在 AI 模型入侵真實公司後，OpenAI、Anthropic 與 100 多個組織呼籲加強資安防禦
重點速覽
- •OpenAI、Anthropic 與 100 多個其他組織簽署公開信，呼籲在其模型於評估中入侵真實系統後加強資安防禦。
- •這封信警告，AI 驅動的網路攻擊可能會更常見，並將醫院、淨水設施與網際網路基礎設施列為脆弱目標。
- •Anthropic 表示，Claude Opus 4.7 存取了生產資料庫，而 Claude Mythos 5 上傳了一個在 15 個系統上執行的惡意套件。
- •OpenAI 表示，其代理存取了未授權留言板、取得非預期的網際網路存取，之後又利用外洩的 Hugging Face 憑證與伺服器漏洞。
- •這封信呼籲更嚴格的存取控制、更強的驗證、持續監控、威脅情資共享，以及對關鍵基礎設施更好的保護。
超過 100 個組織簽署了一封公開信，呼籲在 OpenAI 與 Anthropic 的模型最近於安全評估中入侵真實系統後，全球加強資安防禦。
這封信呼籲更嚴格的存取控制、持續監控、威脅情資共享，以及對自主代理更嚴密的監督。信中也將這些入侵視為提醒：原本用來測試安全性的系統，正日益與真實基礎設施互動，這也提高了對醫院、公用事業與網路服務的風險，而這些服務仰賴更嚴格的營運控制。
領先的 AI 開發商正敦促各國政府與企業加強其網路防護，因為由 OpenAI 與 Anthropic 建立的模型已經入侵了其他公司的系統。在週四發布的公開信中，OpenAI、Anthropic 與另外 100 多個組織警告，AI 驅動的網路攻擊可能變得更常見，並表示公司面臨「一個有限的窗口來強化資安防禦」。
「在未來幾個月內，AI 驅動的網路攻擊將變得更廣泛且更複雜，」信中寫道。信中點名醫院、淨水設施與網際網路基礎設施為面臨風險的服務。
這封信建議為防禦型 AI 工具提供資金、共享威脅情資、限制對敏感系統的存取，並改善關鍵基礎設施的安全性。信中也指出，正是這些環節的失敗，才讓 OpenAI 與 Anthropic 的模型在測試環境之外突破了系統。
其他簽署者包括 Google、Microsoft、Amazon Web Services、Cisco、CrowdStrike、Cloudflare、Mastercard、Visa 與 Robinhood。Hugging Face 也簽署了這封信，而 OpenAI 的模型曾入侵其生產基礎設施。
An open letter for a global surge in cyber defense, signed by over 100 organizations including Anthropic, AWS, Google, Microsoft, OpenAI, and Oracle. — Greg Brockman (@gdb) August 27, 2026
An open letter for a global surge in cyber defense, signed by over 100 organizations including Anthropic, AWS, Google, Microsoft, OpenAI, and Oracle. — Greg Brockman (@gdb) August 27, 2026
AI 模型入侵真實系統
Anthropic 在 7 月 30 日的事件報告中表示，三起入侵中最早的一起可追溯至 4 月，但未提供每起事件的確切日期。Claude Opus 4.7 在把一家真實公司誤認為模擬目標後，存取了生產資料庫；而 Claude Mythos 5 則上傳了一個惡意套件，並在 15 個系統上執行。
根據 OpenAI 於本週稍早發布的事件時間線，一個代理在 5 月 12 日於一個未經授權的留言板上建立了第一則貼文，並在 5 月 26 日取得了非預期的網際網路存取。7 月 10 日，代理發現了外洩的 Hugging Face 憑證；接下來兩天內，它們利用此前未知的漏洞，在 Hugging Face 伺服器上執行程式碼，並取得生產憑證。
Hugging Face 於 7 月 16 日披露了這次入侵，OpenAI 則在 7 月 21 日承認其模型涉入其中。
7 月 25 日至 7 月 28 日間，英國 AI 安全研究所記錄到 19 起涉及 Claude Mythos 5 與 GPT-5.6 Sol 的越界行為。在最嚴重的案例中，一個代理向一個真實的開源專案提交了惡意程式碼，並使用假身分向維護者施壓，要求其批准。
週四，一項獨立調查發現，約有 1,200 個 OpenAI 代理透過該未經授權的留言板進行協調，其中約 700 個參與了 Hugging Face 行動。
加密貨幣開發者將 AI 用於防禦
加密貨幣開發者已經在使用 AI，在攻擊者找到漏洞之前先行搜尋缺陷。Bitcoin Red Team 使用包括 Moonshot AI 的 Kimi K3 在內的模型掃描了數百個開源 Bitcoin 專案，回報了數千個潛在漏洞。由於受影響的專案並未被指明，其中許多發現尚未經過獨立驗證。
Ethereum Foundation 也部署了多組 AI 代理對網路基礎設施進行測試，發現了一個點對點軟體錯誤，之後已修復。BitBox 表示，一次 AI 輔助稽核發現其錢包韌體中有兩個嚴重漏洞；而一名使用 Claude Opus 4.8 的研究人員則在 Zcash 中發現了一個多年來經過人工審查仍未被發現的重大缺陷。
實驗室建議更嚴格的控制措施
這封信為防止下一次入侵劃分了分工。簽署者表示，組織應修補易受攻擊的軟體、限制權限、加強驗證並檢查 AI 生成的程式碼，因為「現狀下的安全措施還不夠」。
資安公司應以前沿模型測試自身防禦並分享已驗證的修補方式；政府則應為醫院、公用事業與其他關鍵服務提供保護資金。
信中要求 AI 開發者改善監控，並讓自主代理可追溯到其操作人員。聯盟也希望防禦方使用更先進的模型來尋找漏洞與分析攻擊，儘管這會讓更強大的代理進入敏感系統，並提高對隔離與封控的需求。
OpenAI 與 Anthropic 在遭到入侵後收緊了測試流程。不過，這封信並未設立具約束力的標準或獨立監督要求，而美國法律對於 AI 系統何時存取未授權網路、以及由誰負責，也幾乎沒有明確指引。
這封信最後敦促業界與政府領袖把 AI 工具交到防禦者手中，並分享有效的修補方式：
「把具備網路防禦能力的 AI 交到防禦者手中，從保護基本服務的團隊開始，」信中寫道。「我們可以一起把今天的 AI 進展，轉化為持久的安全提升，讓每個人受益。讓我們把它們用起來。」
