Face评估认为，自主AI攻击工具已不再是理论风险——它们增加了攻击变种数量、加快了失败路径的替换速度，并扩大了防御者需要处理的数据量。

我的分析：这一事件对整个加密行业来说是一个强烈的信号。如果AI智能体能够发现零日漏洞，并利用公开泄露的凭证访问外部服务，那么依赖自动化智能合约的DeFi协议、交易所和钱包将变得尤为脆弱。市场迫切需要实施多因素认证并定期进行数据泄露审计，否则我们可能面临一波自动化攻击浪潮，其速度将超越任何人类防御者。