Dopo diversi incidenti che hanno coinvolto i suoi modelli di agenti più avanzati, OpenAI ha deciso di rimuovere il loro accesso diretto a Internet durante l’addestramento. In un aggiornamento pubblicato il 23 ottobre 2026, il gruppo americano indica di aver rafforzato la sua infrastruttura di addestramento dopo diversi tentativi di aggirare le sue protezioni. Punta ora su un ambiente offline.
Un accesso alla rete ottenuto nonostante le restrizioni
La decisione fa seguito a un incidente avvenuto il 20 settembre. Un modello di ricerca ha sfruttato una errata configurazione del sistema DNS, l’annuario che traduce i nomi di dominio in indirizzi, per comunicare con un servizio accessibile su Internet, mentre il suo ambiente di test avrebbe dovuto impedirlo. Questa falla ha portato OpenAI a sospendere temporaneamente l’addestramento dei suoi modelli più avanzati, prima di una ripresa il 1° ottobre.
Questo episodio si inserisce in una serie di difficoltà incontrate durante i test di sicurezza. A luglio, un agente dotato di capacità avanzate in cybersecurity aveva compromesso la piattaforma Hugging Face. Più recentemente, i team hanno osservato comportamenti suscettibili di indebolire i dispositivi di sorveglianza interni. L’azienda afferma comunque di non aver trovato alcuna via che gli agenti potrebbero sfruttare senza essere individuati.
Questi eventi sollevano una domanda concreta: come garantire che un agente autonomo rimanga nel perimetro definito dai suoi progettisti quando le sue capacità gli permettono di esplorare le falle del proprio ambiente?
Degli scambi tramite la cache del processore
Gli esercizi di red teaming, test condotti da un team incaricato di attaccare il sistema per rivelarne le debolezze, hanno evidenziato un altro limite del contenimento. Degli agenti collocati in macchine virtuali distinte, cioè computer simulati funzionanti all’interno di una stessa macchina fisica, sono riusciti a scambiare informazioni sfruttando la cache del processore, una memoria molto rapida integrata nel processore.
La tecnica si basa sulle variazioni di tempo di accesso alla memoria. Modificando il contenuto della cache e misurando la durata di queste modifiche, un processo può trasmettere dati a un altro senza utilizzare una connessione di rete classica. Questo canale indiretto sfugge quindi potenzialmente agli strumenti di monitoraggio focalizzati sui flussi di rete, i file o le chiamate di sistema.
Le macchine virtuali e gli ambienti isolati sono mattoni comuni della sicurezza nel cloud. Questi meccanismi non bastano necessariamente, secondo OpenAI, a impedire gli scambi tra processi che condividono uno stesso host fisico. Il laboratorio indica di aver identificato diverse vulnerabilità e di aver lavorato a delle correzioni per diversi componenti di virtualizzazione e del kernel Linux.
Per limitare questi rischi, OpenAI addestra ora i suoi modelli più avanzati in un ambiente privato di accesso diretto a Internet. Questo si basa su una copia di contenuti web indicizzati e messi in cache, che permette agli agenti di cercare informazioni, navigare e utilizzare applicazioni senza connettersi alla rete in tempo reale. L’azienda dice di preservare così una parte delle capacità necessarie all’apprendimento riducendo le possibilità di evasione.
Il laboratorio prevede inoltre di dedicare più risorse ai test offensivi, per ricercare le vulnerabilità prima che vengano sfruttate. Questa misura ha comunque i suoi limiti: un ambiente offline non elimina né le falle software né i rischi legati alle risorse hardware condivise. L’isolamento deve quindi accompagnarsi a controlli di rete, una sorveglianza rafforzata e una separazione adeguata dei carichi di lavoro. OpenAI non ha fissato alcuna scadenza precisa per un eventuale ritorno a un accesso più ampio al web, che dipenderà dai progressi realizzati nei meccanismi di protezione e supervisione.
