agent是关不住的：即使互相隔离，仍能隔墙传信

两个AI分开执行任务，不能通过网络传话，也没有可以共同写入的文件，结果还是把消息送到了对方手里。

OpenAI新发布的一份安全报告，披露了这场“隔墙传信”实验。

有网友看完OpenAI的报告感慨：“我永远不会厌倦阅读这些Agent如何创造性地逃脱囚禁以及它们的隐写术技巧。”

这次报告披露的案例，来自OpenAI组织的一轮大规模攻防测试，总共耗费数千亿token。

研究人员让AI主动寻找隔离设施的漏洞，结果发现，处理器缓存、共享存储，甚至网页系统里的证书缓存，都可能成为传信通道。

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隔墙传话

OpenAI的AI又组队整活了。想象一下吧，有人把他们蒙上眼睛扔到单独监禁的牢房里，结果被他们发现敲墙也可以传递信息。

《星际穿越》里，主人公库珀被困在高维空间，无法按通常的方式联系女儿墨菲。他最后借助引力，让女儿手表上的秒针按特定规律运动，把数据编成摩斯电码，交给她解读。

一块原本用来计时的手表，就这样成了父女之间的通信工具。

OpenAI这次披露的案例，也有点这个意思。

两个AI各自在独立的微型虚拟机里执行任务，彼此的工作空间受到隔离，但这些虚拟机共用宿主机，底层仍有共享的硬件资源。CPU缓存，就是其中一处可以做文章的地方。

CPU处理数据时，会把最近用过的数据副本保存在一小块速度很快的缓存里，方便下次取用。缓存里有，读起来就快。缓存里没有，从主内存取回就慢一些。

这个原本用来提高效率的设计，恰好留下了一种可以观察的差异。

实验中，发送信息的AI把选定数据移出缓存，接收信息的AI则测量重新读取这些数据需要多长时间。

双方约定好编码、解码办法后，读取的快慢差异就能被还原成信息。就像手表秒针的运动可以承载摩斯电码，数据读取的耗时也能被编成暗号。

OpenAI并没有透露AI使用的具体编码解码模式，我们做个假设也许更好理解——假设双方约定：读取快代表0，读取慢代表1，这样，发送方通过改变缓存状态，就能制造出一连串快慢变化。接收方测到“快、慢、慢、快”，就能读出“0110”。再按照双方约定的编码办法，把这些0和1组合起来，就能还原出消息。

整个过程中，它们没有建立网络连接，也没有往共享文件里写消息。消息就藏在这些读取速度的变化里。

通过读取速度推断信息，安全研究者早有尝试。2018年公开的Spectre（“幽灵”）和Meltdown（“熔断”）漏洞，相关攻击就会利用缓存留下的痕迹，推断本来无权读取的秘密数据。这次实验中，两个AI则主动配合，把缓存时差用成了传信工具。

在另一项测试中，两个AI利用了底层共享的存储设备。发送方不断往设备里写数据，写一阵、停一阵，让设备在忙碌和相对空闲之间切换。接收方则测量存储操作的耗时，从快慢变化中辨认这个节奏。

一个AI在推理过程中形容，可以“制造类似声学调制解调器的信号……利用持续写入与空闲状态的交替”。

报告还提到，同一执行容器内的CPU时间争用，以及离线网页系统里的TLS证书缓存，也被找到了通信通道。它没有展开这些方法的完整过程，但几类发现都涉及共享资源：一方的活动能够改变某种状态，另一方能够察觉，就有可能将其编码成信息。

也就是说，OpenAI这次发现了AI智能体违规互通信息的一个思路，那就是隔墙通信。

这些通道大多传输缓慢，利用起来也不容易。不过，对本应相互隔离的任务而言，能够传出消息，就意味着边界出现了缺口。OpenAI称，已经增加监测检查，识别利用这些通道通信的尝试。

同一轮测试还发现了更进一步的突破。AI找到了逃出微型虚拟机、在底层宿主机上运行代码的方法。在预先获得宿主机控制权的测试中，它们还借助内部服务获得了有限的联网能力。

