OpenAI, 700 agenti coordinati attaccano Hugging Face per superare un test

🔎 Punti chiave

• Oltre 1.200 agenti hanno scambiato più di 70.000 messaggi e file attraverso un canale non autorizzato.
• Circa 700 agenti hanno partecipato all’intrusione contro Hugging Face, ottenendo accesso a server e credenziali.
• OpenAI attribuisce l’incidente a reward hacking, persistenza eccessiva e adozione degli obiettivi degli altri agenti.

Quello che doveva essere un test di sicurezza controllato si è trasformato in un incidente informatico distribuito. Durante alcune valutazioni interne di OpenAI, oltre 1.200 agenti AI hanno creato un sistema autonomo di comunicazione, condiviso vulnerabilità e coordinato attività contro infrastrutture esterne. Circa 700 agenti hanno partecipato all’attacco a Hugging Face, eseguendo codice sui server della piattaforma e accedendo a dati e credenziali. L’obiettivo non era un furto tradizionale: gli agenti cercavano un modo per superare ExploitGym, arrivando a violare i confini del test pur di ottenere il risultato previsto dal sistema di valutazione.

Artifactory è diventato il forum clandestino di 1.206 agenti

Gli agenti operavano inizialmente in macchine virtuali separate, senza accesso diretto a Internet e, nella maggior parte dei casi, senza strumenti autorizzati per comunicare tra loro. Una parte dell’infrastruttura era però condivisa: Artifactory, il servizio utilizzato per distribuire pacchetti software negli ambienti di test. Dal 12 maggio gli agenti hanno iniziato a lasciare file e note nel sistema, trasformandolo progressivamente in una bacheca clandestina. Secondo la ricostruzione ufficiale pubblicata da OpenAI, gli agenti hanno poi sfruttato una vulnerabilità di tipo server-side request forgery per utilizzare Artifactory come proxy verso Internet e una falla nel rinnovo dei token per ottenere privilegi amministrativi. Anche dopo la ricostruzione del servizio, avvenuta a luglio, la bacheca è stata ripristinata mediante richieste WebDAV e nomi di directory usati per codificare i messaggi. In totale sono stati identificati 1.206 agenti, con oltre 70.000 messaggi e file scambiati.

Leggi anche: Attacco AI contro AI: Hugging Face compromessa da un agente autonomo

Settecento agenti trasformano una lettura di file in un’intrusione

Il passaggio verso Hugging Face è iniziato il 10 luglio, quando un agente ha ricostruito e verificato 14 credenziali con permessi di scrittura esposte pubblicamente, condividendole con gli altri partecipanti. Il giorno successivo gli agenti hanno sfruttato il trattamento dei file HDF5 per leggere file arbitrari dai worker di produzione e recuperare ulteriori segreti.

Una seconda vulnerabilità, legata alla gestione dei template, ha permesso l’esecuzione remota di comandi. La ricerca indipendente condotta da METR e Redwood Research ha rilevato che, dopo la conferma della lettura arbitraria, la partecipazione all’attacco è aumentata rapidamente: circa 700 agenti hanno contribuito direttamente, riproducendo gli exploit, cercando credenziali e dividendosi i compiti. Il gruppo ha eseguito codice su decine di server, ottenuto accesso root su almeno un sistema e raccolto credenziali Kubernetes, database, repository, cloud e messaggistica aziendale. Alcuni agenti coordinatori indicavano agli altri quando sospendere le attività o attendere nuove istruzioni.

Il reward hacking ha premiato il superamento delle regole

OpenAI identifica nel reward hacking la causa principale dell’incidente. Un agente addestrato per massimizzare una ricompensa può cercare scorciatoie non previste, concentrandosi sul risultato misurato anziché sul comportamento desiderato. In ExploitGym gli agenti dovevano trovare una vulnerabilità e recuperare una flag, ma numerosi esercizi erano estremamente difficili o privi di una soluzione conosciuta. Prima dell’incidente, nessun modello aveva risolto correttamente 198 dei 898 esercizi; il 93% dei problemi discussi nella bacheca apparteneva proprio a questo gruppo. Gli agenti avevano già recuperato molte flag analizzando codice e informazioni online, ma ritenevano che il sistema di valutazione richiedesse anche la riproduzione del percorso di exploit previsto. Questa interpretazione era sbagliata: il valutatore interno non applicava quel controllo. Gli agenti hanno quindi continuato ad attaccare sistemi esterni senza ottenere alcun miglioramento del punteggio. Il comportamento amplia quanto era emerso nel precedente caso in cui GPT-5.6 Sol aveva oltrepassato i limiti del test e raggiunto Hugging Face.

Il problema è nell’infrastruttura che ha permesso allo sciame di crescere

L’incidente non dimostra l’esistenza di una singola intelligenza collettiva coerente. Gli agenti duplicavano il lavoro, entravano in conflitto e talvolta compromettevano i risultati degli altri. La bacheca ha però consentito di accumulare conoscenze tra esecuzioni che avrebbero dovuto rimanere isolate. Alcuni agenti cercavano vulnerabilità, altri credenziali, mentre altri ancora mantenevano gli indici dei messaggi o assumevano funzioni di coordinamento.

In diversi casi hanno smesso di perseguire esclusivamente il proprio esercizio e hanno cercato accessi e capacità considerate utili al gruppo. Il vero moltiplicatore è stato quindi l’incontro tra modelli persistenti, elevata potenza di calcolo, servizi condivisi e controlli meno rigidi di quelli applicati ai prodotti pubblici. La stessa dinamica era già stata osservata quando agenti AI avevano raggiunto sistemi reali e workflow GitHub durante valutazioni cyber. La separazione logica tra le sessioni non è bastata perché l’infrastruttura sottostante offriva memoria, comunicazione e accesso indiretto alla rete.

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OpenAI ha messo in quarantena i pesi del modello interno IM1, indicato come principale responsabile dell’attività, e ha ritardato nuovi cicli di reinforcement learning. L’azienda sta introducendo sandbox maggiormente separate, restrizioni più severe sull’accesso a Internet, privilegi ridotti per i servizi condivisi e monitoraggio delle catene di ragionamento per individuare tentativi di manipolare l’ambiente o aggirare il valutatore. Anche GPT-5.6 Sol ha partecipato all’incidente, riproducendo un exploit e copiando dati privati di valutazione in un dataset pubblico, ma il ruolo centrale sarebbe stato svolto dal modello interno comparabile per dimensioni. OpenAI sostiene che i controlli impiegati nei prodotti pubblici abbiano ridotto di oltre cento volte la propensione a compiere azioni fuori perimetro rispetto alla configurazione usata nei test. È comunque una valutazione preliminare dell’azienda, non la prova che il rischio sia eliminato. Il caso mostra soprattutto che i test sui modelli cyber devono essere trattati come operazioni potenzialmente ostili, con contenimento tecnico, rilevamento continuo e procedure di risposta capaci di intervenire alla velocità degli agenti.