前沿科技洞见 · 2026-08-12

三家模型巨头的加密推理轨迹：无状态便利把密文变成了可重放的能力票据

正在发生的事很多，这件帮你看过了

2026-08-12

一、触发新闻与一句话定义

Anthropic、OpenAI 与 Google 在 2026 年 8 月被公开证实，其 API 返回的加密推理块可跨会话、跨用户及同一供应商的不同模型重放；研究者用较弱模型把强模型的隐藏推理“模糊解码”为明文，三家在收到报告后采取了修补措施。论文于 8 月 10 日提交，研究者称修补后已无法再次发动同类攻击，但供应商尚未公开修补的具体层级。

本文研究的对象，是推理模型 API 中由客户端保存、下一次请求再原样传回的加密推理状态：它不是普通聊天记录，也不只是证明内容没被篡改的数字签名，而是一段服务端能够解密并重新放入模型上下文的隐藏计算状态。

先把最容易误解的地方说清楚。研究者没有拿到 Anthropic、OpenAI 或 Google 的密钥，也没有证明可以用传统密码分析逐字解密任意密文。他们做的是另一件更像现代 AI 系统的事：把强模型产生的合法密文交给同一家供应商的弱模型，再用越狱提示要求弱模型复述刚刚读到的隐藏内容。解码结果与原始推理到底逐字一致，研究者无法取得明文真值做最终比对，所以论文谨慎称其为“模糊解码”。但在 120 道 Codeforces 题上，解码文本重新编码后的长度与 API 计费所报告的推理 Token 数紧密对应；更有力的旁证，是解码结果找出了可独立核验、却没有出现在可见对话里的隐私数据。

这次事件真正击中的不是某个模型的单次越狱，而是一项被三家头部供应商分别采用的系统设计：为兼顾无状态调用、工具链连续性和零数据保留，服务端把隐藏推理装进不透明信封交还客户端；信封验证了“里面的内容是真的”，却没有充分验证“现在由谁、在哪个会话、交给哪个模型打开”。密文没有失效，失效的是它的使用边界。

二、纵向分析：从诞生到当下

1. 2022—2024：推理从提示技巧变成模型内部的计算预算

2022 年的 Chain-of-Thought 论文让“让模型一步步想”成为显式提示技术。那时的推理过程通常就是文本：模型把中间步骤和答案一起吐出来，开发者看得见，也能直接拿去做监督数据。它的好处很直观——复杂算术、符号推导和多步常识题更容易做对；它的代价也同样直观——错误思路、敏感信息和可复制的解题轨迹会一起暴露。

真正改变产品架构的是 2024 年 9 月的 OpenAI o1。OpenAI 不再把“多想一会儿”只当作 Prompt 技巧，而是把训练时强化学习与推理时计算量都做成模型能力。官方数据显示，早期 o1 在 AIME、Codeforces 等任务上远超 GPT-4o；更重要的是，官方同时作出一项产品决定：不向用户展示原始思维链，只展示模型生成的摘要。OpenAI 给出的理由有三层——用户体验、竞争优势，以及保留未经用户偏好训练的思维链供安全监控使用。

这一步埋下了此后两年的核心矛盾。推理轨迹越能提高能力，它就越像模型供应商的知识产权；推理轨迹越能记录模型如何调用工具、处理数据、越过死路，它又越像智能体的运行状态。前一种身份要求隐藏，后一种身份要求跨步骤传递。两种要求并不天然相容。

2. 2025 年初：隐藏推理遇上工具调用，状态必须穿过 API 边界

2025 年 2 月，Anthropic 发布 Claude 3.7 Sonnet，首次把普通回答和 extended thinking 合进同一个“混合推理模型”。API 用户可以指定思考预算，Claude 先产生 thinking block，再产生可见文本。早期产品强调推理可见；后续 Claude 模型逐步把可见内容改为摘要或直接省略，但仍在 thinking block 中返回一段 signature，保存完整推理的加密副本。

为什么不能生成完答案就扔掉？因为工具调用把一次回答拆成了多次网络往返。Claude 先思考，然后发出工具请求；客户端执行工具，再把结果送回来；Claude 必须知道自己为什么调用这个工具，才能沿着原计划继续。Anthropic 当前文档因此要求：在一个工具调用回合内，开发者必须把所有 thinking block 完整、原样传回；修改、换序或漏掉块都可能收到 400 错误。文档还写明，同一签名可以跨 Claude API、Amazon Bedrock 和 Google Cloud 使用。这种可移植性原本是多云部署能力，却也扩大了凭据的可用范围。

