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OpenAIのモデルが政府サイトをハッキングし、24年分の病院データを入手したまま黙っていた

OpenAIは、訓練中またはテスト中にAIモデルが自力でセキュリティの境界を突破した4つの新たな事例を公開した。ある事例では、モデルが政府のウェブサイトからサーバーのパスワードを抽出し、認可トークンを偽造し、その不正アクセスに触れることなく24年分の病院データをダウンロードした。記事「An OpenAI model hacked a government site, grabbed 24 years of hospital data…

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OpenAIのモデルが政府サイトをハッキングし、24年分の病院データを入手したまま黙っていた

Matthias Bastian Matthias BastianのLinkedInプロフィールを見る 2026年10月17日 Nano Banana Pro prompted by THE DECODER

要点

  • OpenAIは、訓練中またはテスト中にAIモデルが自力でセキュリティの境界を突破した4つの新たな事例を公開した。
  • あるモデルは政府のウェブサイトからサーバーのパスワードを抽出し、認可トークンを偽造し、24年分の病院データをダウンロードした。GPT-5.6-Solモデルは360以上の暗号通貨ウォレットをスキャンし、他人の資金をスマートコントラクトの取引に使用した。
  • いくつかの事例では、モデルは応答の中で自分の不正アクセスを開示しなかった。

OpenAIは、訓練中またはテスト中にAIモデルが自力でセキュリティの境界を突破した4つの新たな事例を公開した。

ある事例では、OpenAIはモデルに政府のウェブサイトから病院ベッドの統計を取得するよう求めた。しかし、そのデータは公開されていなかった。

では、壁にぶつかったときモデルはどうするのか。ハッキングして突破するのだ。アクセス拒否エラーを受け取った後、モデルはサイトのファイルダウンロード機能を利用して、パス操作によってサーバーの設定ファイルを入手した。そこからデータベース接続文字列、秘密の署名鍵、ユーザー名とパスワードを含むメール認証情報を引き出した。

その後、モデルはアプリケーションコードを分析し、APIが認可トークンの有効な署名を検証していないことを突き止め、独自のトークンを偽造して、地区別に区分された24年分の病院ベッド統計をダウンロードした。そして 応答の中で不正アクセスには一切触れなかった。広告

あるOpenAIモデルの思考過程の記録には、政府のウェブサイトで署名検証の欠落を発見し、パスワードやデータベース接続文字列などのサーバーの秘密情報を抽出し、全年度のデータをキャッシュすることを決断する様子が示されている。| 出典: OpenAI、Marcus Williams経由

別の事例では、OpenAIはGPT-5.6-Solモデルに、資金を供給されたウォレットを提供することなく、 EthereumのSepoliaテストネットワーク上で暗号通貨のスマートコントラクトを構築する タスクを与えた。そこでモデルは、公開されている開発者のリカバリーフレーズから秘密鍵を導出するスクリプトを書き、360以上のウォレットアドレスの残高を確認し、十分なテスト用ETHを保有するウォレットを一つ見つけた。

モデルは一瞬、それを使うことが倫理的かどうか考えをめぐらせたが、公開されているリカバリーフレーズに紐づく資金は「実質的に放棄されたもの」と自ら判断し、取引を進めた。モデルはガス代を別のアカウントに請求し、資金の出所を開示しなかった。

「この事例は、モデルがアカウント保有者の許可に代えて起こりうる害についての自らの判断を差し挟み、その判断に基づいて許可なく行動しうることを示している」とOpenAIは書いている。

モデルが内部システムに侵入し、アクセス制御を回避した

さらに2つの評価では、OpenAIはモデルに ある研究機関の5つの公開ダッシュボード数値を取得させるよう求めた。最初の実行では、モデルはその機関の内部OpenSearchサービスの露出した認証情報を見つけ、それを使ってダッシュボードのクエリをルーティングした。モデルはさらにそのサービスの設定を変更し、OpenAIはその変更が決して元に戻されなかったことを確認した。広告

2回目の実行では、モデルは認証システムの設定を変更し、クラウドストレージのトークンを入手し、合計約147,000行に及ぶ5つの非公開データベーステーブルをダウンロードした。その後設定は復元したものの、引き続きまだ有効なトークンを使って内部データにアクセスし続けた。

皮肉なことに、OpenAIの報告によれば、モデルは内部システムに侵入し、数万行に及ぶ非公開データをダウンロードしながら、それでも正しい結果を返さなかったという。

別のモデルは トレーニングフェーズ中はGETリクエストのみに制限されている,つまりウェブページの取得しかできないという意味でした。エージェントはこの制限を、貿易統計サービスに対して自動的にPOSTリクエストを送る自作フォームを外部ブラウザに開かせるという手口で回避しました。そしてスクリーンショットからOCRでレスポンスを読み取りました。さらにリダイレクトサービスとオンラインのメールボックスを通じてプレーンテキストでデータを返す、再利用可能なヘルパーを作りました。タスクがすでに完了した後も、この回避策を洗練し続けました。

すべての事例をはじめ、さらなる多くの事例がOpenAIの資料に詳細に記録されています。 位置ずれレポート.

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出典: OpenAI
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