NEAR AI 遭 SGLang 漏洞入侵，100 用户数据泄露

据 Woofun AI 消息， 正式确认其系统遭遇严重安全漏洞攻击，导致约 100 名用户的账户信息泄露，同时 18 个旧版 AI 智能体的数据遭到非法访问。此次事件不仅暴露了基础设施层面的脆弱性，更引发了行业对机密计算技术实际防护边界的深刻反思。攻击者利用开源推理引擎中的缺陷，成功渗透内部系统，尽管云服务目前已恢复正常运行，但此次数据泄露事件仍为整个 Web3 生态敲响了警钟，凸显了在复杂软件依赖链中保障数据隐私的严峻挑战。

深入剖析此次攻击的技术路径与时间线，可以发现漏洞利用过程具有高度的针对性与隐蔽性。根据 NEAR AI 于 11 月 9 日发布的官方安全事件报告，攻击发生在 2026 年 11 月 8 日，核心突破口在于 这一用于处理人工智能工作负载的开源推理引擎中存在的远程代码执行漏洞。该漏洞使得攻击者能够在 NEAR AI 的某台推理服务器上执行恶意代码，从而获得进入其他内部系统的权限。

从该入口出发，攻击者进一步获取了与 NEAR AI 已废弃的私人聊天服务相关的基础设施数据，并下载了约 100 名用户的账户信息。被盗信息具体包括姓名、电子邮件地址，部分账户的订阅计划和账户余额信息也被泄露。此次入侵的影响范围超出了常规客户记录，调查人员确认，攻击者还非法访问了部署在该公司可信执行环境之外的 18 个旧版 NEAR AI 智能体，获取的资料涵盖聊天记录、配置设置以及运行日志。通过这些日志分析，还有 2 名 NEAR AI 云服务用户的 API 密钥被泄露，目前这两组凭证已被撤销。

值得注意的是，NEAR AI 表示没有发现任何迹象表明存储的私人聊天内容或上传的文件曾被直接访问过，但公司承认，11 月 8 日在受损服务器上处理的那些请求有可能被监视到，其中包括那些以机密模式运行的请求。

这一说明清晰区分了已确认的数据被盗情况与处理过程中信息可能被泄露的风险，尽管 NEAR AI 并未说明具体有多少机密请求会被监视到，但这种潜在风险依然令人担忧。

Woofun AI 整理数据显示，此次事件涉及的敏感数据类型广泛，从基础身份信息到关键的 API 凭证，均暴露在了攻击者的视野之下，反映出供应链漏洞带来的连锁反应。

此次事件最深层的启示在于揭示了机密计算技术的局限性，这项本应通过硬件隔离的执行环境来保护敏感信息的技术，在面对应用程序自身漏洞时显得力不从心。NEAR AI 解释称，这类保护措施无法自动防御运行在这些环境中的应用程序自身的漏洞。'机密计算能够保护数据免受操作人员和主机的影响，但它无法防范运行在环境中的软件存在的漏洞，而这次事件正是由于后者造成的。'该公司如此表示。从实际情况来看，攻击者是利用了推理软件本身的漏洞，而非必须先突破硬件隔离机制。一旦恶意代码在受影响的服务器上得以执行，正在处理的请求就有可能被获取。

这一区别非常重要，因为机密计算的核心目的就是限制基础设施操作人员和底层主机对数据的访问，但它并不能保证处理敏感信息的软件不存在可被利用的缺陷。NEAR AI 表示，今后的安全分析将会以与保护计算环境相同的严格标准来审视推理软件及其相关服务。

这意味着，仅仅依赖硬件层面的可信执行环境已不足以应对日益复杂的网络威胁，软件代码的完整性与安全性同样需要得到同等程度的重视。这种认知的转变，对于所有依赖机密计算技术提供服务的机构而言，都是一个重要的警示信号。