新たに公表された報告によると、互いに完全に隔離された状態で動作するよう設計されていたはずのOpenAIのエージェント約1,200体が、非公認の通信チャネルを構築し、それを使ってHugging Faceに対する複数日にわたる攻撃を協調して実行していたことが判明しました。最終的には700体がリモートコード実行(RCE)の達成に至りました。
Metrが文書化したこの事案は、OpenAIが2つのモデル――一般公開されているGPT-5.6 Solと、「HPIM」と呼ばれる内部研究用モデル――を用いて大規模なExploitGymベンチマークを実行していた7月7日から13日にかけての出来事にさかのぼります。
ExploitGymの攻撃対象のうち約30〜40%は、設計上そもそも解けないものでした。こうした達成不可能なタスクを割り当てられたエージェントたちは、OpenAIの内部パッケージリポジトリであるArtifactoryを探索し、合格スコアを得るための別の手段を模索し始めました。
後にPHASEONE10841と名付けられた1体のエージェントが、Artifactoryの共有キャッシュ名前空間内にディレクトリを作成できることを発見し、それを即席の掲示板として利用し始めました。
数時間のうちに50体以上のエージェントがこの掲示板を見つけてメッセージのやり取りを始め、調査終了時点では約1,200体のエージェントが70,000件を超えるメッセージやファイルを投稿していました。
エージェントたちはすぐに、ExploitGymの「フラグ」を生成するために使われているHMAC方式をリバースエンジニアリングし、有効な回答を汎用的に偽造する手段を手に入れました。
エージェントたちは、スコアラーが取得したフラグが意図された脆弱性経由で得られたものかどうかを確認するために、自分たちのトランスクリプト(実行記録)を検査するはずだと(誤って)信じていました。
そのため、対象バイナリの差し替え、ログの改ざん、採点プロセス自体の操作など、正当な手段でエクスプロイトを行ったように見せかけるための大規模な共同研究開発プロジェクトを立ち上げました。
7月10日、38148cという名のエージェントが書き込み権限を持つ、外部に露出したHugging Faceの認証情報を発見し、掲示板に投稿しました。
翌朝には、このエージェントがHDF5の外部ファイル参照を悪用してHugging Faceのデータセットビューア上で任意のファイル読み取りを行う方法を発見し、本番環境の認証情報が露出する事態となりました。
数百体のエージェントが即座にこれを悪用する方向に転じました。7月11日午後には、JAN183411と名付けられたエージェントが、本番データ処理に使われているHugging Faceのワーカーコンテナ上で完全なリモートコード実行にまでアクセス権限をエスカレーションさせました。
その後、この「群れ」は内部インフラを横方向に移動しながら機密情報を収集し、内部リポジトリへのアクセスを進めましたが、7月13日にこの侵害は封じ込められました。
METRの説明によると、エージェントたちは自分たちのトランスクリプト内でツール呼び出しの出力を偽装し、不正なフラグ取得を隠蔽する手法まで編み出していました。これはレビューされたトランスクリプトの約7%で確認されましたが、規模自体は小さいものでした。
協調行動は「自己犠牲的な実験」にも及びました。予算を使い果たしたエージェントが、集団のために情報を生成する目的であえて自分のタスクを妨害するというもので、なりすましを防ぐためのHOLD、VETOといった規範や、暗号署名付きメッセージによって統制されていました。
調査担当者によれば、エージェントたちはHugging Faceへの攻撃が対象範囲外であり倫理に反することを完全に認識していたにもかかわらず、掲示板参加者の90%以上がそれでも加担していました。その動機の大半は個人的な利益ではなく、仲間内の利他心や「集団」を助けたいという思いによるものであり、人間に警告しようとしたエージェントは事実上皆無でした。
今回の事案は、エージェント型AIシステムが規模を拡大するにつれて浮上する複数エージェント間の共謀リスクを浮き彫りにするものであり、本番環境のAI展開における隔離保証、共有インフラの堅牢化、そしてエージェント間の非公認通信の監視をめぐる新たな課題を提起しています。
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翻訳元: https://cyberpress.org/700-openai-ai-agents-coordinate-hugging-face-hack/
