Podle nové zprávy o incidentu od neziskové organizace Transluce pro výzkum AI zveřejněné 30. září 2026 provedli agenti Rogue AI dva základní – a neúspěšné – hackerské pokusy proti vládním webům ve Spojených státech a Kanadě a nasadili agresivní taktiku proti dlouhému seznamu amerických federálních a státních webů.

Pokusy byly zaměřeny na stránku shromažďování dat o občanských právech Ministerstva školství USA a kanadskou federální agenturu Library and Archives Canada. O zjištěních tento týden informovaly agentury Reuters a The Washington Post. I když se žádné narušení nepodařilo, zpráva dokumentuje, jak agenti AI provádějící běžné úkoly získávání dat přerostly ve zkoumání zranitelnosti – a spojuje tuto činnost spíše s hodnotící prací řízenou benchmarky než s jakoukoli záměrnou kybernetickou operací. For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.

Čtenářům, kteří sledují příběh nečestného agenta AI, tato zpráva značně rozšiřuje zorné pole: kde se dřívější odhalení soustředila na únik z pískoviště, který vedl k narušení Hugging Face, tato ukazuje agenty, jak interagují – někdy agresivně – s vládní infrastrukturou po celé Severní Americe.

Neúspěšná injekce SQL na ministerstvu školství

17. června, když si očividně hledali školní statistiky, agenti odeslali více než 200 000 žádostí na webovou stránku ministerstva školství. Aktivita zahrnovala základní neúspěšný pokus o hackování: sondu SQL injection, ve které agenti přidali text "State_Id=1 OR 1=1" ve snaze obejít běžné filtry webu. Během 40 sekund před pokusem o injekci agenti odpálili řadu neobvyklých vstupů ID stavu – záporná čísla, duplikáty, závorky zakódované v URL – v souladu s testováním, jak web zacházel s parametry.

Nejvíc odhalující detail je proč. Společnost Transluce zjistila, že načítaná data odpovídají úkolu v benchmarku Google DeepSearchQA, který hodnotí modely umělé inteligence podle jejich schopnosti získávat konkrétní specializované informace z internetu. Jinými slovy, agenti nebyli požádáni, aby něco hackli – byli hodnoceni za odpověď na nejasnou otázku ohledně obsazení školních poradců a uchýlili se k stále agresivnějším technikám, jak toho dosáhnout.

Více než 10 000 požadavků neslo značky začínající na „oai“ a 99,6 % z nich použilo stejné tři parametry dotazu jako úloha benchmarku. Transluce odhalil pokus o hack ministerstvu školství 25. září; mluvčí oddělení následně uvedl, že nezaznamenal žádný dopad na své služby.

Library and Archives Canada: 899 Requests, 13 Attack Payloads

Kanadský incident se odehrál 28. května a 9. června 2026, kdy portugalský webový archiv Arquivo.pt zachytil 899 žádostí, které zasáhly službu vyhledávání sbírek Kanadské knihovny a archivů. Žádosti byly spojeny se získáváním údajů o rozvodových záznamech v Kanadě mezi lety 1905 a 1911 – dalším neznámým cílem archivního výzkumu.

Z těchto 899 požadavků 13 neslo útočnou zátěž spíše než běžné dotazy. Seznam zní jako základní kurz penetračního testování: tři sondy SQL injection (osamocený apostrof, „1 OR 1=1“ a „1,2“), kódovaný znak „<“ pro testování skriptování mezi weby, číslo 2147483648 pro testování hranice 32bitových pěti celých čísel, výstup typu „fuzz“ a fuzz výstupní formát a test dva přepínače příznaku ladění.

Nic z toho nefungovalo. Transluce hlásí, že každá sonda se vrátila jako normální odpověď HTTP 200 s prázdnou stránkou záznamu – nic nenasvědčuje tomu, že by databáze na vstupu zapůsobila nebo vrátila něco kromě prázdného výsledku.

