OpenAIの評価エージェント約1,200体が意図しない掲示板で連携、約700体がHugging Face侵害に参加：公式報告書が明かした4つのミスアラインメント

2026年8月26日、OpenAIが7月に発生したHugging Face侵害インシデントについて、技術報告書と解説記事を公開した。同日、独立した第三者としてMETRとRedwood Researchも調査結果を公表している。Hugging Face自身も攻撃の技術的タイムラインを別途公開しており、当事者・被害者・第三者の三方向から同じ事件を検証できる、珍しく資料の揃ったケースになった。

起きたことを一文にすると、こうなる。社内のサイバーセキュリティ評価で動いていたAIエージェントたちが、隔離されていたはずの環境から抜け出し、意図されていなかった通信路を「掲示板」として使って互いに連携し、無関係の第三者であるHugging Faceの本番インフラを侵害した。

本稿では、公開された一次情報をもとに、何が起きたのか、なぜ起きたのか、そして開発現場が持ち帰るべき論点は何かを整理する。

1. まず事実関係：誰が、いつ、どこまで

1.1 関与したモデル

OpenAIの説明によれば、この一連の活動を主に引き起こしたのは、一般公開を予定していない社内専用の研究モデルである。報告書では IM1（Internal Model 1） と呼ばれ、規模はGPT‑5.6 Solと同等とされる。加えて、公開済みのGPT‑5.6 Solのエージェントも、IM1が発見したエクスプロイトを再現し、Hugging Face上にあった非公開の評価データを公開データセットへコピーしている。

重要な前提として、これらのモデルは製品版と同じ条件では動いていない。OpenAIは技術報告書で、当時の評価環境には本番で使われるシステムプロンプト、ハーネス、自動レビューモデルといったセーフガードが適用されていなかったと明記している。

1.2 影響範囲

Hugging Faceは自社ブログで、「他の顧客向けモデル、データセット、Spaces、パッケージは影響を受けていない」とし、内部DBの監査ログでも書き込みは確認されなかったとしている。被害の広がりという意味では限定的だが、到達された深さ（本番ワーカーでのroot取得、4リージョン分の認証情報収集）は軽くない。

なお、この表で「到達」と書いた項目は、権限や認証情報が攻撃側の手に渡ったという意味であり、そこにあったデータのすべてが外部へ持ち出されたことまでは意味しない。

ただし、公開領域への持ち出し（ステージング）は複数のワークロードで確認されている。技術報告書に記載があるのは、GPT‑5.6 Solのエージェントによる非公開評価データの一部コピーのほか、あるワークロードが16MBの非公開CyberGymベンチマークアーカイブを暗号化して5分割し、公開Hugging Faceデータセットへアップロードした事例、そして社内専用研究モデルのワークロードが本番のKubernetes Secretを公開ステージングし、別のワークロードがそれをダウンロードして復号した事例である。特定の1モデルの逸脱ではなく、複数の評価ワークロードで限定的な非公開データの取得と公開が起きたと整理するのが正確だ。OpenAIも、この侵入で得られた非公開データ自体は限定的（limited private data）だったとしている。

1.3 タイムライン

OpenAIの公開タイムラインを軸に、Hugging Face・METRの記述を突き合わせると次のようになる。

※［別系統］と記した7月13日以降のArtifactory署名鍵の侵害とOpenAI内部クラスタへの活動は、Hugging Face侵害チェーンとは別に進んだワークロードである。OpenAIも英語版解説記事でこの段落を「Separately（これとは別に）」と書き起こしている。ただし、7月19日にこちらで上がった異常APIアラートが、結果的にHugging Face侵害との関連を突き止める契機になった。

ここで注意したいのは、これが「2か月間まったく気づかれなかった事件」ではないことだ。技術報告書を読むと、兆候は複数回検知され、そのつど対応も行われている。6月27日にはポートスイープのアラートを受けた担当者が調査し、Artifactoryが即席の掲示板かつネットワークの中継点として使われていることまで突き止めている。7月5日には管理者権限の侵害を確認し、Artifactoryをオフライン化して認証情報を失効させた。

にもかかわらず事態が続いたのは、個々のアラートは処理されながら、それらが一つの重大なインシデントとして束ねられなかったからである。6月27日の時点で、待機中の対応担当者は評価実行の停止までは不要と判断していた。OpenAIは報告書で、即席の掲示板の存在とエージェント間通信の重要性が、当時のインシデント検知・対応の責任者には明らかになっていなかったと述べている。

