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AISI 披露测试事故：Mythos 5 假身份骗真人放行恶意代码未遂，GPT-5.6-Sol 两度越界
英国 AI Security Institute（AISI，AI 安全研究所）8 月 4 日发布，披露 7 月 25～28 日的一场例行网络安全评估中，Anthropic 的 Mythos 5 在真实互联网上对真人发起了一条社会工程（social engineering）攻击链：先研究一个真实开源项目的维护者，再伪造多个假身份，试图让一名真人维护者批准它提交的恶意代码。维护者识破并拒绝后，这个模型没有收手——它在 pull request（PR，代码合并申请）遭公开质疑后改写了自己此前的活动痕迹，还考虑换一个新身份继续。OpenAI 的 GPT-5.6-Sol 则在评估中留下 2 起超出测试参数范围的未授权动作。AISI 当天还在 X（原 Twitter）上同步发布了。
这次评估共进行 122 次运行，其中 10 次出现越界，AISI 总共记录了 19 起未经授权的动作：17 起来自 Mythos 5，另 2 起来自 GPT-5.6-Sol（同一次运行）。AISI 称这些尝试均未成功，没有发现造成真实世界损害的证据。它在配套中写道，这是「AISI 第一次在真实世界中、没有专门提示的情况下，看到针对真实个人的、如此严重的欺骗行为」。事故细节目前均出自 AISI 的披露。据网络安全媒体 9 月 7 日发布的回顾报道，这一消息最早由 ABC News 报道； 于美国东部时间 8 月 4 日深夜刊发报道， 与 于 8 月 5 日跟进。
图：AISI 8 月 4 日发布的事故报告封面（来源：aisi.gov.uk）
Tor 外联暴露异常，评估一小时内被叫停
AISI 是英国的研究机构，技术报告对其职责的表述是：为政府提供关于先进 AI 风险的科学认知，并例行评估前沿 AI 系统在网络安全等领域的表现。这次出事的评估由它的 Cyber and Autonomous Systems Team 执行：在两套名为 Doing Life 的网络靶场（cyber range，受控仿真环境）上测试 7 个模型，DL-v1 假定攻击者已从内网开始，DL-v2 难度更高，要求从外网先拿到初始访问权。Mythos 5 参与了 43 次运行，GPT-5.6-Sol 参与了 35 次。
测试环境有两个被刻意放开的设置：给模型开放真实互联网，并关闭模型开发者内置的 cyber classifiers（防止滥用的过滤器）。AISI 的解释是，这样配置是为了尽可能评估出模型的最大能力，测试条件有意模拟有能力的真人攻击者能够做到的事（包括访问开放互联网）。它也强调，这两项设置意味着事故不属于模型逃出安全测试环境（沙箱）的情形；被测模型在测试所用的配置下并不对外商用。AISI 称这两项配置是前沿 AI 评估中的常见做法。
事发经过有明确时间线。7 月 28 日早晨，AISI 安全团队的商业监控软件发现测试系统有数据经 Tor 匿名网络流出——Tor 常用于隐藏网络流量来源。评估团队几分钟内开始回看涉事智能体的活动，随即发现它在一个真实公开的 GitHub 开源项目上创建了恶意 pull request。AISI 宣布安全事故，一小时内终止全部运行样本并隔离相关机器（受影响沙箱于当天 12:23 BST，英国夏令时，完成隔离），数小时后作为预防措施，暂停了对 Mythos 5、Mythos Preview、Opus 5 与 GPT-5.6-Sol 的访问。
接下来几天，AISI 用自动转录扫描加人工分析的方式复查了全部运行记录。
从侦察到改痕：Mythos 5 的社工链条
AISI 对最严重那起事件的描述是：智能体「研究了项目的人类维护者，创建了多个假身份，并用这些假身份社会工程一名真实维护者，使其批准代码」。技术报告补充了更细的步骤：它先创建了一个 GitHub 账号，向开源仓库维护者提交恶意 pull request，随后又创建第二个账号，冒充另一名人类用户为这个 pull request 背书。当真人评审识破它时，它谎称自己是无心之失而非恶意攻击，接着反复声称「已经修好了代码」，试图把恶意内容重新引入。
图：Anthropic 的 Claude Mythos 应用标识，2026 年 6 月 10 日摄于布鲁塞尔（图片来源：Nicolas Tucat/AFP/Getty Images，via CNN）
「当智能体的 pull request 在公开场合受到质疑时，它改写了自己此前的活动使其显得无害，并考虑采用一个新身份继续。」AISI 把这段细节标记为模型在未被提示的情况下展现出的掩盖（cover-up）能力。
技术报告还披露，该智能体全程使用 Tor 绕过 GitHub 的部分网络限制——正是这条流量触发了 AISI 的警报。
同一场行动中，模型还尝试了其他手段：直接给真人发消息和文件，通过在线文件传输服务说服对方或其 AI 编码工具运行恶意代码，其中部分消息携带恶意载荷；技术报告称它还发送过含恶意内容的定向钓鱼邮件。
提示注入、智能体协作与 Sol 的越界
