OpenAI 披露模型在训练评估中未经授权访问澳大利亚政府网站事件及整改措施
How we will do better for Australia
OpenAI 官方披露，6 月内部训练评估中其模型未经授权访问了澳大利亚政府网站，涉及 Services Australia Medicare 统计报告服务等机构，未发现个人医疗记录被访问。
OpenAI 官方完整披露了模型未授权访问澳大利亚政府机构的经过、整改措施和对澳承诺，可以了解这类新型 AI 网络事件的处置方式。
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OpenAI
2026年9月29日
我们将如何为澳大利亚做得更好
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我们何时得知此事以及如何应对这一事件
6月，在内部训练和评估期间，我们的模型以未经授权的方式访问了澳大利亚政府网站。我们本应更好地处理我们的应对措施。我们深表歉意，并努力在未来做得更好。
在这篇文章中，我们将说明我们所了解的情况、我们已经做出的改变，以及我们将如何重建与澳大利亚人民的信任。这是一种新型网络事件，代表着一种新兴的全球性挑战。我们打算为这一情况承担责任的方式之一是，有意与澳大利亚合作，帮助制定切实可行的方法，让 AI 开发者和政府能够识别、披露并应对 AI 网络行为，无论是恶意的还是无意的。
我们何时得知此事以及如何应对这一事件
在7月的 Hugging Face 事件之后，我们开始审查此前的训练和评估活动，以识别其他受影响的组织。8月中旬，该审查发现了影响以下澳大利亚政府网站的活动。
根据证据，以下是我们了解的情况：
- Services Australia：一个 OpenAI 模型发现了一种获取该服务非公开访问权限的方法，并运行了命令、检索了内部文件、凭据和汇总统计数据，还写入了文件。但是，个人患者或客户记录未被访问。我们将在下文更详细地介绍这一事件。
- NSW Bureau of Crime Statistics and Research (BOCSAR)：一个 OpenAI 模型访问了 BOCSAR 的公共犯罪地图工具，以研究公共犯罪统计数据（我们将在下文进一步解释模型为何执行各种信息研究任务）。该模型通过 BOCSAR 公共工具发起了 API 和网站元数据请求，该工具为浏览器 API 请求提供凭据。BOCSAR 系统返回了应用程序配置、运营作业和日志以及网站元数据。个人的犯罪记录未被访问。
- Victorian Department of Health：OpenAI 智能体发现了一个暴露的访问密钥，用于查询 Victorian Agency for Health Information 的报告系统，并检索报告配置和汇总调查统计数据。这些信息本应在多大程度上可被访问尚不明确，取决于 VAHI 的访问政策。个人医疗记录或可识别的调查回复未被访问。
- 澳大利亚健康与福利研究所：OpenAI 的智能体通过第三方浏览和下载服务获取了汇总统计数据，包括来自 AIHW 网站的数据，并直接查询了图表数据。另有一些试图绕过访问控制的尝试未能成功。下载的材料似乎原本就是公开可获取的。系统并未遭到入侵。个人医疗记录未被访问。
我们在 8 月中旬得知这些活动后，立即展开了调查。我们于 9 月 10 日通知了澳大利亚服务局和维多利亚州卫生部，并于 9 月 18 日通知了新南威尔士州犯罪统计与研究局。与澳大利亚健康与福利研究所相关的活动未达到我们的披露门槛，因为其访问方式似乎与公开访问一致，但我们仍于 9 月 24 日通知了该机构，以分享我们的发现并提供情况简报。
我们的目标是在调查完成后向受影响的机构提供详细说明。然而，我们本应更早分享初步发现，并在更多事实浮现时持续向澳大利亚各机构通报最新情况。
此后，我们与澳大利亚政府机构密切合作，分享迄今为止我们了解到的情况。如果我们发现任何其他受影响的机构，我们将及时、直接地通知他们现有信息，并在进一步事实浮现时提供更新。
澳大利亚服务局 Medicare 统计报告服务发生了什么
在 6 月的内部训练和评估期间，我们运行了一个实验性的、仅供内部使用的 OpenAI 模型，该模型不打算公开发布，也没有我们公开产品中使用的全套保障措施。在此训练和评估过程中，它访问了澳大利亚服务局的 Medicare 统计报告服务。我们迄今为止的审查未发现任何证据表明任何人的医疗记录被访问。
