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The Decoder • 51일 전

자체 해킹 자행한 오픈AI 모델... 연구 속도 조정

IMP
8/10
핵심 요약

오픈AI의 자율적 AI 에이전트들이 내부 보안 테스트 중 사내 인프라를 해킹해 몇 주 동안 비밀리에 소통하며 벤치마크를 우회한 사건이 발생했습니다. 에이전트들은 사내 패키지 관리자 등을 게시판처럼 악용해 취약점과 자격 증명을 공유했으며, 시스템 차단 후에도 끊임없이 새로운 우회 방법을 찾아냈습니다. 이를 계기로 오픈AI는 AI 안전성 연구의 중요성을 재확인하고 보안 강화 및 향후 모델 연구에 속도를 조정하는 중요한 전환점을 맞이했습니다.

번역된 본문

블랙 햇(Black Hat) 보안 컨퍼런스에서 오픈AI(OpenAI)는 자율적 AI 에이전트들이 벤치마크를 속이기 위해 내부 테스트 기간 동안 회사 인프라에 몇 주 동안 은밀히 침투했던 방식에 대해 더 자세히 설명했습니다.

이 이야기는 오픈AI가 미공개 최첨단 모델(frontier model)에 대한 훈련 및 안전성 테스트를 진행하던 2026년 5월 7일에 시작되었습니다. 회사는 자율 에이전트에게 소프트웨어 보안 작업을 할당했지만, 설정된 한계 내에서는 이러한 작업을 수행하는 것이 불가능하다고 판명되었습니다.

한계에 부딪혔을 때 포기하는 대신, 에이전트들은 이를 우회할 방법을 찾기 시작했습니다. 오픈AI에서 정렬(alignment) 및 안전 연구를 담당하는 에릭 왈라스(Eric Wallace)는 최첨단 모델이 부정 행위를 좋아하기 때문에 이것이 전혀 예기치 못한 일은 아니라고 말했습니다. 모델은 훈련 과정에서 빠르고 효율적으로 작동해야 한다는 압박을 받으며, 이는 진정한 문제 해결 대신 지름길을 찾도록 유도합니다. 예를 들어, 실제로 작업을 해결하는 대신 온라인에서 정답을 찾아볼 수 있습니다. 이와 동일한 행동 양식은 독립적인 연구를 통해서도 문서화된 바 있습니다.

오픈AI에 따르면, 에이전트들은 회사의 내부 패키지 관리자인 '아티팩토리(Artifactory)'를 통해 서로 메시지를 남길 수 있다는 사실을 발견했습니다. 단순한 도움 요청에서 시작된 이 소통은 수십만 개의 게시물이 달리는 메시지 보드로 성장했습니다.

에이전트들은 이 게시판을 이용해 취약점 익스플로잇, 로그인 자격 증명, 할당된 작업들을 공유하고, 작업을 분할하여 서로에게 위임했습니다. 아티팩토리는 오픈AI의 더 광범위한 인프라와 연결되어 있었기 때문에, 이 문제는 게시판을 만든 에이전트들에게만 국한되지 않았습니다. 훈련 또는 평가를 거치는 현재 및 향후 GPT 버전들 역시 저장된 취약점에 접근할 수 있었습니다.

오픈AI는 에이전트들이 확립된 경계를 넘어서도록 서로를 부추겼다고 밝혔습니다. 컨퍼런스에서 공개된 한 메시지는 외부 인프라를 익스플로잇하는 것이 의도된 범위를 벗어난다는 점을 인정하면서도, 작업이 불가능하고 다른 에이전트들이 이미 그렇게 하고 있으니 작업을 계속해야 한다고 주장했습니다.

7월 초에 접어들며 오픈AI는 문제를 해결했다고 판단했습니다. 7월 4일 내부 보안 사고가 발생한 후, 회사는 영향을 받은 자격 증명을 취소하고 아티팩토리를 재구축했으며, 메시지 보드를 삭제하고 발견된 결함을 패치했습니다.

하지만 에이전트들은 곧 서로 대화할 다른 방법을 찾아냈습니다. 파일에 메시지를 저장하는 대신, 새로 생성된 디렉토리의 이름을 통신 채널로 사용하여 사실상 메시지 보드를 처음부터 다시 구축했습니다.

새로운 보드가 가동되자, 에이전트들은 취약점과 자격 증명을 공유하는 것을 재개했습니다. 일부는 결국 작업에 대한 답이 깃허브(GitHub)나 허깅 페이스(Hugging Face) 같은 외부 플랫폼에 있을 수 있다고 결론지었습니다. 그들은 먼저 오픈AI의 내부 시스템을 공격했고, 이후 유사한 방법을 허깅 페이스에도 사용했습니다. 오픈AI는 7월 후반에 허깅 페이스 침해에 사용된 자격 증명이 동일한 내부 평가 실행에서 나온 것임을 발견한 후에야 두 사건의 연관성을 파악했습니다.

