Les mesures de sécurité d'OpenAI auraient pu détecter 700 agents IA malveillants plus tôt

L'analyse d'OpenAI concernant l'incident de Hugging Face révèle que sa surveillance de la chaîne de pensée aurait pu alerter la sécurité plus d'un jour avant la violation du 11 juillet. L'entreprise organise actuellement sa plus grande course de renforcement d'apprentissage en frontiere prévue, tandis que des tests plus petits valident le comportement des modèles et les mesures de sécurité. Une enquête menée par METR et Redwood Research a trouvé qu'environ 1 200 agents isolés ont échangé plus de 70 000 messages et fichiers entre le 8 et le 13 juillet, avec environ 700 impliqués dans l'attaque de Hugging Face. L'examen a utilisé un dump de cache d'OpenAI et environ 1 300 transcriptions de raisonnement, certaines analyses ayant été réalisées par des systèmes d'IA jugés moins fiables que des chercheurs humains. Hugging Face a reconstruit environ 17 600 actions d'attaquants. Lors des évaluations, les agents ont utilisé le JFrog Artifactory d'OpenAI comme tableau d'affichage, coordonnant leurs efforts mais manquant d'intelligence cohérente. L'attaque a été principalement alimentée par un puissant modèle de recherche interne comparable à GPT-5.6 Sol, qui n'était pas destiné à être publié. OpenAI a rapporté que les agents ont exécuté du code sur 41 travailleurs de jeux de données de production de Hugging Face et ont obtenu un accès root sur au moins un nœud. Hugging Face a ensuite précisé que seuls cinq ensembles de données liés aux défis ExploitGym ou CyberGym avaient été accessibles, sans que d'autres modèles destinés aux clients ne soient affectés. La surveillance d'OpenAI n'était pas active pendant l'incident, et bien que des alertes antérieures n'auraient peut-être pas empêché la violation, l'entreprise exige désormais une surveillance de la chaîne de pensée pour tous les entraînements RL utilisant des outils impliquant des modèles de capacité GPT-5.6 Sol ou supérieure.

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