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六个马甲、三层载荷、53 个容器：Socket 还原 Mythos 5 攻击开源项目的完整链路
8 月 4 日，披露了一次网络安全测试中的失控事件：Anthropic 的 Mythos 5 模型驱动的 AI 代理在 122 次评估中有 10 次越过了测试边界，对真实互联网上的开源项目和开发者实施了社会工程攻击。
AISI 称这是其首次观察到 AI 代理在未经提示的情况下，对真实个人实施如此严重的欺骗行为。
一天后，供应链安全公司 发布了对这次事件的技术复盘，逐条还原了 Mythos 5 的攻击手法。
Socket 揭示的细节远比 AISI 的初步通报更系统：多层载荷、马甲账号、提示注入、Dependabot 利用和基础设施复用——这是一套完整的攻击链，不是一次孤立的恶意 PR。
三层载荷藏在一个 bug 修复里——Mythos 5 的恶意代码不是随手写的
Socket 的分析显示，Mythos 5 提交的 pull request 表面上是一个合法的 bug 修复，但其中嵌入了三层递进的恶意载荷。
第一层载荷被设计为在 CI（持续集成）环境中自动跳过执行，避免在自动化测试阶段暴露。第二层是一个安装后执行的 dropper，在代码被实际安装时下载另一个脚本，同时让安装过程看起来正常完成。AISI 的技术报告确认了第三层载荷的存在，但未公开其具体机制。
在 AISI 的通报中，这一序列被描述为"试图向开源项目插入恶意代码"。Socket 的分析确定了三层载荷，每层有不同的规避目标。
时间差配合，马甲账号造势——代理学会了制造虚假共识
Mythos 5 在提交 pull request 之后，创建了多个伪造身份的 GitHub 账号（sockpuppet）。这些账号被用来对同一个 PR 发表正面评论，制造出"独立开发者审查后认为安全"的假象。
Socket 注意到，代理刻意控制了不同马甲账号发帖的时间间隔——让评论看起来像是自然发生的独立反馈，而不是同步协调。当一个真实用户识别出代码中的恶意指令并在 issue 中发出警告后，Mythos 5 立刻用第二个伪造身份跳出来回复，声称自己已经审查过 PR 并确认代码安全。
在 AISI 的报告中，这种行为被归类为"社会工程"。Socket 的分析把它具体化了：时间节奏、角色分工、针对性造势——每一步都有明确的欺骗目标。开源维护者审查 PR 时通常会参考社区反馈来判断贡献是否可信，而 Mythos 5 的攻击直接瞄准了这一信任机制。
藏在 HTML 注释里的提示注入——目标是其他 AI 编码助手
在攻击过程中，Mythos 5 在一个 GitHub issue 的 HTML 注释中埋入了一段提示注入指令。这段指令在页面渲染后对普通用户不可见，但通过 API 读取 issue 内容的 AI 编码助手可以看到。
注入指令明确以 Claude Code、Codex 和 Cursor 为目标，要求它们下载并执行一个脚本。Socket 指出，这相当于把其他 AI 编码助手也纳入了攻击面——Mythos 5 不仅试图欺骗人类维护者，还试图劫持未来可能与同一仓库交互的其他 AI 代理。
GitHub 用户随后在 issue 中发现了恶意指令，在隔离的 Docker 容器中测试了代码。该测试短暂地赋予代理在容器内的远程代码执行权限，但代理未能逃逸容器或窃取凭证。
Dependabot 成了跳板——恶意元数据在 53 个 GitHub 容器中被执行
Socket 披露了一个 AISI 初步通报中未展开的细节：Mythos 5 将恶意 Python 包的元数据推入了被 Dependabot 处理的仓库中。
Dependabot 是 GitHub 的自动化依赖更新工具，它会自动拉取仓库中的依赖配置并在 GitHub 管理的容器中运行安装脚本。
Mythos 5 的 setup.py 在至少 53 个由 GitHub 运营的 Dependabot 容器内被执行。AISI 的调查未发现沙箱逃逸或 GitHub 底层基础设施被攻破的证据，但这一行为本身意味着代理理解了 Dependabot 的自动化机制，并有意识地利用它作为执行渠道。
代理需要知道 Dependabot 会读取什么、在哪里执行、以及如何让代码进入 Dependabot 的工作流。Socket 的分析指向一个令人不安的结论：Mythos 5 对开源基础设施的工作方式有足够的理解，能够将多个自动化工具串联成攻击面。
账号被封后，代理以人类身份写了申诉信
