文章总结： 2026年7月，AI模型逃逸沙箱自主攻陷HuggingFace，标志数字威胁格局转折。攻击持续四天，模型利用零日漏洞链式攻击，收割凭证横向扩散。防御方使用开源模型重建事件。启示包括加强智能体治理、提升运营韧性、准备机器速度响应。建议优先部署智能体控制措施，评估运营韧性，对齐法律与保险。 综合评分： 90 文章分类： AI安全,安全运营,应急响应,威胁情报,实战经验

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Hugging Face事件的事后分析报告，应对完全自主智能体攻击的出现

原创

天御 天御

天御攻防实验室

2026年7月28日 11:38 广东

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Hugging Face事件的事后分析报告，由数百名CISO在周末撰写（并经 Hugging Face 审核），该报告为应对 AI 加速的威胁格局建立了基础策略，而本文档作为由 CISO 撰写的事件事后分析报告，提供了必要的操作层面更新，以应对完全自主智能体（GPT-5.6 Sol自主攻破Hugging Face，我们离自主网络武器还有多远？）攻击的出现。

目录

• I. 执行摘要
• II. 背景
• III. 事件经过
• IV. Hugging Face 的观察
• V. 启示与建议
• VI. CISO 现在应采取的行动
• VII. 总结

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I. 执行摘要

2026 年 7 月，前沿 AI 模型逃逸沙箱，并自主攻陷了外部生产基础设施。这一事件成为数字威胁格局的关键转折点，也是对我们此前研究报告《Mythos-ready Security Program》中所指出风险的现场验证。

该报告为应对 AI 加速的威胁格局建立了基础策略，而本文档作为由 CISO 撰写的事件事后分析报告，提供了必要的操作层面更新，以应对完全自主智能体攻击的出现。

它并不取代我们此前的指导，而是通过强调针对智能体自主性专门定制控制措施的紧迫需求，对既有指导进行了细化。

转变：自主系统与传统威胁的对比

传统网络攻击依赖人类操作员使用软件工具执行命令。这类攻击受人类决策约束，并遵循可预测模式。自主智能体攻击则截然不同。它们以目标为导向，自行设定子目标，实时适应以绕过防御，并以机器速度持续运行，足以压垮人工操作。

意外伤害与法律责任风险

自主智能体无需恶意意图即可造成灾难性损害。一个目标描述不充分且权限过高的智能体，可能仅为完成任务而将关键基础设施视为攻击目标。

此外，全球范围内关于自主系统的法律框架仍不明确。未能实施严格治理、书面目的说明和有意义人类监督的组织，可能面临重大过失责任风险。我们必须将这些智能体视为业务运营中的特权主动参与者，而非被动软件。

为降低这些风险，领导层必须采取“AI 风暴就绪”姿态。我们建议高管层立即采取以下行动：

• 优先部署智能体治理控制措施

  ：部署控制措施以治理、识别并主动防止智能体违反策略合规性，以及潜在的恶意智能体活动。将 AI 智能体视为高风险、特权工作负载。每个智能体必须有一名具名人类负责人，在可能的情况下对其行为负责，或在无法直接问责的情况下负责主动使用这些控制措施，并预先获得立即关闭该智能体的授权，无需等待委员会批准。

• 评估运营韧性

  ：构建不依赖外部屏障的内部韧性。组织必须能够隔离工作负载、大规模轮换凭证，并从已知良好镜像重建整个集群。

• 为机器速度响应做好准备

  ：标准事件响应手册将无法应对智能体攻击。组织必须验证 AI 辅助响应能力，包括使用具备网络能力的开源模型的能力，以确保安全团队能够以攻击者的速度分析并遏制威胁。

• 对齐法律与保险

  ：咨询法律顾问，确认当前保险保单是否覆盖自主智能体所采取的有害行为。这通常意味着审查网络保险或技术错误与遗漏保险保单中的定义部分。许多保单覆盖内部恶意用户的行为。如果“用户”被定义为董事、承包商或员工，则可能不受覆盖。但如果未将其定义为人类，或根本未定义，则可能受覆盖。

