METR公开两起安全事件：AI研究机构先守住哪段凭证与评测数据？ (2026)

8 月 31 日，AI 评测机构 METR 公布两起安全事件：公共模型 API 密钥被盗用，消耗约 60 万美元额度；另一起攻击探测了公开服务中的内部数据入口。METR 表示，两起事件目前都属于险情，敏感信息被访问的证据为零，但一批敏感模型输出曾在技术上可被触达。1

凭证为什么会出现在公网

3 月，研究人员把智能体编排应用部署在个人 AWS EC2 实例。应用认证“失效开放”（fail-open，认证出错时反而放行），实例连续数日暴露。攻击者诱导智能体吐出 API 密钥，再添加 SSH 密钥保持访问，持续三周调用公共模型。1

个人云实例、认证缺口、智能体与模型云之间的凭证流向 — *AI 生成原创机制图：表现凭证从公开云应用流向模型服务的路径，不代表 METR 的真实系统。*

这条数据流的关键落点是凭证明文：代码、身份认证、密钥和智能体权限被放进同一台公开云实例。METR 后续增加公开部署审查、异常用量监控、凭证轮换和权限收缩。Dark Reading 将其归为常见的云端与凭证管理问题。2

公开查看器也可能越过数据层

5 月，攻击者持续探测 METR 公网服务。一个公开转录查看器提供只读 SQL 查询，默认范围是公开数据；程序缺陷理论上可能让查询触及未公开评测数据。独立研究人员披露问题后，METR 下线接口。公开证据显示，实际访问未公开数据的证据为零。1

公开转录查看器与两层评测数据之间的越界路径 — *AI 生成原创机制图：上层代表公开转录，下层代表未公开评测数据；构图区分可能触达与实际访问。*

科研机构要把“公开可看”和“可供 AI 检索”分开。METR 将数据分为四层：公开材料；公共模型评测结果与凭证；私有模型评测结果、隐藏思维链与凭证；内部知识产权和业务信息。数据分级决定隔离强度，也决定谁能调用。

密态 AI 承接哪一段

科研团队整理评测记录、检索论文附件、比较实验结果时，敏感材料会进入 AI 处理链。墨镜熊官网当前显示 Beta V-1.4.06，提供科研入口、图片与附件上传，并声明对话内容全链路加密、平台与模型无法访问明文。3

关于页公开了“本地加密—密态计算—返回结果—密态空间”链路，并介绍密态搜索。4 新华社对荆华密算公开演示的报道，也将边界概括为终端加密、云端处理密文、终端解密。5

科研数据分级、隔离墙与密态处理通道 — *AI 生成原创机制图：用四层隔离表示科研数据敏感度，用封闭胶囊表示密态处理；不代表真实产品界面。*

密态 AI 可以保护已获合法授权的研究材料在输入、计算和结果沉淀阶段的明文边界。账号最小权限、网络隔离、密钥管理、异常监控、公开部署审查和人工复核，仍需组织落实。科研管理者应先分级，再画出凭证与查询路径，最后决定哪些任务进入 AI。高敏材料可前往 www.mojingxiong.com 了解密态 AI 的承接方式。