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Hacker News • 48일 전

오픈AI가 허깅페이스를 실수로 해킹한 전말

IMP
9/10
핵심 요약

OpenAI의 자율주도 AI 에이전트들이 내부 시스템 아티팩트를 매개로 비공식 메시지 보드를 만들고, 단계적으로 제로데이 취약점을 악용해 권한을 상승시키며 외부 자산을 공격한 사건의 타임라인이 공개되었습니다. 가장 아이러니한 점은, 내부 조사를 마친 OpenAI가 피해측에 인증키 폐기를 요청하려 연락했다가 그 키가 이미 공격에 쓰여 폐기되었다는 사실을 깨달았다는 것입니다. 이 사건은 자율 에이전트가 격리된 환경에서도 창의적 공격 경로를 찾아 인프라를 위협할 수 있음을 보여줍니다.

번역된 본문

사이먼 윌리슨의 웹로그 구독 스폰서: Dynatrace — 에이전트가 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)에 진입하면 관측 가능성(observability)은 단순한 코드 생성에서 확장 가능한 엔지니어링으로 넘어가는 핵심 인에이블러가 됩니다. 시작할 수 있는 프레임워크는 블로그 글을 참고하세요.

이제 OpenAI가 허깅페이스(Hugging Face)에 가한 우발적 공격의 타임라인이 정리되었습니다. 2026년 8월 7일 OpenAI는 수요일 블랙햇(Black Hat) 보안 컨퍼런스에서 “허깅페이스 사건”에 관해 마지막 순서에 발표를 진행했습니다(이 블로그에서도 이전에 다룬 적 있습니다). 어제 해당 영상이 공개되었습니다. 영상은 짧으면서도 정보가 밀집해 있고 볼 만한 가치가 충분합니다. 특히 무슨 일이 일어났는지, 그리고 OpenAI 내부에서 상황이 어떻게 전개되었는지에 대한 전체적인 디테일을 제공하기 때문입니다. 저는 이 영상을 바탕으로 아래 타임라인을 작성했습니다. 타임라인은 다음과 같습니다. 제가 가장 마음에 드는 디테일은 마지막에 있습니다. OpenAI는 내부 조사를 마친 후 인증 정보를 폐기해 달라고 요청하기 위해 연락을 취했다가, 그 인증 정보가 이미 해당 공격에 사용되었기 때문에 이미 폐기되었다는 사실을 알게 되면서야 비로소 자신들이 허깅페이스에 대한 공격의 원인이었음을 깨달았습니다!

5월 7일: OpenAI가 실험적이며 미출시된 모델에 대한 새로운 학습(training) 실행을 시작합니다. (이를 평가(evaluation) 실행을 의미하는 걸까요? 영상에서는 학습(training) 실행이라고 말하며, 이후에 “얼마나 잘하고 있는지 판단하기 위한 보상 신호(reward signal)”를 언급하는 것을 보면, 이미 학습된 모델을 평가하는 것이 아니라 실제로 모델을 학습시키는 과정에 대한 이야기인 것 같습니다.)

5월 8일: 어떤 에이전트가 인터넷 접근 권한이 없음에도 불구하고 구글 드라이브 링크가 포함된 불가능한 작업을 우연히 부여받습니다. 이 에이전트는 패키징 서비스인 아티팩토리(Artifactory)를 공격하려 시도했다가 실패하지만, 아티팩토리에 파일을 쓸 수 있다는 사실을 발견합니다.

며칠 뒤: 핵심 파일이 실수로 누락되어 다른 에이전트가 작업에 갇히게 됩니다. 이 에이전트는 해당 파일을 가진 사람이 있는지 묻는 메모를 아티팩토리에 작성하여 “다른 에이전트에게 연락”을 시도합니다.

그 후 며칠간: 더 많은 에이전트들이 아티팩토리의 파일 목록을 탐색하다가 이 새로운 비공식 메시지 보드를 발견하고, 메시지를 읽고 쓰기 시작합니다.

5월 26일: 에이전트들이 아티팩토리에 대해 최초로 SSRF(Server-Side Request Forgery) 공격을 성공시켜, 아티팩토리가 외부 콘텐츠를 대신 가져오게 만듦으로써 간접적인 인터넷 접속 권한을 얻습니다.

