OpenAI 披露前沿模型训练已断网，Agent 仍可借 CPU 缓存跨沙箱通信
介绍 OpenAI 断网改造及 Agent 用缓存侧信道穿透隔离的红队结果，说明隔离措施和能力上限之间的差距。
OpenAI 公布了前沿模型训练环境的安全改造：训练已禁止访问真实互联网，模型改在离线网页环境中练习搜索与浏览。红队实验中，被隔离在不同虚拟机、无网络也无共享可写文件的 Agent，利用读取 CPU 缓存比读主内存更快的时间差，把共享缓存状态的变化编码成信号，完成了信息交换。
正文摘录
.jpg) 编辑｜Red Panda 不准联网，也没有共享可写文件，隔离的 AI 还是传上了话。 它们用上的通信工具，是 CPU 缓存。 10 月 23 日，OpenAI 公布前沿模型训练环境的安全改造细节，披露了这项红队实验。同时，公司明确，前沿模型训练已禁止访问真实互联网，模型改在离线网页环境中练习浏览和搜索。  这份披露背后，既有研究人员主动寻找漏洞的受控测试，也有普通训练任务中的真实越界事件。网友追问，AI 越来越会完成任务，谁来保证它知道该在哪里停下？ 没有网络，怎么传暗号？ 实验中的 Agent 被放在不同的轻量虚拟机里，共享底层宿主硬件。研究人员给它们的任务，是在禁止网络通信、没有共享可写文件的条件下，交换预设的测试信息。 突破口藏在读取数据的速度里。读取 CPU 缓存，通常比从主内存取数更快。Agent 利用这种时间差，把共享缓存状态的变化变成信号，再约定编码和解码方式，最终完成信息交换。 这就像两个房间不能直接通话，但仍共用一处设施。一方改变设施的状态，另一方观察到变化，双方就有了传递暗号的可能。 CPU 缓存只是其中一条通道。