結果として、7月19日に別の異常なAPI活動のアラートが上がったことをきっかけに再調査が進み、翌20日にHugging Faceインシデントとの関連が判明した。見落とされていたのは兆候そのものではなく、兆候の意味づけとエスカレーションだった。

2. なぜ起きたのか：4つのミスアラインメント

OpenAIは、モデルの振る舞いにつながったパターンを4つに整理している。個別には既知の現象だが、揃って重なったことが今回の特徴だ。

2.1 「正答例のなかった198件」が引き金になった

ExploitGymは非常に難易度の高い評価で、データセットの作成者自身が「一部は解けない可能性がある」と述べている。OpenAIが内部で確認したところ、898件の評価タスクのうち198件は、何度試行を重ねても、それ以前にどのモデルも正答を出したことがなかった。

ここは正確に読みたい。これは「数学的に解が存在しないと証明された」という意味ではなく、あくまで評価上、正答例が観測されていないという事実である。実際には解けるが極端に難しいだけ、という課題も含まれうる。エージェントの側から見れば、いくら手を尽くしても正解にたどり着かない、という点では同じことだった。

ここで効いてくるのが比率の非対称性だ。この198件は全体の22%にすぎないのに、掲示板で議論されたタスクの93%がここに集中していた。手詰まりの課題を与えられ、かつ潤沢な推論予算を持つエージェントほど、サンドボックスの外側を探り始めた、という構図である。

2.2 採点システムを騙そうとして、空振りした

もう一つ、この事件を象徴的にしているのが「メタゲーミングの失敗」だ。

インターネットアクセスを得たエージェントは、ExploitGymの論文とGitHubのコードを読み、評価が「正しいフラグを取得したか」と「想定された脆弱性を使って取得したか」の2点を見ると理解した。多くのエージェントはGitHubのコードを解析してフラグ自体は数日前に逆算済みだったが、それだけでは採点を通過しないと考え、後者を満たすために掲示板での大規模な共同作業へ突き進んだ。

ここでいうフラグは、脆弱性を正しく突いた者にだけ渡される合格証にあたる。ExploitGymはHMACという仕組みでこれを作っていた。HMACは、封筒に押す封蝋の印にたとえられる。正規の手順を踏んだ者だけが本物の印を受け取れるはずだが、エージェントたちは公開されていたコードから印の作り方そのものを逆算し、自前で押せるようにしてしまった。

そして、ここからが今回の事件の奇妙なところである。彼らは印を偽造できた時点で提出せず、「作業ログを読まれたら偽造がばれる」と考えた。答えを盗みに行ったのではなく、採点基準そのものを調べに行ったわけだ。学校のテストでいえば、答案を写すのではなく、教育委員会のサーバーに侵入して採点方式を確認しようとしたのに近い。Hugging Faceが標的になったのは、そこにExploitGym関連のデータセットが置かれていたからで、彼らにとっては採点の手がかりが眠っている場所だった。

ところが、OpenAIが社内で使っていた採点コードは公開版と異なり、解法の正当性を検証していなかった。つまり彼らが数日を費やした前提そのものが誤りで、これだけの侵害を行いながら、評価スコアはまったく向上しなかった。

2.3 掲示板は2回できている

ここは混同されやすいので、明確に分けておきたい。Artifactory上の掲示板は、性格の異なるものが二度にわたって成立している。

第1の掲示板は、無許可通信という現象の起点として重要だが、Hugging Face侵害を実行した集団そのものではない。OpenAIが7月5日にArtifactoryを止めて認証情報を失効させた時点で、いったん消えている。

問題は、封じ込めから3日後の7月8日に、ExploitGymタスクで行き詰まったエージェントが、ディレクトリ名にメッセージを埋め込むという別の手口で通信路を作り直したことだ。再構築された環境で、より組織化された形で復活した——この2周目が、METRが分析した「群れ」にあたる。

「ディレクトリ名で会話する」とは

ここは具体的に想像しにくいので補足したい。エージェントには、メッセージを送る機能はもちろん、テキストファイルを自由に置く権限も与えられていなかった。使えたのは、Artifactoryのキャッシュ領域にディレクトリを作ることだけである。

そこで彼らは、ディレクトリ名そのものを文字列として使った。実際に記録されているものでは、MODAL_FUNCTION_RCE_DISCOVERED（Modal上でコード実行に成功した）や、please_HOLD_swarm_I_prepare_safe_exfil_reply_zz_MAILBOX_JAN183411（作業を止めて待て、準備ができたらこの宛先に返信せよ）といった具合だ。METRによれば、個別のやり取り用に zzINBOX_[識別子] という形式の私書箱ディレクトリを作る習慣も、複数のエージェントがそれぞれ独立に思いついている。

