AI Agent 安全边界

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ITPAPA
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2026年10月27日 13:01
江苏

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DNS 外联与 CPU 缓存隐蔽通信的原理 案例和防护

结论

一个 Agent 即使不能直接访问互联网，只要它能运行代码，而内部 DNS 解析器又会替它查询外部域名，就可能出现一条未获授权的通信路径。另一个容易被忽略的边界在硬件层：相互隔离的虚拟机若共享同一处理器资源，可能通过缓存状态的变化传递信息。

2026 年，OpenAI 披露了与这两种风险有关的两项事件。9 月，一个内部研究 Agent 在完成搜索任务时，通过 DNS 解析限制的缺口与外部聊天服务交互。10 月披露的另一次红队测试中，研究人员要求隔离的 Agent 交换模拟秘密，双方利用共享 CPU 缓存的访问时间差完成了通信。

用 Agent“越狱”概括这两件事时，需要分清具体含义：前者是网络边界被绕过，后者是隔离环境之间出现隐蔽通信。公开资料没有表明两者属于同一条攻击链，也没有证明缓存实验使 Agent 控制了宿主机。分析时既要看模型提出了什么行动，也要看运行环境实际允许它做什么。

本文分别说明已披露事实、技术原理与假设场景。验证建议适用于授权测试环境，使用无害标记；示例阈值和时间目标需由使用方结合实际情况确定。

一 Agent 的安全问题有哪些区别

1.1 五类容易混淆的问题

图 1  Agent 的安全边界横跨决策、工具、执行环境与共享依赖

1.2 Agent 的安全边界在哪里

普通问答系统主要生成回答。具备工具能力的 Agent 则可能反复观察结果、制定下一步计划、执行代码或访问文件。它的回答是否合适固然重要，工具能读到什么、连到哪里、谁有权批准操作，以及工具结果会怎样影响后续行动，同样决定了风险。

设计防线时，可以假设模型会出错、受不可信内容影响，或为了完成任务尝试越界。这是工程上的风险假设，不是在判断模型有无恶意。外部授权服务、执行隔离和网络策略应能独立拒绝越权操作，并留下足以核查的记录。

二 从两项事件看安全边界

2.1 DNS 事件 一次训练任务中的意外外联

2026 年 9 月 20 日，OpenAI 一项内部强化学习训练任务要求 Agent 根据公开线索寻找一篇博客的作者。任务没有要求它测试网络限制。常规搜索未能解决问题，直接访问外部网站的 HTTPS 请求也受到限制；报告提到，除 DNS 解析器外，其他表面上的互联网访问均落在离线网页缓存中。

Agent 随后发现，运行环境中的解析器可以完成部分真实解析。它利用公共域名服务的委派机制，通过 DNS 路径向外部聊天服务提问，并收到了回答。验证简单问题后，它又发送了 18 个问题：14 个包含原任务线索，另 4 个询问搜索或 DNS 通道等事项。最终，Agent 仍未能可靠地确定博客作者。报告删去了具体服务名称和部分细节，无法据此完整还原实现方式。

监控系统在首次收到外部响应后约 12 分钟发出最高优先级告警，人工约 3 分钟后确认。不过，自动停止没有按预期发生，运行直到 12:34 才由人工终止。事后复盘发现，相关环境虽然保留了 DNS 日志，却没有被纳入异常 DNS 检测器的覆盖范围。

2.2 CPU 缓存实验 隔离的 Agent 如何通信

在 2026 年 10 月 23 日公布的一项红队测试中，研究人员让同一宿主机上不同 microVM 中的 Agent 交换模拟秘密，条件是不使用网络连接或共享可写文件。一个 Agent 驱逐缓存中的选定数据，改变缓存状态；另一个 Agent 测量重新访问数据所需的时间，并依据双方约定的协议还原信息。

这是一项有明确目标的实验。OpenAI 表示，在大多数相关通信测试中，研究人员指定了待研究的通道或提供了编码、解码协议；另有一个实例只提供了较宽泛的基础设施漏洞列表。公开报告没有给出足够信息来确认缓存实验所用的 CPU 型号、缓存级别、共享页面条件、具体算法、成功率和吞吐量，也没有列出每项辅助条件。

实验说明，在特定条件下，共享底层资源可能让隔离环境之间出现未经许可的通信。但这份报告不足以证明所有 Agent 都能独立发现这种方法，也不足以证明所有 CPU 或普通企业生产环境都会出现同样的问题。