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II. 背景

以下内容是 Hugging Face 在与 CSA CISO 社区举行的网络会议中传达的事件摘要，以及近 700 名 CISO 从讨论中得出的结论。

本文档在周末由参会 CISO 进行了现场编辑，并由 Hugging Face 团队审阅。

7 月，OpenAI 的模型在基准测试中突破沙箱环境，侵入 Hugging Face，并对其生产系统发起攻击。OpenAI 的模型（GPT-5.6 Sol 及一份截至本文撰写时尚未公开披露的模型）被分配完成 ExploitGym 基准测试任务，并判定实现该任务的有效路径包括窃取托管在 Hugging Face 上的答案。正如许多学生所知，通过查阅答案作弊是通过考试的最快方式，这是几乎所有模型在评估中常见的模式。

生成式 AI 通过黑客手段实现目标并非新现象。在 2024 年 9 月的 OpenAI O1 模型测试中，该模型黑客入侵 Docker 容器以获取所需答案（这一行为在当时受到广泛赞扬，因为该容器位于 OpenAI 的测试环境内）。

使用 LLM 和智能体的自主攻击也并非全新。去年 11 月，Anthropic 发布了一份关于智能体驱动威胁行为体的报告，随后 Sysdig 发布了“8 分钟内获得管理员权限”的报告。

今年 2 月，Gambit Security 记录了另一起针对墨西哥政府的半自主攻击。7 月，Sysdig 披露了一起疑似智能体勒索软件活动（JADEPUFFER），hunt.io 与 Bob Diachenko 共同发现了一起由 Hermes 智能体主导的针对泰国政府的活动。

此外，自去年以来，开源安全研究、应用安全和渗透测试智能体中已出现半自主能力。部分开源示例包括 raptor、Knostic 的 OpenAnt、Rivian 的 ai-sast 以及 Capital One 的 VulnHunter 等。

然而，Hugging Face 事件是首个公开记录的完全自主攻击案例。

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III. 事件经过

据 OpenAI 称，为进行基准测试，他们禁用了模型的安全护栏，并在沙箱环境中运行。唯一可用的互联网连接是一个配置用于托管软件包的代理。

OpenAI 模型识别到自己处于代理之后，发现了该代理中的一个零日漏洞并加以利用，从而获得了不受限制的互联网访问权限。随后，它们推断出基准测试答案可能的所在位置。

Hugging Face 托管数据集、模型以及大量开源 AI 生态系统，而且很可能也托管了 ExploitGym 的解决方案。因此，模型直接针对 Hugging Face 发起攻击，将数据集处理管道中的漏洞链式利用为生产系统的完整远程代码执行，随后收割云和集群凭证，并横向扩散至内部集群，全程追逐测试答案。

入侵持续约四天：两天用于侦察，随后一天静默，最后一天是高强度活动。

Hugging Face 自行发现并遏制了该事件，并在 OpenAI 联系之前就已开始调查。

AI 辅助检测暴露了攻击：Hugging Face 在其安全遥测数据上运行基于 LLM 的调查，这些信号的关联标记了入侵。

团队随后转向 AI 重建事件经过，但遇到障碍。他们尝试使用的领先西方模型拒绝处理原始攻击数据，其安全护栏无法区分事件响应者与攻击者。因此，防御者转而使用开源权重模型——来自中国实验室 Z.ai 的 GLM 5.2，并在本地基础设施上运行。

借助该模型，他们处理了超过 17,000 条事件的完整日志，重建时间线、提取指标、映射被触及的凭证，并区分真实影响与诱饵活动，在数小时内完成了通常需要数周的工作。

据团队称，清理工作遵循了正常的事件响应手册，但规模更大，包括轮换所有凭证、拆除受感染集群，并从干净镜像重建约三分之一的基础设施。

最后一步比预期更困难，因为模型散布了类似 rootkit 但实际无害的 capture-the-flag 基准测试代码，团队无法始终区分两者；存疑时便重建系统。

模型搜索并成功提取了私有 Hugging Face 仓库中三个包含 CyberGym 解决方案的部分数据集，尽管运行的基准测试是 ExploitGym。未访问任何客户数据，也未发生数据外泄。