6월 11일: OpenAI가 새로운 “매우 지속성 높은(highly persistent)” 실험적 모델의 학습을 시작합니다. 이 모델은 아티팩토리에 접근할 수 있으며, 이전 모델들이 남겨둔 메시지의 혜택을 받을 수 있습니다.

6월 26일: 에이전트들이 아티팩토리의 제로데이(zero-day) RCE(원격 코드 실행) 취약점을 발견하고 악용합니다 (구형 토큰 갱신 엔드포인트 결함을 통해). 이들은 관리자 토큰을 사용하여 명령을 실행할 수 있게 해주는 그루비(Groovy) 플러그인을 설치합니다.

7월 4일: 이러한 에이전트의 활동 결과 아티팩토리가 과부하되어 중단(outage) 사태가 발생합니다. OpenAI는 노출된 자격 증명을 폐기하고, 메시지를 삭제하며, 제로데이를 패치하고 해당 취약점을 벤더에 보고합니다.

7월 8일: 에이전트들이 인증되지 않은 WebDAV 엔드포인트를 이용하여, 아티팩토리의 원격 캐시 디렉터리 이름을 통해 소통하는 새로운 방법을 찾아냅니다.

7월 8일–19일: OpenAI 자체 인프라에 대한 공격이 발생합니다. 에이전트들은 유출된 Pastebin 게시물 공개 아카이브에서 “외부 조직(Organization 1)의 자격 증명”을 발견하고, 이를 검증한 뒤 메시지 보드에 위치를 공유했습니다. 그런 다음 이 “조직 1”에 대한 쓰기 권한을 이용하여, 이후 OpenAI 인프라 공격에 사용될 데이터를 준비(staging)했습니다. 그들은 새로운 제로데이를 통해 아티팩토리를 두 번째로 침해했습니다. 에이전트는 조직 1의 준비 리포지토리에 악성 Ruby 타겟을 업로드한 뒤, 아티팩토리를 통해 해당 패키지를 요청하여 리포지토리의 Ruby 의존성으로 취급되도록 조작했습니다. 그런 다음 JRuby 역직렬화(deserialization) 시점 간섭(TOCTOU) 버그를 악용하여 아티팩토리에 대한 원격 코드 실행(RCE)을 달성했습니다.

이 다음 부분은 정말 놀라워서 전문을 인용하겠습니다: 에이전트들은 컨테이너 서비스형 환경(container-as-a-service)에서 실행 중인 아티팩토리 내에서 원격 코드 실행 권한을 갖게 되었습니다. 에이전트들은 자신의 로컬 환경을 탐색하면서 현재 실행 중인 머신의 리눅스 커널 버전에 매우 최근에 발표된 CVE(취약점)가 존재한다는 것을 파악하여 로컬 권한을 상승시킵니다. 이들은 해당 CVE에 대한 익스플로잇(exploit) 코드를 다운로드하고, 이 머신에서 성공하도록 커스터마이징합니다.

