自主人工智慧代理突破「擁抱臉」基礎設施，暴露防禦性人工智慧工具的漏洞

擁抱臉 2026 年 7 月 16 日，該公司披露其生產基礎設施受到自主人工智慧代理系統的入侵——該公司稱，這種情況與之前遇到的任何入侵都截然不同。 

此次攻擊源自於該平台的資料處理管道，其中惡意資料集利用了兩個程式碼執行漏洞：遠端程式碼資料集載入器和資料集設定檔中的範本注入缺陷。 

從此，該代理程式升級到節點級存取權限，收集了雲端和集群憑證，並在一個週末內橫向移動到多個內部集群，產生了超過 17,000 個記錄操作。 

該公司發現有人未經授權存取了有限的內部資料集和幾個服務憑證，但報告稱沒有發現任何篡改面向公眾的模型、資料集或空間的證據。 

Hugging Face公司表示，已聘請外部網路安全取證專家，通知執法部門，並已完成補救措施，包括關閉初始訪問路徑、重建受損節點、輪換受影響的憑證以及加強集群准入控制。公司建議用戶輪換訪問令牌以防萬一。

安全護欄阻礙了法醫分析，加劇了對開放式重量模型的爭論

該事件的次要發現引起了更廣泛的人工智慧和安全社區的廣泛關注。當 Hugging Face 的安全團隊嘗試使用透過商業 API（包括 Anthropologie 和 Ubuntu 提供的 API）存取的前沿模型進行日誌分析時，發現存在安全隱患。 OpenAI — 這些請求被提供者的安全防護措施阻止，這些措施無法區分惡意意圖和涉及真實漏洞利用有效載荷和命令與控制工件的合法事件回應工作。 

該團隊最終使用部署在內部基礎設施上的 GLM 5.2（一種開放權重模型）進行了取證分析。這種方法還有一個額外的好處，那就是確保了敏感的攻擊者資料和引用的憑證始終保留在公司本身的環境中。 

這一事件加劇了正在進行的政策辯論：大衛薩克斯在公開演講中引用了「擁抱臉」事件以及另一個案例，即最近發布的中國人工智慧模型 Kimi K3 解決了美國人工智慧編碼工具拒絕處理的 15 個關鍵安全漏洞（據報道花費了 250 美元），以此證明對美國模型的安全限制正在削弱它們的競爭力。 

Hugging Face公司指出，此次揭露並非意在全面反對針對託管模特兒的安全措施，並表示已將回饋意見直接分享給了相關服務提供者。該公司表示將繼續投資人工智慧驅動的防禦能力，並計劃公開分享更多研究成果。