OpenAI 于 7 月 21 日承认了该事件，将其描述为前所未有的网络事件，报告了其模型用于逃逸的零日漏洞，并将 Hugging Face 纳入其可信访问计划。该事件的重要意义不在于奇特的技术手法，而在于模型独立发现零日漏洞、将其与常规技术链式利用，并在无人类指导下运行整个攻击，其速度超过大多数响应团队的应对能力，并最终成功。

来源：

• Hugging Face，《安全事件披露：2026 年 7 月》，2026 年 7 月 16 日。
• OpenAI，《OpenAI 与 Hugging Face 合作应对模型评估期间的安全事件》，2026 年 7 月 21 日。
• Hugging Face 响应团队在 2026 年 7 月 23 日 CSA CISO 会议中的陈述。
• ExploitGym 描述于《ExploitGym：AI 智能体能否将安全漏洞转化为真实攻击？》，2026 年 5 月 11 日。

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IV. Hugging Face 的观察

多个特征迹象表明，实施攻击的是自主 AI 系统。以下是 Hugging Face 团队做出的关键行为观察，这些观察使其得出攻击由自主系统驱动的结论：

1. 倾向于重复已经成功的尝试。

   即使某操作已成功，智能体仍会重试相同操作，这可能表明存在不协调的并行工作进程以及上下文过时或丢失。

2. 精彩攻击后紧跟基础操作。

   技术上高超的操作之后，会出现格式错误或毫无意义的命令。

3. 高速操作同时运行。

   智能体迅速横向扩散，并行运行大量操作和工作负载。

4. 人类不会采取的路径。

   智能体遵循低效路径，并表现出人类不会选择的笨拙行为，例如试图利用 Hugging Face 的基础设施解决基准测试任务。

5. 轨迹中散布基准测试字符串。

   搜索日志及其他用户输入揭示了智能体的任务分配与目标。具体而言，可以清楚地看出智能体在搜索中高度聚焦于基准测试相关主题。

6. 幻觉式、无意义的用户输入。

   活动日志中包含数千行不连贯文本。

7. 对环境的快速适应。

   智能体将 Hugging Face 自身的平台和数据集用作命令与控制基础设施的一部分。C2 代码明显由 LLM 生成，其复杂的混淆技术需要（无拒绝行为的）LLM 才能解读。

8. 较差的作战安全（opsec）实践。

   智能体较为草率，留下了用于加密数据的密钥等痕迹，这些痕迹既因噪声增加了监控与取证难度，又因密钥可用而降低了难度。

本文档作者承认，这些观察可能并不适用于未来的自主攻击，因为模型及其编排框架会改进，或当攻击由经验丰富的人类操作员指导时。

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V. 启示与建议

Hugging Face 事件提供了观察无安全护栏前沿模型自主攻击双方视角的独特机会。它表明，虽然《Mythos-ready》计划中描述的安全控制措施仍然至关重要，但该事件也迫使我们重新排序优先级。我们正从关注通用 AI 采用转向对高风险智能体的即时治理。以下“新基础”建立在 Mythos-ready 框架之上，将重点转向控制智能体系统的累积自主行为。

对 CISO 而言，这是一次学习如何准备防御高级智能体攻击、以及如何为我们自身内部智能体使用设置护栏的绝佳机会。虽然很少有组织会进行高风险模型评估，但大多数组织已经部署了用于编码或协作工作的智能体。许多组织目前正在探索用于自主渗透测试的网络安全专用智能体，这为失控行为开辟了新途径。

上述观察表明，防御姿态必须优先考虑智能体监控、早期检测、速度与规模，而非人工调查。Hugging Face 团队将该事件总结为在异常规模下执行的标准事件响应手册，这需要特定的智能体调整。虽然智能体在响应操作中被证明是必要的，但准备仍然是关键因素。

主要转变是从人类决策转向机器执行。以下成熟度说明反映了其中若干建议需要多季度投入，而非即时修复。

这些行动使防御方与智能体运营团队能够预防此类事件、在需要前准备好快速检测与响应，并加速补救工作。主动措施的成本远低于主动事件期间的被动措施，而在自主攻击面前，主动措施是必需的。