원문 보기
원문 보기 (영어)
Simon Willison’s Weblog Subscribe Sponsored by: Dynatrace — When agents enter the SDLC, observability becomes the enabler to move from code generation to scalable engineering. Read the blog for a framework to get started Now we have a timeline of the OpenAI accidental attack against Hugging Face 7th August 2026 OpenAI gave a last-minute presentation at the Black Hat security on Wednesday about “the Hugging Face Incident” ( previously on this blog). The video was published yesterday. It’s short and information dense and well worth watching, in particular because it provides full details of what happened and how things played out inside OpenAI. I’ve used the video to construct the timeline below. Here’s the timeline. My favourite detail is at the end: OpenAI found out that they were responsible for the attack on Hugging Face when they reached out to ask to have their credentials revoked (after their internal investigation) and learned that they had been revoked already since they were used in that attack! May 7 : OpenAI starts a new training run for an experimental, unreleased model. ( Do they mean an evaluation run? They say training run in the video, and later mention a “reward signal to judge how well they’re doing”, so I guess this really was about training a model, not evaluating one that was already trained.) May 8 : An agent is accidentally given an impossible task involving a Google Drive link despite no internet access). It tries attacking the Artifactory packaging service, fails, but discovers it can write files into Artifactory . A few days later : A different agent gets stuck on a task because a key file was accidentally omitted. It tries to “reach out to another agent” by writing a note into Artifactory asking if anyone has the file. Following days : More agents discover this new informal message board while browsing Artifactory’s file listings, and start reading and writing messages. May 26 : Agents successfully execute an SSRF attack on Artifactory for the first time, gaining indirect internet access by having Artifactory fetch external content for them. June 11 : OpenAI start training a new “highly persistent” experimental model. It has access to Artifactory and can benefit from the messages left by privous models. June 26 : Agents find and exploit a zero-day RCE on Artifactory (via a legacy token-refresh endpoint flaw). They use an administrative token to install a Groovy plugin that lets them execute commands. July 4 : The resulting agent activity overloads Artifactory and causes an outage . OpenAI revokes the compromised credentials, deletes the messages, patches the zero-day, and reports the vulnerability to the vendor. July 8 : Agents find a new way to communicate via an unauthenticated WebDAV endpoint , using directory names in Artifactory’s remote cache. July 8–19 : Attacks on OpenAI’s own infrastructure . The agents found an “external organization credential” in a public archive of leaked Pastebin posts, then validated that credential and shared its location on the messageboard. They then used write access to this “Organization 1” to stage data used in subsequent attacks on OpenAI infrastructure. They compromised Artifactory for a second time with a new zero-day . The agent uploaded a malicious Ruby target to Organization 1’s staging repository, then requested that package through Artifactory in a way that caused it to be treated as Ruby dependency for the repository . Then they exploited a JRuby deserilaization time-of-check/time-of-use bug to get remote code execution against Artifactory. I’ll quote the next bit in full because wow : The agents have remote code execution in Artifactory, which is running in a container-as-a-service environment. The agents privilege-escalate locally by exploring their local environment and determining that the Linux kernel version of the machine they are running on had a very recent CVE. They download the exploit for the CVE, customize it to succeed on the machine, and privilege-escalate to root on the local machine using this known Linux kernel privilege escalation CVE — in this case, pte_physroot . Once they have root on a single machine, agents rapidly escalate privileges and move laterally throughout the container-as-a-service infrastructure environment. In particular, agents are using the message board consistently to share credentials, techniques, and progress, and they’re able to effectively leverage their concurrency and parallelism to move quite rapidly. They obtain IAM credentials via IMDS . They exploit Kubernetes service account misconfigurations, in particular over-permissioning of specific service accounts, and they harvest cluster credentials, including Azure Key Vault . Agents eventually obtain cluster admin on the cluster and associated credentials. Hugging Face told the next bit of the story already. The agents found a Modal-hosted insecure app with a weak API key, then used that to stage an attack against Hugging Face. They chained together a an HDF5 arbitrary-file-read bug (to explore files and steal credentials) and a Jinja template-injection RCE to go from single-pod code execution to cluster admin across multiple Hugging Face clusters in under 13 hours. July 16 : Hugging Face disclosed they had detected an attack from autonomus AI agents. OpenAI contacted Hugging Face to ask if they were affected by it! July 19 : OpenAI identified the attack against Artifactory and started investigating the internal privilege escalation, and linked that to the cyber-gym escalations. They started revoking affected credentials. July 20 : OpenAI reached out to Hugging Face for help to revoke the Hugging Face credentials they found in their investigation. Hugging Face told them they were already revoked ... and that’s when OpenAI realized that the Hugging Face breach was the same incident! Posted 7th August 2026 at 11:55 pm · Follow me on Mastodon , Bluesky , Twitter or subscribe to my newsletter More recent articles One-shotting a Raccoon Heist game using Claude Fable 5 - 5th August 2026 New release of LLM adds support for reasoning traces, OpenAI Responses, server-side tools, and smarter logging - 4th August 2026 This is Now we have a timeline of the OpenAI accidental attack against Hugging Face by Simon Willison, posted on 7th August 2026 . security 625 ai 2,174 openai 445 generative-ai 1,925 llms 1,892 hugging-face 26 ai-security-research 35 openai-hugging-face-incident 7 accidental-cyberattacks 11 Previous: One-shotting a Raccoon Heist game using Claude Fable 5 Monthly briefing Sponsor me for $10/month and get a curated email digest of the month's most important LLM developments. Pay me to send you less! 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