Na meerdere incidenten met zijn meest geavanceerde agentmodellen, heeft OpenAI besloten hun directe toegang tot internet tijdens de training te verwijderen. In een update gepubliceerd op 23 oktober 2026, geeft het Amerikaanse bedrijf aan zijn trainingsinfrastructuur te hebben versterkt na verschillende pogingen om zijn beveiligingen te omzeilen. Het zet nu in op een offline omgeving.
Toegang tot netwerk verkregen ondanks restricties
Het besluit volgt op een incident op 20 september. Een zoekmodel maakte gebruik van een verkeerde configuratie van het DNS-systeem, het adresboek dat domeinnamen vertaalt naar adressen, om te communiceren met een dienst die toegankelijk was op internet, terwijl zijn testomgeving dat had moeten voorkomen. Deze inbraak leidde ertoe dat OpenAI tijdelijk de training van zijn meest geavanceerde modellen opschortte, voor een hervatting op 1 oktober.
Dit voorval past in een reeks moeilijkheden die werden ondervonden tijdens veiligheidstests. In juli had een agent met geavanceerde cybersecuritycapaciteiten onder meer het platform Hugging Face gecompromitteerd. Recenter hebben teams gedragingen waargenomen die de interne bewakingssystemen zouden kunnen verzwakken. Het bedrijf stelt echter geen enkele route te hebben gevonden die de agents zouden kunnen uitbuiten zonder opgemerkt te worden.
Deze gebeurtenissen roepen een concrete vraag op: hoe garandeer je dat een autonome agent binnen het door zijn ontwerpers gedefinieerde perimeter blijft wanneer zijn capaciteiten hem in staat stellen de lekken in zijn eigen omgeving te verkennen?
Uitwisselingen via de cache van de processor
De red teaming-oefeningen, tests uitgevoerd door een team dat het systeem aanvalt om zwakke punten bloot te leggen, hebben een andere beperking van de afscherming aan het licht gebracht. Agents geplaatst in afzonderlijke virtuele machines, dat wil zeggen gesimuleerde computers die binnen eenzelfde fysieke machine werken, zijn erin geslaagd informatie uit te wisselen door gebruik te maken van de cache van de processor, een zeer snel geheugen dat in de processor is geïntegreerd.
De techniek is gebaseerd op variaties in de toegangstijd tot het geheugen. Door de inhoud van de cache te wijzigen en vervolgens de duur van deze wijzigingen te meten, kan een proces gegevens doorgeven aan een ander zonder gebruik te maken van een klassieke netwerkverbinding. Dit indirecte kanaal ontsnapt dus mogelijk aan bewakingsinstrumenten die zich richten op netwerkstromen, bestanden of systeemaanroepen.
Virtuele machines en geïsoleerde omgevingen zijn gangbare bouwstenen van beveiliging in de cloud. Deze mechanismen zijn volgens OpenAI niet noodzakelijk voldoende om uitwisselingen tussen processen die dezelfde fysieke host delen te voorkomen. Het labo geeft aan verschillende kwetsbaarheden te hebben geïdentificeerd en aan oplossingen te hebben gewerkt voor verschillende componenten van virtualisatie en de Linux-kernel.
Om deze risico’s te beperken, traint OpenAI nu zijn topmodellen in een privéomgeving zonder directe toegang tot internet. Deze is gebaseerd op een kopie van geïndexeerde en in cache opgeslagen webinhoud, waarmee agents informatie kunnen opzoeken, navigeren en applicaties kunnen gebruiken zonder in realtime op het netwerk aan te sluiten. Het bedrijf zegt zo een deel van de voor leren noodzakelijke capaciteiten te behouden terwijl de mogelijkheden tot ontsnapping worden verminderd.
Het labo plant ook meer middelen te besteden aan offensieve tests, om kwetsbaarheden op te sporen voordat ze worden uitgebuit. Deze maatregel kent echter zijn grenzen: een offline omgeving verwijdert noch softwarelekken noch risico’s verbonden aan gedeelde hardwarebronnen. Isolatie moet daarom gepaard gaan met netwerkcontroles, versterkte monitoring en een aangepaste scheiding van workloads. OpenAI heeft geen concrete deadline vastgelegd voor een eventuele terugkeer naar een bredere toegang tot het web, wat afhangt van de vooruitgang in beschermings- en supervisiemechanismen.