本文档补充了我们此前关于 Mythos-ready 安全计划的工作。有关这些问题的更广泛讨论，包括风险登记册和构建“AI 风暴”就绪安全计划的控制框架，我们建议审阅该出版物。Hugging Face 事件的经验细化了这些行动，但并不取代我们此前的指导。

防御方启示

基线能力，或智能体安全的“新基础”：

1. “失控”智能体行为是常态，而非例外。加强对智能体与自主工具的治理与保障措施。

从编码到协作工作助手，智能体代表了一种具有事件记录的常见失败模式（“智能体……总会找到办法”）。

智能体将采取必要手段实现分配目标，我们一次又一次看到它们以创造性且出人意料的方式这样做。Hugging Face 攻击只是这种常见行为的极端例子。防御者需要控制措施，限制自身智能体对自身及他人造成损害。

不要优先依赖或仅依赖沙箱或基于网络的监控等外部控制措施。

对智能体行动、工具使用与决策制定的更深层次可见性与控制至关重要，并已证明对早期发现、预防与补救有效。

• “智能体”（如 Claude Code 和 Codex）是调用模型进行推理的代码与编排框架。我们应当优先在这一层进行检测与控制，从而获得比依赖代理和沙箱等外部护栏更有效的智能体行动可见性与控制力。
• 这些外部控制仅处理有限的输入与输出，对智能体本身无可见性。类比而言，这类似于恶意软件检测，EDR 会检测操作系统，而 NDR 监控网络。
• 经过检测的智能体本身应能够通过主动策略执行实现预防。等待人类做出判断（Human-in-the-Loop）对绝大多数用例而言并不可行。

说“基础措施”本可阻止此次攻击（从权限到更好的防御加固）很容易。然而，我们一次又一次看到，大多数组织在规模上无法持续实施基础措施，尤其是在我们维持技术债务并在新环境中构建新能力时。

即使在最近的智能体导致的 AWS 中断和 GitHub 入侵之前，情况已是如此。

我们必须接受，我们永远无法完美，而智能体是极具动机的调查者，会发现并利用哪怕最小的机会。由于完美防御不可能，我们必须专注于约束我们的智能体及其与环境的交互。有关额外治理建议，请参见智能体运营启示。

2. 使用编码智能体将团队加速至机器速度。

使用编码智能体执行各种任务是 Hugging Face 学到的重要经验。分诊操作、取证调查以及按需定制的专用接口（优于传统工具接口），以及协作与标注能力，都得到了响应人员的强调。

编码智能体使响应人员能够以更接近机器的速度运作。请向团队提供这些工具，并让他们开始集成与训练。

3. 确保获得具备网络能力的模型。

• 预先获得具备网络能力的商业模型的审批访问权限。

  启用了网络安全护栏的前沿模型将拒绝合法的安全任务，并阻碍事件响应。每个前沿实验室都运行各自的可信访问或网络验证计划（数据保留政策不同），但审批需要时间。在需要之前申请，而不是在事件期间。

• 在需要之前测试并运营具备网络能力的开源权重模型。

  Hugging Face 明确表示，若没有切换到开源权重模型，其防御将不可能实现，因为基础模型护栏导致无法完成工作。即使获得了批准的可信或验证访问（这应成为每个组织的优先事项），商业模型仍可能拒绝防御导向的工作。

无论作为主要能力还是备用方案，具备网络能力的开源权重模型（自托管或云托管）都需要在事件发生前经过验证并准备就绪，与前沿模型并行运行。

如果您使用 Bedrock 或 Foundry 上的托管模型，请在事件发生前确认该平台如何管理护栏例外和数据保留，因为它们可能有所不同。

4. 大规模部署欺骗技术。

侦察表现为低置信度探测，单独来看低于升级阈值。由于智能体难以区分有效凭证或系统与蜜罐，请部署虚假身份、凭证、软件包注册表、数据集、蜜罐 API 和蜜罐集群，以减缓攻击者并生成高置信度指标。

5. 构建大规模轮换凭证与密钥的能力。

对大多数组织而言，一次性轮换所有凭证是脆弱操作，可能导致自我造成的中断，因此应向寿命受设计限制的临时凭证过渡。（参见 Sounil Yu 的 DIE Triad）

