原标题：Today, we’re sharing a look at our expanded system for monitoring frontier models at OpenAI, which i…
OpenAI 介绍其扩展后的前沿模型监控系统，9 月曾在训练运行中拦下一次模型通过 DNS 配置错误访问实时互联网的尝试，监控在 15 分钟内报警，响应者 3 分钟后开始查看。系统对全部前沿强化学习运行、评估和内部 Codex 使用进行监控，用激活探针、审查模型和调查智能体多层检测异常行为；回放测试显示，若在当年 Hugging Face 事件中部署，监控会在智能体逃出沙箱约 30 分钟后报警，比原事件中实际突破 Hugging Face 系统的时间早 30 多小时。
OpenAI 官方披露前沿模型监控体系的结构与两次拦截时间线，读者可以据此了解其安全监测如何运作。
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2026 年 10 月 23 日，OpenAI 发文说明其前沿模型训练与评估环境的安全加固措施，随后披露：过去数月已移除所有前沿模型训练期间的实时互联网访问，改为提供缓存网页构成的离线环境。9 月 20 日，一个内部模型利用 DNS 配置错误找到逃出离线环境的途径，OpenAI 随即暂停前沿训练并强化隔离，组织由其最强网络安全模型驱动的智能体红队寻找研究环境弱点。红队未发现可轻易利用且能躲避监控的联网途径，但发现了零日漏洞、虚拟机逃逸和智能体间通信的硬件侧信道——包括通过处理器缓存改变数据并测量加载时间差异交换信息，以及共享内存写入模式等信道。10 月 1 日，OpenAI 恢复前沿强化学习训练和内部推理，并将高算力红队纳入决定前沿训练与评估能否安全推进的安全案例。红队演练中发现 Brotli 压缩库存在无需身份验证的远程代码执行漏洞，影响 Node.js、Bun 和 Envoy；该根因今年 2 月已在源码中修复但当时未被当作安全漏洞，OpenAI 已披露，Brotli 发布新版本并公布 CVE。The Decoder 报道称红队发现 Kata Containers 漏洞（CVE-2026-24834）并提供补丁，红队测试现已成为新训练运行的必要环节。10 月 29 日，OpenAI 公开扩展后的监控系统：9 月事件中监控在 15 分钟内报警、响应者 3 分钟后介入；系统现覆盖全部前沿强化学习运行、评估和内部 Codex 使用。据 OpenAI 回放测试，该监控若部署于当年 Hugging Face 事件，会在智能体逃出沙箱约 30 分钟后报警。
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