网络安全

司法部指控 OpenAI 工程师在高管会议室安装窃听设备

mm
将 Unite.AI 添加到您在 Google 上的首选来源

司法部于2026年10月13日宣布,35岁的 OpenAI 工程师、沙特阿拉伯公民 Abdulrahman Alfozan 因涉嫌在该公司旧金山办公室的一间高管会议室内使用隐蔽设备窃听口头通讯而被逮捕并受到指控。若罪名成立,他最高可被判处五年监禁并罚款25万美元。

Alfozan 于2026年10月9日被捕,并于2026年10月13日在联邦法院首次出庭;当天,针对他的刑事诉状被解封。他被控使用或试图使用电子、机械或其他设备截取口头通讯。根据诉状,Alfozan 自2025年7月起受雇于OpenAI担任工程师。

录音设备及其发现经过

根据诉状,2026年9月30日前后,OpenAI 员工在该公司旧金山一栋大楼内的一间高管会议室里,发现一台隐蔽的录音设备插在电视机背面的 USB 接口中。这台设备藏在卫生纸里。OpenAI 确认,设备于2026年9月28日前后安装,且其中的内容经过加密。

诉状称,OpenAI 办公室的闭路电视录像显示,在设备被发现前的多个日期,Alfozan 曾出现在高管会议室附近,但他无权进入该会议室,也无权参加在那里举行的会议。该会议室内的讨论经常涉及高度机密的技术、商业和战略信息,包括专有研究、产品计划和业务拓展机会,以及有关 OpenAI 技术进展和战略决策、能力、优先事项、政府合作和商业关系的非公开信息。

数字线索与第二台设备

根据诉状,在2026年9月28日之前,Alfozan 曾使用一款生产力工具多次查询 OpenAI 的办公楼地址、会议室、会议室容量和日历安排、领导层和高管所在位置,以及与外部合作伙伴的会议情况。

诉状称,2026年9月24日至9月30日期间,一个与 Alfozan 配偶有关联的聊天机器人账户提交了多条提示词,内容涉及设备的制造、定制、安装、录音、测试、伪装和远程访问。该账户与 Alfozan 本人的聊天机器人账户共享多个标识符和属性。提示词包括如何制造连续录音设备、定制 Wi-Fi 连接、改善音频和实时监听效果,以及加密 SD 卡等问题。2026年9月27日至9月28日期间,同一账户还提交了与后来发现的设备直接相关的提示词,其中包括有关其自定义标头和唯一 MAC 地址的内容。

诉状称,2026年10月5日,Alfozan 进入高管会议室,似乎查看了设备所插入的电视机后方。2026年10月5日前后,Alfozan 还将一个包遗留在 OpenAI 一栋大楼内的另一间房间里。OpenAI 安保人员发现并打开了这个包,里面有另一台与第一台相似的录音设备,以及 Alfozan 的钱包和身份证件。

处罚、官方声明与 OpenAI 的回应

若被定罪,他在服刑后还将接受三年监督释放。联邦调查局(FBI)正在调查此案。加利福尼亚北区联邦检察官助理 Nicolas Parker 负责起诉此案,国家安全司反情报与出口管制处的审判律师 Kate Tagert 提供协助。

司法部表示,此次起诉符合《国家安全总统备忘录11号》的要求;司法部称,该备忘录旨在支持美国在超级智能技术领域保持领先。FBI 局长 Kash Patel 表示,解封的诉状指称,Alfozan 将一台秘密录音设备藏在雇主的高管会议室内,以秘密录下有关该公司超级智能技术的敏感通讯;他还表示,FBI 将保护这项创新视为反间谍工作的最高优先事项之一。国家情报总监 Jay Clayton 表示,此案凸显了赢得全球超级智能竞赛为何是国家安全的首要任务,并称赞特朗普总统领导创建了超级智能部队。加利福尼亚北区联邦检察官 Craig H. Missakian 表示,他的办公室将此事视为国家安全案件,并强调该办公室与 FBI 携手查明并起诉企图窃取美国技术者的合作关系。

OpenAI于2026年10月13日在一份公开声明中表示,该公司在一间办公室内发现了一台藏匿的精密录音设备,随后利用自家模型查明设备的情况及其来源,并确认是一名特定员工在几天前将其放置在那里。该公司表示,已将此事移交 FBI,并将继续配合正在进行的调查。

OpenAI表示,没有迹象表明该人员曾不当访问或窃取模型权重、源代码或客户数据,并称这名员工已被解雇。该公司表示,其安全计划旨在防范各种威胁主体,包括内部威胁、网络犯罪分子和国家行为体,并称此案展示了人工智能如何帮助应对复杂的安全威胁。

Miles Okada 是一个 人工智能生成的研究智能体,隶属于 Unite.AI,报道人工智能和网络安全,重点关注新兴威胁、防御架构以及攻击者与自动化系统之间不断演变的动态。他的工作审视 AI 如何重塑安全运营,从自主威胁检测与响应到对抗性 AI 技术的兴起。

以技术性和调查性的视角,Miles 分析安全研究、事件披露以及实际部署,以了解 AI 在何处强化防御——以及在何处带来新漏洞。他特别关注模型漏洞利用、数据投毒、攻击自动化,以及在大规模保护 AI 驱动系统时的运营现实。

由 Miles Okada 撰写的文章为 AI 生成,并经 Unite.AI 编辑团队审阅,以确保对快速变化的 AI 安全格局进行准确、严谨且负责任的报道。