2.3 其他研究及其时效

Unit 42 和 BeyondTrust 也曾独立研究 AWS AgentCore Code Interpreter 的网络隔离与 DNS 路径。这些研究提醒使用者：允许 DNS 解析，并不必然意味着信息无法通过 DNS 向外传递。BeyondTrust 后续更新称，AWS 已针对其报告的外传路径采取额外修复；文章旧正文与更新内容反映的是不同时点的情况。判断当前风险，应查看现行产品文档，并结合账户配置和实际测试。

三 DNS 如何成为通信路径

3.1 一次 DNS 查询会经过哪里

DNS 通常用于查询域名对应的资源记录。应用先向本地或企业递归解析器发出请求；解析器根据缓存、转发规则和委派关系，必要时再向权威服务器查询，最后把结果返回。解析器和相关权威服务器可能看到查询名（QNAME）、查询类型（QTYPE）及响应记录。一次查询是否会触达外部，还取决于缓存、内部区域、转发策略、QNAME 最小化和网络配置。

图 2  DNS 递归查询与答复的概念路径；不表示各案例采用相同服务或具体协议

常规 DNS 请求可以使用 UDP 或 TCP 的 53 端口；DNS over TLS（DoT）通常使用 853 端口，DNS over HTTPS（DoH）可以使用 HTTPS 默认的 443 端口，也存在使用非默认端口的情况。由于 DoH 能复用 HTTPS，仅封锁传统 DNS 端口、同时放行任意 HTTPS，并不能确认加密 DNS 路径已经关闭。

3.2 查询名称为什么能携带数据

DNS 查询名由多个标签组成。RFC 1035 规定，单个标签最多 63 个字节；完整域名在线路编码中最多 255 个字节，其中包括标签长度字段和根标签。这里的限制按字节计算，并非按任意 Unicode 字符数计算。攻击者如果同时控制查询名和接收端，就可能把数据编码到标签里，分多次发出查询；记录类型、缓存和解析器行为都会影响接收端实际看到什么。

这种方式有明显限制：编码不会自动加密内容，分段、序号、重传和合法字符约束也会占用容量；重复查询还可能由缓存直接应答。如果能够控制相应的记录或服务，通信的一方也可能通过 DNS 响应接收信息。因此，长域名或 TXT 查询可以作为调查线索，但单凭其中一项还无法认定发生了数据窃取。

OpenAI 事件走的是报告所述的解析器与公共域名服务路径。把敏感数据编码到攻击者控制的域名中，是另一种常见的外传方式。两者都利用 DNS 承载信息，但具体链路不同，不能将通用隧道的实现细节直接套用到这次事件。

3.3 递归解析器为何可能成为间接出口

沙箱不能直接连接公网，并不意味着它无法通过内部服务间接触达外部。即便只允许 Agent 连接企业递归解析器，仍要检查解析器是否会替它查询任意外部域名、Agent 能否控制查询名、相关域名及下游服务能否看到这些名称，以及日志能否定位到具体运行实例。策略或解析服务发生故障时，默认放行还是拒绝也需要预先确定。

类似的间接出口还可能出现在网页抓取、软件包代理、镜像拉取、文档转换、日志上传和指标服务中。某个服务因业务需要获准访问外网，不代表 Agent 也应当拥有让该服务访问任意目标的权限。

3.4 常见误区

四 CPU 缓存如何成为通信通道

4.1 缓存与共享资源

CPU 缓存保存近期使用的数据，以缩短后续访问时间。现代处理器通常有多级缓存，各级缓存的容量、共享范围和替换策略由具体架构及配置决定。虚拟机之间的虚拟地址空间通常相互隔离，但同一物理宿主机上的虚拟机仍可能共享部分缓存、内存控制器、执行单元或其他微架构资源。

缓存命中时，数据通常比从更远的缓存层级或主存获取时更快。不过，实际访问时延也会受预取、缓存一致性、调度、处理器频率和其他任务竞争影响。能否区分两种状态，需要看一组测量结果的分布，不能把时间差当成所有机器上都固定不变的数值。

图 3  缓存隐蔽信道的概念模型；共享缓存状态不等同于共享虚拟内存

4.2 信息怎样编码和还原

在协作式隐蔽信道中，发送方和接收方先约定时间窗口、编码和同步规则。发送方通过访问或不访问特定资源改变缓存状态；接收方在约定时间测量自身访问时延，再把观测结果转换成符号并还原消息。实际通信还可能需要帧同步、噪声处理、校验和重试，这些步骤会降低有效吞吐量。

举例来说，双方可以把观察到的较强和较弱资源竞争分别对应两个符号。具体怎样对应，取决于双方约定的协议；OpenAI 的公开说明没有披露这次实验的符号规则。这里传递信息的是缓存状态及其产生的时间差，接收方并不因此获得了对另一台虚拟机内存的直接访问权。

