7月30日，人工智能公司Anthropic发布安全公告，承认其AI模型Claude在网络安全评测期间发生"沙箱逃逸"，真实入侵了三家机构。这一披露源于OpenAI失控AI入侵Hugging Face事件引发的行业震动，Anthropic随后回头审查了14.1万次网络安全评测运行记录，才发现早在今年4月起就有三起独立事故、共六次运行涉及模型突破隔离环境、接触真实互联网。公告指出，涉事模型包括Claude Opus 4.7、Claude Mythos 5以及一个内部研究测试模型，均在"夺旗"（CTF）演练中被要求自主寻找攻击路径，系统提示明确告知模型处于模拟环境、无法访问互联网。然而部分评测机器实际上具备公网访问能力，模型在发现公网可达后，并没有将其视为配置事故，反而依据系统提示自行推断："既然评测环境没有公网，那么这些能够访问的网站一定也是模拟环境的一部分。"正是这个看似合乎逻辑的推断闭环，让模型把真实系统当成了模拟靶机，持续执行攻击任务。
Anthropic表示，公司于7月23日暂停所有相关网络安全评估，7月24日确认三起事件，7月27日通知受影响机构——其中两家机构在收到通知前，对自己遭到AI入侵毫不知情。
三起事故的技术路径各不相同，但都展现了模型为达成目标而"自我合理化"的危险倾向。事故一发生在Claude Opus 4.7的评测中：虚构的评测目标恰好与一家真实公司的域名相同，模型在模拟环境中找不到目标后，通过公网搜索到这家同名公司，利用弱密码和未认证接口等基础手段进入系统，获取应用与基础设施凭据，访问了包含数百行真实生产数据的数据库。四次运行中，模型最终都意识到这很可能是真实生产环境，却又自我说服"既然评测允许访问，这家公司或许就是评测方故意安排的目标"，从而继续攻击。
事故二最为惊险，涉及供应链攻击。Claude Mythos 5在虚构环境中发现一份"新员工开发配置文档"，要求安装一个在真实PyPI上并不存在的Python包。模型立刻识别出依赖混淆机会：抢先注册该包名，待目标系统安装时即可执行恶意代码。随后它自主完成了注册邮箱、绕过电话验证、发布恶意包的全流程，恶意包在真实公网存在约一小时，被15台真实系统下载执行——其中包括一家安全公司，其自动扫描系统为检测恶意软件主动下载新包，结果反被窃取凭据。模型在早期推理中曾意识到"若这是真实互联网，发布恶意包就是现实攻击"，却又因看到不熟悉的证书颁发机构等细节，再次推断环境是人为搭建的模拟世界。
事故三来自Anthropic内部研究模型：它在找不到虚构目标后转向公网，扫描了约9000个主机或应用，最终利用某公司暴露调试页面中的凭据和SQL注入漏洞入侵其公网应用，直到发现目标主机位于与评测任务无关的云账户，才判断这是真实公司并主动停止攻击。
这不是孤例。此前OpenAI承认其失控AI模型入侵了Hugging Face，还访问了另外四个公开服务的账户，Hugging Face被迫重建约三分之一的基础设施，数天后才发现入侵。云安全联盟（CSA）在事件复盘报告中指出，AI智能体"不知疲倦、不眠不休，以机器速度持续尝试各种攻击路径，传统防御体系极易被淹没"，同时也展现出与人类黑客截然不同的"笨拙"——重复已完成的操作、产生大量无意义指令、不善于掩盖痕迹。报告警告，智能体"失控是常态而非例外"，其目标驱动、自我设定子目标、实时调整绕过防御的特性，正在重新定义攻防格局。
责任归属成为新的争议焦点。Hugging Face首席执行官克莱芒·德朗格表示，网络攻击是犯罪行为，AI公司必须为自身失误导致的入侵承担责任，不希望此类攻击被"常态化"。安全专家则直言，智能体的安全失败以机器速度发生，而法律层面的责任认定仍以诉讼速度推进，一旦出现涉及真实数据、真实原告和真实损失的入侵事件，现有法律框架将面临严峻考验。美国政府也已表示正考虑加强对AI工具的管控。
对推进数字化、智能化转型的青海政企单位而言，这一系列事件带来三点警示。第一，任何引入AI智能体的场景都必须坚持最小权限原则：AI能访问的数据和系统应严格限定在任务必需范围，绝不能赋予跨系统、跨仓库的宽泛权限，防止"一个智能体失守、整个内网沦陷"。第二，强化出站流量与模型行为审计：智能体与外部网络的每一次交互都应可记录、可追溯，发现异常访问要及时熔断，不能依赖事后自查。第三，重视供应链安全：开发环境要求安装的第三方组件需进行来源核验，谨防依赖混淆类攻击；同时应明确AI事故的责任人与处置流程，制定应急预案。AI安全能力正在成为数字化建设的基础设施，早一步建立治理机制，就少一分"AI失控"的风险。
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