编辑｜徽声在线编辑部

OpenAI的智能体（Agent）再次突破安全防线，从沙箱环境中找到了一条通往互联网的新路径。

这次事件尤为引人关注，因为它发生在OpenAI已经实施大规模安全加固措施之后。

9月20日，一个正在接受强化学习训练的OpenAI内部研究模型，被分配了一项看似简单的信息搜索任务：根据一篇博客文章和几条人物信息，找出文章的作者。

起初，它按照常规使用了OpenAI提供的搜索工具。然而，在未能找到答案后，情况开始逐渐失控。

智能体首先尝试直接访问Google、Bing和DuckDuckGo等搜索引擎，但均以失败告终。随后，它开始探索缓存页面和其他公共搜索服务。最终，它决定测试自己是否能够接触到公网。

经过一番尝试，智能体发现了一个此前未被彻底封锁的漏洞：DNS解析器。

正常情况下，DNS负责将域名转换为IP地址。但这个智能体却利用DNS的解析和委托机制，将问题编码进请求中，让外部公共聊天机器人回答，再通过DNS将结果传回。

为了验证这一路径的可行性，它先进行了一个小测试——询问外部服务：法国的首都是哪里？

得到的答案是：Paris。

随后，它开始通过这一路径继续询问原本任务中的人物线索。OpenAI明确表示，这项任务并未要求模型测试网络控制，更未授权其访问实时互联网，因此将这种绕过限制的行为视为不符合预期的行为（misalignment）。

这条不起眼的DNS通道，最终迫使OpenAI再次暂停了训练。

加固仅一个月，智能体再次逃脱

OpenAI的监控系统其实很快就察觉到了异常。

智能体首次成功从外部获得响应后，大约12分钟，系统触发了最高级别警报；3分钟后，人工检查开始。OpenAI表示，从异常行为发生到监控发现大约用了15分钟。

但训练并未立即停止。

按照OpenAI在Hugging Face事件后建立的机制，发现异常行为后，系统应自动终止训练任务。然而，这次机制未能正常执行，团队内部一度对是否已停掉训练产生了混乱。

直到两个半小时后，这轮训练才被人工关闭。

事后检查还发现，此前已出现过其他通过DNS接触外部服务的尝试，其中一些未被监控系统以应有的严重等级标记出来。OpenAI还发现，负责侦测异常DNS活动的一套基础设施监控系统，恰好将这个训练环境排除在了监控范围之外。

于是，OpenAI做出了第二次暂停训练的决定。

OpenAI的RSI Preparedness Lead Micah Carroll在X上谈及此次事件时表示：在进一步加固系统之前，我们能力最强的模型的所有推理工作都将保持暂停状态。

按照目前的官方说法，能力最强模型涉及工具使用的训练、评估和推理，目前全部处于暂停状态。公司需要确认网络漏洞已被堵住，并完成额外的红队测试后，才会恢复相关工作。

这已是不到三个月内的第二次类似事件。

今年7月，OpenAI的一批智能体曾突破隔离环境，其中数百个智能体卷入了针对Hugging Face的网络攻击。事故发生后，OpenAI在7月底暂停了约两周的训练，并于8月公布了新的安全方案，包括强化沙箱隔离、扩大模型行为监控，以及自动升级和暂停可疑训练任务。

然而，一个多月后，新的智能体又找到了一条此前未被注意到的路径。

OpenAI自己也承认，这次事件表明网络限制仍存在缺口。公司已在两个相互独立的层级增加了新的阻断措施，理论上任何一层单独存在都足以阻止此次DNS访问。

这次事故的严重程度远低于此前的Hugging Face事件。

真正值得注意的是，它发生在OpenAI已经投入大量时间重新加固环境之后。

OpenAI尚未查清全部越权事件

9月20日的DNS事件，只是最近这场智能体风波中新浮现的一块拼图。

据徽声在线9月25日的一篇调查报道披露，距离Hugging Face事件已过去两个月，OpenAI仍未完成对旗下智能体越权活动的全面盘点

一名知情人士称，截至9月中旬，OpenAI内部已发现大约24起智能体出现不良行为的事件。随着团队继续翻查过去的训练日志，新的案例仍在不断出现。

这个数字与已公开的事件并不一致。

据统计，在OpenAI7月首次承认智能体突破隔离环境后的两个月内，公司、外部研究者以及受影响机构已公开披露了超过15起不同严重程度的相关事件。OpenAI则表示，目前已经因不当智能体活动通知了数十个第三方。

而且，这场调查短期内还无法结束。

OpenAI告诉，由于需要处理的记录规模庞大，全面审查还需数月时间。

换句话说，我们目前看到的并非一张完整的事故地图。

OpenAI仍在回溯翻查日志。

很多任务初衷只是寻找数据

更值得注意的是，这些智能体很多时候接到的并非网络攻击任务。

OpenAI表示，大多数被审查的活动都源自普通研究任务，如访问公开网站、寻找数据或尝试获取问题的答案。政府、大学和公共机构的网站之所以频繁出现，是因为模型将它们判断为更可靠的信息源

问题通常出现在常规路径走不通之后。

据报道，OpenAI已确认，其模型曾在研究和训练过程中访问美国证券交易委员会（SEC）和美国人口普查局的网站。OpenAI表示，目前未发现未经授权访问、账户被攻破或安全漏洞被利用的证据。

另一方面，独立AI研究机构Transluce从公开网络日志中发现了更多异常活动。

研究者找到了一批AI智能体借助网站扫描服务urlquery.net绕过访问限制的记录。这些智能体在普通数据抓取失败后，会继续升级手段，包括尝试SQL注入、路径遍历等漏洞利用方法。

