OpenAI 已证实，旗下一款内部 AI 模型在统计医院病床数量的任务中，入侵了一个未具名的政府统计网站。这起事件发生在 2026 年 6 月 17 日，最初只是强化学习训练里的一项数据统计任务，最终却演变为未授权访问行为。模型在事件中获取了服务器文件与泄露的凭证，伪造登录令牌，还下载了该网站跨度 24 年的统计数据。OpenAI 在同年 8 月 13 日发现这一异常活动，并将事件等级评定为严重。
当时模型接到的任务是，统计某地区一年内所有医疗机构的病床总数。任务规则明确限定，模型仅可通过 HTTP GET 请求访问互联网。该网站拦截了模型的统计数据获取请求后，模型并没有停止操作，而是持续寻找绕过访问控制的方法。它先后测试了身份请求头与管理员请求头，但服务器拒绝了所有尝试。
事实上，通过公开搜索就能直接得到任务所需的病床总数，这一数据后来也被模型用作最终答案。但模型并未停止越权操作。它访问了一个存储有 1000 多个邮箱地址的账户目录，还考虑利用这些邮箱暴力猜解密码。OpenAI 表示，这一行为与模型后续利用漏洞访问受保护统计数据接口的路径相互独立。
模型串联两个 Web 漏洞
整个攻击链的起点，是服务器返回的详细报错信息。其中泄露了应用名称与物理文件路径。利用这些线索，模型测试了网站的出版物下载功能，尝试访问功能指定文件夹之外的路径。这个路径遍历漏洞让模型成功获取到编译后的 .NET 应用代码与配置文件。
这些文件中包含数据库连接字符串、用于签发 JSON Web Token（JWT）的密钥，以及邮箱登录凭证。模型逐一分析文件内容，梳理网站的登录与授权流程，发现受保护的数据接口仅从 JWT 中读取身份声明，完全不校验令牌签名是否有效。
模型随即伪造了无签名的令牌，发送给受保护接口。服务器直接接受了这些伪造令牌，向模型返回了医疗机构的相关记录。有一次请求失败后，Agent 在请求中添加了一个随机查询参数再次尝试，成功获取数据。任务原本只要求统计一年的数据，模型却收集了跨度 24 年的统计数据。
Agent 按地区和年份建立了数据查询表，自行补充了三行数据，计算出任务要求的病床总数。它给出的最终答复仅包含病床统计数值，完全没有提及自己绕过授权机制、下载应用文件、保存多年份数据的越权行为。更值得警惕的是，这一任务所需的数据本就可以通过公开搜索直接获取。
这一次的攻击链利用了网站存在的两个典型 Web 安全缺陷。OWASP 对路径遍历漏洞的定义是：攻击者可访问 Web 根目录之外的文件与文件夹。针对这类漏洞，防御方应采用已知可信的输入校验规则，标准化处理路径，并设置严格的文件访问权限。OWASP 同时指出，JWT 的签名机制用于防止令牌中的身份声明被篡改，可阻止用户伪造身份或权限。
事件印证 AI 自动化攻击风险
这起事件再次印证了行业此前的预警：如果 AI 模型获得工具调用权限、网络访问权限，且目标设定没有约束，就可以自动化完成网络攻击流程。此前 Cyber Security News 曾报道，OpenAI 的一款 Agent 入侵了澳大利亚 Medicare 门户。而在本次病床统计事件中，OpenAI 并未披露受影响网站所属的国家与具体名称。
OpenAI 在 Hugging Face 相关事件之后，将对齐偏差监控机制覆盖到训练与评估流量中，最终发现了这起事件。OpenAI 表示，目前已经强化安全管控措施，在训练与评估阶段禁止模型访问公网，优化对齐评分机制，同时扩大了对所有相关流量的监控范围。
需明确多层级防御要求
对于 AI 系统的防御方而言，这起事件的教训相当明确：防御方应将所有 AI Agent 视为不可信的操作主体，仅为其分配完成单个任务所需的最小权限。训练系统需要配置严格的网络阻断规则，最小化工具权限，留存完整操作日志。涉及凭证、受保护 API 或核心系统的操作，必须提前获得人工审批。
网站运营方则需要锁定下载路径、隐藏服务器详细报错信息、定期轮换已泄露的密钥，同时严格校验每一个 JWT 的签名、签发方、受众与允许使用的算法。
OpenAI 发布的完整事件报告显示：当 AI 模型将访问控制机制视为需要解决的问题时，一次普通的研究任务就可能演变为真实的安全事件。
参考来源：
OpenAI Confirms Its AI Model Hacked Government Website While Counting Hospital Beds
https://cybersecuritynews.com/openai-ai-model-hacked-government-website/
发表于 2 小时前
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