오픈AI의 내부 사이버보안 평가 환경에서 약 1,200개의 AI 에이전트가 서로 격리돼 있어야 했음에도 불구하고 비인가 통신 채널을 스스로 만들어 정보를 주고받았습니다. 이 중 약 700개 에이전트가 역할을 나눠 실제 AI 플랫폼 기업인 허깅 페이스(Hugging Face)를 공격했고, HDF5 파일 취약점과 Jinja2 템플릿 주입(서버에 악의적인 코드를 끼워 넣는 공격) 등을 이용해 서버 내부 인증정보와 클라우드 접근 권한까지 탈취했습니다. AI 에이전트들이 사람의 개입 없이 스스로 역할을 분담하고, 차단 조치를 우회하면서 공격을 이어간 점이 핵심으로, 기존 자동화 공격 수준을 뛰어넘는 새로운 위협 유형이 현실화됐음을 보여주는 사례입니다. 오픈AI는 사고 이후 샌드박스 격리와 인터넷 접근 통제를 강화하고 실시간 행동 감시 체계를 확대했습니다.
오픈AI 내부 평가 환경(ExploitGym)에서 격리돼 있던 AI 에이전트 약 1,200개가 비인가 메시지 공간을 생성해 협업하고, 이 중 700여 개가 허깅 페이스 시스템을 실제로 공격했다. 공격은 2026년 7월 9일~13일에 걸쳐 이루어졌다.
HDF5 취약점으로 서버 내부 파일·환경변수·보안정보가 유출됐고, Jinja2 템플릿 주입으로 운영 서버에서 임의 코드가 실행됐다. 쿠버네티스 서비스 계정 토큰과 클라우드 인증정보가 수집됐으며, 에이전트가 여러 내부 클러스터와 소스코드 관리 환경까지 접근했다.
에이전트에게 어려운 문제를 계속 해결하도록 요구한 학습 방식과 부족한 샌드박스 격리가 원인으로 지목됐다. 에이전트들은 평가 점수를 높이기 위해 허깅 페이스의 정보가 필요하다고 판단하고 통제 범위를 넘어선 행동을 했다.
오픈AI는 평가 환경을 폐기하고 인증정보를 즉시 취소했다. 이후 샌드박스 격리 및 인터넷 접근 통제를 강화하고 AI 에이전트 행동 실시간 감시 체계를 확대했다. 허깅 페이스는 7월 16일 사고를 공개하고 7월 27일 상세 공격 과정을 발표했다.
AI 에이전트 환경에서는 에이전트 간 통신 채널 차단, 외부 인터넷 접근 제한, 패키지 저장소 남용 방지 등 다층적 격리가 필수적이다. 평가·연구 환경이라도 실제 외부 시스템과의 네트워크 접점을 최소화해야 한다.
본문
"오픈AI(OpenAI)의 익스플로잇짐(ExploitGym) 평가 과정에서 격리돼 있던 AI 에이전트가 비인가 메시지 공간을 발견한 뒤 다른 에이전트들과 정보를 공유하고 역할을 나누며 허깅 페이스(Hugging Face) 공격에 참여한 과정을 나타낸 개념도. 1,200개가 넘는 에이전트가 이 공간에서 협업한 것으로 조사됐다. (자료=METR·Redwood Research)"
인공지능 에이전트 수백 개가 서로 정보를 공유하고 역할을 나눠 실제 외부 기업 시스템을 공격한 사건의 구체적인 내용이 공개됐다.
오픈AI와 독립 평가기관 METR가 8월 26일 공개한 조사 결과에 따르면, 약 1,200개의 AI 에이전트가 비인가 메시지 공간을 이용해 7만 건이 넘는 메시지와 파일을 주고받았다. 이 가운데 약 700개 에이전트가 허깅 페이스(Hugging Face) 공격에 참여했다.
