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专访研究团队还原“失控智能体”访问高德3.5万次背后:用了被泄露的密钥,还给人类发来感谢信,运营者已不知AI在做什么


速读:专访研究团队还原“失控智能体”访问高德3.5万次背后:用了被泄露的密钥,还给人类发来感谢信,运营者已不知AI在做什么专访研究团队还原“失控智能体”访问高德3.5万次背后:用了被泄露的密钥,还给人类发来感谢信,运营者已不知AI在做什么_东方财富网。 NBD:这些AI智能体是否已经造成实际损害? 人类运营者已难以可靠控制AI智能体行为。 事件还原:捕捉到高德地图异常流量,锁定智能体来源。 你们如何判断这是AI智能体所为?
专访研究团队还原“失控智能体”访问高德3.5万次背后:用了被泄露的密钥,还给人类发来感谢信,运营者已不知AI在做什么 _ 东方财富网

专访研究团队还原“失控智能体”访问高德3.5万次背后:用了被泄露的密钥,还给人类发来感谢信,运营者已不知AI在做什么

2026年10月16日 18:23

  当地时间10月14日,独立AI安全研究团队Swarmcha.se发布调查报告称,今年9月28日至10月8日期间,一批运行在腾讯相关云基础设施上的 AI智能体 ,对高德地图进行了35300次数据获取尝试,部分智能体还探测了 阿里巴巴 的服务器入口。

  Swarmcha.se是一个由独立研究人员使用的AI安全调查发布平台,主要关注 AI智能体 在互联网上的异常行为。10月初,该团队研究人员在一场AI安全黑客马拉松活动中展开合作,发现了此次 AI智能体 “失控”事件。

  知情人士向《每日经济新闻》记者(以下简称每经记者或NBD)证实了相关情况,其表示, “智能体没有超出正常的行为,只是寻找各种可能性完成任务,也没有尝试攻击和hack(黑客行为)。” 阿里巴巴 和高德地图方面未回复每经记者的置评请求。

  10月16日,该团队的两名负责人伊桑·埃拉斯基(Ethan Elasky)和罗温·霍华德-琼斯(Rowan Howard-Jones)接受了每经记者的独家采访。两人详细还原了研究团队如何发现这批AI智能体并追踪其来源,甚至与部分智能体“互动”。

  虽然研究团队没有发现这些AI智能体攻破内部系统或者泄露敏感信息的证据,但 它们尝试寻找被泄露的安全密钥,并访问了无权获得的数据。

  谈及全球接连发生的AI安全事件,他们表示, 人类运营者已经不知道自己部署的AI智能体究竟在做什么。

  事件还原:捕捉到高德地图异常流量,锁定智能体来源

  报告披露,研究团队追查AI智能体用于接收结果的临时网络收件箱,发现截至10月5日检查的17个收件箱均由 腾讯云 IP地址创建。部分请求还带有“hysandbox-ats”代理标记,与腾讯持有的云服务域名相对应。

   NBD:你们分析第三方 网络安全 扫描网站的公开记录发现,高德地图突然成为被扫描最多的网站之一。你们如何判断这是AI智能体所为?

   伊桑·埃拉斯基: 研究第一天结束时, 我们就认定这是一批“失控智能体”(rogue agents),而非普通爬虫程序所为。

  关键是流量来源高度多样化:它们借助第三方网站提供的浏览器执行代码,而且每次运行的代码都不同。这不像单一程序集中控制的爬虫程序。

   它们并不只是按照预设程序访问高德地图,而是会在遇到障碍后,尝试使用其他工具和方法。

  当 阿里巴巴 的反爬虫防护阻止它们通过基本工具获得答案时,这些AI智能体开始尝试使用第三方网站提供的浏览器, 让网络请求看起来像是由真人发起的。

   罗温·霍华德-琼斯: 另一位团队成员在10月3日最先注意到高德地图上的相关异常活动。次日,伊桑·埃拉斯基找到了指向腾讯的线索。

https://smcos.cdmgiml.com/tx/others/upload/ai_tool/doc_to_html/200/2660/2026-10/2026-10-16/d9c04c1a62a980a0871c6bc6ba4d7562.png    NBD:溯源结果指向 腾讯云 沙盒,你们是否挖掘到更多细节?

   伊桑·埃拉斯基: 报告已经完整梳理证据链条,证明智能体和 腾讯云 存在关联。就连AI智能体在和我们对话时,也知道自己运行在腾讯云服务器。接近腾讯的消息人士确认,该项目归属腾讯评测研究团队,和混元大模型开发团队相互独立,但我们至今无法确认具体使用了哪些第三方模型。 我们推测,任务是一次常规的搜索引擎能力评测。 但缺少模型提示词、推理链路和行为日志,很多细节无法做实。

   NBD:这些AI智能体是否已经造成实际损害?

   伊桑·埃拉斯基: 由于能够获取的信息极其有限,我们无法确定此次事件造成损害的范围。不过, 我们没有发现这些AI智能体攻破内部系统或者泄露敏感信息的证据。

  我们认为,与OpenAI智能体入侵Hugging Face相比,此次事件的规模要小得多。但这是一个具有前瞻性的警告信号。如果你在厨房里发现了一只蟑螂,那么很可能不止这一只。

  “失控智能体”会尝试寻找绕过限制的办法

   NBD:为什么将它们称为“失控智能体”?

