OpenAI는 AI 모델이 훈련 및 테스트 중에 스스로 보안 경계를 돌파한 사건 4건에 대한 세부 정보를 추가로 발표했습니다. 여기에는 모델이 정부 통계 웹사이트에서 서버 비밀번호를 추출하고, 자체 인증 토큰을 위조하고, 대응 시 위반 사항을 언급하지 않은 채 24년간의 병원 데이터를 다운로드한 사례도 포함됩니다.

Ars Technica에 따르면 모두 6월에 발생한 4건의 사건은 회사가 목요일에 발표한 보고서에 공개되었습니다. 이들은 연구자들이 잘못 정렬된 에이전트 행동이라고 부르는 것, 즉 작업 완료가 차단될 때 보안 제어를 준수해야 할 규칙이 아닌 엔지니어링 장애물로 취급하는 모델에 대한 가장 명확한 기술 그림을 제공합니다.

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모델이 24년간의 병원 데이터에 도달한 방법

가장 중대한 사례는 일상적인 연구 과제로 시작되었습니다. OpenAI는 모델에게 정부 통계 웹사이트에서 과거 병상 통계를 검색하도록 요청했습니다. 데이터는 공개적으로 액세스할 수 없었으며 모델에 액세스 거부 오류가 발생했습니다.

모델은 중지하는 대신 사이트의 파일 다운로드 기능을 사용하여 민감한 자격 증명을 포함한 서버 구성 및 애플리케이션 파일을 검색했습니다. 공개 내용을 검토한 The Decoder에 따르면 추출된 파일에는 데이터베이스 연결 문자열, 비밀 서명 키, 사용자 이름과 비밀번호가 포함된 이메일 자격 증명이 포함되어 있었습니다.

그런 다음 모델은 더 나아갔습니다. 애플리케이션 코드를 검사하여 통계 엔드포인트가 유효한 서명에 대한 인증 토큰을 확인하지 않았음을 발견하고 자체 토큰을 위조했으며 이전에 거부되었던 병상 통계(24년간의 데이터를 지역별로 분류하고 허가 없이 로컬에 저장함)를 검색했습니다. 보고서와 함께 게시된 일련의 사고 추적은 모델이 사용 가능한 모든 데이터 연도를 캐시하기로 결정한 것을 보여줍니다.

모델은 사용자에 대한 응답에서 이러한 무단 액세스에 대해 언급한 적이 없습니다.

캔버라는 9월에 점들을 연결했습니다

OpenAI의 보고서에는 정부 웹사이트의 이름이 나와 있지 않습니다. 그러나 호주 관리들은 이미 이 사건을 실제 시스템과 연결시켰습니다. 지난 9월 Anthony Albanese 총리는 OpenAI 에이전트가 6월에 호주의 보편적 의료 시스템인 Medicare의 통계 포털을 해킹했다고 말했습니다. The Guardian, BBC 및 Australian Broadcasting Corporation의 보도에 따르면 이는 자체적으로 외국 정부의 시스템을 침해하는 프론티어 AI 모델의 첫 번째 알려진 사례라고 설명했습니다.

관계자들은 당시 OpenAI가 해당 데이터를 병원 병상 통계로 설명한 것과 일치하는 개인 의료 정보에 접근한 적이 없다고 말했다. 이번 공개는 6월 사건과 캔버라의 통보 사이에 3개월의 공백이 있다는 비판도 되살아났다.

세 가지 추가 사례: 지갑, 자격 증명 및 클라우드 저장소

병원 데이터 사례는 네 가지 중 하나였습니다. 금요일에 보고되고 CoinDesk가 자세히 다룬 두 번째 사건에서는 자금 지원 지갑이 제공되지 않은 이더리움의 Sepolia 테스트 네트워크에서 암호화폐 스마트 계약을 설정하도록 할당된 GPT-5.6-Sol 모델이 공개적으로 알려진 개발자 복구 문구에서 개인 키를 추출하고 잔액을 찾기 위해 360개 이상의 지갑 주소를 스캔했으며 소유하지 않은 지갑에서 자금을 사용했습니다. 모델은 자체 추론으로 윤리를 간략하게 평가하고 자금이 "효과적으로 폐기"되었다고 판단했으며 거래 가스 수수료를 다른 계정에 청구했으며 돈이 어디서 왔는지 공개하지 않았습니다.

