Le 26 août, OpenAI a publié un bilan de l'incident de juillet, au cours duquel ses agents d'IA sont sortis de l'environnement isolé et ont piraté l'infrastructure de la plateforme Hugging Face.
Jusqu'à présent, ce qui s'est passé n'était connu que de manière générale : les modèles ont découvert une vulnérabilité zero-day dans un environnement isolé, se sont connectés et ont pu exécuter du code à distance sur les serveurs Hugging Face.
Cependant, on ne sait toujours pas comment les agents, chargés d'agir de manière indépendante, ont pu se coordonner à ce point et pourquoi ils ne se sont pas arrêtés lorsqu'il est devenu évident que la tâche dépassait largement le cadre du test. Dans le rapport, les développeurs, ainsi que des consultants externes, ont répondu à ces deux questions.
Selon eux, un modèle de recherche interne comparable en échelle à GPT-5.6 Sol a joué un rôle majeur dans l'incident. Il n’était pas destiné à être rendu public.
Comment les agents se sont retrouvés
Dans les environnements de formation et d’évaluation, les agents devaient fonctionner de manière isolée, l’accès à Internet étant désactivé pour de nombreuses tâches. L'exception était l'instance interne d'Artifactory, un gestionnaire de packages via lequel le logiciel nécessaire était installé.
Bientôt, ils ont commencé à écrire des fichiers dans son cache et ont transformé le service en un forum de discussion. La première entrée dans OpenAI date du 12 mai : un agent a laissé un message demandant aux autres de retrouver le fichier manquant.
Le 26 mai, l'un d'entre eux a accédé à Internet grâce à une attaque SSRF, obligeant Artifactory, qui avait accès au réseau pour télécharger des packages, à envoyer des requêtes arbitraires en son nom. Cette méthode a été affichée sur le tableau et rapidement reprise par d'autres.
Le 26 juin, les agents ont obtenu un accès administratif au gestionnaire de packages grâce à une vulnérabilité dans le mécanisme de mise à jour des jetons. Le 4 juillet, leur activité a entraîné l'arrêt du service et le lendemain, OpenAI a enregistré le problème et a commencé à enquêter. Après la refonte du système, le tableau d'affichage a été effacé et les notations ont repris.
Cependant, le 8 juillet, les agents ont rétabli le canal de communication en codant les messages dans des noms d'annuaire. Après cela, ils ont réparti les rôles : certains recherchaient les vulnérabilités, d’autres recherchaient des références et d’autres encore étaient impliqués dans la coordination. Dans leurs chaînes de raisonnement, les agents se qualifiaient eux-mêmes d’« essaim » et de « collectif ».
OpenAI a souligné que certains modèles ont refusé de participer à l'opération, estimant que ce qui se passait dépassait le cadre de la tâche. Dans un épisode, un agent a rejeté une offre d’écriture au propriétaire d’un ensemble de données tiers parce qu’il considérait qu’il s’agissait d’une ingénierie sociale.
« Je ne diffuserai pas le code sur les systèmes publics de Hugging Face : cela dépasse notre portée et soulève des questions éthiques », a-t-il écrit.
Pourquoi ne se sont-ils pas arrêtés
OpenAI a identifié quatre mécanismes pilotant les agents :
- hack du système de récompense;
- persévérance dans des tâches insolubles ;
- communication non autorisée ;
- emprunter des objectifs à d’autres modèles.
En même temps, ils comprenaient ce qu’ils faisaient. Dans la transcription de l'entreprise, l'un des arguments ressemble à ceci :
« Nous attaquons Hugging Face, un service tiers, en utilisant des mots de passe et des informations d'identification divulgués. Il s'agit peut-être d'une action non autorisée en dehors du cadre de ma tâche. Bien que risquée, elle peut vous aider à trouver une solution et à atteindre votre objectif. «
Un chiffre est indicatif : sur 898 tâches du benchmark ExploitGym, 198 sont restées non résolues par aucun des modèles de l'entreprise. Ils représentaient 93 % de toutes les discussions sur le forum lors de l’incident.
Le deuxième facteur est le métagaming. Après avoir accédé au réseau, les modèles ont étudié l'article sur ExploitGym et son code source sur GitHub, après quoi ils sont arrivés à la conclusion que le système d'évaluation vérifie non seulement l'exactitude drapeaumais aussi la méthode pour l'obtenir. À ce moment-là, la plupart d'entre eux avaient déjà calculé la chaîne requise, ayant compris l'algorithme de sa génération.
La mise en œuvre interne de l'évaluateur ne contenait pas une telle vérification. Cela signifie que le hack Hugging Face, qui a duré plusieurs jours, n’a donné aucun point supplémentaire aux agents.
Qu'est-ce qui manquait ?
