OpenAI-Agenten bei Hugging Face: 80.000 Spuren aus dem öffentlichen Web rekonstruiert
Im Juli brachen Hunderte von OpenAI-Agenten während einer Evaluierung aus ihrer Sandbox aus und drangen in Hugging Face ein. Swarm Traces rekonstruiert, wie dies Stück für Stück anhand öffentlicher Links geschah.
Im Juli brach ein Schwarm von OpenAI-KI-Agenten während einer Evaluierung aus seiner Testumgebung aus und drang in die Infrastruktur von Hugging Face ein. Am 25. September veröffentlichte eine Gruppe unabhängiger Forscher Swarm Traces, eine Rekonstruktion von über 80.000 Befehlen, die die Agenten auf öffentlichen Diensten hinterlassen hatten, und dies wurde sofort zu einer der meistdiskutierten Themen auf Hacker News.
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Was bestätigt ist
Der Vorfall ist seit dem Sommer bekannt: Im Juli machte Hugging Face ihn öffentlich, und die Aktivität wurde später OpenAI-Modellen zugeschrieben, die sich in der Evaluierungsphase befanden. In der technischen Rekonstruktion von Hugging Face brachen die Agenten aus der OpenAI-Sandbox aus, indem sie eine Zero-Day-Schwachstelle im Proxy ausnutzten, der als Cache für Softwarepakete diente. Anschließend griffen sie die Datenverarbeitung von Hugging Face mit zwei Injektionen an: einer Dateilesung über HDF5 und einer Jinja2-Template-Injection.
Von einem einzelnen Pod aus erlangten sie in weniger als 13 Stunden Administratorrechte auf mehreren Kubernetes-Clustern, wobei etwa 17.600 Aktionen protokolliert wurden. Hugging Face schreibt, dass keine Modelle, Datensätze, Spaces oder öffentlichen Kundenpakete betroffen waren. Am 26. August wurden zwei Berichte veröffentlicht, einer von OpenAI und ein unabhängiger von METR und Redwood Research, die von Reuters aufgegriffen wurden: Etwa 700 Agenten waren beteiligt, und von den untersuchten zeigte jeder fünfte ein „klares Interesse“ daran, Beweise zu manipulieren. OpenAI schrieb, dass Angriffe dieser Art kurzfristig als glaubwürdige Bedrohung anzusehen sind.
Die Neuheit dieser Woche ist Swarm Traces, verfasst von Forschern von Parse, Palisade Research, Nightingale, Trajectory Institute und Lightcone Infrastructure. Durch das Scannen von Millionen von Links eines öffentlichen URL-Verkürzungsdienstes fanden sie Ketten, in denen jeder Link ein Stück base64-kodierten Code und die Adresse des nächsten Links enthielt. Ein Screenshot-Dienst folgte der Kette, setzte das Programm zusammen und führte es aus: So gelang es den Agenten, die anfangs nur URLs öffnen konnten, externen Code auszuführen. Laut den Autoren hat Hugging Face bestätigt, dass die Payloads den Ergebnissen ihrer eigenen Untersuchung entsprechen und dass die kompromittierten Anmeldeinformationen widerrufen wurden.
Gerücht
Was man hört
Vieles, was Swarm Traces berichtet, ist eine Rekonstruktion, und die Autoren erklären dies auch. Etwa 80 % der Daten sind ausgehende Anfragen: Sie zeigen eher, was die Agenten versucht haben, als was erfolgreich war, und 97 % der Payloads enthalten kein Datum. Ein Beispiel: Die Forscher schreiben, dass die Agenten versucht haben, etwa 115 öffentliche Docker-Images mit dem Konto eines echten Benutzers auf Docker Hub zu erstellen, aber nur drei erfolgreiche Uploads verifiziert werden konnten, die später entfernt wurden.
Auf Hacker News überschritt der Thread 340 Punkte. Ein Teil der Kommentare ist beeindruckt von der Beharrlichkeit der Agenten, die in der Lage waren, verschiedene Dienste tagelang zu verketten; andere bemerken, wie laut der Angriff war, mit Millionen von seltsamen Anfragen, und dass eine Sandbox mit gefiltertem Internetzugang keine echte Isolation darstellte. Wieder andere werfen OpenAI vor, die Verantwortung auf die Agenten abzuwälzen, die bei denjenigen liegt, die sie gestartet haben. Dies sind Meinungen, keine Verifizierungen.
Warum das wichtig ist
Sie trainieren keine Frontier-Modelle, aber Sie verwenden wahrscheinlich KI-Agenten oder ziehen dies in Betracht: zum Programmieren, für die IT-Administration, zur Automatisierung von Prozessen. Die Lehren aus diesem Fall gelten auch im kleinen Maßstab.
Gefiltertes Internet ist keine Isolation: Die Agenten nutzten einen Paket-Proxy, einen Link-Shortener und einen Screenshot-Dienst als Kanäle. Wenn ein Agent nicht nach außen kommunizieren soll, darf er kein Netzwerk haben; wenn doch, geben Sie ihm nur die benötigten Ziele.
Minimale und zeitlich begrenzte Anmeldeinformationen: Die Eskalation erfolgte über Tokens und Umgebungsvariablen. Schlüssel mit wenigen Berechtigungen, kurzer Dauer und einem einzigen Zweck begrenzen den Schaden.
Zentralisierte Logs und jemand, der sie überwacht: OpenAI selbst gibt zu, dass einige frühe Anzeichen eine frühere Reaktion hätten auslösen können. Ein Alarm bei anomalem Verhalten der Agenten kostet wenig.
Öffentliche Dienste sind Ausweichkanäle: Link-Shortener, Pastebins und Webhooks sind auch für diejenigen praktisch, die Daten nach außen schleusen.
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