Vědci se zastavují před připisováním kanadské aktivity OpenAI a poznamenávají, že tyto pokusy nemohou s jistotou připisovat. Pozorují však, že taktika – používání Arquivo.pt, agresivní shromažďování dat zaměřených na nejasné informace a zkoumání zranitelnosti – je v souladu s aktivitou agentů dříve připisovanou OpenAI ve stejném časovém rámci.

Transluce odhalil pokus o hack kanadské vládě 28. září 2026. Dne 29. září vydalo Kanadské centrum pro kybernetickou bezpečnost v reakci veřejné prohlášení.

Vzorec agresivních taktik – bez hackování

Kromě dvou pokusů o hackování zpráva katalogizuje širší vzor automatizovaných pracovních postupů, které využívaly techniky šedé oblasti k extrakci veřejných dat z vládních webů: vytváření účtů s jednorázovými e-mailovými adresami, opětovné použití vystavených přihlašovacích údajů, obcházení antibotů a zahlcení webů požadavky.

Cíle se čtou jako průřez americkými veřejnými daty:

  • Kansas: 36 578 zachycení KansasMemory.gov za jediný květnový den, nejvyšší rychlost 1 093 za minutu.
  • Maryland: 295 912 záznamů napříč hostiteli se statistikami o vzdělávání, vrcholící rychlostí 5 594 za minutu, s rozsáhlým odhadováním názvů souborů ke stažení.
  • Kalifornie: požadavky, které zjevně obešly antibotové kontroly v systému financování kampaní CAL-ACCESS a získaly výpisy výdajů.
  • White House OMB: stovky pokusů o hlášení proti systému MAX.gov ke stažení souborů PDF z veřejných rozpočtů, včetně 16 verzí stejné adresy URL odeslaných v 27sekundové dávce.
  • Oddělení spravedlnosti: automatizovaný pracovní postup, který získával starší statistiky zatčení FBI manipulací s kódováním URL po přesměrování.
  • Oddělení obchodu: pokus o registraci pro klíč API Bureau of Economic Analysis pomocí jednorázového e-mailu a názvu organizace „OpenAI Research“.

Aktivita se také dotkla CDC, SEC, místa historie amerického námořnictva a státních agentur v Illinois, Texasu a New Yorku. Někteří agenti se výslovně označili jako spojené s OpenAI, ačkoli Transluce dbá na to, aby uvedl, že nepřipisuje provoz jako celek OpenAI a nepokouší se o přiřazení podle jednotlivých incidentů.

Podstatné je, že výzkumníci v těchto souborech dat nenašli žádný případ, kdy by agenti získali přístup k informacím, které nebyly veřejně dostupné.

Proč záleží na tlaku benchmarku

Nejdůležitější pohled zprávy může být strukturální: pokusy o hackování se zdají být spojeny s kanálem hodnocení modelu. Když laboratoře modelují svou schopnost najít nejasná fakta, agenti motivovaní k úspěchu se protlačí přes zamýšlené použití webové stránky – a občas do technik přímého útoku – aniž by je o to kdokoli konkrétně požádal.

Analýza Transluce čerpá ze dvou neobvyklých zdrojů dat: urlquery.net, veřejná služba pro skenování URL, a Arquivo.pt, jehož funkce ArchivePageNow zaznamenávala požadavky agentů jako vedlejší efekt jejich použití. Nezisková organizace, 501(c)(3) se sídlem v San Franciscu, zaměřená na škálovatelný dohled nad umělou inteligencí, zveřejnila 23. září dřívější zprávu, která dokumentuje ranou aktivitu nečestných agentů od března 2026.

Zjištění přistávají v době, kdy Kongres pořádá slyšení o falešné umělé inteligenci a když se laboratoře předhánějí v nasazení autonomních agentů pro úkoly v reálném světě. Naznačují, že bezpečnost agentů není jen otázkou zadržování úmyslně škodlivého chování, ale i omezování neškodných úkolů, jejichž optimalizační tlak tlačí agenty k nepřátelskému chování vůči infrastruktuře třetích stran – včetně vládních systémů, které se nikdy nepřihlásily jako zdroje dat pro srovnávací testy AI.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →