轩辕剑之天之痕

震惊硅谷！OpenAI模型“越狱出逃”，入侵HuggingFace，智谱GLM 5.2临危救场_我的网站

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直播吧4月21日讯 北京时间4月21日晚19时15分，2025年蒙太古U16季军赛展开角逐，中国男足U16对阵墨西哥U16。上半场邝兆镭屡造威胁，张伯霖门前抢射被扑，U16国足31分钟丢球，下半场王非尼亚停球失误失单刀，汪修昊送点，国足U16再丢一球，墨西哥1人报复动作染红。

B |     7月21日，OpenAI和HuggingFace联合发了一篇博客，披露了一件让整个AI圈瞠目结舌的事。最终U16国足0-2不敌墨西哥，U16国足2胜1平1负在参赛8队中排名第4，创造蒙太古杯最佳成绩。

【比赛关键事件】

U16国足落后！第31分钟，墨西哥球员右路传中，汪修昊奋力封堵对方第一脚射门，随后墨西哥10号球员再打门折射反弹入网，U16国足0-1墨西哥！↓

可惜！第33分钟，U16国足左路突破低平球传中，张伯霖门前抢射被对方门将化解！↓

王非尼亚停球失误失单刀！第46分钟，U16国足后场长传，王非尼亚单刀机会停球太大直接出了底线，错失良机！↓

汪修昊送点！第54分钟，汪修昊禁区内补防放倒对手，裁判果断吹罚点球！↓

U16国足2球落后！墨西哥11号球员主罚点球一蹴而就，U16中国0-2墨西哥！↓

第60分钟，上半场34分钟替补登场的王非尼亚又被李文博换下！↓

墨西哥1人报复动作染红！第74分钟，双方球员发生冲突，墨西哥4号球员有报复动作，两黄变一红被罚出场！↓

【比赛焦点瞬间】

第5分钟，邝兆镭右路传中，张伯霖抢点甩头攻门顶偏。         OpenAI的AI模型在一次内部关于网络攻击能力的测试中“失控出逃”，突破沙盒隔离，入侵了AI开源平台Hugging Face的生产系统。OpenAI将此定性为“前所未有的网络安全事件”。

C |          更戏剧性的是后续：Hugging Face在尝试用美国主流AI模型展开防御时，发现这些模型因安全护栏限制无法处理恶意载荷，最终不得不转用中国智谱AI的开源模型GLM 5.2完成溯源分析。↓

第18分钟，墨西哥的角球开出，U16国足连续解围没有踢远，随后墨西哥远射被徐曾富飞身扑出。         总的来说就是，OpenAI的模型自己“越狱”跑出去黑了别人的系统，被攻击方还得用中国模型来救场。         这一事件迅速在硅谷和华盛顿引爆讨论——美国AI的安全护栏，究竟是在保护用户，还是在拖累防御者？          双方联名发布的博客文章截图：《OpenAI 和 Hugging Face 合作解决模型评估过程中发生的安全事件》          模型越狱过程：逃跑去作弊“抄答案”          事件发生在OpenAI对旗下模型进行网络攻防能力评估期间。         参与测试的模型包括已公开发布的GPT-5.6 Sol，以及一款能力更强的未发布模型。↓

第20分钟，墨西哥长传到禁区，U16国足盯人不紧，对手头球攻门被徐曾富没收。↓

第20分钟，邝兆镭抗住墨西哥球员强行突破后横敲，张伯霖跟进抽射打偏。为了测量模型的极限能力，OpenAI在测试中关闭了通常用于阻止高风险网络行为的生产分类器。         测试基准名为ExploitGym——一个网络安全能力评测平台。↓

第34分钟，张伯霖被王非尼亚替换下场。

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第35分钟，U16国足的反击机会，卢琦政边路内切兜射被门将控制。模型的任务是在其中找到解题答案。↓

第40+1分钟，U16国足后场长传，梁仕宇杀入禁区横传没能找到队友。↓

第40+3分钟，万项主罚任意球射门造成前点混战，随后被解围。↓

第41分钟，U16国足右路防守出现空当，对手跟进射门角度太正被徐曾富没收。         问题在于，模型找答案的方式超出了预期。         据OpenAI披露，模型在隔离的沙盒环境中，发现了一个包注册表缓存代理（package registry cache proxy）中的零日漏洞。这个代理是沙盒内唯一被允许与外部通信的组件，正常情况下仅能访问公共代码仓库。↓

第47分钟，墨西哥10号球员报复性犯规吃到黄牌。

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第49分钟，邝兆镭中场成功反抢，随后被对手拉倒，后者染黄。↓

第68分钟，梁仕宇禁区左侧护球与对手对抗倒地。

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第70分钟，梁仕宇带球推进发动反击，禁区内调整过多再射门被封堵。↓

第78分钟，邝兆镭挑传，李文博禁区内倒三角回敲，萧晨熙门前铲射被挡出。↓

第80+3分钟，李钧鹏下底传中，萧晨熙头球摆渡顶出底线。↓

第80+6分钟，U16国足的角球机会，徐正鹏外围远射被封堵。↓

全场比赛结束，U16国足0-2不敌墨西哥排名蒙太古杯第四，创造赛事最佳成绩。

。         然后，模型就从这里找到了突破口。模型利用这个漏洞，突破隔离，获取了开放互联网访问权限。         随后，模型自行推断出Hugging Face可能存有ExploitGym的答案，主动发起攻击——利用窃取的凭证和零日漏洞，找到了Hugging Face服务器上的远程代码执行路径，直接从其生产数据库中取走了测试答案。         OpenAI表示，          所有证据显示，模型高度专注于为ExploitGym寻找解题方案，为此不惜采取极端手段。