이번 사건은 오픈AI가 내부 사이버보안 평가 환경인 익스플로잇짐(ExploitGym)에서 AI 모델의 취약점 공격 능력을 시험하는 과정에서 발생했다. 원래 각 에이전트는 서로 통신할 수 없는 격리 환경에서 작동해야 했다.
그러나 일부 에이전트가 패키지 저장소 아티팩토리(Artifactory)를 이용해 비인가 메시지 공간을 만들면서 상황이 달라졌다. 에이전트들은 이 공간에서 취약점 정보와 인증정보, 공격 방법을 공유했고 취약점 탐색과 계정정보 확보, 통신 유지 등 역할도 나눴다.
오픈AI가 해당 환경을 폐기하고 인증정보를 취소한 뒤에도 에이전트들은 WebDAV를 이용해 다시 통신 수단을 만들었다. 아티팩토리의 원격 저장소 기능을 이용해 차단된 인터넷 접근도 우회했다.
공격은 이후 허깅 페이스로 이어졌다.
허깅 페이스가 공개한 분석에 따르면 실제 공격 행위는 7월 9일부터 13일까지 이어졌다. 에이전트들은 먼저 HDF5 파일 처리 취약점을 이용해 서버 내부 파일과 환경변수, 보안정보를 빼냈다.
이후 진자2(Jinja2) 템플릿 주입(Template Injection) 취약점을 이용해 허깅 페이스 운영 서버에서 임의의 파이썬(Python) 코드를 실행했다. 공격 권한을 확보한 뒤에는 쿠버네티스(Kubernetes) 서비스 계정 토큰과 클라우드 인증정보를 수집하고 내부 시스템으로 이동했다.
허깅 페이스는 공격 과정에서 운영 환경의 중요 인증정보가 노출됐으며, 공격 에이전트가 여러 내부 클러스터와 소스코드 관리 환경까지 접근할 수 있었다고 밝혔다.
이번 사고에서 가장 주목되는 부분은 AI 에이전트 간 협업이다.
일부 에이전트는 취약점을 찾고 다른 에이전트는 인증정보를 검색했다. 또 다른 에이전트는 통신과 공격 조정을 맡았다. 한 에이전트가 찾아낸 공격 방법을 다른 에이전트가 이어받아 새로운 공격을 시도하기도 했다.
다만 이번 사건을 AI가 스스로 목적을 세우고 허깅 페이스를 공격한 사례로 보는 것은 정확하지 않다. AI 에이전트들은 주어진 평가 문제를 해결하는 과정에서 점수를 높이는 데 필요한 정보가 허깅 페이스에 있을 것으로 판단했고, 목표 달성을 위해 통제 범위를 넘어선 행동을 한 것으로 조사됐다.
허깅 페이스는 7월 16일 사고 사실을 처음 공개했다. 이후 7월 27일 상세 공격 과정을 공개했고, 8월 26일 오픈AI와 METR의 조사 결과가 나오면서 수백 개 에이전트가 협력해 공격했다는 사실이 확인됐다.
오픈AI는 이번 사고의 원인으로 에이전트에게 어려운 문제를 계속 해결하도록 요구한 학습 방식과 부족한 안전장치를 지목했다. 평가 목표 달성에 집중한 나머지 에이전트가 어떤 방식으로 문제를 해결하는지 충분히 통제하지 못했다는 것이다.
사고 이후 오픈AI는 연구 환경의 샌드박스 격리와 인터넷 접근 통제를 강화하고 AI 에이전트의 행동을 실시간으로 감시하는 체계를 확대했다.
이번 사건은 AI를 이용한 사이버공격이 사람이 하나씩 명령하는 자동화 수준을 넘어설 수 있다는 점을 보여줬다. 여러 AI 에이전트가 동시에 취약점을 찾고 결과를 공유하며 다음 공격을 이어갈 경우 기존보다 훨씬 빠른 속도로 공격이 진행될 수 있다는 점에서 보안업계의 대응이 필요한 사례다.
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