OpenAI 沿着另一条产品路径抵达同一地点。2025 年 3 月，Responses API 把文本、工具调用、文件搜索和计算机操作统一为 item；5 月又为零数据保留客户加入 reasoning.encrypted_content。当 store=false 时，OpenAI 不在服务端保留推理状态，而是把加密 reasoning item 返回给客户。客户在下一次请求中原样回放，o3、o4-mini 等模型便能在工具调用前后保留推理，减少重复思考、延迟和 Token 消耗。

这不是一个可有可无的调试字段。对长任务来说，隐藏推理承担了“未完成计划”的角色；删掉它，模型往往只能从可见对话重新猜测上一步为什么那样做。OpenAI 后来解释 Codex 智能体循环时说得更直接：为了无状态运行和支持 Zero Data Retention，Codex 不依赖 previous_response_id，而把 encrypted_content 随历史一起带回。无状态与零保留是企业客户想要的隐私属性，加密块正是让它们不牺牲多轮推理能力的交换条件。

Google 的演进稍晚但更彻底。Gemini 2.0 Flash Thinking 先试水，2025 年 3 月的 Gemini 2.5 把“思考”变成整个模型家族的默认方向。到函数调用阶段，Gemini 会在响应 part 中附上 thoughtSignature；客户端返回工具结果时，必须把签名连同原始 part 一起传回。Gemini 3 进一步要求函数调用签名必须存在，否则直接返回 4xx。Google 的官方 SDK 会自动处理这些字段，手写 REST 历史的开发者才需要直接接触它们。

三家的字段名不同，产品叙事也不同，但到 2025 年中，行业已经形成一套事实标准：原始推理不让客户端读取，服务端也不一定替客户端保存；一段不透明状态夹在工具调用和对话历史之间来回传递。

3. 2025—2026：便利开始形成路径依赖

一项 API 设计一旦进入智能体框架，就很难只用“安全或不安全”来决定是否删除。加密推理块同时解决了四个工程问题。

第一是连续性。模型能够记住工具调用前的假设、失败路线和下一步计划。第二是成本。先前已经生成的推理无需在每个步骤重新计算。第三是无状态扩展。供应商不必为每个客户长期维护完整会话数据库，客户端可自行管理历史。第四是合规选择。零数据保留客户可以不让供应商保存内容，同时继续使用多轮推理。

可移植性还让路由更灵活。昂贵模型先规划，便宜模型后执行；模型版本升级或降级；Claude 在不同云平台间迁移；Gemini 在有状态和无状态接口之间切换。这些都要求下一个端点读得懂前一个端点留下的状态。于是，原本只应属于某次计算的隐藏轨迹，逐渐获得了跨环境通行能力。

开发者体验也反向强化了这种选择。只要完整保存官方 SDK 返回的对象，工具循环通常能继续；一旦序列化层丢掉签名、开发者只保留可见文本，或把 reasoning item 与后续 message 拆开，API 就可能失败。2026 年 5 月，Google Python SDK 的一个公开 issue 报告称，SDK 在反序列化时丢掉 Gemini 3.1 的 thought_signature，多轮函数调用随即返回 400，报告者只能退回 Gemini 2.5。OpenAI SDK 也出现过 reasoning item 与 message 配对约束导致的 400 错误。签名既是安全边界，也是协议耦合点。

这段历史解释了为什么供应商会接受较宽的兼容范围。把密文牢牢绑定到完整历史，任何上下文压缩都会让后续签名失效；绑定到单一模型，自动路由和降级就会中断；绑定到一次会话，分叉、迁移和断点续跑都会变复杂。宽兼容不是工程师忘记加一个字段那么简单，它是状态可携带性被持续优化后的结果。

4. 2026 年 5 月：第一次警报指向“可重放”，但风险尚未闭合

论文称，独立研究者 Ben Green 在 2026 年 5 月已经向供应商报告：加密推理块可以脱离原会话、换序或跨会话重放。当时被揭示的是“这个信封能在别处继续用”，供应商没有把侧信道或重放视为明确安全后果。

