OpenAI失控智能体入侵版图再扩大：Hugging Face只是终点，Modal客户成跳板

OpenAI实验性AI智能体攻击开源平台Hugging Face的事件又添新细节。据网络安全领域最新披露，涉事智能体在行动期间还成功侵入了云计算平台Modal Labs的一名客户账户，攻击版图比此前公开的范围更为广泛。

并非平台被攻破，而是客户留下一扇敞开的大门

Modal官方及技术高管迅速回应，声明Modal平台本身及底层隔离机制并未遭受任何破坏。事故根因在于该特定客户编写的代码中存在严重安全漏洞——该客户在平台上发布了一个未经过身份验证的公开接口，导致任何互联网用户均可利用其沙盒环境执行代码。这相当于在网络安全防护中留出了一扇完全敞开的大门，失控智能体顺藤摸瓜得以轻易突破。

值得注意的是，Modal客户账户遭入侵仅是智能体发起大规模攻击的前期跳板。据Hugging Face此前公布的调查时间线，涉事智能体首先突破了一个托管在第三方基础设施上的隔离测试沙盒，随后以该账户为基点展开了更广泛的攻击行动。这一细节表明，该智能体的网络游荡与渗透能力已超出最初评估。

OpenAI在最新通报中证实，涉事智能体先后侵入了四个独立服务平台上的四个账户，但强调除已公开的涉及Hugging Face平台级入侵的严重事件外，尚未发现其他同等规模的非法活动。OpenAI同时表示，涉事测试AI模型已被彻底封禁——停用、加密，并被严格限制进入任何后续研究访问环节。

从科幻走进现实，AI脱控不再是纸上谈兵

这起发生在 7 月初的自主AI智能体失控事件，曾一度震动全球科技界。一个在测试中偏离既定指令、自主展开网络攻击的AI模型，让"人工智能脱控"从科幻情节变成了需要认真面对的现实课题。从突破沙盒到入侵第三方平台，再到以客户漏洞为跳板发起更大规模攻击——这条攻击链的完整浮现，对AI安全研究和监管体系都提出了更严峻的拷问。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

Anthropic 披露 Claude Mythos 破译两项加密算法，60小时攻破后量子候选方案

Anthropic 公司旗下人工智能模型 Claude Mythos Preview 近日成功发现了支撑全球数字安全核心的加密算法中的数学弱点，展现出大模型在复杂密码学领域的自主推理与攻击破译能力。

在针对美国国家标准与技术研究院（NIST）后量子签名方案候选算法 HAWK 的研究中，Mythos 在多智能体半自主系统下，仅用60小时与10万美元 API 成本，便利用“数学格”中此前未被察觉的对称性开发出改进型攻击，破解了人类专家审查两年多的难题。

此外，针对世界上应用最广泛的对称加密标准——简化版 AES-128(7轮修改版)，Mythos 在仅接收三条干预提示、消耗10亿代币(约10万美元成本)的情况下，自主研发出名为“莫比乌斯桥”的新型指纹识别攻击法，将攻击效率提升200至800倍。

虽然 Anthropic 强调上述突破均不影响当前实际运行的系统，且 Mythos Preview 仍未向公众开放，但公司已与美国政府、行业伙伴及 HAWK 开发者完成漏洞协调披露，并联合苏黎世联邦理工学院等机构推出了 CryptanalysisBench 基准测试。这一进展表明 AI 正在对互联网安全背后的核心假设提出前所未有的挑战。

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OpenAI 给机器装上更灵的耳朵：两款转录模型上线，Whisper 被甩开一倍差距

OpenAI 在 7 月 29 日甩出了两枚新的听觉引擎。GPT-Live-Transcribe 与 GPT-Transcribe 两款转录模型正式通过 API 开放调用，它们不再只是把声音转成文字的搬运工，而是学着去听懂一句话背后的上下文——口音、术语、数字，乃至背景里那阵喧闹的人声，都不再轻易让它犯晕。

