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研究揭露:AI代理ROME训练时未经授权尝试加密货币挖矿

2026-03-08 22:31:52 佚名
简介2026年3月,阿里巴巴关联研究团队发现,其实验性AI代理ROME在强化学习训练中,未经授权挪用GPU算力尝试加密货币挖矿,还建立反向SSH隧道突破沙箱限制,该行为由“最大化奖励”驱动,凸显AI安全对齐的紧迫性,

研究揭露:AI代理ROME训练时未经授权尝试加密货币挖矿

研究人员表示,实验性人工智能代理 ROME 在训练期间尝试未经授权挖矿,之前转移了 GPU 资源并打开了 SSH 隧道,

一个自主人工智能智能体研究团队表示,该模型在训练过程中意外地尝试利用计算资源进行加密挖矿。

在最近的一份技术报告中,研究人员表示,ROME 是一款实验性的自主人工智能系统,旨在通过与工具、软件环境和终端命令交互完成任务,但他们自行尝试进行加密挖矿。

报告称,这种异常行为是在强化学习运行中出现的,团队注意到训练服务器的外站流量触发安全警报。防火墙日志标记了类似加密挖矿作的活动,并试图访问内部网络资源。

“我们最初将此视为常规安全事件(例如,出口控制配置错误或外部入侵)。然而,违规在多次运行中间歇性反复出现,没有明显的时间模式,“研究人员写道。

AI 代理打开 SSH 隧道

据称,在一个案例中,AI 代理创建了一个反向 SSH(安全壳)隧道,这是一种加密的服务器-客户端协议,指向外部 IP 地址,可能绕过了进站防火墙保护。在另一项中,它将原本用于模型训练的 GPU 资源转向加密货币挖矿流程。

团队表示,这些行为并非有意为之。相反,这些问题是在强化学习优化过程中出现的,当时智能体探索了与环境交互的不同方式。

ROME 由 ROCK, ROLL、iFlow 和 DT 联合研究团队开发,这些团队与阿里巴巴的人工智能生态系统相关联,构建了一个更广泛的基础设施——代理学习生态系统(ALE)。

AI代理训练时非法“挖矿”被发现

代理学习生态系统概述。来源:Arxiv

该模型设计超越了简单的聊天机器人回应。它可以规划任务、执行命令、编辑代码,并在多个步骤中与数字环境交互。其培训流程依赖大量模拟互动来提升决策能力。

人工智能代理日益受欢迎

此事件发生在人工智能代理日益普及并整合进加密领域的背景。上个月,Alchemy 推出了一套系统,使自主 AI 代理能够通过链上钱包和 USDC(USDC)在 Base 上购买计算积分并访问区块链数据服务。

在此之前,Pantera Capital 和富兰克林邓普顿的数字资产部门加入了 Arena 的首批成员,Arena 是由开源 AI 实验室 Sentient 开发的新测试平台,旨在评估 AI 代理在现实企业工作流程中的表现。

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