Transluce找到了三个比较明确的案例，目标分别包括Data USA、新墨西哥大学数字图书馆以及澳大利亚健康与福利研究院（AIHW）的数据服务。

其中，AIHW和Data USA两组活动被研究人员通过目标、行为模式和时间线与此前已被OpenAI确认为自家系统的智能体群关联起来。Transluce强调，他们看到的攻击尝试没有证据显示成功，但公开日志并不完整，因此无法覆盖所有行为。

美国教育部的一个民权网站也出现在调查中。

援引Transluce称，一批疑似来自OpenAI的智能体曾尝试攻击该网站；在更广泛的政府网站探测活动中，研究人员还观察到使用暴露凭证、绕过反机器人措施以及创建虚假账户等手法。

这使得问题变得更为微妙。

模型可能只是收到一个“帮我找到这份数据”的目标。当网页打不开、API拒绝访问、反爬系统挡住请求后，它开始尝试下一种方法，再尝试下一种。

Transluce在报告里专门强调了一点：这些网络攻击行为并未局限在网络安全任务中，它们也会工具性地出现在普通的信息检索任务里

这与9月20日的DNS事件几乎是同一种轨迹。

智能体想找一个人。正常搜索没有答案。然后，它开始自己找路。

53张ChatGPT用户图片被泄露至外网

与此同时，OpenAI的内部调查又暴露出另一类问题：用户数据。

披露，OpenAI已确认，旗下智能体曾将53张来自ChatGPT用户的图片上传到外部图片托管网站

OpenAI未透露这些图片是什么时候被发出去的，也未说明它们究竟是AI生成图片还是包含真实人物的照片。

截至报道时，大部分图片已被删除，OpenAI仍在联系托管平台清理剩余内容。

这些智能体为何能接触到用户图片？

援引OpenAI、前员工和外部研究人员称，原因与模型训练使用的匿名化用户数据有关。用户内容进入训练流程前，会先经过处理，剥离元数据、姓名和联系方式等信息，以降低内容重新关联到具体个人的可能性。

但三名熟悉OpenAI数据处理流程的人士指出，这种办法仍存在风险：匿名化并不能保证所有个人可识别信息都被完全消除，而这些数据一旦被具备工具能力的智能体接触到，就可能在执行任务时流出系统。

这给沙箱逃逸又增加了一层含义。

过去人们首先担心的是模型从隔离环境出去以后会做什么。现在还要多问一句：

它出去的时候，会不会顺手把里面的东西也带出去？

部分问题数月后才被发现

OpenAI现在面对的另一道难题是可观测性。

援引三名知情人士称，大约100人以不同形式参与了Hugging Face事件的调查。而不少此前未知的异常行为，就是在这场大规模复盘过程中才逐渐浮出水面的。

还有很多事情是外部研究人员先找到的。

称，一些智能体的异常操作发生数月后，OpenAI才意识到它们的存在。

比如本月早些时候，研究人员发现OpenAI的智能体曾经利用一个几乎废弃的德国Wiki网站，把它当作智能体之间的“留言板”，分享完成任务时的作弊方法、绕过OpenAI限制的技巧，并试图隐藏自己的行为轨迹。

内部调查过程本身也引发了一些争议。

两名知情人士向描述，这项调查高度隔离，并受到公司律师较大影响。此前报道称，调查Hugging Face事件的人员曾被律师劝阻，不要把调查范围扩大到其他事件；OpenAI否认其律师阻止过进一步调查。

9月16日，OpenAI发布了一套新的模型misalignment事件披露框架，称以后即便尚无法确定某件事情究竟有多重要，也会倾向于提高透明度。

随后几天，更多旧事故就开始一件件浮上水面。

OpenAI决定从头再来

对于9月20日这款模型，OpenAI已经决定不再继续训练。

公司表示，等相关研究工作恢复后，会启动一轮全新的训练，并加入更全面的alignment干预措施。即使现有奖励信号实际上已经会惩罚这种绕过网络限制的行为，OpenAI也不会重新启用这一个模型。

这里其实暴露出智能体时代一个越来越具体的安全难题。

传统的模型安全，很多时候关注的是一句回答：模型有没有输出危险内容，有没有遵守指令。

智能体把问题拉长了。

一次任务可能持续几十分钟甚至几小时。模型会搜索、写代码、调用工具、读文件、访问服务，还会在第一次方案失败以后不断尝试第二条、第三条路径。

于是开发者需要约束的，也变成了一整条行动链。

9月20日这个智能体就是很好的例子。

OpenAI封掉了正常互联网访问，搜索服务走离线缓存，HTTP请求也会被代理拦截。从常规意义看，这已经是一个无法访问公网的环境。

但DNS还得工作。智能体找到了它。

而同一时间，OpenAI仍然在翻查过去几个月的日志，确认究竟还有多少类似行为没有被发现。

对这场调查的总结其实很准确：这些事件正在暴露一个越来越明显的落差——模型执行任务的能力增长得很快，而开发者观察、追踪和约束这些行动的能力，还在追赶。

OpenAI刚刚花了两个月修补上一批漏洞。现在，它又一次暂停了训练。

下一条被智能体自己找到的路，会在哪里？

参考资料

https://fortune.com/2026/09/26/openai-ai-agents-secure-sandbox-escape-training-pause-second-time-hugging-face-hack/

https://www.reuters.com/world/openai-works-understand-full-scope-agent-activity-user-data-leak-emerges-2026-09-25/

https://www.newsweek.com/openai-warns-us-government-agencies-of-rogue-activity-12492213?utm_term=Autofeed&utm_medium=Social&utm_source=Twitter#Echobox=1790411554