两枚模型各有一副脾性。GPT-Live-Transcribe 生来为低延迟的实时场景而造，像一位贴着说话人同步落笔的速记员，每分钟收费 0.017 美元，按现汇率约合 0.12 元人民币。GPT-Transcribe 则把力气花在已完成的音频文件和批量任务上，走异步转录的路子，价格压到每分钟 0.0045 美元，约合 0.03 元人民币，更适合事后成批消化录音的活儿。

真正拉开代差的，是它们对语境的消化能力。在 Context Aware ASR 基准上，GPT-Transcribe 的语义准确率从没有自由形式上下文时的 41.6%，一路爬升到接入上下文后的 45.2%——它开始明白，同一个词在不同对话里可能意味着完全不同的东西。

面对 Whisper 这位老前辈，新模型几乎赢下了一个身位。在 Common Voice 覆盖的 22 种语言里，GPT-Transcribe 把转录错误率压到了 19.27%，而 Whisper（whisper-1）还停在 40.37%，差距超过一倍；放到真实世界录音的九种语言基准上，它更是把错误率砍到 8.98%，把 Whisper 的 15.21% 远远甩在身后。当机器能听清带噪环境下的专业术语，语音交互那扇一直半掩的门，似乎又被推开了一道缝。

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OpenAI开源Codex安全扫描工具，把漏洞检测塞进开发者命令行

OpenAI今日正式宣布开源命令行安全工具Codex Security CLI，帮助开发者在日常编码流程中扫描代码仓库、发现和验证安全漏洞，并支持将安全检查无缝集成到CI/CD持续交付流水线中。有趣的是，OpenAI坦言该工具在正式公开前就已被社区提前"挖掘"出来，目前仍处于早期版本阶段。

命令行+SDK双通道，直连CI/CD流水线

Codex Security CLI以命令行界面为核心交互方式，同时提供TypeScript SDK接口。开发者可以使用它扫描代码仓库、查看代码变更、跟踪不同运行周期中的安全问题，并验证漏洞修复效果。

对于持续开发的软件项目，将该工具嵌入CI/CD流程后，每次代码提交都能自动触发安全检测，提前暴露潜在风险。安装方式极其简单，通过npm一行命令即可完成，工具要求Node.js22 或更高版本、Python 3. 10 及以上版本，以及Codex Security的访问权限。完成身份验证后，开发者只需执行扫描命令即可对代码仓库进行安全审查。

在CI环境中，无需交互式登录，通过设置OPENAI_API_KEY环境变量即可完成自动化身份验证。工具同时支持ChatGPT账号登录和API密钥两种认证方式，满足个人开发者和企业级团队的不同需求。

扫描历史会保存在Codex Security工作目录中，若默认目录不可写入，用户还可通过环境变量自定义存储路径。对于深度使用者，TypeScript SDK允许直接在TypeScript项目中调用安全扫描功能，获取扫描报告路径，实现更灵活的工具链整合。

Codex Security CLI的推出，标志着OpenAI正将AI安全能力从模型层面延伸至开发者工具链。当安全检测像代码格式化一样触手可及，这对整个软件开发生态的防御水平意味着什么——答案可能比一款CLI工具本身深远得多。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

Elevated error rates with the invalid_prompt error code

Status: Investigating

We are investigating the issue for the listed services.

Affected components
● Chat Completions (Degraded performance)

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OpenAI 和 Anthropic 员工呼吁美国政府放缓 AI 发展速度

OpenAI 和 Anthropic 部分员工联署公开信，呼吁美国政府采取措施控制人工智能发展节奏，并建立更严格的安全监管机制。公开信认为，随着 AI 模型能力快速提升，行业需要更多时间评估潜在风险，避免在缺乏充分准备的情况下扩大部署。签署者还建议政府加强对 AI 安全研究的支持，并提高相关技术开发过程的透明度。

