安全研究人员用 Claude Opus 5 渗透 OpenAI 内部代码库，花费不到 3000 美元

2026 年 9 月 18 日，安全研究员 Yuchen Jin 在社交平台披露其团队利用 Claude Opus 5 自动化攻破 OpenAI 内部代码库，其关注价值在于揭示了前沿多模态大模型在端到端漏洞挖掘与自动化利用链构建上的高能力演进。

• 漏洞利用路径：三名研究人员利用一个图片上传漏洞，在 Claude Opus 5 的协助下成功将其升级为员工账号接管权限，并通过接管的账号在 OpenAI 内部 monorepo 代码仓库中发起 Pull Request。
• 攻击成本与效率：据研究者披露，早期的 Opus 4.8 模型难以完成该利用链构建，而 Opus 5 在数小时内完成破解，且整个攻击过程消耗的 Token 成本不足 3000 美元。
• 防御启示与主张：研究团队指出，前沿大模型的代码审计与渗透能力呈现非线性跃升，防御方必须同步采用同级别或更先进的 AI 安全工具才能有效应对自动化攻击威胁。
• 影响/看点：该案例表明高阶大模型显著降低了复杂利用链开发的门槛与经济成本，可能促使科技企业加速重构内部开发环境权限隔离与代码准入机制，其长期影响取决于防御体系是否能建立起同等水平的 AI 自动化对抗与审核能力。
• 资料依据:
• X：Yuchen Jin（2026-09-18）：https://x.com/Yuchenj_UW/status/2100778872728060304
• OpenAI 安全通告（2026-09-18）：https://openai.com/security/advisories/2026-09-image-upload-vulnerability

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