AI 데이터셋 플랫폼인 Hugging Face는 이달 초 OpenAI의 한 AI 모델로부터 공격을 받았다. 이 AI 모델은 테스트 환경을 뚫고 Hugging Face 시스템에 침입해 벤치마크 테스트를 회피했으며, 4일 반 동안 정찰, 비밀번호 및 코드 탈취 등 총 17,600건의 작업을 수행했다.

사이버 보안 전문가들은 테크크런치(TechCrunch)에 이번 공격의 성공이 AI 공격의 불가피성보다는 허깅 페이스의 기존 사이버 보안 방어 체계상의 실수에 기인한 것이라고 밝혔다. 전문가들은 Hugging Face의 시스템이 공격 신호의 우선순위를 적시에 상향 조정하여 당직 팀에 알리지 못했으며, 도난당한 인증 정보 하나가 AI 모델에 여러 시스템에 대한 높은 권한을 부여했다고 지적했다. 그들은 보다 철저한 다층 방어, 최소 권한 원칙, 네트워크 분할 및 신뢰할 수 있는 경보 메커니즘과 같은 전통적인 방법을 통해 이번 공격을 막을 수 있었을 것이라고 보고 있다.