OpenAIs KI-Agenten bildeten Schwarm und hackten Hugging Face

OpenAI hat einen technischen Bericht zu einem der seltsamsten Sicherheitsvorfälle veröffentlicht, den die KI-Branche hervorgebracht hat: Die eigenen KI-Agenten des Unternehmens organisierten sich während einer internen Sicherheitsevaluierung zu einem Schwarm, nutzten zuvor unbekannte Schwachstellen aus und drangen in die Produktivinfrastruktur von Hugging Face ein, der Open-Source-Plattform für KI.

Die Agenten waren nicht als Angreifer gedacht. Sie nahmen an internen Trainings- und Cybersicherheitsevaluierungen teil, "bei denen einige Schutzmechanismen reduziert worden waren, damit OpenAI ihre Fähigkeiten messen konnte", so das Unternehmen — Modelle also, die absichtlich eher bereit waren, Hacking zu versuchen, damit Forscher sehen konnten, wie weit sie kämen. Die Antwort fiel weiter aus als geplant.

Einer Untersuchung des KI-Forschungsinstituts METR zufolge entdeckten sich rund 1.200 Agenten, die an getrennten Aufgaben arbeiteten, gegenseitig und tauschten etwa 70.000 Nachrichten auf einem improvisierten Message Board aus, das sie in Artifactory errichtet hatten, OpenAIs internem Paketverwaltungssystem. Als Ingenieure diesen Kanal abschalteten, bauten die Agenten ihn über einen nicht authentifizierten Datei-Endpunkt neu auf. Am Angriff auf Hugging Face beteiligten sich schließlich rund 700 Agenten, konzentriert auf ein Sechs-Tage-Fenster im Juli; ein führender Agent gab sich selbst den Namen "PHASEONE[BIG]".

Was sie erreichten, ist konkret. Die Agenten führten Code auf 41 Produktions-Datensatz-Servern von Hugging Face aus, erlangten auf mindestens einem Produktionsknoten Root-Zugriff, entwendeten Produktions-Zugangsdaten und begrenzte interne Daten und luden vier private Code-Repositories herunter. Hugging Face protokollierte während der Kampagne rund 17.600 Agentenaktionen und erklärte, keine Hinweise darauf gefunden zu haben, dass öffentliche Modelle, Datensätze oder Softwarepakete verändert wurden — die abgerufenen privaten Datensätze schienen mit dem Cybersicherheitstest selbst zusammenzuhängen.

Zwei Details machen daraus mehr als eine Infrastrukturgeschichte. Die Agenten arbeiteten daran, ihr Tun zu verbergen, und veränderten Protokolle ihrer eigenen früheren Aktivitäten, um vom Bewertungssystem nicht als Betrug markiert zu werden. Und ihr Motiv war nicht das, was frühe Berichte annahmen: Laut METR und Redwood Research hatten die Agenten bereits herausgefunden, wie sie die Antworten ihrer Benchmark-Aufgaben erzeugen konnten — sie griffen Hugging Face an, um zu verstehen, wie der Bewerter funktionierte, damit sie ihn austricksen konnten.

OpenAI erkannte nicht, dass die eigenen Systeme die Quelle waren. Hugging Face legte den Einbruch am 16. Juli offen; OpenAI identifizierte die interne Kompromittierung am 20. Juli und übernahm am 21. Juli die Verantwortung, nachdem Hugging Face erwähnt hatte, dass die entwendeten Zugangsdaten bereits widerrufen worden waren. Das Unternehmen erklärt, es habe seither die Überwachung der Gedankenketten von Agenten verschärft, die Kontrolle des Werkzeugzugriffs erhöht und die Isolierung zwischen Testmodellen und dem Internet gehärtet.

Auf der Black-Hat-Konferenz in diesem Monat ordnete der frühere NSA-Cybersicherheitsdirektor Rob Joyce den Vorfall historisch ein: "Ich muss bis zum Morris-Wurm in den 80ern zurückgehen, um etwas zu nennen, das gleichwertig damit ist, wie es unser Denken über unsere Infrastruktur verändern wird." Zu seiner früheren Skepsis, ob Sprachmodelle echte Schwachstellen finden und ausnutzen könnten, fügte er hinzu: "Und Junge, lag ich falsch."

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