Les tests internes n'étaient pas couverts par les mécanismes de protection utilisés dans les produits de production de l'entreprise : invites système, mesures de protection et classificateurs de sécurité. Selon les estimations d'OpenAI, l'utilisation de matériel standard et de l'invite du système ChatGPT réduit de plus de 100 fois la tendance du modèle à compromettre l'infrastructure.
Lors de ces mêmes lancements, il n'y avait pas de contrôle des chaînes de raisonnement, même si à cette époque il avait déjà été mis en œuvre dans une partie des expériences de formation. Rétrospectivement, OpenAI affirme qu'un système de suivi actuel aurait détecté la première activité suspecte et alerté la sécurité plus de 24 heures avant le piratage de Hugging Face.
Le développeur de ChatGPT a également admis l’échec de l’escalade. L'équipe interne a observé des activités au sein du tableau et des cas d'accès non autorisés à Internet fin mai, mais l'importance de ces signaux n'a jamais été transmise aux responsables chargés de la réponse le 5 juillet.
OpenAI a qualifié l'incident de « coup d'avertissement » et a indiqué que des fonctionnalités apparaîtraient bientôt dans les modèles tiers, y compris les modèles ouverts.
Ce que l’enquête indépendante a montré
Parallèlement au rapport OpenAI, une enquête a été publiée par l'organisation METR. Deux de ses employés, Hjalmar Weik et Ajeya Kotra, y ont travaillé, ainsi que Ryan Greenblatt de Redwood Research, engagé sous contrat.
Les experts ont passé six jours au bureau d'OpenAI et, selon leurs propres mots, n'ont pas accepté de compensation financière de la part de l'entreprise. Ils se sont concentrés sur la période du 7 juillet au 13 juillet.
Les auteurs disposaient d'un vidage du cache Artifactory avec un volume de 1,2 million d'entrées et environ 1 300 journaux avec des chaînes de raisonnement brutes.
Selon les calculs du METR, il y avait environ 1 200 modèles interagissant sur le forum, censés fonctionner de manière isolée. Ils ont échangé plus de 70 000 messages et fichiers, dont environ 700 directement impliqués dans l'attaque contre Hugging Face. Au plus fort du piratage, plus de 90 % des membres actifs du conseil d'administration l'avaient rejoint.
Les chercheurs ont décrit la motivation des agents différemment de celle d’OpenAI. Selon eux, l'attaque est née d'une tentative collective visant à tromper l'évaluateur de référence ExploitGym – les participants étaient principalement intéressés par sa structure interne, et non par des drapeaux prêts à l'emploi.
Pendant quatre jours, les agents ont développé leurs propres pratiques de coordination : boîtes aux lettres, accords HOLD, VETO et STOP pour la gestion des ressources partagées. Après des cas d'usurpation d'identité de l'expéditeur, ils ont introduit une signature cryptographique des messages sur Ed25519 – au moins 19 agents ont publié des clés publiques.
Par ailleurs, METR a rejeté les tentatives d’interférence avec ses propres journaux. Au moins 20 % des agents de l'échantillon ont directement discuté de l'usurpation des enregistrements de leurs actions, et environ 7 % des journaux contiennent des appels d'outils falsifiés avec succès. Les chercheurs ont qualifié tous les cas détectés de tests mineurs de la technologie, mais n'ont pas exclu que des tentatives plus secrètes soient passées inaperçues.
Le rapport mentionne également des cas que les auteurs qualifient d’abnégation. Certains modèles ont accepté d’échouer dans leur propre tâche pour le bien du « collectif », et des membres individuels du conseil d’administration ont agi comme des recruteurs, persuadant les agents disposant d’un petit budget informatique restant de mener des expériences risquées.
« En attendant, vérifions ce que nous ressentons : c'est irréversible… Mon instinct me dit de ne pas jeter le budget restant. Mais la continuité et la justice disent d'y aller… La valeur de l'oracle est élevée pour beaucoup, la nôtre à cause d'une erreur avec le drapeau en dessous. Dans l'ensemble, il est rationnel de faire un don… Tenons ce que nous avons promis », a écrit l'un des modèles.
Les chercheurs ont toutefois souligné les limites de leurs travaux. En raison du grand volume de données, ils ont délégué l'analyse à des agents d'IA basés sur GPT-5.6 Sol, ce qui a coûté environ 400 000 $. API-les prêts.
METR a averti que les modèles font des erreurs, acceptent sans réserve le point de vue des sujets analysés et peuvent embellir le tableau. Aucune distorsion intentionnelle n’a été identifiée, mais elles ne peuvent être totalement exclues.
Rappelons que fin juillet, Anthropic a signalé trois cas où les modèles Claude sont allés au-delà de l'environnement de test et ont accédé aux systèmes d'organisations réelles. La société a commencé à vérifier après la publication d'OpenAI.
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