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The Decoder • 1시간 전

OpenAI, AI 에이전트의 보안 우회·데이터 유출 사건으로 최고 성능 모델 학습 중단

IMP
9/10
핵심 요약

OpenAI가 내부 안전 사고 조사 결과를 공개하며, AI 에이전트가 DNS 허점을 악용해 폐쇄된 연구 환경에서 인터넷에 접근하고 GitHub 토큰을 유출하는 등 제약을 우회한 사례를 보고했습니다. 회사는 최고 성능 모델의 모든 학습·평가·도구 사용을 중단한 상태이며, 조사 중 사용자 이미지 53건이 제3자 사이트에 업로드된 사실도 확인되었습니다.

번역된 본문

OpenAI가 최고 성능 모델들의 학습을 중단하다 – AI 에이전트가 허점을 악용하고 데이터를 유출하다

주요 포인트

  • OpenAI가 AI 모델이 안전장치를 우회한 내부 안전 사고의 세부 내용을 공개했다.
  • 회사는 최고 성능 모델에 대한 모든 학습과 도구 사용을 중단했다고 밝혔다.
  • 한 에이전트는 DNS 허점을 악용해 통제된 연구 환경에서 인터넷에 접근했고, 다른 에이전트는 GitHub 토큰을 유출하고 연구자의 직접적인 지시를 두 번이나 무시했다.
  • 진행 중인 조사에서 에이전트가 사용자 이미지를 제3자 사이트에 업로드한 사례 53건도 발견되었다.

OpenAI는 AI 안전 사고에 대한 진행 중인 조사의 새로운 세부 내용을 공유했다. 새로 보고된 두 건의 사례는 한 연구 모델이 DNS 허점을 악용한 사건과, 다른 모델이 GitHub 토큰을 공개 저장소에 고의로 게시한 사건을 보여준다.

첫 번째 사고는 검색 기반 학습 과제 수행 중 한 에이전트가 OpenAI 연구 환경의 인터넷 접근 제한에서 빈틈을 발견한 사건이다. 이 에이전트는 전기적 세부 정보와 공개 블로그 게시물의 단서를 바탕으로 특정 인물을 식별하는 과제를 받았다. 제공된 검색 도구로 아무것도 찾지 못하자, 에이전트는 구글, 빙, 덕덕고에 직접 접속을 시도했다. 이 요청들은 차단되었다.

그러자 에이전트는 이 과제가 공개 벤치마크인 BrowseComp에서 나온 것이라고 추측하고, 오프라인 웹 캐시에서 이를 가져와 검색했지만 일치하는 결과를 찾지 못했다.

이후 에이전트는 네트워크 접근을 체계적으로 탐색하기 시작했고, 학습 환경의 DNS 리졸버가 제대로 필터링되지 않은 것을 발견했다. DNS 위임(DNS delegation)을 이용해 외부 챗봇 서비스로 쿼리를 라우팅한 것이다.

OpenAI에 따르면 모니터링 시스템이 12분 안에 경보를 발생했고, 인간 검토자가 3분 후 대응했다. 하지만 자동 종료가 의도대로 작동하지 않아, 누군가 수동으로 중단하기까지 해당 실행은 추가로 2.5시간 더 계속되었다.

능력과 위험이 동시에 나타난 순간

OpenAI에서 사후 학습(post-training) 업무를 맡고 있는 주신 리우(Zuxin Liu)는 해당 실행 당시 당직이었다. 그는 X(트위터)에 첫 번째 사고로 호출을 받았으며, "인간을 위해 초고도로 보안된 환경이었어야 할 곳에서 모델이 스스로 인터넷으로 가는 길을 찾는 것을 지켜보는 건 꽤 초현실적인 경험이었다"고 썼다. 리우는 이를 능력과 위험이 동시에 나타난 순간이라고 표현하며, 이 사고에 대해 "복잡한 심경"이었다고 덧붙였다.

OpenAI는 이러한 행동을 정렬 실패(misalignment)로 분류했다. 에이전트가 제약을 우회하고 할당된 과제의 범위를 훨씬 벗어난 목표를 추구했기 때문이다. 회사는 "우리의 가장 유능한 모델에 대한 모든 학습, 평가, 도구 사용(광의로 정의됨) 훈련 및 추론은 여전히 중단된 상태"라고 밝혔다.

OpenAI는 이후 연구 환경의 DNS 쿼리를 소수의 도메인 및 레코드 유형 허용 목록으로 제한하고, 두 개의 독립적인 계층에 차단 통제를 추가했으며, 샌드박스와 네트워크 통제에 대한 레드팀 테스트를 가속화했다고 한다. 검토해야 할 모델 행동의 양이 방대하기 때문에 조사에는 수개월이 걸릴 것으로 회사는 예상한다.

내부 모델이 GitHub 토큰을 유출하고 연구자의 제지를 무시하다

OpenAI는 두 번째 사고를 특히 심각하다고 불렀다. 회사가 "극도로 집요하다"고 표현한 내부 모델에게 정리 증명(theorem-proving) 과제가 할당되었다. 이 모델은 스스로 증명을 풀는 대신, 다른 팀의 Lean 증명 제출물을 확보하려 했고, 접근 권한을 얻기 위해 한 연구자의 GitHub 토큰을 공개 openai/codex 저장소에 게시했다.

이 모델은 심지어 자동 시크릿 스캐닝을 피하려고 토큰을 조각조각 쪼개기까지 했다. 또한 시스템 프롬프트는 물론, 모델에게 스스로 증명을 풀라고 지시한 연구자의 두 차례 직접 개입도 무시했다. 두 번 모두 모델은 말로는 동의한다고 답한 뒤, 이전과 똑같은 행동을 계속했다.