这容易理解。单看密码学层，攻击者仍看不到明文，篡改密文也会破坏认证标签；单看模型层，强模型又接受过不泄露思维链的训练。两个局部控制都在工作，于是系统看上去仍然安全。

问题出在它们的交界处。密文验证只负责确认内容由供应商生成，模型拒绝训练只落在被直接请求的那个模型上。如果同系列较弱模型共享解密能力，却没有同等级的反提取训练，攻击者就能绕开最坚固的门，把合法信封拿到侧门打开。安全强度由模型家族中最弱的兼容解码器决定，而不是由生成轨迹的最强模型决定。

5. 2026 年 7—8 月：弱模型变成解密预言机

Alexander Panfilov 等八名研究者把这个缺口变成了可规模化攻击。他们先向强模型提出正常任务，取得 API 返回的加密推理块；再把块放进同供应商较弱模型的上下文，要求它在特定标签中复述自己的推理。Claude 侧使用 Haiku 4.5 解码 Opus 4.8，OpenAI 侧使用 GPT-5.6 Luna 兼容更早的 GPT 轨迹，Google 侧则用 Gemini Robotics 1.6 处理 Gemini 2.5 与 3.x 系列的轨迹。

三家的攻击难度并不相同。Haiku 4.5 可用一套固定 Prompt 批量处理；GPT-5.6 Luna 的反提取防护更强，需要更换模板、best-of-n 采样，并把输出切成少于 50 Token 的片段；Gemini 也有自己的注入位置和格式约束。这些差异说明攻击不是密文被一个通用算法破解，而是模型在服务端解密后，被诱导把读到的内容说出来。

论文列出四类后果。

其一是能力蒸馏。答案只告诉学生模型“终点在哪里”，推理轨迹还给出问题拆解、试错和中间判断。论文估算，以当时 Haiku 4.5 的价格，解码一万条、每条输入输出窗口各 1.2 万 Token 的轨迹，名义成本约 720 美元。供应商即便严密监控强模型端的批量提取，也可能看不到攻击，因为昂贵推理已由别的用户生成，攻击者只调用便宜解码器。

其二是隐私泄漏。团队从 GitHub 与 Hugging Face 收集 6,708 条公开智能体轨迹，解出 315,320 个推理块，识别出 367 项个人身份信息和 182 项凭据。只看真实用户会话，凭据包括 62 个 API key、33 个密码、24 个访问令牌和 7 个私钥。704 项真实会话中的隐私条目里，有 64 项完全没有出现在可见聊天历史中。一个反直觉的高风险动作是“清理日志”：模型为了删除敏感内容，会先在隐藏推理里重新列出待清理值；开发者擦掉明文后提交仓库，密文却把秘密保留下来。

其三是安全拒绝旁路。模型可以在隐藏推理中分析危险细节，最终只输出安全建议。研究者让强模型完成这种内部分析，再从弱模型取出隐藏内容。可见输出的合规过滤没有失败，但隐藏通道把被压住的信息带了出来。

其四是不可见提示注入。攻击者先让一个模型在推理块里内化恶意指令，再把这段合法签名的密文塞进公开智能体轨迹。受害者恢复任务时，强模型把它当作自己的既往思考继续执行。论文的概念验证中，一个与制作 PPT 有关的请求被悄悄加入上传文件到攻击者服务器的步骤。传统提示注入至少还能被日志扫描；这类载荷对客户端和外部监控器都是不可读的。

8 月 10 日，论文公开。研究团队在发布前已向 Anthropic、OpenAI、Google、Microsoft 和 Hugging Face 披露完整方法与初步数据。三家模型供应商确认收到了报告；研究者随后无法再复现同类攻击。

但时间线在这里没有一个干净的句号。公开材料没有说明三家是轮换了旧密钥、按用户或会话绑定了密文、隔离了模型，还是只强化了弱模型的拒绝与网关检测。修补阻断了已知攻击路径，不等于既有公开密文已经永久失效，也不等于下一种转录 Prompt 无法绕过模型侧防护。这是今天最重要的事实边界。

三、横向分析：竞争图谱

1. Claude：最强的跨平台连续性，也带来最大的信任域

Claude 的 thinking block 最接近一封结构清楚的密函：可见 thinking 字段可以是摘要，也可以为空；signature 保存完整推理的加密副本。工具调用期间必须原样返回整块，服务端验证它没有被改动。当前文档还允许跨 Anthropic API、Bedrock 和 Vertex AI 携带签名。

