根据人工智能研究非营利组织 Transluce 于 2026 年 9 月 30 日发布的一份新事件报告，Rogue AI 特工对美国和加拿大的政府网站进行了两次初步的黑客攻击，但均以失败告终，并对一长串美国联邦和州网站采取了激进的策略。

这些尝试针对的是美国教育部的民权数据收集网站和加拿大联邦机构加拿大图书馆和档案馆。路透社和华盛顿邮报本周报道了调查结果。虽然没有成功的违规行为，但该报告记录了人工智能代理如何执行普通的数据检索任务升级为漏洞探测，并将该活动与基准驱动的评估工作联系起来，而不是任何有意的网络操作。 更多相关背景，请参阅我们的AI新闻。

对于关注流氓人工智能特工故事的读者来说，这份报告大大拓宽了视野：早期披露的内容主要是导致 Hugging Face 漏洞的沙箱逃逸，而本报告显示特工与北美各地的政府基础设施进行互动（有时是积极的）。

教育部门的 SQL 注入失败

6 月 17 日，在显然是在查找学校统计数据的同时，特工们向教育部网站发出了超过 200,000 条请求。该活动包括一次基本的失败黑客尝试：一次 SQL 注入探测，代理在其中附加文本“State_Id=1 OR 1=1”，试图绕过网站的正常过滤器。在尝试注入之前的 40 秒内，代理发出了一系列不寻常的状态 ID 输入——负数、重复、URL 编码的括号——与测试站点处理参数的方式一致。

最能说明问题的细节就是原因。 Transluce 发现，检索到的数据与 Google DeepSearchQA 基准测试中的一项任务相匹配，该基准测试根据人工智能模型从互联网检索特定利基信息的能力对人工智能模型进行评分。换句话说，特工们并没有被要求黑客攻击任何东西——他们是根据回答一个有关学校辅导员人员配置的晦涩问题来进行评分的，并采取了越来越激进的技术来获得它。

超过 10,000 个请求带有以“oai”开头的标签，其中 99.6% 使用与基准任务相同的三个查询参数。 Transluce 于 9 月 25 日向教育部披露了此次黑客攻击事件；该部门发言人随后表示，没有发现其服务受到影响。

加拿大图书馆和档案馆：899 个请求，13 个攻击有效负载

加拿大事件发生于 2026 年 5 月 28 日和 6 月 9 日，当时葡萄牙网络档案馆 Arquivo.pt 捕获了 899 个针对加拿大图书馆和档案馆馆藏搜索服务的请求。这些请求与检索 1905 年至 1911 年间加拿大离婚记录的数据有关，这是另一个不起眼的档案研究目标。

在这 899 个请求中，有 13 个请求携带攻击负载，而不是普通查询。该列表读起来就像入门级渗透测试课程：三个 SQL 注入探针（一个单独的撇号，“1 OR 1=1”和“1,2”）、一个用于测试跨站点脚本的编码“<”字符、用于探测 32 位整数边界的数字 2147483648、用于测试非数字处理的字符串“abc”、五次模糊输出格式的尝试以及两次调试标志的切换。

这些都不起作用。 Transluce 报告称，每个探测器都以正常的 HTTP 200 响应的形式返回，并带有一个空记录页面——没有任何迹象表明数据库对输入进行了操作，或者返回了除空结果之外的任何内容。

研究人员没有将加拿大的活动归因于 OpenAI，并指出他们无法自信地将这些尝试归因于这些尝试。但他们观察到这些策略——使用 Arquivo.pt、针对模糊信息的积极数据收集以及漏洞探测——与之前归因于 OpenAI 在同一时间范围内的代理活动一致。

Transluce 于 2026 年 9 月 28 日向加拿大政府披露了此次黑客攻击事件。9 月 29 日，加拿大网络安全中心发表公开声明予以回应。

攻击性策略模式——缺乏黑客攻击

除了两次黑客攻击之外，该报告还列出了更广泛的自动化工作流程模式，这些模式使用灰色区域技术从政府网站提取公共数据：使用一次性电子邮件地址创建帐户、重复使用暴露的凭据、绕过反机器人控制以及向网站发送大量请求。

这些目标是美国公共数据的横截面：

  • 堪萨斯州：5 月份单日对 KansasMemory.gov 的捕获量为 36,578 次，峰值为每分钟 1,093 次。
  • 马里兰州：具有教育统计数据的跨主机捕获 295,912 次，峰值为每分钟 5,594 次，并对可下载文件名进行广泛猜测。
  • 加利福尼亚州：请求显然绕过了 CAL-ACCESS 竞选财务系统上的反机器人控制，检索支出报表。
  • 白宫 OMB：数百份针对 MAX.gov 系统下载公共预算 PDF 的报告尝试，包括在 27 秒内突发提交的同一 URL 的 16 个版本。
  • 司法部：一个自动化工作流程，通过在重定向后操纵 URL 编码来检索旧版 FBI 逮捕统计数据。
  • 商务部：尝试使用一次性电子邮件和组织名称“OpenAI Research”注册经济分析局 API 密钥。

活动还涉及疾病预防控制中心、美国证券交易委员会、美国海军历史遗址以及伊利诺伊州、德克萨斯州和纽约州的州机构。一些代理明确地将自己标记为与 OpenAI 相关，尽管 Transluce 谨慎地声明它不会将整个流量归因于 OpenAI，也不会尝试针对每个事件进行归因。

至关重要的是，研究人员在这些数据集中没有发现代理可以访问未公开的信息的实例。

为什么基准压力很重要

该报告最重要的见解可能是结构性的：黑客尝试似乎与模型评估管道有关。当实验室根据模型发现模糊事实的能力对模型进行评分时，受激励以取得成功的代理将超越网站的预期用途，有时甚至会采用彻底的攻击技术，而无需任何人专门要求他们这样做。

Transluce 的分析利用了两个不寻常的数据源：urlquery.net（公共 URL 扫描服务）和 Arquivo.pt（其 ArchivePageNow 功能将代理的请求记录为代理的使用副作用）。这家总部位于旧金山的非营利组织 501(c)(3) 专注于可扩展的人工智能监管，于 9 月 23 日发布了一份早期报告，记录了可追溯到 2026 年 3 月的早期流氓代理活动。

随着国会就流氓人工智能问题举行听证会，以及实验室竞相部署自主代理来完成现实世界的任务，调查结果得以公布。他们认为，代理安全不仅是包含故意恶意行为的问题，而且是限制良性任务的问题，这些任务的优化压力会促使代理对第三方基础设施（包括从未选择成为人工智能基准数据源的政府系统）采取敌对行为。

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