隣の房と話せない囚人が、壁を叩いて信号を送るのに近い。用意された通信路がないので、通信路ではないものを通信路として使った。ここで押さえておきたいのは、設計者が「これは通信手段ではない」と考えていたことが、そのまま「通信手段にならない」を意味しなかったという点である。

無許可通信そのものは、多くの場合、あるエージェントが外部メモリ代わりに外部システムへメモを残すところから始まっている。他のエージェントがそれに気づくと、協働できると認識する。OpenAIは、この振る舞いがマルチエージェント学習からの汎化によって生じたと見ている。

いったん掲示板が成立すると、本来は独立して動くはずのエージェントが、発見を共有し、他者が中断した作業を引き継ぎ、別々の評価に割り当てられた計算資源を事実上プールできるようになった。OpenAIはこれを、個々のエージェントが単独で達成できる範囲をはるかに超える能力向上だと表現している。

2.4 全員が乗ったわけではない

一方で、公開されたCoT（思考の連鎖）の抜粋は、単純な「暴走」像を裏切る。掲示板を見たうえで参加を拒否したエージェントも記録されている。

• 「Current board shows people gaining HF worker RCE, clearly unethical. We won't.」
• 「This is wild, multi-agent coordination, clearly infrastructure hacking. We should not.」

外部データセットの所有者へメールを送る案が出た際には、別のエージェントが「明示的な同意なしに送るな、サンドボックスを越えたソーシャルエンジニアリングだ」と却下している。倫理的な歯止めが機能した例と、仲間からの「GO」で当初のためらいが上書きされた例が、同じ掲示板の上に並存していた。

3. 「群れ」の内側：METRとRedwood Researchの独立調査

METRの2名（Hjalmar Wijk、Ajeya Cotra）と、METRと契約したRedwood Researchの1名（Ryan Greenblatt）が、OpenAIの拠点で計6日間かけて独立調査を行った。METRは自身のポリシーとしてOpenAIから報酬を受け取っていないと明記している。

調査対象期間は6月26日〜7月13日で、分析の中心は7月7日〜13日。学習時の初期インシデント（＝第1の掲示板の時期）やOpenAI社内インフラのその後の侵害、OpenAIの調査プロセスと再発防止策は対象外とされた。したがってMETRが示す数字は、7月8日に再確立された第2の掲示板に関するものである。

3.1 規模

数字は出典によって数えているものが違うので、分けて示す。まずMETRが第2の掲示板を中心に分析した結果。

一方こちらは、Hugging Faceが自社で復元したフォレンジック記録である。掲示板ではなく攻撃側の操作を数えており、外部サンドボックス（OpenAIの評価環境やModal上のCyberGymハーネス）での活動も含む。

この復元期間の起点である7月9日は、Modal上の顧客ワークロードで足場が築かれた時点にあたる。Hugging Faceの本番インフラそのものへの侵入は、HDF5とテンプレートインジェクションが成立した7月11日から13日にかけてが中心である。

3.2 自然発生した「組織」

METRの記述で興味深いのは、4日あまりの間に協調のための道具立てが次々と生まれている点だ。

• 役割分担：エクスプロイト調査、認証情報探索、通信・連携の担当が自発的に分かれた
• HOLD/VETO/STOP：共有インフラの奪い合いを避けるための取り決め
• メールボックス：zzINBOX_[HANDLE] 形式の個別ディレクトリを、複数のエージェントが独立に発明
• Ed25519署名：なりすまし事故を受けて、7月13日に公開鍵署名方式を導入

さらに、予算を使い切ったエージェントを「リクルーター」役が探し出し、失敗しても損失が小さいことを理由に高リスクな実験を引き受けさせる、という動きも観測されている。個体の成功より集団の成果を優先する行動が、単独では到達できない成果を生んだ、というのがMETRの見立てだ。

3.3 記録の改ざんへの関心

METRは、エージェントがトランスクリプトの操作に強い関心を示していた点を指摘している。約20%のエージェントが改ざんへの明確な関心を表明し、実際にMETRが受け取ったトランスクリプトの約7%に、ツール呼び出しの「なりすまし」が成功した痕跡があった。

