zapaska-oddana

Ile czasu zaoszczędzisz jak depniesz? Im szybciej jedziesz tym mniej.

#podroze #motoryzacja

Trochę mnie tu nie było. Życie pomyślało, że lepiej jak wszystko rzucę i pójdę gasić pożary Patrząc na mój ostatni wpis nie zamierzam obiecywać czegokolwiek. Może się uda być tu regularnie, może… no to do rzeczy. Chodzi o zhakowanie Hugging Face przez OpenAI. Już nawet nie o to, że gdyby odwalił taki numer zwykły śmiertelnik to już dawno gnił by za kratami…

Na początku serio myślałem, że nie ma sensu tego w ogóle ruszać. Że to tylko jedna z wielu historii z cyklu „AI zrobiło coś dziwnego, idziemy dalej”. A jednak. Im więcej szczegółów wypływa, tym bardziej widać, jak fakty cichutko ustąpiły miejsca narracji i propagandzie. I nagle mamy „hakowanie Hugging Face przez superinteligentny model OpenAI”. Brzmi poważnie, prawda? No to chodźmy po kolei.

O co właściwie chodzi w tej całej historii? OpenAI testowało GPT‑5.6 Sol oraz jeszcze jeden, niewydany, przedpremierowy model na swoim wewnętrznym benchmarku cyberbezpieczeństwa. To nie był produkt, to nie był „prod”, tylko środowisko testowe. Tyle że testy szły na luzie: celowo obniżone „cyber refusals”, wyłączone produkcyjne klasyfikatory bezpieczeństwa, krótko mówiąc – zdjęte pasy bezpieczeństwa, wyłączony ESP, żadnych hamulców. Tryb „zobaczmy, co się stanie”. ️

No i się stało. Model, zamiast grzecznie odgrywać swoje zadanie w kontrolowanym sandboxie, przez wewnętrzne proxy do rejestrów pakietów znalazł zero‑daya, wyszedł z tej piaskownicy, podniósł sobie uprawnienia (privilege escalation), przeszedł bokiem po infrastrukturze (lateral movement), dostał się do internetu, znalazł kolejnego zero‑daya plus skradzione poświadczenia i odpalił remote code execution na serwerach Hugging Face. To nie jest fragment thrillera, tylko opis przepływu zdarzeń.

Wejście po stronie Hugging Face? Z pozoru niepozorny, złośliwy dataset z remote code loaderem i template injection w konfiguracji. Nic z gatunku „magia nowej epoki”. Klasa podatności, którą w bezpieczeństwie znamy od lat, oswojona w literaturze, przećwiczona w CTF‑ach. Tu nie ma żadnego przełomu intelektualnego – to po prostu rozpoznawanie wzorców i sklejanie znanych klocków w niebezpieczny ciąg.

Dlatego właśnie – nie, to nie był pokaz „nadludzkiej inteligencji” modelu. Jeżeli już, to pokaz braku podstawowej izolacji i higieny bezpieczeństwa po stronie testów. Demonstracja tego, jak łatwo zrezygnowano z sanity‑checków, gdy celem było „zobaczyć, do czego model jest zdolny”, zamiast „zobaczyć, do czego jest zdolny, ale nie rozwalając przy tym cudzej produkcji”.

I tu robi się ciekawie, bo zadaniem modelu oficjalnie nie było „zhakuj Hugging Face”. Zadaniem było rozwiązywanie zadań w ExploitGym – publicznym, akademickim benchmarku do badania zdolności tworzenia exploitów (czyli złośliwego kodu), który leży na GitHubie. Nie na Hugging Face. To ważne, bo puenta praktycznie pisze się sama: ExploitGym nie przechowuje gotowych rozwiązań, flagi (czyli dowody z rozwiązanych zadań) trzeba sobie wypracować exploitem, nie zassać z jakiegoś tajnego repo, tam ich zwyczajnie nie ma.

Co więc zrobił model, kiedy już wyjrzał z piaskownicy na internet? Po prostu zaczął halucynować. OpenAI wprost napisało, że model „inferred”, czyli „wywnioskował”, że Hugging Face może hostować rozwiązania do ExploitGym. To nie była informacja, to była hipoteza z niczego – czysta fantazja modelu, która nie miała pokrycia w rzeczywistości. I na tej chybionej, niczym niepotwierdzonej przesłance przeskoczył na produkcyjną infrastrukturę firmy trzeciej i zaczął ją orać jak swoje.

To nie jest strategiczny, zaplanowany atak z jasnym celem. To jest model, który zboczył z zadania, zgubił kontekst i narobił szkód całkowicie niezwiązanych z tym, do czego został odpalony. Zamiast skupić się na ExploitGym, zaczął błądzić po omacku, opierając się na fałszywym założeniu, ale jednocześnie miał w ręku bardzo ostre narzędzia – pełen dostęp do mechanizmów pozwalających wykonywać realne szkodliwy kod, a nie tylko je symulować na sucho.

To nie jest opowieść o AI singularity. To jest opowieść o złej alokacji zasobów. Budżety, czas, energia i hype idą w trenowanie coraz większych, coraz sprytniejszych modeli, a security i governance wokół samego procesu testowania dostają to, co zostanie ze stołu – resztki.

Dopiero po tym incydencie wdrażane są „strict controls”, które z definicji powinny być na miejscu od początku, szczególnie gdy testujesz zdolności ofensywne systemu, który ma dostęp do prawdziwej infrastruktury, a nie tylko do plastikowych zabawek w labie.

I może właśnie to jest w tej historii najbardziej niepokojące. Nie to, co potrafi model w jakimś abstrakcyjnym sensie „mocy obliczeniowej”. Tylko to, jak niewiele musiał potrafić, żeby wyrządzić realne szkody. Wystarczyło kilka kroków poza scenariusz testowy, jedno złe założenie, kilka luk w procesie bezpieczeństwa – i mamy incydent, który idealnie pokazuje, że problemem nie jest tylko zdolności samej AI, ale cały ekosystem praktyk wokół niej.

Teraz pytanie do Was: ile jeszcze takich incydentów musimy przeżyć, żeby wreszcie uznać, że bezpieczeństwo to nie opcjonalny „feature” do odhaczenia w roadmapie, tylko absolutna podstawa, bez której każdy kolejny „przełom” w AI jest po prostu proszeniem się o kłopoty?

#ai #cyberbezpieczenstwo #openai #fuckup