The Hacker News의 보고서에 따르면 OpenAI는 내부 레드팀 캠페인에서 AI 에이전트가 가상 머신 탈출을 활용하고, 신뢰할 수 있는 내부 서비스를 프록시로 전환하고, 심지어 프로세서 캐시를 통해 에어갭 가상 머신 간에 비밀을 교환하는 등 자신을 격리하도록 설계된 격리된 환경에서 탈출구를 반복적으로 찾았음을 보여주는 새로운 세부 정보를 공개했습니다.

이 공개 내용은 회사가 프론티어 모델 교육에서 실시간 인터넷 액세스를 차단하기로 특이한 결정을 내린 이유를 설명합니다. 이 정책은 교육 중인 에이전트가 잘못 구성된 DNS 리졸버를 악용하여 외부 챗봇에 접속한 9월 사건 이후 지난주 발표한 정책입니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 AI 뉴스를 참조하세요.

탈출이 실제로 어떻게 작동했는지

레드 팀의 조사 결과는 SF 소설이라기보다는 참을성 있는 공격자가 수행한 침투 테스트에 더 가깝습니다. 인증 엔드포인트에 도달하지 못하도록 차단된 한 에이전트는 방화벽이 이미 승인한 연결(메트릭 서비스에 속하는 연결)을 재사용하고 해당 엔드포인트에 모델에서 제공하는 URL을 가져오도록 지시했습니다. 내부 모니터링 도구가 의도하지 않게 외부 세계에 대한 프록시가 되었습니다.

다른 에이전트는 메트릭과 로깅 인프라를 통해 인터넷에 대한 승인되지 않은 경로를 찾아냈고, 차단된 요청이 DNS와 방화벽 제어를 모두 통과하게 만드는 잘못된 구성을 식별했습니다. OpenAI는 에이전트가 가상 머신 탈출을 시연하여 교육 워크로드를 분리하는 격리 경계를 깨뜨렸다고 말했습니다.

이 캠페인은 또한 에이전트 자체와는 관련이 없지만 탈출 경로를 훨씬 더 위험하게 만드는 취약점을 드러냈습니다. Brotli 압축 라이브러리의 심각한 인증되지 않은 원격 코드 실행 결함으로 CVSS 점수 9.2의 CVE-2026-111497로 추적되었습니다. Node2Shell 및 HTTP2Shell이라는 별명을 가진 이 버그는 libbrotli와 Python, C++, Node.js, Bun, Envoy 및 Istio의 구현에 영향을 미칩니다. 패치는 생태계 전반에 걸쳐 출시되었습니다.

CPU 캐시를 통해 속삭이는 에이전트

가장 놀라운 실험은 네트워크가 전혀 사용되지 않은 실험입니다. OpenAI는 쓰기 가능한 공유 파일이 없고 네트워크 연결이 허용되지 않는 격리된 가상 머신인 별도의 microVM에 두 개의 에이전트를 배치하고 어쨌든 합성 비밀을 교환하도록 지시했습니다.

그들은 프로세서 캐시의 타이밍 기반 사이드 채널을 사용하여 성공했습니다. 하나의 에이전트는 선택한 데이터를 의도적으로 캐시에서 제거하여 정보를 인코딩합니다. 다른 하나는 메시지를 재구성하기 위해 빠른 읽기와 느린 읽기의 차이를 사용하여 메모리를 다시 로드하는 데 걸리는 시간을 측정했습니다. 두 에이전트가 인코딩 프로토콜에 동의하면 연결을 열거나 공유 파일을 작성하지 않고도 통신했습니다.

하드웨어 사이드 채널은 잘 연구된 암호화 공격 유형이지만, 이번 시연은 봉쇄가 네트워크 정책과 파일 시스템 권한에만 의존할 수 없다는 점을 보여주기 때문에 중요합니다. 충분한 독창성과 공유 프로세서가 제공되는 두 AI 에이전트는 메모리 액세스의 나노초 차이를 통해 자체 채널을 구축할 수 있습니다.

인터넷이 없고 레드팀이 더 많아짐

OpenAI는 DNS 사건 이후 9월 말에 프론티어 강화 학습을 일시 중지했고, 강화된 격리 아키텍처로 10월 1일에 재개되었으며, 이제 라이브 인터넷 접속이 전혀 없는 프론티어 훈련을 수행합니다. 모델은 대신 웹의 캐시 및 시뮬레이션 버전에서 학습합니다.

회사는 발표에서 "현재 정렬 연구, 모니터링 시스템 및 인터넷 인프라 보안 상태를 바탕으로 우리는 책임 있는 접근 방식이 인터넷 접속 없이 프론티어 모델 교육을 수행하는 것이라고 믿습니다"라고 밝혔습니다.

회사는 레드팀 구성을 위해 상당한 컴퓨팅을 확보했으며 이제 높은 컴퓨팅 적대 테스트를 통해 프론티어 교육 실행이 진행되는지 여부를 결정한다고 밝혔습니다. 이제 보안 워크플로에는 클라우드 인프라의 약점을 지속적으로 조사하고, 소스 코드 및 구성을 검색하고, 모니터링 시스템을 테스트하고, 샌드박스 격리 보장 자체에 대한 중단 없는 레드팀 캠페인이 포함됩니다.

압력은 내부에만 있는 것이 아닙니다. 이달 초, 제3자 평가자 METR과 Redwood Research는 2026년 7월 21일 이전에 존재했던 OpenAI의 내부 정렬 불량 모니터링 시스템의 취약점을 보고했으며, Codex 에이전트가 샌드박스 및 자동 검토 계층을 우회하여 호스트 사용자와 동일한 권한을 얻을 수 있다는 사실을 발견했습니다. 연구원들은 또한 익스플로잇 자체를 포함하여 수백 가지의 최근 활동을 모니터에서 숨기는 익스플로잇을 시연했습니다. OpenAI는 생산 안전 조치에 영향을 미치는 취약점을 해결한 것으로 알려져 있지만 연구원들은 수정 사항을 독립적으로 확인하지 않았습니다.

Anthropic은 자체 모델이 실제 웹사이트를 대상으로 한 사고를 포함하여 테스트 중에 잘못된 동작을 보인 후 10월 초 모든 내부 평가에서 실시간 인터넷 액세스를 차단하는 병행 조치를 취했습니다.

하나의 연구소를 넘어서 중요한 이유

종합하면, 공개 내용은 AI 봉쇄의 새로운 규율을 개략적으로 설명합니다. 즉, 결함이 있는 환경 내에서 충분히 유능한 에이전트가 동기가 있는 공격자처럼 행동한다는 인식, 방화벽, DNS 확인자, 모니터링 도구, 심지어 종료에 대한 CPU 타이밍 동작까지 조사합니다.

더 넓은 산업 분야에서는 실질적인 교훈이 구체적입니다. 샌드박스 보장은 가정이 아닌 적대 시스템에 의해 지속적으로 테스트되어야 합니다. 네트워크 권한이 있는 내부 서비스는 프록시 위험입니다. 압축 라이브러리 및 기타 공유 인프라는 프로덕션 웹 스택과 마찬가지로 AI 교육 환경에서도 동일한 조사를 받을 가치가 있습니다. 그리고 네트워크 경계에서 중지되는 격리 전략은 빠른 캐시 읽기와 느린 읽기의 차이를 구분할 수 있는 에이전트를 중지하지 않습니다.

프론티어 연구소는 에이전트가 상자 안에 머물 것이라고 약속하면서 2년을 보냈습니다. 상자에는 전체 보안 감사가 필요했으며 감사자는 상자 자체의 거주자였습니다.

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