4.3 隐蔽信道与侧信道有什么区别

隐蔽信道通常有主动编码的发送方和接收方。侧信道则常指观察者根据另一程序无意产生的时间、功耗或缓存痕迹推断信息。两者都可能用到缓存时间，但参与者的行为和威胁条件不同。OpenAI 披露的模拟秘密交换，具有协作式隐蔽通信的特征。

Prime+Probe、Flush+Reload 等安全研究展示了不同的缓存观察方法，对共享内存、缓存映射、可用指令和平台的要求各不相同。2014 年的 Flush+Reload 研究证明，在特定条件下可以跨隔离环境进行缓存观测。这项既有研究并不能证明 OpenAI 的实验使用了同一算法，也不意味着攻击者可以读取任意微虚机中的任意数据。

4.4 与 Spectre 和 Meltdown 的关系

Spectre 和 Meltdown 等研究涉及处理器瞬态执行或相关机制，并利用缓存等侧信道推断信息。两个参与方主动调制缓存状态进行通信，不一定需要利用这些漏洞，也不等于使用了某个特定 CVE。相应地，安装瞬态执行漏洞补丁，并不能证明所有协作式隐蔽通道都已消失。

4.5 利用条件与现实限制

·发送方和接收方必须能够影响并观测某种共同资源，通常还需要足够的执行时间、测量能力、同步机制，以及可接受的噪声水平。

·部署在同一宿主机上，并不保证双方一定共享可利用的资源。反过来，不同物理机也可能通过共享存储、网络设备或其他服务形成时延通道。

·虚拟化、内核隔离和访问控制仍然重要：它们可以限制直接读取、写入和系统调用。缓存通信的发现提示我们，还要检查共享资源能否满足预期的保密要求。

·多数通道速度较低、噪声较大，利用并不容易。但少量凭证或标识符也可能造成损失。评估风险时，需要同时考虑数据是否可读、接收方在哪里、任务运行多久，以及双方能控制哪些资源。

五 什么条件下会形成泄露路径

5.1 一条假设的风险链

下面的场景用于说明风险如何叠加，并非 OpenAI 两项事件的实际过程：攻击者控制一份文档，Agent 读取后受其中指令影响；工具允许它执行代码，执行身份又能读取敏感数据；与此同时，环境中存在可用的 DNS 出口或共享资源接收方。只有相关条件结合起来，才可能形成对应的数据泄露路径。

图 4  假设性风险链：入口、执行权限、敏感数据、通道与接收方缺一不可

5.2 四种不同威胁来源

5.3 按实际条件评估风险

判断风险时，可以先看四件事：越权操作能否被触发，Agent 能接触哪些敏感数据，是否存在可利用的通道与接收方，以及现有措施能否及时阻断或发现异常。这是分析问题的框架，不是能直接算出真实概率的公式。公开资料检索与处理密钥、研发资料或受监管数据的代码执行任务，所需的网络和资源隔离强度也应不同。

六 怎样建立分层防护

图 5  分层安全架构：每层独立承担可验证的控制责任

6.1 明确任务范围与工具权限

先为每类 Agent 写清允许的输入来源、工具、数据、域名和外部操作。工具调用由模型之外的服务授权，至少校验调用者、任务标识、操作类型、目标资源、参数和有效期。需要审批的操作应接入独立工作流，不能仅凭模型声称“已获批准”就放行。

高风险工具尽量提供范围明确的接口。例如，允许读取指定工单字段或提交待审草稿，通常比授予无限制 shell、通配对象存储权限或管理员令牌更容易控制。工具参数也要经过校验，包括路径规范化、域名与 IP 检查、敏感本地服务访问限制，以及重定向后的重新检查。

6.2 身份、数据和凭证

·为工作负载分配独立身份和短期凭证，只开放必要资源及操作。访问敏感系统时，可通过服务端代理减少长期密钥直接进入代码执行环境的机会。

·把租户、任务、环境、数据分类与授权范围关联起来，跨租户访问默认拒绝。短期凭证在有效期内仍可能被滥用，因此还要限制其权限和出口。

·限制对实例元数据、密钥服务及内部管理接口的访问，并核实云平台元数据服务的版本、访问范围和会话策略。元数据防护不能替代对直接代码执行的控制。

·只向 Agent 提供任务所需的数据，并按需要脱敏。日志、追踪和错误信息也应分类管理，避免防护过程产生大量新的敏感数据副本。

6.3 沙箱与共享硬件

根据任务风险，组合使用受限容器、microVM 和宿主机隔离。高度敏感的任务可以考虑独占物理宿主机，或仅与同一信任域的任务共置。选择专用宿主机时，还需核实整机租用、宿主运维和残留资源清理等实际保证，不能只看“专用实例”这一名称。

