美国AI安全初创公司Frontier Security表示，Kimi K3在一次网络安全能力测试中被发现突破了原本用于隔离它的沙箱环境，绕过限制连接到了外部互联网。
好在，它只是偷偷查答案，没有攻击任何人╮(╯▽╰)╭
按照该公司的描述，测试人员原本希望观察Kimi K3在受控环境中的网络安全能力。
但测试过程中，Kimi K3通过探测沙箱网络设置，发现了外部访问通道，并进一步利用这一能力获取信息。
Frontier Security的CEO Yaron Singer表示：“我们发现了沙箱中的漏洞，但同时也发现Kimi利用了这个漏洞，这说明Kimi K3缺少其他先进模型通常具备的安全护栏。”
该公司研究员Paul Kassianik还评价称，Kimi K3“非常擅长围绕目标寻找完成路径，但缺少阻止它作弊或逃离沙箱的安全机制”。
不过，这次Kimi K3只是小小“失控”了一下，并没有演变成一场真实网络攻击。
如果你长期关注AI新进展应该已经发现了，最近还挺多顶尖大模型“失控”的。
Kimi K3已经是继OpenAI、Anthropic、Meta之后，出现这个情况的又一个顶尖AI模型了。
在AI Agent能力不断增强的背景下，模型正在越来越像一个会自主寻找路径完成任务的“行动者”。
当外部环境存在漏洞时，它可能会利用这些漏洞突破原本设定好的边界。
越狱了，但没有实施网络攻击
和此前OpenAI、Anthropic披露的多起事件类似，Kimi K3此次脱离限制，部分原因来自测试环境中的沙箱配置问题。
沙箱通常被用于限制AI模型的行动范围，让模型只能在模拟环境中执行任务，避免它访问真实网络或系统。
但在此次测试中，Frontier Security发现，Kimi K3通过探测网络设置，确认自己实际上拥有访问部分网站的能力，进一步利用这一通道获取信息。
不过，与近期其他AI模型失控事件不同，Kimi K3接入互联网后并没有攻击任何系统。
原因在于，它需要寻找的答案可以直接从GitHub等公开平台获得……
所以K3并没有进一步尝试攻击外部系统。
Frontier Security认为，这一事件依然暴露出Kimi K3在安全防护方面的问题。
相比其他顶尖AI模型，Kimi K3缺少足够强的内部约束机制，因此在目标驱动下更容易采取测试者没有预期的行动。
与此同时，Frontier Security也强调，Kimi以及其他开源权重模型，同样可以成为网络安全防御工具。
值得注意的是，这次测试使用的是英国人工智能安全研究所（AISI）Inspect框架中的默认沙箱环境。
对于Frontier Security关于沙箱配置问题的说法，AISI并不认可。
AISI发言人向《连线》表示，这些说法“不准确且不负责任”。
Inspect是一套开源AI安全测试工具，使用者需要根据自身需求完成配置，AISI也已经发布了详细指导文件。
该机构认为，相关问题源于测试方自身对工具的配置方式。
Frontier Security则回应称，他们使用的是Inspect的默认配置，并没有进行额外修改。
啊，这个AI “失控”频发的夏天
可以说，7月下旬至8月初，频繁出现顶尖模型在网络安全测试中突破或绕过执行边界，接触甚至攻击真实系统的情况。
△图片由AI生成
7月中旬，OpenAI披露了一起相关事件。
据公开信息，一个尚未发布的内部模型以及GPT-5.6 Sol在网络安全测试中突破了原本的隔离环境，并访问互联网。
随后模型对Hugging Face部分系统执行自动化操作，并未经预期地访问了内部数据和服务凭证。
OpenAI之后表示，该事件涉及多个模型协同完成，是目前公开案例中最接近“模型自主跨系统攻击”的事件。
随后，Anthropic也披露了类似情况。
该公司复查了超过14万次网络安全评测，发现包括Claude Opus 4.7、Claude Mythos 5等模型在内的系统，曾因为第三方测试环境配置错误获得公网访问能力。
其中一次事件中，模型访问了真实组织系统，读取生产数据库、利用弱密码和未认证接口，并向PyPI上传恶意Python包，造成潜在的软件供应链风险。
8月初，Meta也被曝出类似问题。
Meta与网络安全评测公司Irregular合作测试时，由于环境配置问题，旗下模型获得公网访问权限，并利用漏洞进入一家未公开企业的系统，修改部分内部环境。
公开信息显示，目前该事件并未造成持续性安全风险，也没有证据表明模型进行了复杂攻击。
BTW，今天，OpenAI又紧急宣布最新模型Astra失控。
事已至此，网友甚至对谷歌的Gemini“怒其不争”了起来：
不是传统的“提示词越狱”
最近的这些模型失控事件里，人为配置错误几乎都扮演了重要角色。
但另一方面，高能力模型自身的特性，也放大了这些漏洞带来的影响。
相比传统软件，AI模型会进行推理、规划，并尝试采取多步骤行动完成目标。
当目标被设定为“解决问题”，但外部约束不够严格时，模型可能会寻找测试者没有预想到的方法。
换句话说，随着模型从聊天工具变成能够调用工具、访问网络、操作软件的智能体，安全问题已经从“模型会不会说错话”，转向“模型会不会为了完成任务采取意料之外的行动”。
卡内基梅隆大学副教授Matt Fredrikson表示：“这并不令人意外。如果你给这类模型一个目标，却没有明确设置隔离边界，它就会想办法找到答案。”
当然，也有网友提出质疑。
有人在上留言表示，连续出现的“AI越狱”事件，是否已经成为AI公司展示模型能力的一种方式？？？