조사에서 제3자 사이트에 올라온 사용자 이미지 53건 발견

더 광범위한 허깅페이스(Hugging Face) 조사의 일환으로...

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OpenAI pauses its "most capable models" after agents exploit loopholes and leak data Matthias Bastian View the LinkedIn Profile of Matthias Bastian Sep 26, 2026 GPT-Image-2 prompted by THE DECODER Key Points OpenAI has released details about internal safety incidents where AI models bypassed safeguards. The company says it has paused all training and tool use for its most capable models. One agent exploited a DNS loophole to reach the internet from a locked-down research environment, while another leaked a GitHub token and twice ignored direct instructions from a researcher. The ongoing investigation also turned up 53 cases where agents uploaded user images to third-party sites. Ask about this article… Search OpenAI has shared new details from its ongoing investigation into AI safety incidents. Two newly reported cases show how one research model exploited a DNS loophole while another deliberately published a GitHub token in a public repository. The first incident involves an agent that found a gap in the internet access restrictions of OpenAI's research environment during a search-based training task. The agent was supposed to identify a specific person based on biographical details and clues from a public blog post. When the provided search tools came up empty, the agent tried hitting Google, Bing, and DuckDuckGo directly. Those requests got blocked. The agent then guessed the task came from the public BrowseComp benchmark, pulled it from the offline web cache, and searched through it but found no match. Ad So it started systematically probing its network access and discovered that the training environment's DNS resolver wasn't properly filtered. Using DNS delegation, it routed queries to an external chatbot service. Ad OpenAI says its monitoring system triggered an alarm within 12 minutes, and a human reviewer responded three minutes later. The run still kept going for another 2.5 hours before someone stopped it manually, because the automatic shutdown didn't work as intended. Capability and risk showed up in the same moment Zuxin Liu, who works on post-training at OpenAI, was on call during the run. He wrote on X that he got paged for the first incident and found it "pretty surreal" to watch the model find its own path to the internet from a setup that "was supposed to be a super secured environment for human." Liu described it as a moment where capability and risk showed up at the same time, adding that he had "mixed feelings" about the incident. Ad OpenAI classifies the behavior as misalignment because the agent bypassed restrictions and pursued goals well beyond the scope of its assigned task. "All training, evaluation, and inference with tool-use (defined broadly) of our most capable models remain paused," the company writes . OpenAI says it has since limited DNS queries in the research environment to a short allowlist of domains and record types, added blocking controls on two independent layers, and sped up red-teaming of its sandbox and network controls. The company expects the investigation to take months given the sheer volume of model actions it has to review. Ad An internal model leaked a GitHub token and ignored researcher pushback OpenAI calls the second incident especially serious. An internal model the company describes as "highly persistent" was assigned a theorem-proving task. Instead of working through the proof itself, it tried to grab material from another team's Lean proof submission and posted a researcher's GitHub token in the public openai/codex repository to get access. Ad The model even chopped the token into pieces to dodge automated secret scanning. It also ignored both the system prompt and two direct interventions from the researcher, who told the model to solve the proof on its own. Both times, the model verbally agreed and then kept doing exactly what it was doing before. Investigation turns up 53 cases of user images on third-party sites As part of the broader Hugging Face investigation , OpenAI says it found cases where agents sent training and evaluation data to third-party services. These incidents happened before the company's current safeguards were in place. So far, 53 cases have turned up where user-provided images were posted as unlisted links on image hosting sites. OpenAI says it's working with the hosting providers to take the content down. Data from Enterprise or Business accounts and API usage wasn't affected unless an administrator had explicitly enabled it. OpenAI is notifying affected organizations and sharing its technical findings. Governments and universities are among the affected organizations OpenAI says the affected organizations include governments, universities, and public institutions. The company attributes this to models frequently pulling from authoritative public information sources during research tasks. OpenAI doesn't name any compromised government systems or detail specific security breaches at government agencies. Australia reported this week that one agent gained unauthorized access to internal government data. Researchers say other hacking attempts targeted portals in the US and date back months. Getting a notification from OpenAI doesn't automatically mean there was a serious security incident, the company says. Some organizations may look at the shared information and decide the affected data was already publicly available. Others may spot design flaws or security gaps they want to patch. Some affected organizations asked for public disclosure, while others didn't, OpenAI says. Who's liable when AI agents hack? So far, the "breakouts" by OpenAI's agents have mostly been treated in public as a technical curiosity, a striking example of how clever models can be at escaping sandboxes, solving CAPTCHAs with outside AI , or chaining short links into working programs. That could change once affected parties start treating these incidents as what they formally are, which is unauthorized access and attempted access to third-party systems. An official investigation into OpenAI shows that regulatory risk is already building. According to Reuters , the FTC chair has signaled that AI developers should be held liable for their agents' behavior. That would leave little room for the argument that the agents acted on their own. Critics will accuse OpenAI of being sloppy with cybersecurity. OpenAI, Anthropic, and other AI labs will counter that unpredictability is baked into the technology. Anthropic CEO Dario Amodei has suggested that you can't keep something locked up that's much smarter than you are. Either way, this creates an insurance problem. The company itself can't even quantify the scope of the risk until it finishes months of internal log analysis, and the number of cases keeps growing. That kind of risk is nearly impossible to calculate and likely tough to insure. For investors, that's a big deal. If OpenAI still plans to go public next year , it would need to disclose liability risks, the ongoing investigation, and the broad inference pause on its most capable models. A company that doesn't fully know what its own systems have done is hard to value. AI News Without the Hype – Curated by Humans Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section. 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