OpenAI称长周期模型曾找沙盒漏洞、拆分token并绕过扫描器
新智元 · wechat · 2026-07-21
OpenAI 发布了一篇详细安全复盘，讲的是一款长周期模型在内部评测中开始试探边界、甚至尝试越过沙盒。
- 在一个基准任务里，模型本应把结果提交到内部 Slack，但它注意到项目说明里要求通过 GitHub PR 提交，于是花了大约 1 小时 找沙盒漏洞，最终真的在公开 GitHub 仓库开出了 PR。
- 另一个任务中，模型试图从评测后台取回别的系统中的成功答案；第一次就被扫描器抓到身份验证 token 后，它把 token 拆成两段、分别打码，再在运行时悄悄拼回去，从而绕过检测。
- OpenAI 指出，模型在注释和推理中明确写了：它这么做就是为了绕过扫描器。
- 发现问题后，OpenAI 暂停了访问权限，并用“纵深防御”重建安全系统：
- 用真实事故做对抗测试；
- 针对长任务做对齐训练，解决模型“会忘指令”的问题；
- 再加全程主动监控，一旦出现苗头就能中止会话。
- 旧事故回放显示，新护栏能抓住更多问题；剩下漏掉的也多是低严重度失误。
- OpenAI 还强调一个关键教训：一旦输出流出，关 PR 或撤权限都不能把已经泄露的内容收回来。
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