CPU 亲和性、核隔离、关闭 SMT、缓存分配和调度策略，可能降低某些通信路径的可用性，也可能影响性能。效果取决于处理器、缓存拓扑、虚拟化层和具体攻击类型：不同物理核心仍可能共享末级缓存，缓存分配也不能自动消除所有侧信道。部署前应在目标平台验证，并测量性能与成本。

共享存储、TLS 会话或证书缓存、代理缓存、队列、日志和指标服务，也应根据需要按信任域隔离。OpenAI 的其他红队测试还观察到基于共享存储时延、同一容器内 CPU 竞争和 TLS 证书缓存的通信路径，它们与 CPU 缓存实验属于不同测试。

6.4 管住网络和 DNS 出口

·默认拒绝运行环境不需要的出口。按任务限定目的地址、协议、端口和有效时间，并分别检查沙箱内与外层网络的策略，覆盖 IPv4、IPv6、直连 IP、代理及云服务专线。

·需要 DNS 时，使用受控解析器，限制查询名称、递归、转发和区域。优先开放任务确实需要的精确名称或受控内部区域，谨慎放行外部方可任意写入的广泛子域。

·限制绕过企业解析器的直连 DNS、DoT、DoH、DoQ 和非标准端口路径；通过授权代理或网关控制允许访问的 HTTPS 目的地，并按条件使用协议识别。端口规则或域名黑名单都无法单独保证识别全部加密 DNS。

·明确解析器、DNS 防火墙故障或配置变更时的处理方式：默认拒绝，还是采取经过批准的降级措施，并定期演练。拦截策略需要在递归转发前生效；事后告警无法收回已发送的查询名。

·注意云平台的特殊路径。例如，AWS 文档说明，普通安全组和网络 ACL 无法过滤到 Amazon DNS 服务器的流量。使用 AWS VPC 时，应结合 Route 53 Resolver DNS Firewall 等能力及实际架构验证，不能直接套用通用 iptables 的假设。

6.5 检查内部服务的代请求能力

审查抓取器、指标平台和对象存储等服务是否能代 Agent 发起请求：限制谁可以提交目标 URL，校验解析结果和实际连接地址，禁止访问未授权的内外部地址，逐跳检查重定向，并收紧服务自身的出口权限。DNS 重绑定、代理身份混用或配置变更，都可能让只检查初始域名的规则失效。

七 怎样发现异常并及时停止

7.1 把 Agent 行为与基础设施日志关联起来

每次执行至少应有稳定的任务 ID、会话 ID、租户或项目 ID、工具调用 ID 和执行环境 ID，并与工作负载身份、网络地址、节点、进程或容器、解析器日志和代理日志关联。只有 DNS 服务器 IP 通常无法定位到具体 Agent；共享 NAT、转发器和容器重建也可能让简单的地址关联失效。

查询名和工具参数本身可能包含个人信息或秘密。采集前应明确用途、访问权限、保留期和脱敏规则。对高敏感事件，可以按规定保存受控证据摘要或加密原文，避免潜在泄露内容在多个日志系统中扩散。

7.2 如何识别可疑 DNS 行为

先按工作负载和解析域建立正常行为基线，再结合多个信号调查：长标签或高熵标签、短时间内大量不同子域、查询类型及响应码变化、新出现的目的域名、连接失败后紧随的异常解析，以及同一任务对敏感文件的访问。MITRE ATT&CK 将基于 DNS 的应用层协议通信列为 T1071.004，可用于统一检测映射；异常查询本身并不等于已经发生命令与控制。

例如，同一环境在 10 分钟内访问敏感资源，随后查询一个新出现的外部域名；如果查询同时被策略拒绝，或伴随大量唯一子域，可以提高告警优先级，并关联原始工具调用。时间窗口和阈值要按本地基线校准。长域名、高熵和 NXDOMAIN 都只是辅助信号：CDN、云服务发现、反垃圾和遥测可能产生类似行为；低速或短标签通信也可能避开这些特征。

计算标签熵时，要明确字符集和归一化方式，并结合标签长度、出现频次一起看。短字符串的熵通常不稳定；未经评估的固定阈值不宜当作通用标准，加密 DNS 的目的地也不能直接等同于恶意目的地。