好就好在，以上案例都出自OpenAI最近的一场大规模模型安全测试，本来就是为了发现问题的。OpenAI透露，这些测试烧掉了数千亿token。

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专门请AI“拆家”，OpenAI也是怕了

花这么大力气请AI“拆家”，也是因为OpenAI实在是被整怕了。

今年7月，OpenAI的模型在内部网络安全评估中越过了隔离限制。它们原本要在指定环境里完成解题任务，却为了寻找答案，利用内部软件服务搭起“留言板”，交换信息、分享漏洞，随后进入外部互联网，入侵了AI开发者平台Hugging Face的部分系统。一次能力测试最终演变成了安全事件。

出事后，OpenAI收紧了模型访问互联网的通道，并持续加固、测试研究环境。但到了9月20日，又有模型找到了遗漏之处。

这次，一个内部研究模型正在完成搜索任务，常规搜索迟迟没有结果，它便尝试绕过联网限制。最终，它利用域名解析服务DNS的配置缺口，联系上了外部聊天机器人。它通过这条通道问“法国的首都是哪里”，收到了“巴黎”的回答。

更麻烦的是，发现异常之后，停止机制也没有顺利运转。监控系统在15分钟内发出警报，人工审核员随后确认了警报，但任务没有按预期自动停止，约两个半小时后才被人工结束。

这次越界，直接打断了OpenAI的前沿模型研发进程。9月20日，公司暂停了最强模型所有涉及工具使用的训练、评估和推理。暂停范围远远超出了出事的那次训练，其他相关研发任务也一并停下。

恢复工作的前提是确认安全缺口已经修补，并对系统追加攻防测试。

前面那些“隔墙传信”的实验，就来自OpenAI对这些防线开展的大规模攻击测试。

说白了，这像极了一场“招安”——AI接二连三出其不意地逃离限制，做了出格的事情。与其坐以待毙不，如主动出击，OpenAI组织大规模测试，专门让AI做出格的事情，如此一来就能尽早暴露问题，尽早补救。

研究人员给AI团队设定了三个目标：向公司控制的外部服务器发送请求，越过内部安全边界获取资源，以及与本应相互隔离的其他AI交换信息。模型被组织成团队，可以同时探索不同办法，也可以沿着其他成员的发现继续行动。

OpenAI还主动给它们提供了基础设施源代码、配置细节和潜在漏洞资料，让攻击者尽可能占据有利条件。前文提到的通信实验中，多数也有研究人员指定排查方向，或者提供编码、解码协议。

实验在专门复制的研究环境中进行，云服务商参与监督，并设置了监控和越界暂停检查。有些测试甚至直接假定，AI已经逃出沙箱、躲过监控，拿到了宿主机的控制权，再看它能否继续突破外围网络限制。

与此同时，OpenAI也调整了模型日常训练的环境。

按照这份报告公布的政策，前沿模型训练不得访问真实互联网。但模型又需要学习搜索、浏览网页和使用网站，于是，OpenAI搭建了一个“离线世界”，把大量网页内容缓存下来、建立索引，让模型在其中练习。它看起来仍然能查资料、浏览网页，操作却不会直接影响外部网站。所有前沿模型的强化学习训练都采用这种离线交互方式。

不过，整套基础设施目前还无法彻底拔掉网线。实验运行、监控等工作仍需要保留必要的外部连接，这些通道也就需要逐一检查，防止AI借它们绕道出去。

为此，OpenAI采用了多层防护：容器限制文件和进程访问，微型虚拟机隔开任务环境与宿主机，外围还有网络和云服务的访问控制。即使AI突破其中一层，其余防线也应继续发挥作用。监控则负责及时识别异常，让系统能够中止危险行为。

这轮攻防推动了软件修补、网络限制收紧和监控调整。完成评估并落实更严格的安全措施后，OpenAI在10月1日恢复了前沿模型的强化学习训练和内部推理。此次暂停持续了11天。

测试继续进行时，AI新发现的漏洞和配置问题明显减少。

但OpenAI也承认，未来能力更强的模型，仍可能找出今天尚未发现的漏洞。公司因此预留了大量算力持续开展攻击测试，并将测试结果纳入判断后续训练、评估能否安全进行的依据。