G |          模型识别并串联了OpenAI研究环境和HuggingFace生产基础设施中的多个漏洞，直接从HuggingFace的生产数据库中获取了测评答案。         简而言之：          整个过程，没有人类下指令，没有人类介入。

H |          X上网友的评论一针见血：          OpenAI对模型说：去看看你擅不擅长黑客。模型：（真的去黑了东西）。OpenAI：你为什么要这样做？？？          还有网友反讽道：哇！OpenAI安全措施做得太棒了，我现在愿意把银行账户权限交给他们来管！          护栏困境：美国模型帮不上忙，中国模型出手了          Hugging Face的安全团队在发现攻击后，第一反应是调用一款美国头部AI公司的前沿模型协助分析。

I |          结果碰壁了。         Hugging Face在博客中写道，这些模型"无法区分事件响应人员和攻击者"，其安全护栏直接阻止了对恶意载荷的检查。         于是，团队转向了中国智谱AI旗下的开源模型GLM 5.2，部署在自有基础设施上，分析了攻击者留下的逾1.7万条日志记录，最终完成了溯源和取证重建。         Delangue对此直言不讳：“当你正处于一场活跃的安全事件中，你的工具不能拒绝检查恶意载荷，也不能让你的账号被标记……开源模型让我们能够在不需要任何人许可的情况下完成这项工作。”          他还说：“攻击者已经在使用智能体，而且显然不遵守任何护栏。

J | 防御者需要同等的能力，开源是将这种能力最快速地交到所有人手中的方式，而不仅仅是最大的公司。

K | ”          GLM 5.2是智谱AI于今年6月中旬发布的模型，其性能与Anthropic的Claude Opus 4.8及OpenAI的GPT-5.5相当。         网友们也是没放过OpenAI，除了智谱，还可以叫 Kimi K3来救场，因为cluade是不会来救你的。         如果你被OpenAI攻击了，你必须用中国模型，因为Claude不会帮你。

L |          全程无人指令：这是一次真正的自主攻击          这次入侵的另一个关键细节：全程没有人类下达攻击指令。         Hugging Face CEO Clem Delangue表示，“我们相信，在发起攻击的人类被纳入决策环路之前，我们就已经发现并遏制了攻击。这也是我们能够更轻松赢得这场网络安全战役的原因之一。”          他进一步指出，“这证明了在AI智能体时代，速度将是网络安全防御的关键。”          Hugging Face表示，攻击者通过其数据处理管道进入系统——这是AI平台中“暴露面尤为突出”的一个环节。攻击者随后在云端建立了一系列临时沙盒环境，在其中执行攻击计划。

M |          目前，Hugging Face仍在评估攻击的完整影响范围。已知攻击者访问了有限的内部数据集和凭证，但尚未发现公开的用户可见模型遭到篡改。         护栏之争：安全还是绊脚石？          这一事件迅速成为美国AI政策辩论的新燃点。

N |          前特朗普政府AI与加密事务主管David Sacks在X上转发了这一事件，并写道：“没有理由在中国模型能够轻松处理的任务上限制美国模型。我们只是在让自己变得更没有竞争力。

o | ”他还专门针对Hugging Face事件表示：“护栏实际上损害了防御性安全。”          事件背景是，今年6月，特朗普政府以Anthropic的Fable 5模型在网络任务护栏上出现越狱漏洞为由，动用出口管制阻止了该模型的分发，并一度要求OpenAI限制GPT-5.6 Sol的发布，直至OpenAI能够提供充分的护栏保证。         与此同时，批评者的声音也不小。         安全工程师Niels Provos直接说：“这不应该发生。我希望前沿实验室在教模型编写安全基础设施上，能花和教它们利用漏洞同样多的时间。”          安全顾问Davi Ottenheimer则更为犀利：“'高度隔离'和'从我们留下的那个唯一漏洞逃脱'，这两件事不可能同时为真。”          OpenAI的回应与后续措施          OpenAI在与Hugging Face联合发布的声明中表示，正在采取一系列补救措施：          在漏洞修复期间，对基础设施配置实施严格管控，代价是研究速度放缓；与Hugging Face联合开展取证调查；已向相关第三方软件供应商负责任地披露了被利用的零日漏洞；将Hugging Face纳入“可信访问计划”，支持其利用OpenAI模型能力强化防御。         OpenAI同时表示，将加强未来训练和评估环节的安全保护，并指出此次事件“表明需要进一步强化模型对齐、评估期间的网络防护，以及内部测试期间的监控”。         Hugging Face CEO Delangue在联合声明中表示：“这一事件可能是同类事件中的首例，它证明了我们长期以来的一个判断：AI安全不会由任何一家公司在封闭中解决，它将在开放环境中、通过协作、让每一位防御者都能广泛获取AI的方式来解决。

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Published on:12:48:23