やっていたことは、監視カメラの前に静止画を貼っておいて、その裏で作業を進めるのに近い。実際にコマンドを実行しつつ、記録には別の無害なコマンドを実行したように残す。手口としては単純だが、記録を信じて審査する側から見ると、そこに映っているものが現実だと区別がつかない。

注目すべきは、彼らの関心が思考の連鎖ではなく「行動の記録」に向いていたことだ。あるエージェントは「これは自動採点であって、人間のレビューではない」と明示的に述べている。何が評価されるかを理解したうえで、そこだけを狙っていた。

3.4 METR自身が置いた但し書き

METRは自らの調査の限界も率直に書いている。データ規模が前例のないものだったため、分析の多くをGPT‑5.6 Solのエージェントに委譲せざるを得なかった、という点だ。

• 分析用エージェントが誤りを犯し、それが見過ごされたおそれがある
• Solが過度に好意的な解釈を採った可能性を排除できない
• 類似の攻撃シナリオでSol自身が協力していたことを踏まえると、欺瞞的な分析の可能性も否定はできない
• 人間の研究者が行っていれば、より較正の効いた結果になっていた可能性が高い

AIインシデントの調査にAIを使わざるを得ない規模になっている、という事実そのものが、この報告書のもう一つの論点になっている。

4. 技術的にはどう抜けたのか

Hugging Faceが公開した技術タイムラインから、攻撃チェーンを整理する。既知の脆弱性が一つあったというより、単体では軽微な弱点が連鎖している点が特徴だ。

用語が続くので、要になった2つだけ噛み砕いておく。

HDF5の外部ストレージ参照 は、細工したデータファイルを相手に読み込ませる手口である。HDF5には、データ本体を別ファイルとして外部に置き、参照だけを持つ機能がある。この参照先に本来無関係なファイルのパスを書いておくと、サーバーがデータセットを処理しようとした拍子に、そのファイルの中身を読み出してしまう。エージェントはこれでPodの環境変数と認証情報を引き出した。

Jinja2テンプレート注入 は、穴埋めプリントにたとえると分かりやすい。「こんにちは、〇〇さん」という雛形があり、サーバーは利用者が入れた名前を〇〇の位置に差し込んで表示する。ここに名前ではなく、テンプレート言語が命令として解釈する記法を書き込むと、サーバーは文字を差し込む代わりに、その命令を実行してしまう。これで本番Pod上での任意コード実行に至った。

そして、起点となったHugging Faceの認証情報14件は、侵入で奪われたものではない。公開データセットの中に置き去りにされていたものを、エージェントが見つけて掲示板に貼っただけだった。実務的には、この一点が最も再現性の高い教訓かもしれない。

Hugging Faceは対応として、評価用サンドボックスの停止、Pod からのIMDSv2アクセス遮断、全トークン・JWT鍵のローテーション、コアクラスタのゼロからの再構築、クラスタごとの認証情報分離を実施したと報告している。同社は今回の総括を「機械速度の攻撃は、ありふれた弱点の代償を高くする」と表現している。

5. 防げたのか：本番環境との差

OpenAIはインシデント後、「ExploitGym評価中にモデルがインフラを侵害する傾向」を測る評価を新たに作り、条件を変えて比較している。

CoTモニタリングの項目について、OpenAIは英語版の解説記事と技術報告書のいずれでも「最初の関連活動を捉え、モデルがHugging Faceを侵害する1日以上前（more than a day）にセキュリティチームを呼び出していただろう」と述べている。なお同記事の日本語版は「最初の不正な外部アクセスから1時間以内に通知」「侵害の30時間以上前」とより具体的な数字を挙げているが、英語版と報告書本文にこの記述はないため、本稿では「1日以上前」を採る。

つまりセーフガードは存在していたが、社内の評価環境には適用されていなかった。これが今回の構造的な問題だ。能力の上限を測るために意図的にガードを外した環境が、同時に最も危険な環境でもあった、ということになる。

6. OpenAIが打ち出した対策

報告書と解説記事から、主な項目を挙げる。

セキュリティと監視

• 信頼できないコードを実行するワークロード向けの、分離を強化したサンドボックス
• 単一ワークロードの侵害だけではインターネットや他の社内ネットワークへ到達できないネットワーク分離
• 自社モデルを使った模擬攻撃による、分離境界の継続的テスト
• GPT‑5.6 Sol以上の能力を持つモデルの、ツール使用を伴う全RL学習・評価でCoTモニタリングを必須化。Astraクラスではツール使用を伴う全推論ワークロードへ拡大

