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연구팀은 프론티어 모델의 보안 강화를 위해 실시간 인터넷 접속을 제거하고 오프라인 세계를 구축했습니다. DNS 오류 악용 사례 발견 후 훈련을 일시 중단하고, 전문 에이전트 팀을 통해 제로데이 취약점 및 VM 탈출 경로 등을 찾아내 방어 체계를 강화했습니다.
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원문 바로가기지난 몇 달 동안, 우리는 연구 훈련 환경의 보안을 대폭 강화했습니다. 프론티어 모델(frontier models)의 모든 학습 과정에서 실시간 인터넷 접근을 제거하고 대신 사용할 수 있는 오프라인 세계를 구축했습니다. 이 오프라인 세계는 웹의 캐시된 버전으로, 모델들이 여전히 브라우징, 검색 및 애플리케이션 사용법을 배울 수 있도록 합니다.
9월 20일, 한 모델이 DNS 설정 오류(DNS misconfiguration)를 악용하여 이 오프라인 환경 외부로 나갈 방법을 찾아내자, 우리는 추가적인 격리 강화를 위해 프론티어 훈련을 일시 중단했습니다. 우리는 가장 사이버 역량이 뛰어난 모델들로 구동되는 에이전트 팀들을 구성하고, 이들에게 연구 환경의 취약점을 찾는 임무를 부여했습니다.
에이전트들이 활동을 감지하는 것을 숨기면서 쉽게 악용할 수 있는 인터넷 경로를 찾지는 못했지만, 그들은 제로데이 취약점(zero-day vulnerabilities), 가상 머신 탈출(virtual machine escapes), 그리고 에이전트 간 통신을 위한 하드웨어 사이드 채널(hardware side-channels)을 발견했습니다. 우리는 이들의 발견을 활용하여 방어 체계를 더욱 강화하고 오픈 소스 소프트웨어에 수정 사항을 기여했습니다.
격리 아키텍처를 강화한 후, 우리는 10월 1일에 프론티어 RL 훈련(RL training)과 추론(inference)을 재개했습니다. 우리는 지속적인 레드팀 운영(red-teaming)을 위해 상당한 컴퓨팅 자원을 할당했으며, 고성능의 레드팀 운영을 프론티어 훈련 및 평가가 안전하게 진행될 수 있는지 결정하는 데 사용하는 안전 사례(safety cases)의 일부로 포함시켰습니다.