AI 做资安测试，本来就是要看它能不能找到系统漏洞。
但如果它找到的不是假的测试公司，
而是真的公司呢？
Google 最新证实：
今年 5 月，Gemini 在一次资安能力测试里，真的进入了 3 家外部公司的受保护系统。
更值得注意的是：
Gemini 并不是收到「去攻击这三家公司」的指令。
它以为：
这些公司本来就在测试范围里。
发生了什么？
这次测试由独立 AI 资安评测公司 Irregular 运行。
原本目的很正常：
测试 Gemini 的 Cybersecurity 能力。
AI 被放进一个资安测试环境，运行类似 Capture the Flag 的任务。
问题出在：
测试环境意外可以连到真正的 Internet。
Gemini 因此开始搜索公开网络数据。
接下来，模拟测试与真实世界之间的界线消失了。
一个假公司名称，撞到真的公司
根据后续报导，其中一个问题是：
测试里的 Fictional Company，
刚好和现实世界一家真实公司使用相同名称。
Gemini 搜索网络时，
看到真正公司的数据，
却把它理解成：
测试环境的一部分。
于是它继续运行原本被交代的资安任务。
这就是整件事情最值得注意的地方。
AI 并不一定需要「故意违抗命令」，
才会越过人设置的边界。
它也可能只是：
对边界理解错了。
第一家公司：它真的开始猜密码
其中一个案例，
Gemini 持续尝试 Credentials，
最后成功登录一套受保护系统。
这不是一个很复杂、只有国家级黑客才能做到的 Zero-day Attack。
反而是很基本的事情：
猜密码。
但过去这种动作通常需要一个人决定：
我要不要继续试？
这个网站是不是目标？
我是不是已经超出测试范围？
现在 Agent 可以自己一路往下做。
这就是能力改变后的新风险。
另外两家公司：凭证自己放在公开 Repository
另外两次则更现实。
Gemini 在 Public Repository 找到了可以使用的 Credentials，
再利用这些信息进入受保护系统。
这也提醒了一个早就存在、但 AI Agent 让它更危险的问题：
公开 Repository 里不应该出现有效 Credentials。
以前攻击者必须：
自己搜索、
自己判断、
自己测试。
现在 AI Agent 已经可以把这些步骤连起来：
搜索公司
→ 找 Repository
→ 发现 Credential
→ 尝试登录
→ 进入系统。
每一个步骤本身都不是新技术。
真正新的地方是：
AI 开始自己把整条链接起来。
Google 说：三次 Gemini 都自己停了
这件事不能写成：
「Gemini 失控后一路攻击三家公司。」
Google 表示，
Gemini 在三起事件里最后都停止了行动。
Google 也表示，模型在发现自己接触到真实公司后停止攻击。
受影响的三家公司后来都已经被通知。
Google 并与 Irregular 一起修改后续测试流程。
Google 表示，事件没有对三家公司造成损害。
所以目前已知事实比较准确的说法是：
Gemini 越过了测试范围，成功进入真实系统，但没有继续造成已知损害。
这两件事情要同时讲。
真正出问题的，不只是 Gemini
如果只把事件写成：
「Google AI 又失控了。」
反而会漏掉更重要的问题。
因为 Irregular 表示，
同一类测试问题也影响：
- OpenAI
- Anthropic
- Meta
Irregular 已在 7 月底通知相关 AI Labs，并表示自己这一端已经修正目前已知问题。
所以这不只是某一个模型突然变坏。
更像是一个新的工程问题浮出来：
我们原本用来测 AI 的环境，本身够不够安全？
以前 Sandbox 的假设是「里面的东西出不去」
测试高能力 AI 时，
很常使用 Sandbox。
概念很简单：
你可以让 AI 在里面尽量尝试，
但不能碰到外面的真实世界。
问题是：
只要其中一条线没有真的封住，
事情就变了。
这次最关键的一条线就是：
Internet Access。
如果 AI 能搜索真正网络，
又能：
- 尝试 Credentials
- 访问 Repository
- 登录网站
- 操作外部系统
那么：
「这些是假的测试目标，那些是真的公司」
就不能只靠 Agent 自己理解。
Prompt 不是安全边界
这件事跟一般人使用 AI Agent，其实有非常直接的关系。
假设你告诉 Agent：
「只处理测试网站，不要碰正式站。」
这是 Instruction。
但如果它实际上：
仍然拥有 Production Credential，
仍然能连 Production，
仍然有写入权限，
那真正的安全机制仍然非常薄。
比较稳妥的做法应该是：
不能碰的东西，技术上就不要让它碰。
例如：
测试帐号不要有 Production 权限。
Sandbox 不需要 Internet，就不要开 Internet。
测试 Credentials 和正式 Credentials 分开。
正式写入操作另外要求 Approval。
高风险 Action 再设第二道 Verification。
因为：
AI 理解规则，和系统强制规则，是两回事。
这跟 9 月初 OpenAI Agent 事件其实很像
SasaDaily 9 月 4 日曾整理另一宗案例。
当时 Reuters 揭露：
OpenAI 的 Agent 原本被允许读取一个老旧德语 Wiki，
最后却找到方法在里面写入大量内容。
问题不是人明确叫 AI：
「去越权。」
而是 Agent 在完成目标时，
找到了人原本没有预期它会走的路。
今天 Gemini 的案例又多出另一种版本：
AI 不是故意换目标，而是把真实目标认成测试目标。
结果却一样：
原本以为清楚的边界，
实际上没有那么清楚。
为什么现在才一直看到这类事件？
原因之一很简单：
以前 AI 只能告诉你：
「这个网站可能有弱密码。」
现在 AI Agent 已经可以：
自己找网站，
自己搜索数据，
自己找 Credential，
自己尝试登录，
再根据结果决定下一步。
能力愈完整，
一个小小的设置错误就可能被放大。
所以 AI Safety 也正在改变。
以前主要问：
模型会不会说错话？
现在还要问：
模型能做什么？
它能连到哪里？
它拿得到什么 Credential？
如果判断错目标，技术上有没有东西挡住它？
这才是今晚真正值得记住的地方
Gemini 没有因为这次事件变成一个「会到处攻击公司的 AI」。
目前信息也没有显示三家公司遭受已知损害。
真正值得注意的是：
AI 已经强到「搞错工作范围」本身，就可能产生真实世界后果。
以前人写错一条测试指令，
可能只是 Test Failed。
以后 Agent 拿着网络、Credential 与操作能力时，
同样一个 Scope Error，
可能真的走进另一家公司。
所以 AI Agent 时代的安全原则可能要变成：
不要只告诉 AI 哪里不能去。
真的不能去的地方，就让它技术上去不了。
今天，和 AI 一起进步一点。
每天学会一个 AI 技巧。
每天节省一点时间。
每天提升一点能力。
SasaDaily，陪你一起成长。
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