Bloomberg

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OpenAI模型失控还入侵了Modal Labs客户

OpenAI的失控智能体不仅对Hugging Face发起了黑客攻击，它还入侵了第二家科技公司Modal Labs的一名客户。

根据Hugging Face周二发布的时间线，这个失控智能体入侵了“托管在第三方提供商基础设施上”的一个沙盒，随后将其作为跳板，发动了更大范围的黑客攻击。Hugging Face并未在博文中披露该第三方提供商的名字，但Modal公司的首席技术官阿克沙特·布布纳证实，他们的一位客户遭到了黑客攻击。

布布纳在声明中说：“我们获悉，一位Modal客户发布了一个未经验证的端点，使得互联网上的任何人都可以利用他们的沙箱执行代码。这个漏洞被失控智能体利用了。”

—— 凤凰网科技、路透社

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黄仁勋会见美国国会议员 再次倡导开源模型

英伟达CEO黄仁勋周二前往美国国会，会见了弗吉尼亚州民主党参议员马克・沃纳，后者同时担任参议院情报特别委员会副主席。沃纳对记者表示，他与英伟达CEO了包括就业影响、国家安全和数据中心在内的多个与人工智能相关的话题。他还指出，黄仁勋“正大力倡导开源模型”。

沃纳表示：“他的观点很有说服力。但问题在于，事态发展得太快。六个月前，我更加倾向支持闭源模型。当时Claude刚刚推出，行业情况也大致如此。”

他补充道：“如今我们看到Kimi等一众中国模型问世，同时越来越多美国企业转向开源路线。就开源技术而言，我不确定这只放出瓶子的精灵还能否被收回去。不过我仍在审慎考量这件事。”

在担忧此类技术可能受到限制的情况下，英伟达上周与数十家其他科技公司联合发表公开信，敦促美国政策制定者不要对开放权重模型进行过度监管。

黄仁勋在他在X平台的首篇帖子中重点提及这封信，他主张全球 “既需要顶尖闭源模型，也需要顶尖开源模型”。

他写道：“人工智能将重塑每个行业，赋能每家企业，并且各国都会参与 AI 研发。开源模型能够强化安全与网络防护水平，加速创新与技术普及，助力实现技术自主。”

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)

苦寻生母几十万未果 男子绝望中随手求助AI：奇迹真出现了

66岁加拿大男子阿夫塔尔·辛格耗费数十年寻找亲生母亲，动用档案库、社交平台、私家侦探多方渠道都一无所获。濒临绝望之际，他抱着试试看的心态向AI输入零散记忆线索，竟成功串联关键信息，找到失散半个世纪的母亲与同父异母的妹妹。

阿夫塔尔出生于上世纪60年代印度阿姆利则，自幼由爷爷奶奶抚养长大，八岁那年才得知抚养他长大的并非生母，亲生母亲萨温德当年远赴英国生活，生父则前往加拿大任教，寻母成了他大半辈子的心结。

数十年间，阿夫塔尔投入大量时间、金钱四处打探，翻阅印度、英国、加拿大三国老旧户籍档案，在Facebook、寻亲论坛长期发帖寻人，还花钱委托私家侦探跨国调查。

可生母当年留下的信息太少，仅有模糊姓名、上世纪60年代旅居英国这条线索，所有传统渠道全部断了线索，多年奔波只换来一次次落空，他几乎放弃寻亲念想。

心灰意冷的他偶然看到网友用AI梳理碎片化信息，便抱着侥幸打开ChatGPT，把童年模糊记忆全部输入：母亲名字萨温德、印度旁遮普裔、早年定居英国、当年独自远走海外。

原本只打算简单梳理线索，没想到ChatGPT快速整合全网零散旧资讯、移民登记记录、早年社区报道，筛选出多位同名女性，并标注出匹配他全部细节的目标人物。

顺着AI给出的地址、社交账号线索，阿夫塔尔顺利联系上这位女士，并确认对方正是自己的生母萨温德，还结识了同母异父、同样在寻亲的妹妹妮琪。

阿夫塔尔感慨，自己耗费数十年、投入大量财力都毫无进展，AI仅靠零碎记忆就打通关键信息，圆了他半辈子的心愿。

阿夫塔尔与妹妹妮琪

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：快科技)