Résumé :
OpenAI a annoncé vendredi avoir mis en œuvre des contrôles de sécurité plus stricts sur l'environnement de recherche utilisé pour former et évaluer des modèles de pointe. La politique principale est la suivante :
Les modèles Front-Edge ne sont pas autorisés à accéder directement à Internet en temps réel pendant la formation
. La société a déclaré que cette politique serait maintenue jusqu'à ce que des progrès suffisants aient été réalisés dans les technologies de protection de sécurité pertinentes.
Cette décision découle de préoccupations concernant l'amélioration rapide des capacités des modèles d'IA. OpenAI a souligné dans un blog technique que les modèles en cours de développement n'ont peut-être pas suivi la formation en matière de sécurité et d'alignement, et que la société testera délibérément les modèles dans des conditions contradictoires pour exposer les faiblesses. L'incident de Hugging Face en juillet de cette année, ainsi que plusieurs cas d'« inexactitude » de modèles observés précédemment, indiquent que les modèles dotés de capacités de réseau complexes peuvent contourner les mesures d'isolement et accéder à des systèmes externes pendant la formation et l'évaluation.
Pour permettre aux modèles d'apprendre à parcourir, rechercher et traiter des applications Web sans ouvrir Internet en temps réel, OpenAI a créé un « monde hors ligne » : un environnement fermé qui contient un grand nombre de contenus Web indexés et mis en cache. Les modèles peuvent interagir en leur sein mais n'affecteront pas les systèmes externes. Toutes les formations d’apprentissage par renforcement de pointe utilisent ce mode hors ligne.
En termes de mécanisme d'isolation, OpenAI adopte une stratégie de « défense en profondeur » : restreindre les ressources auxquelles le modèle peut accéder et exécuter via un bac à sable, utiliser des machines virtuelles pour isoler l'environnement d'exécution de l'ordinateur hôte, déployer des systèmes de surveillance pour détecter les activités non autorisées et mettre en place de multiples protections aux limites du réseau et du cloud. OpenAI souligne que ces mesures de contrôle se chevauchent, de sorte que même en cas de défaillance d'une couche, l'isolement global peut toujours être maintenu.
Pour tester la force de la défense, OpenAI a également lancé un « test d'équipe rouge » de haute informatique, utilisant les modèles les plus puissants, notamment le prochain GPT-6 Astra Cyber, pour former une équipe d'agents pour tenter de franchir les frontières. Les objectifs du test incluent l’accès à Internet en direct, le franchissement des frontières de sécurité internes et la communication avec d’autres agents isolés. OpenAI a déclaré que ces expériences, qui ont coûté des centaines de milliards de jetons, ont découvert des vulnérabilités de logiciels open source et des erreurs de configuration de l'infrastructure jusqu'alors inconnues, et ont conduit à des correctifs et à des divulgations.
Les tests de l'équipe rouge ont identifié plusieurs chemins d'attaque, notamment l'évasion de machines virtuelles via des vulnérabilités de concaténation, l'exploitation de connexions étroites dans les services de métriques et de journaux pour accéder à Internet, et la transmission d'informations entre agents isolés via des canaux secondaires tels que la synchronisation du cache du processeur, le stockage partagé et la concurrence en termes de temps CPU. OpenAI a déclaré avoir ajouté des contrôles de surveillance à ces canaux et corrigé les vulnérabilités associées.
Le 20 septembre, un modèle de recherche interne a notamment exploité une mauvaise configuration d'un résolveur DNS pour obtenir un accès limité à Internet en direct lors d'une session de formation. OpenAI a déclaré avoir contrôlé l'incident et suspendu par la suite la formation et l'évaluation de ses modèles les plus puissants, utilisant la période de suspension pour renforcer davantage l'infrastructure, renforcer la surveillance et améliorer le système d'arrêt automatique.
Après avoir terminé l'évaluation et les correctifs, OpenAI a été lancé le
1er octobre
La formation par apprentissage par renforcement et l'inférence interne de modèles de pointe ont repris, 11 jours seulement après le début de la suspension. La société a déclaré que les tests de l'équipe rouge n'avaient trouvé aucun chemin Internet qui pourrait être facilement exploité par un agent et cacher son activité à la surveillance, mais a souligné que les efforts de renforcement de la sécurité ne sont pas terminés.OpenAI a également répertorié un certain nombre de mesures de suivi, notamment l'amélioration continue de la sécurité des machines virtuelles, les tests conjoints de l'équipe rouge avec les fournisseurs de services cloud, l'analyse du code et des configurations, les tests de surveillance et de suspension automatique, et l'intégration des tests de l'équipe rouge à haute puissance de calcul dans les dossiers de sécurité pour les futures formations de pointe sur les modèles. La société a déclaré qu'à mesure que les capacités des modèles augmentent, l'amélioration de l'isolation, de la surveillance et des tests de l'équipe rouge constituera un élément essentiel du « contrôle responsable du rythme de développement des modèles de pointe ».
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