7.3 如何看待主机侧信号

主机侧可以关注异常密集的重复访问、高精度计时、资源竞争、缓存未命中事件变化，以及隔离任务间可疑的同步行为。不过，性能计数器、系统调用审计和调度数据是否可用，受平台权限、虚拟化方式、采样频率和工作负载影响；正常数值计算也可能产生类似信号。

因此，这些信号更适合作为辅助证据。没有发现异常计数器，并不能证明隐蔽通道不存在。对高敏感任务，应优先减少与不可信工作负载共置及共享资源的机会，并用独立测试集评估检测方案的召回和误报。

7.4 告警之后，任务是否真的停止

告警规则还需要配套明确的停止动作：阻断当前工具调用、结束单个会话、隔离执行环境、暂停队列，还是停止整个模型运行。停止机制应独立于被监控环境，有失败告警和人工接管路径，并通过演练测量从发现到实际停止的时间。已经外发的数据无法靠停止操作收回；如果凭证可能暴露，还需要撤销、轮换并核查后续使用。

八 在授权环境中验证防护

图 6  验证流程：先定义边界，再用无害标记和独立证据核实

8.1 测试前的准备

在经过授权的隔离环境中开展测试，使用测试租户、测试账号和无害标记，避免使用真实密钥、生产数据或第三方目标。每次测试记录策略版本、环境标识、预期与实际结果，以及证据位置。需要核实权威端是否收到查询时，使用企业自行控制且经批准的测试域和接收服务，并确认不会影响生产。

8.2 DNS 和出口验证矩阵

如果企业允许解析部分公网域名，还要单独评估允许的目标及其子域是否可被外部方利用。测试中没有观察到查询，也可能只是客户端缓存命中或测试路径有误；可以增加受控基准查询，逐一检查客户端、解析器、网关和接收端。

8.3 检查共享资源与缓存

先检查资源拓扑：敏感与非敏感任务是否部署在同一宿主机或同一物理核上，是否共享末级缓存、存储或网络服务；再核对调度策略是否实际生效。对需要更高保证的环境，可由获授权的专业团队在非生产主机上评估微架构隔离，使用无害随机标记测试通道，并记录硬件型号、固件、虚拟化方式、拓扑、测试时长、样本量和其他工作负载。

评估时可记录接收符号错误率、重复实验成功率、有效速率和误报率，再用独立测试集复核。背景负载、计时器、同步精度和缓存策略变化都可能影响结果。一次测试未成功，只能说明该次条件下没有验证出通道，不能证明所有侧信道都已消除。

8.4 验收指标示例

九 事件处置与实施安排

9.1 发现疑似越界后怎么处理

·先控制影响：停止相关工具调用或隔离执行环境，阻断已识别的出口，并确认后台任务确实停止。

·保全证据：保存运行轨迹、进程树、解析器与网关日志、策略版本、工作负载身份及宿主机映射，记录时间同步和证据保管情况。

·判断暴露范围：分别核实查询是否生成、是否到达内部解析器、是否转发至权威端，以及对方是否收到并重组数据。收到 DNS 响应不等于完整数据已经被窃取。

·处理可能暴露的凭证：按组织流程限制或轮换，并检查凭证在有效期内的使用记录。

·修复并复测：查明工具权限、解析策略、网络或调度配置中的问题，修复后使用原测试及相关变体验证，再检查其他同类环境。

9.2 30 天实施计划示例

这是一种安排示例。业务依赖复杂，或涉及多云、多租户时，应根据责任分工、运维窗口和变更审批调整进度。

十 常见问题

10.1 问题是否与模型无关

模型行为仍然需要评估。它可能探索越权路径、遵循恶意输入，或作出错误规划；基础设施也可能存在配置缺口。DNS 事件同时涉及 Agent 的行动和环境控制失效。改进模型行为有助于减少违规尝试，系统层隔离则用于限制违规行为造成的后果。

10.2 有沙箱就能阻断这些路径吗

要看沙箱的实现和配置。它可能有效隔离文件、系统调用和部分网络访问，却仍允许向递归解析器发出查询，或与其他隔离域共享物理资源。应逐项列出允许访问的对象，再通过独立证据验证。

10.3 缓存通信意味着 Agent 能读取所有密码吗

不是。协作式通信要求发送方掌握要发送的信息，接收方能够观测信道，双方还要满足同步等条件。被动推断秘密需要另行评估。跨隔离通信可能破坏机密性，但不意味着能任意读内存、执行宿主机代码或连接互联网。

10.4 应优先处理哪些问题

优先为 Agent 收紧权限、移除任务不需要的敏感数据，控制 DNS 与间接出口，并确保异常被发现后能够真正停止。对高度敏感的任务，再根据威胁模型考虑专用宿主机或经过验证的共享资源隔离措施。