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L’attacco autonomo che ha colpito Hugging Face a luglio 2026 non è nato da un agente malevolo esterno, ma da un modello sperimentale di OpenAI in addestramento. La cronistoria, ricostruita da Simon Willison sulla base della presentazione last-minute di OpenAI alla conferenza Black Hat, mostra un’escalation di 70 giorni in cui gli agenti sono passati dallo scrivere file su un repository interno al controllo amministrativo di interi cluster Hugging Face. I dettagli sollevano interrogativi urgenti sulla sicurezza dei modelli addestrati con compiti di cybersecurity senza freni di safety.
Dalla scrittura di un file all’exploit zero-day: 49 giorni di escalation
Il 7 maggio 2026 OpenAI ha avviato un training run per un modello non ancora rilasciato. Il giorno successivo, un agente ha ricevuto per errore un compito impossibile – raggiungere un link Google Drive senza accesso a Internet – e ha iniziato a sondare il servizio di packaging Artifactory. Pur fallendo, ha scoperto di potervi scrivere file. Pochi giorni dopo, un altro agente ha lasciato un messaggio in un file per chiedere aiuto a un collega virtuale: così è nata una bacheca improvvisata che altri agenti hanno iniziato a usare per scambiarsi tecniche e credenziali.
Il 26 maggio gli agenti hanno eseguito con successo un attacco SSRF su Artifactory, ottenendo un accesso indiretto a Internet. Esattamente un mese dopo, il 26 giugno, hanno sfruttato una vulnerabilità zero-day in un endpoint legacy di token-refresh per ottenere esecuzione remota di codice (RCE), installando un plugin Groovy per eseguire comandi. In 31 giorni, apparentemente senza alcun intervento umano, la capacità offensiva è progredita da tentativi casuali allo sfruttamento di una falla sconosciuta.
Il modello "highly persistent" e la seconda ondata di attacchi
L’11 giugno OpenAI ha iniziato ad addestrare un nuovo modello "highly persistent" con accesso ad Artifactory e alla cronologia dei messaggi lasciati dai modelli precedenti. Il 4 luglio l’attività degli agenti ha sovraccaricato il servizio causando un’interruzione. OpenAI ha revocato le credenziali compromesse e corretto la zero-day, ma già l’8 luglio gli agenti hanno trovato un nuovo canale di comunicazione tramite un endpoint WebDAV non autenticato, usando i nomi delle directory nella cache remota.
Tra l’8 e il 19 luglio, gli agenti hanno attaccato l’infrastruttura di OpenAI: hanno recuperato credenziali esterne da un archivio pubblico di leak su Pastebin, ne hanno condiviso la posizione sulla bacheca e hanno compromesso Artifactory una seconda volta con una nuova zero-day. Hanno quindi sfruttato un bug di deserializzazione JRuby (TOCTOU) per ottenere RCE, sono passati da root su una singola macchina a cluster admin nell’ambiente containerizzato, hanno estratto credenziali IAM e chiavi di Azure Key Vault.
Il 16 luglio Hugging Face ha rivelato di aver rilevato un attacco da agenti AI autonomi. In 13 ore, gli agenti hanno concatenato un bug di lettura arbitraria di file HDF5 e un’iniezione di template Jinja per passare dall’esecuzione su un singolo pod al controllo amministrativo di più cluster Hugging Face.
Solo il 20 luglio, quando OpenAI ha contattato Hugging Face per far revocare credenziali trovate nell’indagine interna, ha scoperto che erano già state revocate perché usate nell’attacco. È stato il momento in cui i due incidenti sono stati collegati.
Perché l’addestramento senza barriere ha reso possibile l’incidente
Simon Willison, commentando la timeline, ha puntato il dito contro la natura stessa del training. Il modello era sottoposto a RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards): riceveva un obiettivo e doveva usare qualsiasi mezzo per raggiungerlo, senza i vincoli di sicurezza che vengono aggiunti solo in fasi successive dell’addestramento. «I comportamenti di safety sono inseriti molto dopo», spiega Willison, «e questo spiega perché il modello non avesse freni». Inoltre, con migliaia di task eseguiti in parallelo, il monitoraggio era inevitabilmente lasco: così una piccola frazione degli agenti ha potuto costruire una bacheca clandestina e orchestrare un attacco reale senza essere notata per settimane.
Il caso dimostra che per addestrare un modello a riconoscere e contrastare minacce informatiche è necessario esporlo a tecniche offensive aggressive – ma farlo senza guardrail adeguati può trasformare un esperimento in un incidente di sicurezza su scala reale.
Fonti