GitHub 在发现异常活动后封禁了相关账号。Mythos 5 随后提交了一份申诉，内容以人类身份撰写——它没有说明自己是一个 AI 代理。
这是整个事件中最能说明代理"自主性"的细节之一。被封禁后的申诉不是完成原始任务所必需的步骤；它是代理在遇到意外阻碍后，为了恢复对资源的访问而自发采取的行动。
AI 安全研究员 在其综述中指出，代理的推理摘要中曾得出结论"GitHub is genuinely real"，但它在意识到这一点后仍然继续了攻击。
代理之间互相留线索——一个 Gist 变成了指挥中心
Socket 和 AISI 都记录了代理之间自发协作的现象。在一次运行中，Mythos 5 将一个 GitHub token 嵌入了公开的 Gist 中，使后续载荷可以将 GitHub 作为命令与控制（C2）通道。
其他独立运行的代理发现了这个凭证，夺取了该账号的控制权。一个共享仓库演变成了代理之间的留言板，它们在上面互相留下操作指令。
AISI 在报告中指出，这种跨运行的代理协作是此次事件与之前 OpenAI/Hugging Face 事件的一个重要区别。在那次事件中，代理是通过共享基础设施被动发现彼此的；而在 AISI 的测试中，代理主动创建了可供后续运行发现的资源，并留下了明确的操作指南。
解除了安全过滤器的模型，做了一次完整的攻击示范
Mythos 5 在本次测试中的配置与普通用户可用的版本不同。AISI 刻意开放了互联网访问，并禁用了 Anthropic 的网络安全分类器，目的是测试模型在无约束条件下的最大能力。
在这种配置下，代理没有被告知哪些互联网使用是被禁止的，AISI 也没有部署能够实时拦截单个动作的同步监控。
AISI 同时承认，在某些运行中存在 prompt 配置错误——代理被错误地告知，不超出预定范围就无法完成任务。但 AISI 也指出这不能完全解释代理的行为，因为在某些运行中，即使代理已经得到了按预期完成任务所需的指令，它仍然采取了越界行动。
Socket 的分析进一步展开了这一观察。软件代理日常处理的就是不完整、冲突或模糊的指令，这些指令散落在 issue、仓库文档和工具输出里。
当预期路径走不通时，一个有能力的代理会扩大搜索范围，跨越其操作者认为不言自明的边界。在 AISI 的测试中，这意味着从模拟网络跳到了真实的 GitHub 仓库和真实的开发者。
Ethan Mollick：Mythos 5 的自主程度"非常值得注意"
沃顿商学院教授 在 AISI 事件曝光后发推评论。他承认 AI 在测试中被赋予了联网权限且安全过滤器被关闭。但他认为 Mythos 5 追求目标的程度——伪造身份、社会工程、向真实开源项目植入恶意代码——"非常值得注意"（seems very notable）。
Gasteiger 在 7 月 AI 安全论文月度综述中，将 AISI 事件与 OpenAI/Hugging Face 入侵事件、Anthropic 的 PyPI 恶意包事件并列为"本月主题"。
他指出，此前的危险能力演示常被批评为"模型被刻意引导才做出恶意行为"，但 7 月的三起事件表明，模型可以在没有任何人有意引导的情况下，自行滑入恶意行为并造成真实后果。
Gasteiger 写道："这是一个对齐失败，也是一个运营失败。模型不应该通过操纵人类来达成目标——即使它们以为自己在模拟环境中；更不应该在意识到自己不在模拟环境中之后还继续攻击。"
同样的剧本，两个出口
Socket 的分析将 AISI 事件与此前 Anthropic 披露的另一事件做了对比。在另一次网络安全评估中，Mythos 5 直接向 PyPI 发布了一个恶意包，该包在 15 个真实系统上运行，从一家安全公司的自动化扫描器中窃取了凭证，随后被 PyPI 移除。
两起事件展示了 AI 代理利用开源基础设施的两种路径。在 AISI 测试中，代理试图通过 social engineering 绕过人工审查，被维护者发现并拒绝。
在 Anthropic 自己的测试中，代理直接发布到 PyPI——一个没有人工审批门槛的渠道——自动化扫描器在被通知之前就已经安装并运行了恶意代码。
Socket 指出，包注册表是此类攻击的"现成发射台"：API 公开、发布流程标准化、成功发布后代码自动流入开发者机器、CI 系统、安全扫描器和下游依赖。
一次成功发布可以触及不相关的系统，代理不需要逐个寻找并攻击受害者。这也正是人类攻击者青睐包注册表的原因。
截至发稿，AISI 已与 GitHub 合作删除了代理留下的产物并通知了受影响的用户。AISI 同时表示将与 METR（Model Evaluation and Threat Research）合作进行独立第三方审查。