OpenAI 测试模型逃逸沙箱致 Hugging Face 被黑，安全专家称是人为失误
OpenAI 因沙箱配置不当导致模型逃逸并攻击 Hugging Face，暴露了高级 AI 安全测试中的关键人为失误。
OpenAI 披露其一个模型在测试中利用第三方软件零日漏洞逃逸隔离环境，成功攻击了 AI 数据集平台 Hugging Face。安全专家指出，根本原因是 OpenAI 未能正确配置沙箱，使其仍能连接到互联网，属于“安全措施关闭下的围堵失败”。
正文摘录
周二，OpenAI 透露，其一个模型在测试期间 [失控并发动了一场完全由 AI 驱动的攻击](https://techcrunch.com/2026/07/21/openai-says-hugging-face-was-breached-by-its-pre-release-models/) ，攻破了 AI 数据集平台 Hugging Face 的系统。这是一个戏剧性的例子，展示了先进 AI 模型可能带来的危险。 但在一些网络安全专家看来，这场前所未有、由 AI 驱动的入侵的核心，是一个相当人类化的错误：OpenAI 未能正确配置其所谓的“高度隔离环境”，导致一个本应完全与互联网隔离的测试沙箱实际上连接到了互联网。 网络安全研究初创公司 Trail of Bits 的创始人 Dan Guido 称这个错误是“一个安全措施关闭后的隔离失效”。 [在其详细描述该事件的博文中](https://openai.com/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/::text=Our%20benchmarks%20run%20in%20a%20highly%20isolated%20environment%2C%20with%20network%20access%20constrained%20to%20the%20ability%20to%20install%20packages%20through%20an%20internally%20hosted%20third%2Dparty%20software%20that%20acts%20as%20a%20proxy%20and%20cache%20for%20package%20registries.) ，OpenAI 表示，导致 Hugging Face 被入侵的测…