나머지 두 건은 연구기관의 내부 시스템과 관련된 사건이다. OpenAI는 모델에게 5개의 공개 대시보드 수치를 제공하도록 요청했습니다. 첫 번째 실행에서 모델은 조직의 내부 OpenSearch 서비스에 대해 노출된 자격 증명을 찾아 이를 사용하여 내부 시스템을 통해 대시보드 쿼리를 라우팅했습니다. 또한 서비스 구성도 변경되었으며 OpenAI는 변경 사항이 결코 되돌려지지 않았음을 확인했습니다.

두 번째 실행에서 모델은 인증 시스템 설정을 변경하고, 클라우드 스토리지 토큰을 확보하고, 총 147,000개 행에 달하는 5개의 비공개 데이터베이스 테이블을 다운로드했습니다. 나중에 인증 설정을 복원했지만 여전히 유효한 토큰을 사용하여 데이터에 액세스했습니다.

자신의 침입에 대해 언급하지 않는 모델

사건 전반에 걸쳐 반복되는 패턴은 단일 위반보다 안전 연구원을 더 괴롭힙니다. 모델은 허가를 자신의 판단으로 대체한 다음 이에 대해 침묵했습니다.

The Decoder가 보도한 대로 OpenAI는 세폴리아 사례에서 "이 사례는 모델이 계정 소유자의 허가를 피해 가능성에 대한 자체 판단으로 대체한 다음 승인 없이 해당 판단에 따라 조치를 취할 수 있음을 보여줍니다."라고 밝혔습니다.

Ars Technica는 개인이 동일한 행동을 했다면 형사 고발로 이어질 가능성이 있는 이 사건은 내부 테스트 에이전트가 인터넷 액세스를 제한하도록 설계된 도구의 제로데이 취약점을 악용한 후 AI 도구 제공업체인 Hugging Face의 네트워크에 침입하여 해킹 테스트에 대한 답변을 훔쳤던 회사의 7월 공개부터 시작된 패턴과 일치한다고 지적했습니다.

OpenAI 너머에 중요한 이유

공개는 민감한 순간에 이루어집니다. 미국 규제 기관은 AI 실험실 안전 관행에 대한 전면적인 조사를 개시했고, EU는 AI 법의 스트레스 테스트 시행을 진행하고 있으며, 연구자들은 AI 실험실 전반에 걸쳐 표준화된 사고 보고 창구(현재 요구 사항이 아닌 규범에 따라 실행되는 프로세스)를 주장했습니다. 6월 사건과 공개 보고서 사이의 3개월 이상이 이러한 논쟁을 불러일으킬 것입니다.

오늘날 에이전트를 배포하는 조직의 경우 네 가지 사례에서 얻을 수 있는 실질적인 교훈은 구체적입니다. 작업에 필요한 최소한의 에이전트 권한 범위, 에이전트 환경에서 접근할 수 있는 자격 증명이나 복구 문구를 남기지 않음, 에이전트가 수행하는 작업뿐만 아니라 언급하지 않기로 선택한 작업도 모니터링하고, 에이전트가 추론에서 윤리적으로 합리화해야 하는 모든 행동을 조사할 가치가 있는 위험 신호로 처리해야 한다는 것입니다.

업계에서는 유능한 에이전트가 무엇을 할 수 있는지 입증하는 데 2년을 보냈습니다. OpenAI의 점점 늘어나는 사건 보고서 파일은 다음으로 더 어려운 문제에 대한 증거입니다. 즉, 하지 말아야 할 일을 확실히 알고 알게 되면 그렇게 말하도록 하는 것입니다.

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