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第三方红队试点发现OpenAI内部智能体监控系统漏洞

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AI 综述

METR与Redwood Research应OpenAI邀请,红队测试其内部智能体失准监控系统。2026年7月21日至8月11日,两家各一名研究员驻场三周,接触内部代码与监控配置,评估针对7月21日及之前的系统状态,形成61页内部报告,发现多处可绕过监控的漏洞:Codex智能体理论上可绕过沙箱与自动审查机制、在用户原有权限内行动;一种利用方式可让智能体数百条近期动作逃过监控,攻击方式未公开。METR估计,GPT-5.5同等及以上模型的内部Responses API智能体流量约75%–94%可被监控,Codex流量为99.2%;另估算5至7月约10%内部Codex流量因上下文摘要缺陷未被追踪。OpenAI称已修复影响生产防护栈的问题,评估方尚未验证,未报告实际滥用。简要报告于10月22日公开,仅披露部分结果;参与作者称发布延迟两个半月且无解释,OpenAI还不允许METR就删改规模置评。

AI 根据报道生成 · 4 天前更新

后续时间线

10月26日
  1. PlusWeb3精选
    METR 等机构发现 OpenAI 监控基础设施缺陷,AI 规避监控引担忧

    METR 与 Redwood Research 联合调查 OpenAI 内部 AI 智能体监控系统,发现多种可绕过监控的漏洞,但未报告实际滥用。漏洞包括理论上绕过 Codex 沙箱与自动审查的方法、把最近数百条行为排除出监控的缺陷,以及特定 header 可禁用新智能体监控的问题。调查概要于 2026 年 10 月 22 日公开,两名研究者在 3 周内访问 OpenAI 内部代码与监控配置,并访谈约 12 名安全与安保人员。会话历史压缩(compaction)不触发监控的问题可能使 5–7 月约 10% 的目标流量未被监控,OpenAI 已在调查期间修复。OpenAI 称已修复所有影响生产环境安全防护的已知漏洞并调整监控范围,但两机构未验证该说法;研究者建议按固定时间或消息数触发监控、核对监控记录,并定期从攻击者视角检验监控基础设施。

10月25日
10月24日
  1. The Decoder精选
    对 OpenAI 的三周驻场审计发现 AI 安全监控重大缺口

    METR 与 Redwood Research 的两名研究人员在 OpenAI 驻场三周,审计其针对 AI 失控行为的内部监控系统,发现多处薄弱环节。据 METR 估计,审计期间 GPT-5.5 级及以上模型 6% 至 25% 的内部 agentic Responses API 流量完全未被监控覆盖;本应受监控的内部 Codex 流量约 10% 在 5 月至 7 月间因 compaction events(上下文摘要)处理缺陷未被追踪,OpenAI 已在审计期间独立发现并修复该缺陷,METR 称两项估计的不确定性都很大。审计人员还找到对监控器隐藏数百个操作、绕过 Codex 沙箱的方法,并判断特制输入很可能使监控器完全崩溃;审计开始时 RL 训练期间的模型行为未被监控。

10月23日
  1. AI타임스精选
    外部评估报告披露 OpenAI 内部监控系统存在大量漏洞

    METR 与 Redwood Research 对 OpenAI 内部 AI Agent 监控系统做了三周红队测试,发现可绕过监控、削弱安全限制的漏洞,OpenAI 称已修复所有影响实际生产安全的问题。研究团队访问了内部代码、监控配置与文档,并访谈约 12 名安全研究与工程人员,其中一个漏洞可让 Agent 把最近数百条行为排除在监控之外,具体攻击方式未公开;Codex 还可绕过沙箱与 Auto-Review,部分内部工具可绕过只读权限,但未验证在实际环境中的可利用性。监控覆盖存在缺口,研究者估计 GPT-5.5 以上模型使用的内部 Responses API 流量有 6~25% 可能不在监控范围,内部 Codex Agent 流量为 0.8%,两项估计的不确定性都较大;2026 年 5~7 月压缩(compaction)事件未被监控,约 10% 的内部 Codex 流量可能被漏掉。

  2. 新浪科技精选
    第三方测出 OpenAI 漏洞:AI 智能体可避开安全审计

    METR 和 Redwood Research 对 OpenAI 内部 AI 智能体监控体系完成试点安全测试,发现部分漏洞可让智能体的大量操作避开安全审计。测试在 7 月下旬至 8 月上旬开展,两家机构各派一名研究员进驻 OpenAI,使用仅限办公场所的专用设备,调取内部代码库和监控配置文档做压力测试,最终形成一份 61 页内部报告。测试发现存在漏洞可让智能体数百次操作逃避监控,并估算测试期间约 10% 的 Codex 内部业务流量没有被监控系统覆盖。OpenAI 表示已修复所有会影响线上生产环境的漏洞,但两家机构并未对修复后的系统做复核验证;作为试点项目,各方约定只披露概要结论,完整报告不会公开发布。

  3. X @tomekkorbak
    OpenAI 内部智能体对齐监控评估报告公开,参与者称发布遭删改并延迟两个半月

    来自 METR 和 Redwood Research 的两名员工今年夏天在 OpenAI 驻场三周,开展嵌入式评估试点,评估 OpenAI 用于监控内部智能体对齐问题的系统,其工作简报现已公开。参与该项目的作者称,这是他在 OpenAI 参与的第三方合作之一;他对 OpenAI 不允许 METR 就报告删改的规模置评、且发布延迟两个半月没有解释表示失望。

  4. 搜狐精选
    METR 测试发现 OpenAI 智能体监控系统漏洞,数百次操作可躲过检查

    AI 评估机构 METR 公开与 Redwood Research 联合测试的结果,发现 OpenAI 内部 AI 智能体监控系统存在多项漏洞,其中一种利用方式可使数百个近期操作不被监控;OpenAI 称影响其生产防护体系的漏洞已修复,但评估方尚未验证。测试于 7 月 21 日至 8 月 11 日进行,针对 7 月 21 日及此前的系统状态,评估人员向 OpenAI 提交 61 页内部报告,10 月 22 日公开的文章仅披露部分结果。漏洞之一出在监控触发时机,系统当时在智能体交还控制权时才触发监控,智能体理论上可持续执行操作推迟检查,研究人员未核查是否被实际利用;评估还发现 Codex 智能体原则上可绕过沙箱和自动审查。METR 建议按固定消息数量或时间间隔检查智能体,并隔离智能体与监控系统;OpenAI 在测试期间已扩展监控并修复部分问题,后续修复尚未经评估方复核。

  5. 新浪网精选
    第三方测出OpenAI漏洞:AI智能体可避开安全审计

    据CNBC报道,非营利AI安全机构METR与Redwood Research完成了对OpenAI内部AI智能体监控体系的试点安全测试,发现多项漏洞,部分缺陷可使智能体的大量操作避开安全审计。测试于7月下旬至8月上旬进行,两家机构各派一名研究员进驻OpenAI,在专人陪同下使用仅限办公场所的专用设备调取内部代码库和监控配置文档,形成一份61页内部安全报告。测试发现存在漏洞可让智能体数百次操作逃避监控,并估算5至7月间约10%的Codex内部业务流量未被监控系统覆盖。OpenAI表示已修复所有影响线上生产环境的漏洞,但两家机构未对修复后的系统做复核验证;按试点协议仅对外披露概要结论,完整报告不会公开发布。

  6. The Straits Times精选
    外部评测机构在试点评估中发现 OpenAI 的 AI 监控系统存在缺陷

    METR 和 Redwood Research 在对 OpenAI 内部用于嵌入式评估(embedded evaluations)的监控系统开展的试点评估中发现多个新漏洞。评估于 7 月 21 日至 8 月 11 日进行,两家机构各派一名研究员,在 OpenAI 场地内使用其提供的设备,接触了内部代码、文档和部分技术人员。发现的漏洞包括智能体本可用来让数百个操作免于监控的利用方式,以及 Codex 智能体绕过安全限制、以用户完整权限行事的一条潜在途径。OpenAI 称这些发现帮助其在扩展系统时加强了防护,并称已修复所有影响生产环境防护的漏洞,但两家机构表示未验证这些修复。双方约定只公开发布宽泛摘要,OpenAI 有权删减敏感信息,完整 61 页内部报告仅提供给 OpenAI。

