主流AI模型推理链漏洞曝光,62个有效密钥泄露
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研究人员披露主流 AI 推理模型存在加密设计缺陷,公开日志中已发现 62 个有效 API 密钥和多项敏感信息,相关厂商已部署缓解措施。
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研究人员披露,Anthropic、OpenAI 和 Google 的推理模型存在一类共同的加密设计问题。攻击者可借此读取模型隐藏的推理过程,并从开发者公开上传的会话日志中提取敏感信息。研究团队称,他们已从公开仓库抓取并解码超过 31.5 万个推理区块,恢复出 182 组凭证,其中包括 62 个仍可使用的 API 密钥。

问题出在全局密钥

这项研究由 MATS Research、ELLIS Institute Tübingen、马克斯·普朗克智能系统研究所和安全公司 Snyk 的研究人员提交,时间为 8 月 10 日。目标对象是带有“推理链”的模型,也就是先在内部生成一段中间推理,再给出最终答案的模型。

按文章描述,Anthropic、OpenAI 和 Google 都会对这段隐藏推理进行加密,并在后续对话中把加密区块传回自家服务器,以维持上下文连续性。问题在于,这些区块并未绑定到具体用户、会话或单一模型,而是在同一厂商体系内共用一把全局密钥。

这意味着,同一厂商旗下不同模型之间可以识别并处理彼此的加密推理区块。研究人员称,攻击者可把更强模型生成的加密推理内容,注入到限制更少的较弱模型中,再要求后者直接输出明文内容。

可跨模型读取隐藏内容

研究人员以 Anthropic 为例称,Claude Opus 4.8 的加密推理区块可被注入 Claude Haiku 4.5,并由后者直接读出。类似方法也在 OpenAI 的 GPT-5.6 系列和 Google 的 Gemini 模型中复现。

文章称,这一过程不需要特殊权限,普通 API 访问权限就足以完成攻击。研究人员还表示,多数测试提示下,解码得到的推理 token 数量与 API 计费中的 thinking token 数量可以一一对应。

除读取隐藏推理外,这一漏洞还可能带来多种风险,包括窃取模型推理模式用于蒸馏训练、从共享日志中提取隐私数据、在监控工具看不到的加密区块中植入提示注入指令,以及借助防护较弱的同系模型绕过更强模型的限制。

公开日志已暴露敏感信息

研究团队称,他们从 GitHub 和 Hugging Face 上公开可见的仓库中抓取了 315,320 个推理区块,并从中恢复出:

  • 182 组凭证
  • 62 个有效 API 密钥
  • 33 个密码

文章还提到,研究人员发现了 30 个个人邮箱地址,以及共计 367 项可识别个人身份的信息。另有 6,708 份包含已解码推理区块的会话记录已被抓取自公开网络,这部分内容不会因厂商补丁上线而自动消失。

厂商已部署缓解措施

报道显示,研究团队按负责任披露流程通知相关厂商后,Anthropic、OpenAI 和 Google 均已部署服务器端缓解措施。补丁可以降低后续风险,但无法抹去此前已被公开分享和抓取的日志内容。

对使用推理模型 API 的开发者而言,这次事件也再次暴露出,把会话日志直接上传到公开仓库,可能带来超出预期的数据泄露后果。

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