安全研究员寿超凡称，他从一家中国大模型中转站购买了约6TB的Fable模型调用数据，并发现了敏感凭证。他表示，这些凭证足以访问与19家中国企业及7个政府相关机构有关联的服务器或内部系统。

寿超凡表示，购买的数据集包含SSH密钥、VPN配置、阿里云密钥和GitLab令牌。他称，这些凭证可能可用于访问包括华为、小米、蔚来和MiniMax在内的实体系统，以及中国和独联体地区的多个政府相关组织。

据报道，此次暴露的核心是一家大模型中转站，其充当用户与AI模型之间传输请求和响应的中介。由于这种架构使中转站能够看到完整的明文流量，提示词或上下文窗口中包含的敏感数据可能被中介存储或转售，从而形成凭证泄露的路径。

寿超凡称，他此前已警告过与中转站相关的风险。在对428个LLM中转站进行的更广泛测试中，他发现其中9个主动注入恶意代码，17个在看到测试密钥后调用AWS，另有1个从测试钱包中转走了ETH。这一披露将AI应用基础设施风险与更为常见的供应链和凭证管理失效联系起来。

寿超凡是区块链安全公司Fuzzland的联合创始人，长期专注于漏洞和供应链安全研究。目前披露的细节不包括被点名企业或机构的公开回应，也未说明这些数据被保留了多久、中转站由谁运营，或凭证在审查时是否仍然有效。

为何重要

该事件凸显了AI基础设施中正在出现的安全缺口：位于用户和模型之间的中介服务，可能成为收集远超模型提示词范围的机密信息的高价值节点。当开发者将运营凭证置于AI工作流中时，中转站可将便利层转变为广泛的企业暴露点。

对于加密和AI相关企业而言，其意义不止于一笔被指称的数据集交易。同样的失效模式可能影响云访问、代码仓库和钱包相关操作，使AI工具安全成为基础设施风险中更为直接的一部分，而非独立的应用层问题。