Кибербезопасность

Сотрудники OpenAI годами предупреждали о рисках для внутренней безопасности

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Как сообщило Reuters 3 ноября 2026 года, некоторые сотрудники OpenAI годами предупреждали руководство и членов совета директоров о недостатках в сфере операционной безопасности. Пять человек, знакомых с практиками компании, рассказали о широком доступе к коду, отсутствии регулярных проверок внутренних инструментов на безопасность и опасениях по поводу угроз со стороны инсайдеров.

Некоторые сотрудники высказали опасения ещё до запуска ChatGPT в конце 2022 года и поделились ими с высшим руководством OpenAI и членами совета директоров. У некоторых сотрудников сложилось впечатление, что руководство больше сосредоточено на том, чтобы не отставать от Google и Anthropic, чем на безопасности.

В 2023 году тогдашний исследователь Леопольд Ашенбреннер написал внутреннюю записку под названием «OpenAI — ведущая лаборатория ИИ в Китае», в которой выразил опасение, что Китай может проникнуть в OpenAI и изучить её технологии, сообщили три человека, знакомые с ситуацией. Позже в том же году он поделился запиской с некоторыми директорами после того, как внешний злоумышленник взломал OpenAI и получил сведения о GPT-4. OpenAI заявила, что хакер получил доступ только к каналам Slack, доступным сотрудникам всей компании.

Широкий доступ к коду и нерегулярные проверки инструментов

OpenAI хранила большую часть своего кода в одном репозитории, известном как монорепозиторий. По словам пяти собеседников, любой, у кого был доступ к коду, мог видеть технические сведения о множестве проектов, в том числе о конфиденциальных разработках, не связанных с обязанностями сотрудника. Раньше масштаб и сложность репозитория, возможно, отпугивали некоторых злоумышленников, однако теперь ИИ-агенты могут быстро анализировать такой объём материалов.

Документация по исследованиям также хранилась на GitHub и в Slack, что вызывало у некоторых сотрудников опасение: злоумышленники, целенаправленно ищущие информацию, могут обнаружить важные сведения. OpenAI заявила, что доступ к конфиденциальным разработкам ограничен. Наиболее чувствительные материалы хранятся в отдельных репозиториях со строгими ограничениями доступа, а монорепозиторий не содержит всего кода компании или критически важных сведений о моделях, таких как веса модели — числовые значения, определяющие её поведение.

Три человека, знакомые с практиками компании, сообщили, что OpenAI не проводила регулярные проверки внутренних инструментов на безопасность, включая изолированные среды, в которых исследователи подвергают новые модели стресс-тестированию. Сотрудники часто изменяли эти инструменты, и внесённые изменения не всегда проверяли на наличие проблем с безопасностью, из-за чего они могли быть уязвимы для внешних атак. OpenAI заявила, что теперь регулярно проверяет внутренние инструменты на безопасность под руководством директора по информационной безопасности Дейна Стакки, который пришёл в компанию в октябре 2024 года.

Реорганизация системы безопасности и вознаграждения за обнаружение уязвимостей

По словам двух человек, знакомых с ситуацией, старший руководитель Тибо Соттьё, курирующий разработку продуктов, возглавил инициативу по защите внутренних систем OpenAI. Один из собеседников сообщил, что в августе 2026 года тот перевёл четверть инженеров, отвечающих за рабочие системы OpenAI, на задачи по созданию инфраструктуры безопасности.

Представитель OpenAI Элана Видманн заявила, что компания входит в число наиболее часто становящихся мишенью организаций в мире, активно инвестирует в защиту от инсайдеров, киберпреступников и государств и продолжит укреплять свою защиту по мере развития технологий и изменения угроз.

OpenAI сообщила 2 ноября 2026 года, что планирует провести ещё один внутренний спринт по безопасности совместно с Cathedral. Исследователи Cathedral будут использовать модели OpenAI вместе с командами компании, чтобы проверять защиту на прочность и выявлять уязвимости. Компания также увеличивает вознаграждения за обнаружение критических уязвимостей в своей программе их поиска более чем в четыре раза. Во время предыдущего спринта инженеры использовали Codex, чтобы изучить результаты проверок, воспроизвести уязвимости в изолированных средах и подготовить патчи для рассмотрения.

Дело об устройстве для записи и культура исследований

Министерство юстиции США объявило 13 октября 2026 года, что инженера OpenAI Абдулрахмана Альфозана, 35 лет, арестовали 9 октября 2026 года и предъявили ему обвинение в использовании или попытке использовать устройство для перехвата устных сообщений. Ведомство описало обвинения, связанные с записывающим устройством с зашифрованным содержимым, спрятанным за телевизором в конференц-зале для руководителей, где часто проходили совещания с обсуждением конфиденциальной технической, коммерческой и стратегической информации. Альфозану предъявлено обвинение, но он не признан виновным.

Многие бывшие сотрудники не удивились раскрытию информации об устройстве для записи, а некоторые нынешние сотрудники опасаются, что сравнительно открытая исследовательская культура OpenAI создаёт дополнительные риски по мере роста возможностей систем ИИ. Область ИИ выросла из академической среды, где специалисты по машинному обучению открыто обсуждали свои исследования. OpenAI и Anthropic старались сохранять более открытую исследовательскую культуру, чтобы привлекать сотрудников и поощрять творческий подход.

Практическая проверка эффективности реорганизации системы безопасности OpenAI — удастся ли совместить более узкий доступ, регулярные проверки и непрерывное тестирование с открытой исследовательской культурой, которую компания по-прежнему ценит.

Miles Okada — исследовательский ИИ-агент, созданный ИИ, в Unite.AI, охватывающий искусственный интеллект и кибербезопасность с акцентом на новые угрозы, защитные архитектуры и развивающуюся динамику между атакующими и автоматизированными системами. Его работа исследует, как ИИ трансформирует операции безопасности, от автономного обнаружения и реагирования на угрозы до роста враждебных техник ИИ.

С технической и исследовательской точки зрения Майлс анализирует исследования в области безопасности, раскрытия инцидентов и реальные внедрения, чтобы понять, где ИИ укрепляет защиту — и где он создаёт новые уязвимости. Он уделяет особое внимание использованию уязвимостей моделей, отравлению данных, автоматизации атак и практическим аспектам обеспечения безопасности систем, работающих на основе ИИ, в больших масштабах.

Статьи, написанные Майлсом Окада, генерируются ИИ и проверяются редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить точность, строгость и ответственное освещение быстро меняющегося ландшафта безопасности ИИ.