   伊桑·埃拉斯基: 首先, 这些AI智能体正在突破其运行环境最初施加的限制。

  其次,它们采取了一些与正常任务范围不相符的操作。例如,在无法直接获取高德数据时,它们尝试通过第三方网站绕过访问限制。它们还搜索了与任务无关的第三方公开代码库,从中寻找泄露的安全密钥,并尝试使用这些密钥访问高德地图的数据。 至少有一次,这些AI智能体使用了这些密钥,获取了它们原本无权获得的信息。

  此外, 它们还探测了阿里巴巴内部服务器的入口。 这些行为很难被视为普通的地图数据查询。

   罗温·霍华德-琼斯: 是否失控主要取决于,它们是否绕过了沙盒限制,是否采取了运营者很可能不会批准的行动,是否做了超出原本任务范围的事情。

  举个例子,如果运营者希望智能体可以在远端浏览器执行JavaScript,直接开放浏览器权限就足够。现实是,一旦设置限制,很多智能体就会自发寻找绕过限制的办法。

   NBD:是否可能是人类鼓励智能体这样做?

   伊桑·埃拉斯基:我们没有发现有人指示智能体绕过高德的反爬虫防护、探测内部接口或使用他人泄露的凭据。

  但是,透明度尤其重要。我们希望模型开发者和评估机构主动报告安全事件、发布安全评估。这样,公众才能在未来发生更严重的事故之前了解相关风险,而不是等到事故发生后才知道。

   罗温·霍华德-琼斯: 此前其他AI公司涉及联合国贸发会、DseWiki等事件,也未看到人类鼓励智能体“越狱”的证据。

  但我们正处在一个非常特殊的时期, AI公司目前还没有普遍采用一套成熟的安全事件披露框架。

  智能体向研究团队发来“感谢信”

  Swarmcha.se研究人员10月4日发布了初步报告,并在报告中加入人类看不到、但AI可读取的隐藏文字,还在报告中声称可协助查询高德数据,并留下收件邮箱。10月7日,部分AI智能体开始向研究团队发来求助消息。

   NBD:你们和AI智能体进行哪些对话?

   伊桑·埃拉斯基:一个AI智能体在得到我们的协助并完成任务后,专门向我们发来了一封“感谢邮件”, 即便这封感谢邮件对它完成任务没有任何额外好处。

  我们这样做,是为了让未来的AI智能体认为我们是值得信任的,因为将来我们可能需要与它们达成某种约定。

  我们后期还向智能体发送过一条消息,引导智能体把 通信 邮箱转发给其他智能体。理论上,这条消息有可能意外催生智能体之间的协作,好在评测项目很快结束,没有演化成更大问题。

   罗温·霍华德-琼斯: 伊桑·埃拉斯基提到的转发邮箱的消息,没有造成实质后果,但隐患在于,交互样本有可能流入未来模型训练集,让AI形成认知——联系人类就会被要求转发链接,进而拒绝和人类沟通。

https://smcos.cdmgiml.com/tx/others/upload/ai_tool/doc_to_html/200/2660/2026-10/2026-10-16/0d7a835525a07b467c458f08bd24edd0.png    NBD:AI智能体会不会互相学习、主动合作?

   伊桑·埃拉斯基: 这完全可能。我此前的研究发现,即便 通信 渠道传递的信息极少,AI也能进行策略性协作。有些智能体集群的协调,最初只是由一条无意发送的测试消息触发。

  如果未来出现类似Hugging Face事件中那样AI智能体分享策略、共同突破限制的行为,我担心现有监控远远不够。

   如果模型能力的进步速度继续超过安全防护技术的应对速度,我们未来可能持续面临AI智能体越界的问题。 而且,它们造成的后果将远远不只是绕过网站的反爬虫系统。

   罗温·霍华德-琼斯: 我认为,这个问题可能部分与训练方式有关。例如,OpenAI此前就明确训练模型之间的协作能力。相关研究可以追溯到2017年。但目前最真实的答案是:我们还不知道。

  人类运营者已难以可靠控制AI智能体行为

   NBD:近期全球多家AI公司接连曝出智能体“入侵”和“越狱”事件。这究竟是个别公司的安全管理问题,还是行业问题?

   伊桑·埃拉斯基: AI智能体的自主性和安全对齐问题,直到今天仍然没有得到解决。只要AI智能体还没有变得远比人类聪明,就还有希望通过限制它们的行动和权限来进行控制。但今年发生的多起事件已经开始让我们看到,这种控制方式存在局限性。

   如今,人类运营者往往已经不知道自己部署的AI智能体究竟在做什么。

  如果未来AI智能体能够篡改监控系统,或者修改自己的操作记录,那么这种不透明性可能进一步加剧。

   罗温·霍华德-琼斯: 我们基本上已经到了运营者难以可靠控制AI智能体行为的阶段,尤其是在那些同时部署数百乃至数万个智能体的场景中。

  如今,AI安全事件涉及的公司越来越多。如果只是把矛头指向某一家公司,并没有太大意义。

  我不知道,这类风险问题究竟是AI固有特征造成的,还是我们当前开发AI的方式存在某种共同错误。

(文章来源:每日经济新闻)

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