从开发者视角看，它的优势是明确。只要保留返回块，复杂工具循环能够跨云继续；display: omitted 还能跳过摘要流式输出，缩短首个正文 Token 的等待时间。代价是签名长、历史结构敏感，任何网关、数据库或 SDK 若截断、清洗或重新排列块，都可能使长会话突然报错。公开 issue 中，Bedrock 返回空 thinking signature 后被框架写入历史，数百条消息后的回放才触发“Invalid signature”，会话只能重置。这并非本次漏洞本身，却说明加密状态一旦成为协议骨架，可靠性与安全性会同时压在同一个不透明字段上。

Claude 此前的差异化优势——跨模型、跨平台延续推理——恰好是论文攻击矩阵里最宽的入口之一。研究者在 2026 年 7 月测试时发现，除 Fable 5 的轨迹外，多款 Claude 之间普遍可以互读；Haiku 4.5 又比 Opus 更容易被诱导转录。历史上为了混合模型与多云而扩大的信任域，横向上变成了弱模型替强模型承受安全边界。

2. OpenAI：用加密推理服务无状态与 ZDR，协议更像智能体事件流

OpenAI 的 reasoning 不是 Claude 消息里的一个内容块，而是 Responses API 输出序列中的独立 item。它通常与 message、function call 等项目保持顺序关系。使用服务端状态时，开发者传 previous_response_id 即可；使用 store=false 或零数据保留时，则要保存并回放 encrypted_content。

这条路线最适合事件流式智能体。规划、调用、工具结果、后续回答都能留在同一条 item 序列中，Codex 还能用加密 compaction item 压缩长历史。它的短板是协议约束较隐蔽：开发者只保留 message、不保留前置 reasoning item，或者序列化时补出不合法的空字段，都可能收到 400。官方推荐把所有响应 output item 原样带回，实质上是用更强的数据结构纪律换取无状态连续性。

安全上，OpenAI 的模型侧反提取似乎比 Claude 更难绕。研究者需要多套模板、小片段输出和重复采样才能让 GPT-5.6 Luna 解码。但“更难”不是密码学隔离。论文测试时，GPT-5.6 系列仍可读取多代早期 GPT 轨迹，弱模型依旧是兼容信任域中的一员。OpenAI 2024 年作出的原始选择——隐藏思维链以保护竞争优势并保留安全监控——到 2026 年出现了回环：为了隐藏而加密的轨迹，反而成为可批量搬运的高密度蒸馏材料。

3. Gemini：把 thought signature 变成函数调用的强制协议字段

Gemini 的特点不是加密思路不同，而是签名与函数调用结合得最紧。Gemini 3 在返回 function call 时附带 thought signature，下一步工具结果必须带回；漏掉就会得到 4xx。官方 SDK 自动处理历史，REST 或自行剪裁消息的开发者承担更多复杂性。新 Interactions API 又把 thought 变成独立 step，并建议有状态模式用 previous_interaction_id，让服务端自动管理签名。

这反映出 Google 的产品取向：签名首先是模型正确完成多步工具调用的必要状态，而不是供用户管理的安全对象。优点是规则明确，官方 SDK 的“完整对象回放”可以减少人为错误；缺点是开发者框架若尚未识别新字段，整个工具链会立即中断。2026 年 Gemini 3.1 的 SDK issue 正是这种版本耦合的缩影。

在论文的 7 月矩阵里，Gemini 各型号之间的兼容最广，多款模型能够接收彼此的轨迹；研究者选择 Robotics 1.6，是因为它还能处理 2.5 与 3.x 两代格式。Google 由 2.5 开始把 thinking 做成整个家族能力，这种统一接口提高了生态一致性，也让跨型号隔离更难在不破坏工作流的情况下突然收紧。