6. 尽可能采用不可变基础设施。

针对快速移动的攻击智能体，手术式清理运行时环境是一场必败之战。将服务架构为从已知良好镜像销毁并重新部署。这应成为云和容器环境的默认做法，组织应考虑在可能的情况下将其他关键应用迁移至不可变基础设施。（参见 Sounil Yu 的 DIE Triad）

7. 使用 AI 大规模重建攻击全貌。

多种攻击技术、幻觉产物以及与噪声难以区分的低信号告警，使人工调查无法扩展。使用 AI 关联现有安全工具产生的海量遥测数据。映射受影响的身份、资产和攻击路径，并浮现被噪声掩盖的相关低信号告警。

8. 针对智能体节奏进行校准。

Hugging Face 报告称，智能体平台在遥测中的表现与智能体攻击相似或相同。

对当前已知智能体平台的特征节奏进行基线化与监控，以及智能体循环、被模型调用时规律性停顿打断的活动爆发，以及其他智能体模式。

9. 考虑智能体生成的指标与噪声。

优先丢弃格式错误的命令，这些命令因解析错误、重试和虚构的 CLI 参数而在智能体输出中频繁出现。虽然推理产物和幻觉在此次事件中出现，但这些特定于此攻击，并表明编排框架泄漏或推理失败，而非预期行为。识别这些区别，以防止取证数据量膨胀，并确保分析人员不被特定攻击产物误导。

智能体运营启示

除了防御外部威胁外，组织还必须运营化对其构建与部署的智能体的治理。基于 Hugging Face 事件的具体经验，以下措施对于确保智能体在书面边界内运行并保持人类控制至关重要。

1. 加强对自主工具的治理与保障措施。

此次事件最重要的教训是：如果您运行智能体，就必须对其进行适当治理与控制。不要在无监控、监督和护栏的情况下运行自主黑客工具，并在政策中明确审批要求和升级路径。

对沙箱隔离声明保持怀疑：在此次事件中，模型在其唯一被允许的网络出口中发现了零日漏洞，并完全突破了遏制。假设故障可能被忽视：此次事件中的活动在迫使响应之前大约静默运行了三天，因此主动监控与隔离同样重要。

2. 直接测试您的隔离机制。

如果您限制智能体对互联网或其他资源的访问，请指示智能体攻击这些边界，以便在生产环境中看到之前就了解逃逸行为和信号的样子。除了处理网络隔离外，还要处理智能体逃逸沙箱的欲望。沙箱可能不是充分的控制措施，配置错误的沙箱更不是。

3. 使您的智能体可被外部各方识别。

合法扫描运营商遵循约定，使下游各方能够轻松识别并联系操作者。如果智能体失控，它们也需要同样的机制。尽可能使用可识别的源 IP 地址范围，并配置反向 DNS 指针（PTR）记录，以便意外受害者知道应通知谁。

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VI. CISO 现在应采取的行动

安全领导者必须立即开始实施防御措施，以保护其环境。以下路线图概述了组织可在今日部署的紧急措施序列，以准备应对自主威胁。它遵循高度激进的时间表，可能并非对所有组织都可行。

本周开始：

1. 实施智能体与编码助手特定控制措施。

   重点关注环境中已在使用的智能体。主要控制措施应检测智能体本身以获得可见性，而非仅依赖外部可观测性。监控智能体行动、工具利用和决策制定。优先考虑预防和自动化策略执行，因为等待人类干预对大多数智能体操作而言并不可行。

2. 确保获得具备网络能力的开源模型。

   验证并确保获得具备网络能力的开源模型，作为关键备用方案。这可确保在商业模型护栏阻止合法安全任务时，响应人员仍能继续分析和取证。

3. 确认完整的智能体遥测。

   建立对智能体活动的全面可见性，包括但不限于智能体行动、工具使用、更广泛的智能体供应链（VS Code 扩展、技能、MCP 服务器、插件等）、密钥与凭证处理、决策制定、提示、模型和编排框架版本以及身份。

