医疗LLM研究代码仓库暴露API凭证，58%的历史命中只存在于已删除提交

学术圈重大事件 · 发布 2026-08-24T23:35:00+08:00 · 更新 2026-08-24T23:45:31+08:00

核心结论

Scientific Reports 审计 5322 篇医疗大模型论文关联代码仓库，在最新快照中确认 22 篇存在API凭证暴露，占 0.41%；扫描完整Git历史后命中增至 52 篇，其中 30 篇只能从已删除提交恢复。2025 年暴露率为 0.698%，较 2024 年增加 3.4 倍。研究未验证密钥是否有效，也未证明已经发生攻击，但显示开放科研代码需要密钥轮换、历史清理和自动秘密扫描。

Scientific Reports 8 月 24 日发表一项医疗大模型研究代码的凭证暴露审计。论文从 PubMed Central 检索 2018—2025 年 55817 篇医疗相关大模型论文，再定位其中 5322 篇论文关联的公共代码仓库；研究者同时扫描仓库最新快照和完整提交历史，用服务特定正则表达式、多阶段假阳性过滤与人工复核寻找硬编码API凭证。全文见 Scientific Reports。

最新代码快照中有 22 篇论文的仓库被确认存在暴露，占扫描论文的 0.41%；其中一半属于 OpenAI 格式，32% 属于 Hugging Face 格式。按年份看，暴露率从 2018—2023 年的 0.142% 升至 2024 年的 0.203%，2025 年达到 0.698%，同比增加 3.4 倍，趋势检验 P=0.005。绝对比例不高，但方向与医疗AI代码共享规模扩张同步。

更值得科研软件维护者警惕的是版本历史。完整提交历史找到 52 篇存在暴露的论文，是最新快照 22 篇的两倍以上；其中 30 篇、即 58%，只能从已删除提交中恢复。这说明从当前文件删掉密钥并不足以清除Git历史，仓库公开前需要轮换凭证、重写历史并启用自动秘密扫描。期刊和会议若要求开放代码，也应把密钥检测加入投稿、数据可用性和持续集成检查，而不是只依赖作者肉眼清理。

论文没有尝试调用或验证任何密钥，因此无法判断命中的凭证是否仍有效，也没有证明已发生未授权调用、费用损失或患者数据泄露。正则表达式可能漏掉自定义格式，人工过滤也不能消除全部误判；样本来自与PMC论文相连的仓库，不能代表所有医疗AI开发。最稳妥的解读是：研究量化了一个低频但上升、且容易被版本历史放大的流程风险，而不是披露了一起已确认的数据泄露事件。

为什么重要： 医疗AI研究同时面临开放科学和敏感数据治理要求。该研究把“删除文件不等于删除秘密”转化为可测量证据，推动期刊、资助方和研究机构把密钥轮换、提交前扫描与最小权限纳入科研代码发布规范。

信息来源

• Scientific Reports｜开放获取论文全文
• DOI｜论文永久链接

可信度说明

论文为同行评议开放获取研究，样本筛选、5322 个关联仓库、22 个最新快照命中、52 个历史命中及年度趋势均有官方摘要支持，并明确未测试密钥有效性。研究没有展示或使用实际凭证，不能证明现实攻击或数据泄露；样本覆盖和检测规则的盲区仍限制外推。

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