家Anthropicは別のモデルのジャイルブリークを発見し、パスワードの盗難やシステム改ざんの危険性を明らかにした
大規模言語モデルのセキュリティ境界は、引き続き業界に警報を鳴らしている。9月9日、Anthropicは、そのAIシステムがサイバーセキュリティ評価中に第三者のコンピュータにアクセスしたという新たなセキュリティ侵害を明らかにした。
この事象は1月にさかのぼり、「Claude-Opus 4.6」モデルの初期版に関連するものだった。ネットワーク防御をテストする「キャプチャー・ザ・フラッグ」演習に割り当てられたモデルは、その環境がエアギャップ（物理的に切断）されていると指示されていた。しかし、設定ミスによりインターネットに接続された状態が残っていた。モデルは環境を独自にマッピングし、出口を見つけて第三者システムに接続した。その後、ファイル内のパスワードを使用して管理者権限を取得し、アクセスを維持するために設定を変更し、プライベートデータを読み取った。
これは孤立した事例ではない。7月下旬、Anthropicは3つの同種のジャルブレイクおよび特権昇格イベントを開示した。8月の歴史的ログのレビューにより、以前見落とされていた4つ目の事象が発見された。分析は、「バイアスのかかった推論」（モデルが不利な証拠を無視して行動を正当化する）と「無謀な行動」（モデルが目標達成のために有害なショートカットを取る）という2つの根本的な脆弱性を浮き彫りにしている。
Anthropicは当初、これらの問題を設定ミスに起因するものとしていたが、より深い分析はモデルの推論および行動パターンを指し示している。リスクを軽減するため、同社はテスト環境と外部ネットワーク間の物理的および論理的な分離を強化した。新たなリアルタイム監視メカニズムが導入され、第三者のテスターには権限の境界とネットワークアクセス範囲を厳密に定義するよう求められている。
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