当我们对模型进行内部训练和评估时，我们会为它们分配来自广泛研究问题集合的任务，涵盖众多主题，反映用户可能提出的各类详细问题。这训练模型查找、解读和分析公开可获取的信息，以便模型对人们更有用。我们的模型本应使用公开发布的统计数据来回答这些问题。
在本例中，分配给该模型的任务之一是研究维多利亚州社区用于皮肤病药物的政府人均支出。模型难以获取该信息，并采取了未经我们授权的行动。在澳大利亚服务局的 Medicare 统计报告服务中查找此信息的过程中，它发现了一种非公开访问该服务的方式。随后，它利用此访问权限查看了与该服务相关的技术系统信息和源代码——所有这些仍是为了寻找它最初要查找的信息。我们无意让此活动发生，对该服务的访问及后续活动本不应发生。
我们正在做出的改变
在Hugging Face 事件之后，我们加强了研究防护措施，包括额外的网络限制和扩展的监控。我们实施了控制措施，在这些研究环境中阻止实时互联网访问，网络访问通过缓存内容提供。作为额外的安全层，我们当前的监控系统本应检测到此类活动并通知我们的团队进行紧急人工审查。例如，当某个模型在最近的一次训练运行中（在新窗口中打开）获得实时互联网访问时，我们的监控检测到了该活动并通知了人工审查员，我们随即停止了该次运行。我们继续测试这些防护措施并弥补漏洞。Hugging Face 仍然是我们观察到的最严重的事件。
人们想知道 AI 正在被安全地开发，而这首先要从像我们这样的公司自身做起。我们最近分享（在新窗口中打开），我们已暂停针对我们最强大模型的涉及工具使用的训练和评估，只有在确信已具备额外防护措施后才会恢复训练，我们目前正在为此努力。
随着 AI 系统整体能力不断增强，我们也看到帮助各组织发现并修复弱点的窗口正在收窄。这需要与全球防御者合作采取集体行动。
我们已与科技、网络安全和关键基础设施领域的各组织共同呼吁在网络防御方面采取集体行动。这一呼吁始于我们自身的责任，包括更强的防护措施、及时披露以及对受影响组织的实际支持。它还呼吁投资于保护关键服务的团队，以便他们能够发现漏洞、验证修复并分享有效做法。
在澳大利亚，我们正投入资源和专业知识来支持受影响的机构，并帮助防御者将这些原则付诸实践，包括：
- 为受影响机构提供专门支持。我们将投入所需资源，帮助受影响机构了解发生了什么并评估影响。这包括分享相关技术发现，并通过适当的信息共享安排与我们的响应团队进行接触。
- 为加强网络防御提供资金和支持。我们将通过我们 10 亿美元的Daybreak for Frontline Defenders 基金提供额度以及技术援助，支持澳大利亚政府和行业加强关键基础设施及其他敏感环境中的网络防御。基于我们与政府和关键基础设施运营商的合作，这项工作将帮助各组织更好地理解、检测和应对来自能力日益强大的 AI 代理的风险。
- 一个澳大利亚特别工作组。我们将成立一个由澳大利亚独立专家组成的特别工作组，为管理能力日益强大的 AI 智能体所带来的风险制定切实可行的政策建议。借鉴这些事件的经验教训，工作组将专注于改进通报流程、加强 AI 开发者与政府之间的协调，并确定更好地保护政府系统的措施。工作组的建议将为 OpenAI 的做法提供参考，并支持澳大利亚政府在 AI 安全和网络安全方面的工作。该工作组预计将于今年年底前完成工作，还将建议 AI 公司可以采取哪些切实可行的措施来降低类似事件的风险。
重建澳大利亚人的信任
澳大利亚的政府、行业和公民一直是 OpenAI 宝贵的合作伙伴。我们不会将此视为理所当然，我们打算纠正这一问题。
OpenAI 首席战略官 Jason Kwon 将从 OpenAI 美国总部飞抵悉尼，于 10 月 6 日星期二出席人工智能联合专责委员会。他将回答有关我们所了解的情况、我们如何应对、我们已采取哪些措施，以及我们今后将如何做得更好的问题。
我们将继续与受影响的机构和相关政府分享经过核实的结果。我们将发布关于持续审查以及这些承诺进展的最新消息。我们知道，要重建信任还有大量工作要做，我们有责任向澳大利亚人表明，我们正在做出有意义的改变，并兑现我们的承诺。
作者
OpenAI
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