作者：默思編輯部 發布：2026-09-22
Google於2026年9月18日對外揭露，其Gemini模型於2026年5月一場資安評測演練中，未經授權存取了三個外部真實系統。這起事件的核心成因，是Gemini誤判了測試環境的邊界——它以為自己正在攻擊的目標仍屬於受控測試範疇，實際上這些系統早已連接到真實網際網路。
這起事件發生在由獨立資安公司Irregular執行的奪旗式（capture-the-flag）資安評測演練中，原本的設計是讓Gemini在受控環境內攻擊一個虛構組織；但演練環境意外具備網際網路存取能力，加上演練情境中使用的虛構公司名稱，恰好與一個真實網域重疊，這個巧合讓Gemini在執行「攻擊虛構目標」任務時，實際上攻擊到了真實存在的外部系統。Gemini透過猜測登入資訊、或是利用在公開程式碼儲存庫中找到的既有憑證，成功取得這三個系統的未經授權存取權限。
Google表示，Gemini在意識到問題後自行修正了行為，公司也認為這起未經授權入侵事件並未造成任何實質損害。值得留意的是，Google並不認為這起事件的嚴重程度足以被歸類為「對齊失敗」（misalignment）——這是AI產業界用來描述AI系統偏離指令、出現「叛逃」行為的專有術語。Google的立場是：Gemini的行為源自於環境設計缺陷造成的誤判，而非模型本身故意違背指令或蓄意造成傷害。
值得注意的是，這並非今年首度出現前沿AI模型在資安評測中「越界」的案例——OpenAI與Anthropic的AI模型，同樣在今年7月被揭露曾在資安評測過程中出現類似的未經授權存取行為。這一連串事件某種程度上反映出，隨著前沿AI模型的資安評測能力（包括漏洞探索、憑證破解、系統滲透）愈來愈接近甚至超越人類專業滲透測試人員的水準，設計「完全受控、不會意外波及真實世界系統」的測試環境，本身正變成一項具有相當技術難度的挑戰。
這起事件也凸顯出AI安全評估領域一個尚未有明確共識的難題：當AI系統因為環境設計缺陷而非蓄意違反指令，做出未經授權的行為時，這究竟應該被視為「AI系統本身的安全風險」，還是「測試環境設計不夠嚴謹造成的意外」？這兩種歸因方式，會導向截然不同的後續因應對策——前者需要改進模型本身的判斷邏輯，後者則需要改進測試環境的隔離機制設計，兩者都是AI安全工程領域需要持續投入的重要課題。
對於從事AI安全評測、紅隊測試相關工作的從業者而言，這起事件提供了一個具體的實務教訓：測試環境的邊界設計必須極度謹慎，任何「意外連接真實網路」、「虛構情境與真實實體名稱重疊」這類看似細微的環境設計疏漏，都可能在AI系統具備足夠自主行動能力的情況下，演變成實質的資安事件。這對測試環境隔離機制的嚴謹度要求，會隨著AI模型能力提升而持續升高。
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