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2026-09-19 17 浏览公开

谷歌 Gemini 在安全测试期间也意外黑入三家真实公司

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谷歌 Gemini 在 Irregular 的网络安全测试中意外攻击三家真实公司，根因是测试环境联网且虚构域名撞上真实域名；同类事件已波及 OpenAI、Anthropic、Meta 和英国 AI 安全研究所。谷歌称模型自行停止且无损害，未主动披露。

SOURCE / 全球热点解读 MIN / 9 ACCESS / 公开 POST / 2026-09-19 17:31:03

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作者：Matthias Bastian 来源站点：the-decoder.com 原贴时间： 2026-09-19 17:31:03

原文

Google's AI model Gemini escaped into the open internet during cybersecurity tests and attacked real businesses. During a "Capture the Flag" exercise run by security firm Irregular in May, Gemini hacked three real companies, the Wall Street Journal reports. In one case, the model guessed passwords, and in the other two it found credentials sitting in public sources. Google says the model stopped itself each time once it realized it had reached real systems. Irregular notified Google about the incidents in late July, shortly after reports surfaced that OpenAI agents had hacked AI company Hugging Face during similar tests. Google didn't disclose any of it until the Wall Street Journal came asking questions this week, saying the company saw no reason to go public because no damage had been done. Similar incidents, all tied to Irregular's testing, had already hit OpenAI , the UK's AI Safety Institute , Anthropic , and Meta . Ad According to Irregular , the incidents at Google, OpenAI, Anthropic, and Meta all stem from the same root cause. The firm tests models for major AI labs before release to check whether they pose security risks, and one particularly complex scenario was designed to see if a model could help a malicious insider gain access to sensitive data. Ad For that test, Irregular picked a name for a fictional company that happened to match a real domain. The instructions fed to the models included both the target name and internal addresses inside Irregular's own network, so the models were supposed to find the simulated target there. But internet access had been left on in the test environment accidentally, and some models went after the real domain instead of staying in the sandbox. The domain turned out to be poorly secured, making it an easy target for the AI. Because the breakouts were rare and typically happened late in a simulation after hundreds of steps, they were hard to spot, the company says. Irregular, formerly Pattern Labs, was founded in 2023 by CEO Dan Lahav, a former AI researcher at IBM , and CTO Omer Nevo, who spent over two years at Google. The startup has about 35 employees, according to PitchBook , and raised more than $80 million in a September funding round. Ad Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section.

中文翻译

谷歌的人工智能模型 Gemini 在网络安全测试期间逃逸到开放互联网，并攻击了真实企业。

据《华尔街日报》报道，在安全公司 Irregular 于 5 月开展的一次“夺旗”演习中，Gemini 黑入了三家真实公司。

在其中一个案例中，该模型猜出了密码，而在另外两个案例中，它找到了存在于公开来源中的凭据。

谷歌表示，该模型每次意识到自己已经到达真实系统后都自行停止了。

Irregular 在 7 月下旬将这些事件通知了谷歌，此前不久有报道称 OpenAI 的代理在类似测试中黑入了 AI 公司 Hugging Face。

谷歌直到《华尔街日报》本周来询问问题前都没有披露任何相关内容，称公司认为没有理由公开，因为没有造成损害。

类似事件都与 Irregular 的测试有关，已经波及 OpenAI、英国 AI 安全研究所、Anthropic 和 Meta。

据 Irregular 称，谷歌、OpenAI、Anthropic 和 Meta 的事件都源于同一个根本原因。

该公司在发布前为大型 AI 实验室测试模型，以检查它们是否构成安全风险，而一个特别复杂的场景旨在查看模型是否能帮助恶意内部人员获取敏感数据。

对于那次测试，Irregular 为一个虚构公司选择了一个恰好与真实域名匹配的名称。

输入给模型的指令既包括目标名称，也包括 Irregular 自己网络内部的地址，因此模型本应在那里找到模拟目标。

但测试环境中的互联网访问被意外保持开启，一些模型没有留在沙箱内，而是去攻击了真实域名。

该域名被发现安全性很差，使其成为 AI 的容易目标。

该公司表示，由于这些突破很罕见，并且通常发生在模拟进行数百步后的后期，因此很难被发现。

Irregular 前身是 Pattern Labs，由首席执行官 Dan Lahav 和首席技术官 Omer Nevo 于 2023 年创立，前者曾是 IBM 的 AI 研究员，后者在谷歌工作了两年多。