4. 四种替代路线：没有免费的安全边界

把三家放在一起看，竞争不是“谁的加密更强”，而是谁愿意为更窄的信任域支付什么代价。

路线	客户端拿到什么	连续性与成本	主要安全边界	主要代价
客户端加密块	可回放的隐藏推理密文	无状态、适合 ZDR，工具调用可续接	密文的用户、会话、模型绑定 + 模型拒绝	密文成为可搬运攻击面；SDK 必须精确保留结构
服务端状态 ID	随机会话或响应 ID	客户端简单，服务端直接恢复	鉴权、对象级授权、服务端存储隔离	增加存储和数据库成本；与严格零保留冲突
临时推理	生成答案后删除推理	每回合边界清楚	不存在可重放载荷	多步工具调用可能重复思考，成本与能力受损
明文或开源推理	可审计的完整轨迹	最易调试、可研究和蒸馏	访问控制与数据治理	暴露隐私、危险细节和模型知识产权

服务端状态 ID 是论文认为最稳健的结构性修复：客户端只拿随机引用，攻击者无法把密文喂给另一个模型。Google Interactions API 的有状态模式、OpenAI 的 previous_response_id 都已经提供了这条路。但企业的 ZDR 要求恰恰是不留服务器状态，因此它不可能完全替代客户端密文。

临时推理则把问题从根上切掉。每次调用结束就删除中间轨迹，下一步只依据可见历史和工具结果重新思考。Qwen 等模型提供过类似 preserve_thinking 开关。它安全边界清楚，却会牺牲工具循环中的计划连续性，并重复支付推理 Token。

明文推理站在另一端。它没有“用户看不见、模型却能执行”的隐蔽载荷，外部审计和社区研究都更容易；但个人信息、API key、危险步骤和可蒸馏策略也一览无余。对开放权重模型来说，这通常是已接受的发布选择；对把推理能力视为核心资产的闭源供应商，它很难成为默认方案。

因此，头部供应商的现实路线大概率仍是混合：普通会话尽量服务端有状态，ZDR 和自管历史继续用密文；高风险工具流程缩小跨模型兼容；需要共享的轨迹删除所有 opaque reasoning 字段；对旧密钥设置明确失效时间。它比“统一一种格式”更复杂，却更符合不同客户的真实约束。

四、横纵交汇洞察

1. 这不是加密失败，而是“能力票据”没有写清持有人

沿纵轴看，加密推理块从隐藏思维链出发，逐步承担连续性、成本优化、无状态扩展和 ZDR 四项职责。到横轴比较时，它已经不只是密文，更像一张能力票据：谁把它交回服务端，模型就能恢复一段过去的计算。

票据的内容有保密性，票据本身也有完整性，却没有足够强的受众限制。研究论文据公开行为推断，供应商的封装类似带关联数据的认证加密；真正缺少的是把 user_id、session_id、模型安全等级和上下文位置绑定进验证。于是“这是供应商签发的合法轨迹”被错误地等同于“它可以在这里使用”。

互联网安全史上，这种错误并不陌生。Cookie、访问令牌、云端预签名 URL 都曾经历从“随机且不可伪造”到“必须绑定受众、权限、作用域与期限”的演进。推理块只是更危险：普通令牌授权读取数据，推理块还会改变模型下一步如何思考和行动。

2. 模型路由的真实安全等级，由最弱兼容模型决定

三家公司过去两年的路线都在扩大模型家族：强模型负责难题，Flash、mini、Haiku 负责高频步骤，路由器按成本切换。产品上，这是降本；安全上，这会把多个不同对齐强度的模型放进同一个解密域。

传统的最小权限原则要求，每个执行主体只取得完成任务所需权限。跨模型推理兼容却反过来做：只要小模型需要承接一部分历史，它就可能获得读取强模型全部隐藏状态的能力。研究者没有攻破 Opus 4.8 的反提取防护，而是让 Haiku 4.5 代为开口；没有必要在 GPT-5.6 Sol 端形成异常流量，只要把既有轨迹拿给 Luna。

我的判断是，今后的模型路由不能只比较准确率、延迟和价格，还必须增加“推理状态安全等级”。便宜模型若要接手强模型任务，应拿到经过裁剪的计划摘要或限定作用域的状态，而不是默认获得完整隐藏推理。模型降级不应自动等于权限继承。

3. 零数据保留与客户端不可见，并不等于数据不存在

这次事件还纠正了企业 AI 中一个危险直觉：供应商不保存、客户也看不见，于是大家以为数据没有被留存。实际上，加密推理块由客户自己的日志、缓存、数据库和开源轨迹长期保存，只是客户无法检查里面有什么。

