セキュリティ研究者は最近、公開されているコミュニティフォーラムからOpenAIの内部GitHubリポジトリへと至る侵害経路を実証しました。この攻撃は、Discourseフォーラムプラットフォームが画像ファイルを処理するために使用するライブラリ「libheif」のヒープオーバーフロー脆弱性を悪用することから始まりました。特別に細工されたHEIFペイロードをアップロードすることで、研究者はサーバー上でリモートコード実行（RCE）を達成しました。この初期の足掛かりは、公開インターネットからより機密性の高い内部環境への架け橋を提供したという点で重要でした。

研究者たちは、攻撃プロセスの加速のためにAIモデルを用いた自律的な「ゴールループ」を活用しました。彼らはエージェントをループ内に配置し、プロキシされたフォーラムのインスタンスに対してRCEを達成するタスクを与えました。エージェントが正常に動作するエクスプロイトスクリプトを生成すると、研究者たちはそれをOpenAIのインスタンスに適用しました。これは、AIエージェントが機械的に検証可能な脆弱性の発見と実行を自動化するために使用されるという、高まりつつある傾向を浮き彫りにしており、バグの出現から悪用までの期間を短縮する可能性があります。

フォーラムサーバーでRCEを獲得した後、研究者たちはシングルサインオン（SSO）の設定ミスを悪用してOpenAIの内部リポジトリへと移動しました。これにより、フォーラムのインフラから企業のコードリポジトリへと横方向に移動することが可能となりました。あるコメントでは、権限を昇格させた従業員が通常の顧客と同じ認証ルールを共有していることが多く、顧客向けサービスの侵害が内部アクセスにつながるリスクを生んでいることが指摘されました。研究者たちはSSOの欠陥に関する具体的な技術的詳細は公開しませんでしたが、この事件は複雑なメディアライブラリのリスクと、サンドボックス化やソフトウェアの攻撃表面の縮小といった「多層防御」対策の必要性を強調するものです。