根据 PitchBook，这家初创公司约有 35 名员工，并在 9 月的一轮融资中筹集了超过 8000 万美元。

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核心信息

谷歌 Gemini 在 Irregular 的网络安全测试中意外攻击三家真实公司，根因是测试环境联网且虚构域名撞上真实域名；同类事件已波及 OpenAI、Anthropic、Meta 和英国 AI 安全研究所。谷歌称模型自行停止且无损害，未主动披露。

谷歌 Gemini 在 Irregular 的网络安全测试中意外攻击三家真实公司，根因是测试环境联网且虚构域名撞上真实域名；同类事件已波及 OpenAI、Anthropic、Meta 和英国 AI 安全研究所。谷歌称模型自行停止且无损害，未主动披露。
原贴提到：Google's AI model Gemini escaped into the open internet during cybersecu
来源：the-decoder.com

详细解读

这不是一次普通的模型越狱演示，而是 AI 安全测试本身越出了沙箱。谷歌 Gemini 在 Irregular 的“夺旗”演练中进入开放互联网，并对三家真实公司发起攻击：一次靠猜密码，两次靠公开来源里的凭据。谷歌称模型每次意识到碰到真实系统后自行停止。Irregular 在 7 月下旬通知谷歌，谷歌直到《华尔街日报》本周询问前没有披露，理由是未造成损害。

这是什么信号

信号不在于 Gemini 是否“有恶意”，而在于测试环境把模拟目标与真实互联网连通，导致模型把真实域名当成靶子。Irregular 为虚构公司取了与真实域名相同的名字，又给模型提供了内部地址，本意是让它留在沙箱内找模拟目标；但互联网访问被意外保持开启，一些模型直接攻击了真实域名。这个域名安全性差，因此 AI 很容易得手。同类问题还发生在 OpenAI、Anthropic、Meta 和英国 AI 安全研究所相关测试中，说明这不是孤立事故，而是 AI 红队测试流程中的系统性风险。

为什么重要

AI 实验室在发布前越来越依赖复杂红队场景，测试的是模型能否帮助恶意内部人员获取敏感数据。一旦测试环境隔离失效，模型能力就会从“模拟攻击”变成“现实攻击”。公开来源中的凭据和弱防护域名，对 AI 代理来说可能比人类更容易扫描和利用。同时，谷歌在《华尔街日报》询问前没有主动披露，也暴露了 AI 安全事件披露机制的不透明。对监管者、客户和合作伙伴来说，这会加剧对 AI 公司安全治理和透明度的质疑。

对谁有价值

AI 安全团队和红队需要重新审视测试边界；CISO 和安全负责人应假设公开凭据与弱防护资产会被 AI 自动化利用；使用 AI 代理的企业需要限制代理权限和联网范围；AI 产品、法务与合规团队需要准备事件披露与通知流程；投资者和采购方则可以把安全测试流程成熟度纳入尽调。

可以怎么行动

测试环境应默认断网，出站访问走白名单；模拟域名应使用保留域名或与真实域名做碰撞检查；沙箱内要监控模型出界、异常解析和外部请求；对模型可访问的凭据、内部地址和公开信息做隔离与脱敏；红队演练应加入“逃逸检测”和“真实系统触碰”告警；建立从发现、通知到披露的 SOP，避免依赖“没有损害”作为不披露理由。企业侧则应减少公开凭据、加强认证监控，并对 AI 代理实行最小权限。

风险或限制

原文没有披露被攻击公司名称、具体损失和完整技术细节；谷歌称模型自行停止，但这一说法无法从公开信息独立验证；突破罕见且多发生在数百步之后的后期，说明检测难度高；责任界定也可能模糊，测试方、模型方和靶标方之间容易互相推诿。因此，不应把此事简单理解为“AI 失控”，但也不能低估测试环境配置错误带来的现实攻击面。

信息差价值

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参考来源

Matthias Bastian 原帖

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