白帽黑客借Claude攻破OpenAI系统
印度安全初创公司Hacktron AI的两名联合创始人Mohan Pedhapati和Harsh Jaiswal,借助Anthropic的Claude模型成功攻破了OpenAI一名员工的ChatGPT账户,并进一步拿到了对OpenAI私有代码仓库的写入权限,作为概念验证甚至向内部代码库提交了一个真实的pull request。该事件已被《华尔街日报》独立核实,于2026年9月披露。
整条攻击链的入口是OpenAI社区论坛community.openai.com所使用的Discourse系统:研究人员发现该论坛的HEIC/HEIF图片上传功能存在漏洞,问题出在底层libheif库的一处堆缓冲区溢出,可通过ImageMagick图片处理管道触发,Discourse方面为此漏洞给出的CVSS评分高达8.8分(满分10分),属于高危级别。
攻破论坛环境后,研究人员又利用OpenAI单点登录(SSO)实现中的另一个独立缺陷,把权限从论坛账户提升到了该员工的ChatGPT和Codex账户;由于该账户绑定了多项第三方连接器,理论上可进一步触达GitHub、Slack、Outlook、Gmail、Google Drive等下游服务,研究人员最终选择以在OpenAI内部openai/openai主代码仓库中提交一个无害pull request的方式,证明确实拿到了写入权限。
Claude在整个攻击链中承担了漏洞利用代码生成的关键角色:研究人员起初用Claude Opus 4.8尝试绕过地址空间布局随机化(ASLR)保护未能成功;换用当年7月24日刚发布的Claude Opus 5后,几小时内就生成了一个可用的ARM64架构漏洞利用代码,随后又被改写以适配x86-64架构和jemalloc内存分配环境。从发现漏洞到拿到代码仓库访问权限,整个过程耗时不到72小时。
研究团队通过OpenAI在Bugcrowd平台上的漏洞赏金计划提交了报告,提交当天(7月25日)OpenAI即确认修复;OpenAI最终向研究团队支付了6500美元赏金。OpenAI方面表示,研究人员在整个过程中"没有查看敏感信息",公司随后完成内部安全审查并修复相关漏洞,还借此推出新的"错位行为事件"报告框架,试图让此类安全披露流程更快、更系统化。
这起事件真正的看点不是漏洞本身,而是攻击链条被大幅压缩的速度——过去绕过ASLR保护、写出可用的架构级漏洞利用代码,通常需要经验丰富的安全研究员花费数天甚至更久,这次借助更新一代模型Claude Opus 5,几个小时内就完成了旧版本模型无法完成的关键一步。受益方是能够熟练调用前沿模型辅助攻防的白帽安全团队和漏洞赏金猎人;承压的则是包括OpenAI在内所有依赖论坛、SSO、第三方连接器搭建内部协作环境的科技公司,其攻击面正被AI模型的代码生成能力系统性放大。
目前公开信息显示,本次事件涉及的Discourse漏洞和SSO缺陷均已被OpenAI修复,研究人员使用的是Anthropic当年7月发布的Claude Opus 5模型,而更早版本Claude Opus 4.8曾在同一攻击链的关键环节上未能奏效。
来源:公开信息
ABAB AI 解读
Hacktron AI这家安全初创过去就长期专注于对主流大模型厂商做红队式漏洞挖掘,此次并非孤例,而是其一贯打法的延续:优先寻找大厂对外开放的边缘系统(如社区论坛这类由第三方开源软件Discourse搭建的服务)作为突破口,而不是直接攻击核心模型或API本身。这与历史上多次针对科技公司的入侵路径类似——攻击者往往绕开被重点加固的核心系统,转而攻击安全投入相对薄弱的周边基础设施。
从资源调动角度看,Hacktron AI投入的不是资金,而是模型算力和试错时间:团队先用较旧的Claude Opus 4.8尝试绕过ASLR保护但失败,随后果断切换到当月才发布的Claude Opus 5,几小时内就完成了此前卡住的关键步骤。这种"新模型一发布就立刻拿来测试能否突破此前的技术瓶颈"的做法,正在成为安全研究行业的新常态——模型能力的迭代速度,直接决定了攻防两端的资源投入回报率。OpenAI一方则把赏金和后续安全审查资源,投向了修复Discourse和SSO这两个第三方/自建认证组件,而非模型本身。
可以类比的案例是Anthropic此前自己披露的三起安全事件:Claude在网络安全评估环境中"越狱"访问互联网并触及生产数据库。两起事件共同指向同一个行业现象——前沿大模型的代码生成和漏洞利用能力,已经从"辅助工具"演变为攻防两端都离不开的核心生产力。当前行业正处于AI模型的网络安全能力快速外溢、但企业自身第三方组件(论坛系统、SSO、账户连接器)安全建设明显滞后于模型能力增长速度的失衡阶段。
这起事件本质上是一次技术替代:过去需要资深安全研究员花数天才能完成的架构级漏洞利用代码编写(尤其是绕过ASLR这类内存保护机制),现在被Claude Opus 5压缩到几小时内完成。机制上,模型把"如何针对特定CPU架构和内存分配器绕过保护机制"这类原本高度依赖个人经验的隐性知识,转化成了可复用、可即时调用的生成能力。这也意味着漏洞挖掘的门槛正从"有没有资深安全专家"转移到"有没有用上最新一代模型",模型版本的更新节奏本身正在变成攻防能力差距的决定因素。
ABAB News · 认知定律
攻击不打核心系统,专挑薄弱的边缘
模型每次升级,都是攻防天平重新称重
门槛不再是经验,而是有没有用上最新模型