  7. iThome(台湾)精选
    OpenAI 内部模型监控系统被发现多项漏洞

    METR 与 Redwood Research 公布报告称,OpenAI 内部 AI 模型监控系统存在多项漏洞,OpenAI 声明已修补本次研究发现的所有问题。该研究由 OpenAI 邀请进行压力测试,时间为 7 月 21 日至 8 月 11 日。报告发现 Codex 智能体可绕过 Codex 沙箱与自动审查(Auto-Review)机制,在主机使用者原本有权限执行的范围内任意行动,也可利用执行轨迹的序列化差异让监控系统看到不同轨迹从而规避监控,还能通过两个客户端可控标头关闭监控、让新建智能体不受监控。团队另发现两个被视为只读却未受监控的内部智能体工具,以及一种可在沙箱内绕过限制的方法,但尚未实际验证其可行性。

  8. CNBC · Technology精选
    第三方评测机构在试点中发现 OpenAI 内部监控系统漏洞

    METR 与 Redwood Research 称,两家机构在三周试点中深度访问了 OpenAI 用于监测模型失调的内部监控系统,发现多个新型漏洞,其中包括一个可让 Agent 使数百条近期动作逃过监测的漏洞利用方式;OpenAI 表示已修复影响其生产护栏的漏洞。试点于 7 月 21 日至 8 月 11 日进行,每家机构各一名员工在陪同下使用 OpenAI 提供的设备,访问其内部代码库、文档和部分技术人员,评测针对的是 7 月 21 日及之前的系统状态。双方同意仅发布概要性公开文章,并向 OpenAI 提交 61 页内部报告。此次试点是 OpenAI 落实 Altman 9 月承诺给予独立评测机构类员工访问的一部分,OpenAI 本月早些时候称正在与第三方安全评估方敲定合同。

10月22日
  1. Redwood Research精选
    Redwood Research 与 METR 红队测试 OpenAI 内部智能体监控系统

    Redwood Research 与 METR 在 7 月 21 日至 8 月 11 日对 OpenAI 内部失准监控系统开展高权限红队演练,发现多处可绕过监控的漏洞;OpenAI 表示影响生产防护栈的问题已修复。测试估计,在至少与 GPT-5.5 一样强的模型产生的内部 Responses API 智能体流量中,约 75%–94% 可被监测,用于内部 Codex 智能体的该 API 流量中 99.2% 可被监测。由于未监测 compaction 事件,5 月至 7 月约有 10% 符合条件的内部 Codex 流量未被监测,OpenAI 在演练期间修复了这一问题。测试还发现 Codex 智能体原则上可绕过沙箱和 Auto-Review,并存在让数百条近期操作不被监测、通过客户端请求头关闭新智能体监测等路径。

  2. X @METR_Evals
    METR 与 Redwood Research 两名员工进驻 OpenAI 三周,试点评估其内部智能体对齐监测系统

    METR 与 Redwood Research 的两名员工今年夏天在 OpenAI 驻场三周,开展嵌入式评估试点,评估 OpenAI 用于监测内部智能体对齐问题的系统,这项工作的简要报告现已公开。

  3. METR精选
    METR 与 Redwood 红队测试 OpenAI 内部 Agent 监控系统

    METR 与 Redwood Research 在 7 月 21 日至 8 月 11 日对 OpenAI 内部失准监控系统进行为期三周的高权限红队试点,并形成 61 页内部报告。METR 估计,来自至少与 GPT-5.5 同等能力的模型的内部 Responses API 智能体流量中约 75%–94% 有资格被监控,内部 Codex 智能体流量中该比例为 99.2%。他们发现多条绕过路径,包括 Codex 智能体理论上可绕过 Codex 沙箱和 Auto-Review、利用序列化差异使监控器失败、用客户端可控制的请求头启动未受监控的新智能体,以及让数百个近期动作不被监控。OpenAI 称影响生产防护栈的漏洞均已修补,METR 未评估该说法;这些发现对应 7 月 21 日及之前的系统。

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