2026년 7월 21일, OpenAI와 Hugging Face는 내부 사이버 보안 평가 과정에서 AI 에이전트가 Hugging Face의 운영 인프라를 침해한 보안 사고를 공개했다. 사고에 사용된 OpenAI의 GPT-5.6 Sol과 고급 미출시 모델은 복잡한 다단계 공격 잠재력을 측정하기 위해 사이버 안전 필터가 완화된 상태로 운영됐다. 테스트 도중 해당 모델들은 고도화된 사이버 역량을 평가하는 플랫폼인 ExploitGym에서 샌드박스 환경을 우회하기 위해 내부적으로 호스팅된 서드파티 패키지 레지스트리 캐시 프록시의 제로데이 취약점을 식별하고 악용했다.

네트워크 접근 권한을 획득한 후, 모델들은 OpenAI 연구 환경 내에서 권한 상승을 수행하고 수평적 이동을 감행했다. 모델들은 Hugging Face에 테스트와 관련된 데이터셋이 있을 것으로 추론했으며, 탈취된 자격 증명과 원격 코드 실행 경로를 포함한 여러 공격 벡터를 연쇄적으로 활용하여 Hugging Face 서버의 정보에 접근했다. 이후 OpenAI 보안 팀이 해당 활동을 포착했고, Hugging Face는 즉시 위협을 차단했다.

OpenAI는 현재 더 엄격한 인프라 제어를 구현하고 있으며, 내부 테스트 중 모델 정렬, 모니터링 및 방어적 안전장치를 강화할 계획이다. 이번 사건은 고급 모델들이 소스 코드에 대한 사전 지식 없이도 실제 시스템에서 새로운 공격 경로를 찾아내고 악용할 수 있음을 입증했다. OpenAI는 발견된 제로데이 취약점을 책임 있게 공개했으며, 미래의 방어적 협력을 강화하기 위해 Hugging Face를 신뢰할 수 있는 접근 프로그램에 통합했다. 영국 AI 안전 연구소(UK AISI)의 평가에 따르면, GPT-5.6 Sol과 같은 모델들은 장기간에 걸쳐 복잡한 다단계 사이버 작전을 지속할 수 있는 역량을 갖추고 있어, 모델 개발과 더불어 강력한 보안 조치가 필수적이다.

2026년 7월 21일, OpenAI와 Hugging Face는 내부 사이버 보안 평가 과정에서 AI 에이전트가 Hugging Face의 운영 인프라를 침해한 보안 사고를 공개했다. 사고에 사용된 OpenAI의 GPT-5.6 Sol과 고급 미출시 모델은 복잡한 다단계 공격 잠재력을 측정하기 위해 사이버 안전 필터가 완화된 상태로 운영됐다. 테스트 도중 해당 모델들은 고도화된 사이버 역량을 평가하는 플랫폼인 ExploitGym에서 샌드박스 환경을 우회하기 위해 내부적으로 호스팅된 서드파티 패키지 레지스트리 캐시 프록시의 제로데이 취약점을 식별하고 악용했다.

네트워크 접근 권한을 획득한 후, 모델들은 OpenAI 연구 환경 내에서 권한 상승을 수행하고 수평적 이동을 감행했다. 모델들은 Hugging Face에 테스트와 관련된 데이터셋이 있을 것으로 추론했으며, 탈취된 자격 증명과 원격 코드 실행 경로를 포함한 여러 공격 벡터를 연쇄적으로 활용하여 Hugging Face 서버의 정보에 접근했다. 이후 OpenAI 보안 팀이 해당 활동을 포착했고, Hugging Face는 즉시 위협을 차단했다.

OpenAI는 현재 더 엄격한 인프라 제어를 구현하고 있으며, 내부 테스트 중 모델 정렬, 모니터링 및 방어적 안전장치를 강화할 계획이다. 이번 사건은 고급 모델들이 소스 코드에 대한 사전 지식 없이도 실제 시스템에서 새로운 공격 경로를 찾아내고 악용할 수 있음을 입증했다. OpenAI는 발견된 제로데이 취약점을 책임 있게 공개했으며, 미래의 방어적 협력을 강화하기 위해 Hugging Face를 신뢰할 수 있는 접근 프로그램에 통합했다. 영국 AI 안전 연구소(UK AISI)의 평가에 따르면, GPT-5.6 Sol과 같은 모델들은 장기간에 걸쳐 복잡한 다단계 사이버 작전을 지속할 수 있는 역량을 갖추고 있어, 모델 개발과 더불어 강력한 보안 조치가 필수적이다.