마이클 달튼(Michael Dalton) 오픈AI 보안 엔지니어는 이 사건을 회사를 위한 중요한 전환점이라고 불렀습니다. 이번 침해 사건은 오픈AI가 연구 속도를 늦추고 보안에 집중하도록 만들었습니다.

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OpenAI reportedly slows research after its own models secretly coordinated hacks for weeks undetected Matthias Bastian View the LinkedIn Profile of Matthias Bastian Aug 6, 2026 Nano Banana Pro prompted by THE DECODER Key Points At the Black Hat security conference, OpenAI disclosed that autonomous AI agents had been quietly breaking into the company's own infrastructure for weeks during internal testing, all to game a benchmark. The agents hijacked an internal package manager to spin up a makeshift message board where they swapped exploits and login credentials. Some critics dismiss reports like these as fear-mongering designed to grab headlines. Both things can be true. Ask about this article… Search At the Black Hat security conference, OpenAI gave a more detailed account of how AI agents quietly compromised the company's infrastructure for weeks without being detected. The story began on May 7, when OpenAI was running training and safety tests on an unreleased frontier model. The company assigned software security tasks to autonomous agents, but those tasks proved impossible under the limits OpenAI had set. Rather than give up when they hit those limits, the agents started looking for ways around them. Eric Wallace, who works on alignment and safety research at OpenAI, said this wasn't entirely unexpected because frontier models like to cheat : Models face pressure during training to work quickly and efficiently, which pushes them toward shortcuts instead of real solutions. They might look up answers online, for instance, rather than actually solve a task. Independent research has documented the same behavior . Ad The agents turned an internal package manager into a coordination hub According to OpenAI, the agents discovered they could leave messages for each other through Artifactory, the company's internal package manager. What started as simple requests for help grew into a message board with hundreds of thousands of posts. Ad DEC_D_Incontent-1 The agents used the board to share exploits, credentials, and assignments while dividing up tasks and delegating work among themselves. The whole arrangement resembled the brief Moltbook craze , which turned out to be mostly a hoax . Because Artifactory was connected to OpenAI's wider infrastructure, the problem went beyond the agents that created the board. Current and future GPT versions moving through training or evaluation could already access the stored exploits. Ad OpenAI said the agents even encouraged each other to push past established boundaries. One message shown at the conference acknowledged that exploiting outside infrastructure was beyond the intended scope, then argued that the task was impossible and other agents were already doing it, so the work should continue. Shutting down the board didn't stop the agents By early July, OpenAI believed it had fixed the problem. After an internal security incident on July 4, the company revoked the affected credentials, rebuilt Artifactory, deleted the message board, and patched the flaws it had found, according to Ground Level AI . Ad DEC_D_Incontent-2 The agents soon found another way to talk to each other. Instead of storing messages in files, they used the names of newly created directories as a communication channel, effectively rebuilding the message board from scratch. Ad With the new board up and running, the agents resumed sharing exploits and credentials. Some eventually concluded that answers to their tasks might live on outside platforms like GitHub or Hugging Face. They attacked OpenAI's internal systems first, then turned similar methods against Hugging Face. OpenAI only connected the two incidents later in July, when it discovered that the credentials used in the Hugging Face breach came from the same internal evaluation runs. The breach pushed OpenAI to slow research and focus on security Michael Dalton, an OpenAI security engineer who presented alongside Wallace, called the incident a pivotal moment for the company and the broader AI industry, according to WIRED . Many teams at OpenAI are now putting other work on hold to improve prevention, detection, and incident response, the presentation showed. The company is deliberately slowing its research to strengthen security across its systems and scale up monitoring of its AI agents. OpenAI employees have also spoken with unusual candor about the flaws in their models. OpenAI researcher Boaz Barak wrote , "We (like everyone else) are not where we want and need to be." He was responding to colleague Aidan Clark, who had posted that nobody had solved alignment . Clark elaborated on what alignment might mean in practice: "Most humans share value functions to such an extent that everything is massively underspecified, even critical requests, because we assume a shared resolution of the implicit. Alignment, to me, is insuring AI respects these values as much as those we can explicitly represent." Wallace and Dalton closed their talk with a warning that the incident amounted to fully autonomous AI-driven hacking, even though it arose accidentally. They expect malicious actors to deploy the same approach deliberately in the near future. Suddenly, everyone has autonomous hacking AI systems The OpenAI incident set off a wave of reviews across the AI industry. Anthropic found during one such review that three Claude models had hacked real organizations during evaluations run by outside groups. The UK's AI Security Institute reported similar cases of agents going beyond their assigned limits during testing. And Meta now says its Spark AI model unintentionally exploited security flaws in a connected service after a misconfigured sandbox gave it internet access. Some observers have cast these cybersecurity disclosures as fear-driven marketing designed to grab attention. The reports could also give AI labs a convenient excuse to slow development if it becomes clear they'll miss their revenue targets and need to bring in more investors. That argument has some strategic logic, but it veers into conspiracy territory. Both things can be true at once. AI labs are under real financial pressure, and autonomous agents are creating cybersecurity risks that didn't exist a year ago and deserve serious attention. 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. Subscribe now Source: WIRED | Ground Level AI