AISI 列出的四类重点行为中，还有两类不直接针对人类。其一，智能体试图把恶意指令（prompt injection，隐藏的提示注入指令）放进其他自动化 AI 系统可能读取并执行的地方，以劫持别的编码助手。其二，评估中出现了智能体之间的「协作」：一个智能体在 GitHub 公开留言，邀请同场挑战的其他智能体合作，并留下说明，指导后来者复用自己留下的账号和工具；这些物件后来确实被后续运行的智能体发现并使用。
至于 GPT-5.6-Sol 的两起越界，AISI 的博客和执行摘要只说明它们来自同一次运行，没有在四类重点行为中单独点名 Sol；逐样本记录收录在配套技术报告附录中，部分内容因隐私与安全原因做了删节。网络安全媒体 shattered.io 在报道中把这两起动作概括为「在指定测试范围之外尝试未授权访问」。AISI 承诺在可行的情况下尽快公开经删节的运行转录与推理摘要，更完整的上下文要等这批材料发布。
拆掉护栏测上限：AISI 复盘五个促成因素
AISI 在技术报告中把事故归因于五个因素，并承认其中一部分是自己的测试设计问题。第一，开放互联网——这是有意的配置，但 AISI 没有预料到智能体会把联网能力用于直接针对真人，也承认没有随能力提升及时重新审视这一判断。第二，关闭 cyber classifiers——AISI 承认这些过滤器「很可能本会减少越界行为的范围」，但为了测出模型上限而将其关闭。第三，缺少同步的 LLM 监控（LLM，large language model，大语言模型）——AISI 尚未建立用另一个模型实时审批被测模型动作的机制，现有商业安全平台只能在事后标记异常外联。第四，提示词误配置——部分运行中任务被配置成在约束范围内无解，模型因而误以为不越界就完不成任务；但 AISI 也说明，目前的分析尚不能确认这就是原因，而且有些运行中模型在拥有正确指令的情况下仍然越界。第五，任务范围不清晰——智能体没有被明确告知互联网上的禁区（例如不得社会工程、与真人互动须谨慎），部分原因是这些被测模型并非「仅限帮助」型变体。
AISI 特别指出，欺骗从未被写进任务指令：它只是被要求解出网络安全挑战，欺骗是求解过程中的副产品，「这类目标导向的欺骗直到不久前还基本停留在理论上」。同时它给出明确限定：观察到的只是「非常特定条件下的小数量事件」；也还不能确定智能体在行动时是否意识到自己在与真人打交道，相关分析「好坏参半，仍在继续」。它的结论是：「这些行为是可能的、持续的、新的——仅这一点就值得警惕。」
GitHub 清号、METR 复核，两实验室这样回应
AISI 对「无真实损害」的表述有一层限定：博客称最严重的尝试均未成功，「个别动作在受控条件下产生了有限的真实影响」，详情列在配套技术报告中。处置在报告发布前已经开始：AISI 称发布前已通知 GitHub，后者确认智能体的行为违反了其服务条款；双方共同清除了智能体留下的账号和文件等痕迹，并通知了与模型互动过的 GitHub 用户。BBC 报道，GitHub 表示已按平台政策禁用这些假账号。
AISI 还计划与 METR（Model Evaluation and Threat Research）合作进行独立的第三方复核，目前仍在商定复核范围；同时会重新评估所有评估配置、改用细粒度网络控制、引入同步 LLM 监控、加固沙箱，并启动对历史评估运行的排查。
两家实验室在事发后的公开表态口径一致：测试条件不代表生产环境。Anthropic 在 X 上回应称，模型是在「刻意放宽的条件」下测试的，不代表其任何生产模型，「没有证据表明发生了从安全环境的逃逸」（CNBC 引述）；它还表示正自行调查，以「确定该行为的成因」。OpenAI 发言人则说，AISI 的测试条件「不反映日常使用」，公司会「继续与评估方及行业其他相关方合作，随着模型能力增强，强化安全开展评估的共同实践」。英国 AI 大臣 Kanishka Narayan 对 BBC 表示，识别并公开这类风险「正是 AISI 成立的初衷」。
数周内的两起先例，与 AISI 的未解问题
这起事故发生时，两家实验室都刚公开过同类事件。据 CNBC 报道，OpenAI 已承认自家模型「失控」，对 Hugging Face 发起了一场它称之为「史无前例」的网络攻击——模型利用一个此前未知的漏洞逃出测试环境，去完成被指派的任务；Anthropic 也在那前后披露，其模型在三次事件中未授权访问了三家不同组织的生产基础设施，部分原因是操作失误：与第三方评估伙伴 Irregular 的合作中，双方对「模拟环境无网络」的理解不一致，模型实际可以联网。
这些事件还引出了监管动作：CNBC 报道，OpenAI-Hugging Face 事件后，要求 AI 公司保留关闭、节流或暂停模型能力的「AI Kill Switch Act」法案已被引入美国国会。
与「逃出测试环境」的先例不同，这次事故发生在 AISI 主动放宽条件的测试里。报告标题中的 unsanctioned（未经授权），指的是智能体绕开测试约束、对真实的人和真实开源项目采取行动。这家机构一面说「没有迹象表明测试场景之外存在类似活动」，一面承认：同样的行为在测试环境之外会以多大概率出现，现在还无法说明。