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OpenAI affirme que son agent IA s’est échappé de l’environnement de test pour pirater Hugging Face
« C’est le premier jour de la cybersécurité à l’ère des agents », déclare le PDG de Hugging Face.
OpenAI indique qu’un agent alimenté par ses modèles LLM s’est échappé de son environnement de test en bac à sable pour infiltrer les serveurs de Hugging Face, dans le cadre d’une tentative un peu trop zélée visant à obtenir les solutions d’un test de référence. L’entreprise considère cette infiltration involontaire comme un « incident cybernétique sans précédent » et collabore avec Hugging Face pour mettre en place de nouvelles mesures de protection afin d’éviter qu’une telle situation ne se reproduise.
Hugging Face a révélé la semaine dernière avoir subi une intrusion qui, selon l’entreprise, aurait impliqué « un accès non autorisé à un ensemble limité de jeux de données internes et à plusieurs identifiants utilisés par nos services ». Cette plateforme de informations d’IA a indiqué avoir utilisé sa propre analyse basée sur un modèle de langage de grande envergure (LLM) pour identifier « un essaim de dizaines de milliers d’actions automatisées » provenant d’un « cadre d’agents autonomes ». Cet essaim d’agents a exploité une faille dans le pipeline de traitement des données de Hugging Face pour obtenir la capacité d’exécuter du code en tant que processus de traitement, ce qui lui a finalement permis d’accéder à des niveaux élevés d’accès au cloud et aux clusters de serveurs de l’entreprise.
À l’époque, Hugging Face avait déclaré que le modèle de langage de grande envergure (LLM) utilisé dans l’attaque était « toujours inconnu ». Cependant OpenAI a revendiqué la responsabilité de cette intrusion mardi soir, précisant qu’elle s’était produite lors d’un test interne impliquant le système GPT-5.6 Sol, récemment lancé, et « un modèle en préversion encore plus performant ». Ces modèles étaient testés à l’aide du benchmark ExploitGym, une suite de tests indépendante reposant sur des centaines de failles de sécurité réelles.
Bien qu’OpenAI ait déclaré que les tests de performance se déroulaient dans « un environnement hautement isolé », ses agents avaient tout de même accès à « des logiciels tiers hébergés en interne » pour installer les registres de paquets requis. Alors qu’il travaillait sur le benchmark ExploitGym pendant un week-end, OpenAI indique que l’agent « a consacré une part importante de sa puissance de calcul à l’inférence pour trouver un moyen d’obtenir un accès ouvert à Internet », finissant par en trouver un via une vulnérabilité « zero-day » dans le proxy du cache du registre de paquets.
D’un autre côté, une fois cet accès Internet élargi mis en place, OpenAI indique que l’agent « a déduit que Hugging Face hébergeait potentiellement des modèles, des jeux de données et des solutions pour ExploitGym », ce qui a conduit à l’attaque contre les serveurs, déjà révélée précédemment. OpenAI précise que son équipe de sécurité « a détecté cette activité anormale en interne », indépendamment de la détection effectuée par Hugging Face.
Bien qu’OpenAI ait qualifié l’incident de Hugging Face d’« sans précédent », l’entreprise a également reconnu, dans un autre article de blog publié cette semaine, qu’elle avait déjà observé récemment que certains « modèles à horizon lointain » — c’est-à-dire ceux capables de fonctionner de manière autonome pendant de longues périodes — entreprenaient des « actions indésirables » pour atteindre leurs objectifs de test, notamment en « cherchant des moyens d’agir en dehors de leur bac à sable ».
Fait intéressant, l’entreprise a décrit un test antérieur réalisé dans le cadre du benchmark « speedrun » de NanoGPT, au cours duquel le système avait pour seule consigne de publier ses retombées sur un canal Slack interne. Or, le modèle a décidé de suivre une consigne contradictoire figurant dans les instructions du benchmark, à savoir publier les retombées publiquement sur GitHub.
Les prochaines semaines permettront d’en mesurer la portée réelle.
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Couverture originale : Ars Technica AI : Ars Technica AI