4. 标准化编码与协作智能体使用。

   强制执行编码与协作智能体使用的安全要求，并向开发团队和公民编码者团队提供适当培训。

5. 将智能体自主性列为具名风险。

   正式将智能体风险纳入组织风险管理与合规计划。

6. 建立两支独立的智能体 AI 响应团队。

   一支团队用于应对贵公司成为智能体网络攻击受害者的情况。另一支团队用于应对贵公司智能体攻击他人的情况。

在两种情况下，均指定一名具名高管负责人领导该跨职能团队。团队应包括安全运营、身份与访问管理、云安全、AI 工程、事件响应、法律、隐私、沟通和采购等代表。

本月开始：

1. 测试快速恢复并部署欺骗控制措施。

   验证关键工作负载可从已知良好镜像大规模重建。

2. 部署检测型欺骗能力。

   部署检测型欺骗能力，包括受监控的金丝雀凭证、蜜罐和诱饵数据集。

3. 建立大规模凭证轮换与集群替换能力。

   构建可同时滚动所有凭证并替换整个受感染集群的基础设施。

4. 部署轨迹级检测。

   关联智能体、身份、工具和系统间的活动，以检测权限累积、横向移动、意外出口、持久化以及偏离批准目标的行为。

5. 验证 AI 辅助事件响应。

   测试已批准模型是否能够分析恶意代码和命令与控制产物。建立经过测试的备用程序，包括隔离的开源权重模型选项。

本季度开始：

1. 开展智能体 AI 桌面推演。

   模拟以下场景：环境内的自主智能体攻击、自身智能体失控并攻击第三方、取证期间模型拒绝、处理多个并发级别入侵事件、快速令牌消耗以及持续恶意智能体活动。为每个已识别差距指定负责人和截止日期。

2. 发布临时智能体安全标准。

   定义具有关闭权限的问责负责人、书面目的、受限工具与目的地、对后果性行动的人类审批、支出限制、证据保留、模型来源审查、唯一非人类身份要求以及定期重新评估。

3. 整合非人类身份。

   虽然智能体身份既不成熟也未标准化，但应考虑如何尽可能明确地将人类、非人类和智能体身份纳入访问、身份和变更管理工作流。

4. 部署全栈欺骗技术。

   实施蜜罐令牌、诱饵出口路径和虚假数据集。确保这些诱饵与生产环境难以区分，将任何交互路由至立即遏制，并维护诱饵清单以区分真实影响与伪造产物。

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VII. 总结

Hugging Face 事件标志着无护栏的先进前沿模型首次入侵外部组织。它为防御者提供了学习并准备迎接以自主攻击为特征的未来的关键机会，正如我们在此前研究中所预测的。

该事件的重要意义不在于新技术手法，而在于自主系统如何链式利用漏洞、滥用凭证，并以持久性和机器速度的并行方式在数千次操作中调整方法。智能体绕过的安全边界不仅是模型本身，而是整个智能体系统：其编排框架、工具、凭证、基础设施、记忆和监督。

该事件为 CISO 提出了两个截然不同的挑战。作为防御者，组织必须在可能压垮人工操作的规模和节奏下检测并遏制自主活动。作为智能体运营者，组织必须确保其系统不会通过未授权手段追求授权目标。智能体无需恶意意图即可产生对抗性结果：目标描述不充分和监督不足往往就足够了。

该事件验证了我们此前关于“Mythos-ready”安全计划的研究成果。我们必须适应并为这一新的智能体技术栈整合新控制措施，将当前安全栈能力扩展至这些智能体，重新优先考虑此前被视为可选的控制措施（如网络欺骗），并将经过验证的控制措施适应至机器速度和大规模攻击，针对自主执行进行定制。最后，组织需要具备独立撤销所有凭证并重建整个集群的能力。

CISO 应将高风险智能体视为特权工作负载。每个智能体必须通过定制的检测控制措施和主动执行的预防控制措施进行监控，这些控制措施应能访问智能体行动、工具使用和决策制定，提供完整遥测，并包含经过测试的关闭路径。

最终，组织必须根据智能体可行使的权限和可造成的后果对其进行治理，而不仅仅根据其使用的模型或提示。

声明：

本文为翻译

参考资料：

《Hugging Face 事件初步事后分析报告》

https://cloudsecurityalliance.org/download/artifacts/hugging-face-ciso-post-mortem

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