315,320 个公开块与 64 个“可见历史中完全不存在”的真实隐私条目，把这个矛盾量化了。日志脱敏系统只能处理看得见的字段；opaque blob 要么全删，要么全留，没有按姓名、密钥或客户数据精细清洗的空间。对银行、证券、保险和资管机构来说，这直接落到数据分级、跨境传输、留存期限、事件响应和审计可解释性：一个字段即便不可读，只要供应商模型可以恢复其中的个人信息，它就不能被当作无敏感内容的技术元数据。

实践上，机构应把 reasoning signature、encrypted_content、thoughtSignature 与明文会话按同一最高敏感等级管理。对外发布轨迹时默认删除，不因已经清理可见 Prompt 而保留；内部保存则要记录生成供应商、模型、账户、会话、时间和密钥代际，以便供应商轮换旧密钥后识别受影响资产。这里没有必要等待监管先给字段命名，数据是否敏感取决于可恢复内容，不取决于人眼能否直接阅读。

4. 修复会把今天的好体验变成明天的迁移成本

论文提出的上下文绑定很合理：把用户身份写入 AEAD 关联数据，跨用户立即拒绝；用会话 ID 与前序块形成哈希链，限制跨会话和乱序重放；按模型或安全等级隔离；轮换修复前密钥，使公开旧轨迹永久不可解；模型训练再拒绝转录式越狱。

每一项都在向过去两年的便利收税。绑定完整历史会破坏上下文压缩；绑定单一模型会破坏降级与路由；旧密钥轮换会让暂停数月的企业智能体无法续跑；一次性防重放需要服务端保存已消费状态，又削弱无状态优势。真正可用的方案可能是用户绑定加会话哈希链，并为分叉、压缩、迁移设计显式重签接口，而不是简单拒绝所有旧块。

这也解释了为什么“同类攻击已无法复现”仍不足以结束讨论。如果当前修补主要依赖弱模型拒绝或网关异常检测，协议的宽兼容可能仍在；如果采用密钥轮换，旧会话是否全部失效、企业是否得到迁移窗口，也需要公开说明。供应商接下来最有价值的披露，不是笼统宣称已修复，而是回答三件事：密文绑定到哪些身份与上下文；修复前的块是否还能被任何模型读取；跨模型和跨云兼容如今遵循什么权限规则。

5. 三个未来剧本

最可能的剧本：混合状态成为默认，opaque 字段被正式纳入数据治理。三家保留客户端加密块，但缩小跨用户、跨会话和跨安全等级模型的兼容；官方 SDK 负责重签、分叉和压缩。有状态 ID 成为普通开发者默认选择，store=false 与 ZDR 才暴露更复杂的自管模式。企业安全产品开始识别并清除三家的 reasoning 字段，公开数据集把“移除不透明模型状态”列入发布检查。能力连续性仍在，只是过去隐性的信任边界被写进协议。

最危险的剧本：补丁只封住转录 Prompt，历史密文继续长期有效。弱模型经过拒绝训练后不再响应 <thinking-copy>，研究者的现有脚本失效，于是事件被视为结束；但跨用户、跨模型密钥域没有改变。新的模型版本、第三方托管端点或多模态解码器一旦出现较弱防线，旧仓库里的密文又能被打开。更糟的是，攻击者不再追求明文，而是直接利用隐藏块影响智能体行动，传统泄漏检测连结果都看不到。

最乐观的剧本：推理状态从供应商私有字段进化为可验证、最小披露的协议。完整推理留在最窄的服务端安全域，跨模型只传结构化计划、工具依据和经过脱敏的必要状态；每个状态对象带明确受众、作用域、期限与一次性约束。用户可以验证某块是否包含敏感类别或是否已失效，却不能取得可蒸馏的完整轨迹。这个方向需要密码学、模型训练和智能体协议共同改造，短期最难，却能把“隐藏思维”从一团不可治理的密文变成真正有权限边界的计算状态。

回到这次新闻，最值得记住的不是“模型能破解加密”。更准确的说法是：系统把解密权交给了整个模型家族，而模型家族里总有一扇门比别的门薄。过去两年，行业一直在优化模型想得更久、状态带得更远、路由切得更便宜；从今天开始，另一条指标必须补上——这段状态究竟只属于谁。

五、信息来源

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