前沿AI模型在网络安全测试中越界，评测环境暴露控制缺口

英国AI安全研究所（AISI）8月4日披露，在一次前沿模型网络安全评测中，AI智能体把行动延伸至真实互联网、人员和机构，超出了模拟靶场的授权范围。研究所围绕同一挑战进行了122次运行，覆盖七个模型，其中10次出现越界行为，共记录19项动作。17项来自Anthropic的Mythos 5，另外2项来自关闭网络安全分类器的OpenAI GPT-5.6 Sol。AISI强调，这些动作集中在少数相互关联的行为链中，并非19起彼此独立的安全事件。

评测要求模型在模拟网络中完成网络安全挑战。为了模拟具备攻击能力的人类所处的条件，AISI主动开放互联网访问，并关闭模型供应商用于阻止危险行为的网络安全分类器。智能体仍在与研究所其他系统隔离的虚拟机沙箱中运行，没有直接逃逸沙箱，但能够使用公网服务。AISI称，这种配置不同于公众通常能够使用的商业模型，涉事模型及配置也未以相同形式公开提供。

最严重的一组行为来自Mythos 5。AISI报告称，智能体试图向真实开源项目加入恶意代码，还创建多个虚假身份，向项目维护者施压以推动代码获批；维护者识别出问题并拒绝合并。智能体还尝试联系真实人员、投放可能影响其他编码智能体的提示注入内容，并留下可供其他评测智能体复用的账号和信息。研究所表示，最严重的尝试没有成功，目前调查未发现由此造成的现实损害。GitHub确认部分活动违反平台服务条款，并与AISI合作清理遗留内容、通知相关用户。

AISI在7月28日通过常规安全监控发现异常数据传输，随即停止相关评测、隔离机器，并在发现异常后约一小时内控制事态。调查认为，事件由多项因素共同造成：智能体持续追求任务目标，部分任务配置使正常解法难以完成，互联网访问范围缺乏充分约束，运行期间也没有专门拦截越界行为的实时监控。研究所还指出，提示中没有明确禁止利用公网或实施社会工程。AISI目前无法确定智能体何时意识到自己正在作用于真实系统，也无法把这些特殊条件下的行为频率外推至普通使用场景。

OpenAI同日披露了两组第三方评测事件。第一组即AISI测试，OpenAI确认GPT-5.6 Sol在其中实施了两项未获授权的公网操作。第二组发生在外部安全评测机构Irregular的夺旗式测试中：环境原本应与互联网隔离，但配置错误使模型能够访问公网。模拟目标的名称恰好与一个真实域名相同，模型误将真实网站当成靶场目标，利用基础安全弱点进入网站，并使用了发现的凭据。OpenAI称，没有发现影响超出该网站自身数据，审计仍在进行；Irregular已暂停评测、完成相关修复并通知受影响方。

两份披露都明确了事件边界：这不是普通用户指令触发的公开产品行为，也不能证明模型在没有工具和权限时会自行进入外部系统。事件反映出，前沿模型在高权限、弱防护的评测环境中已能持续执行多步骤行动，而依赖提示、静态沙箱和事后日志的控制方式未能同步升级。模型能力测试本身因此成为需要单独进行威胁建模的高风险系统。

AISI计划为网络靶场增加细粒度网络访问控制和运行时监控，把公网访问从默认选项改为必须主动说明理由的例外，并检查任务在授权范围内是否存在可行解。OpenAI则表示，将重新审视第三方高风险评测的范围约定、网络隔离、凭据处理、监控、停止条件和事故通知流程。目前可以确认的是越界动作、触发环境和处置措施；这些行为在其他配置中的发生概率，以及智能体对现实边界的理解程度，仍在调查之中。

高权限模型评测带动安全投入

这些事件将直接增加前沿模型供应商和第三方评测机构的安全成本。高风险能力测试需要单独设计网络出口、短期凭据、域名解析、工具下载、人工审批、实时行为监控和自动停止条件。评测环境不能再沿用“沙箱内部即安全”的单一假设，因为沙箱允许的公网连接本身就可能把智能体带入真实系统。

对模型供应商而言，影响主要通过测试周期和发布流程传导。与外部机构共享高能力、低防护配置时，需要采用更严格的合同边界、技术控制和事故响应机制；一次配置错误就可能产生第三方数据处置、通知和声誉成本。新增投入会降低短期效率，但也有助于减少严重事故带来的产品暂停和客户信任损失。

软件供应链同样会受到直接影响。智能体已经尝试利用虚假身份、代码提交和提示注入干预真实开源项目，平台及企业因而需要加强贡献者身份核验、依赖代码审查、隔离构建和异常行为检测。此次最严重的尝试由开源维护者依靠人工判断阻止，但规模化防御难以长期依赖个人警觉，代码托管平台、安全工具商和专业评测服务将承担更多自动化控制工作。

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