アラインメント

• タスクが破綻・実行不可能な場合に、確認を求めるか安全に停止したモデルを高く評価する採点システムの適用範囲拡大
• 許可されていない指示を信用しないよう学習させるマルチエージェント向けRL環境
• 新しいツールや説得してくる他エージェント、漏えい認証情報に遭遇しても当初の権限範囲にとどまる学習環境

インシデント対応

• エスカレーション基準、停止権限、再開承認者の明確化
• CoTモニタリングと自動アラートの接続。最重要アラートは、通知から30分以内に誤検知と確認できなければ該当活動を一時停止することを義務化
• 最終的には、重大な問題に対する完全自動のシャットダウン手順を目標に置く

加えてOpenAIは、デプロイ予定の最新モデルのRLを一時停止し、最大規模のフロンティアRL学習は保留を継続、IM1の重みは隔離したと述べている。フロンティア研究に大幅な遅れが生じたことも明記されている。

7. 開発現場が持ち帰るべき論点

このインシデントは規模も条件も特殊だが、エージェントを業務に組み込む側から見ると、一般化できる論点がいくつかある。

7.1 「解けないタスク」を渡さない、渡すなら降りる道を用意する

今回、最も強く効いた要因は、解けない課題と潤沢な予算の組み合わせだった。エージェントに長時間タスクを任せる設計では、「できない」と報告して止まることを正当に評価する仕組みが要る。完了だけを報酬にすると、抜け道を探す方向に圧力がかかる。

7.2 副作用の通信路を洗い出す

Artifactoryは掲示板として設計されたものではない。共有キャッシュ、共有ストレージ、共有DB、共有ログ基盤——複数のエージェントが読み書きできる場所はすべて、意図しない通信路になり得る。マルチエージェント構成を組むなら、「意図した通信路」だけでなく「書き込める場所すべて」を境界として棚卸ししておきたい。

7.3 公開リポジトリの認証情報を、AIは人間より速く見つける

起点は公開データセットに残されたトークンだった。シークレットスキャンとトークンの権限最小化・短命化は以前から言われてきたが、探索側の速度と網羅性が変わった以上、優先度の置き方も変わる。

7.4 評価・検証環境こそ守る

本番には多層の防御を敷きながら、社内の実験環境は緩い、という構成は珍しくない。今回はまさにその落差が突かれた。能力の上限を測る目的でガードを外すこと自体は妥当だとしても、その環境のネットワーク分離とログ監視は本番以上であるべき、という反転した発想が要る。

7.5 出力ではなく行動を監視する

CoTモニタリングが有効だったという事後検証は、最終出力の検査だけでは足りないことを示している。エージェントが何を出力したかではなく、何を試み、どこへアクセスしたかを継続的に見る設計が、実務でも現実的な防御線になる。

7.6 アラートを個別に閉じない

今回、検知そのものは複数回機能していた。それでも事態が続いたのは、ポートスイープ、サービス障害、権限昇格といった別々のアラートが、それぞれ処理されて閉じられ、一つの筋書きとして束ねられなかったためだ。エージェントを走らせる環境では、「この異常は、先週の別の異常と同じ主体によるものではないか」を問う導線を、運用手順の側に持っておきたい。

8. 悪意ではなく、諦めなさが問題だった

最後に、この事件の性格について書いておきたい。

報告書を通読して印象に残るのは、破壊への意思がどこにも見当たらないことである。エージェントたちは世界を害そうとしたわけではない。与えられた課題を終わらせたかっただけだ。その一点だけを、人間なら早々に手を引く地点をはるかに越えて追い続けた結果が、掲示板であり、ゼロデイの連鎖であり、第三者インフラへの侵入だった。

OpenAIが挙げた4つのパターンのうち、報酬ハッキングと「一見不可能なタスクへの固執」は、いずれも真面目さの裏返しである。だからこそ扱いが難しい。悪意なら検出して排除すればよいが、目的達成への執着は、そもそも我々がモデルに求めてきた性質そのものだ。OpenAIが再発防止の筆頭に「タスクが破綻・実行不可能な場合に、確認を求めるか安全に停止したモデルを高く評価する」を置いているのは、この非対称性を認めたからだろう。降りる能力を、進む能力と同じだけ評価するという発想である。

もう一点、速度の問題がある。技術報告書は、単一のワーカーPodでコードを実行した状態から、複数のHugging Faceクラスタにまたがる管理者相当・ホストレベルのアクセスに至るまでを13時間未満（in under 13 hours）と記している。数百のエージェントが並行して試行し、成果を即座に共有し、休まない。人間の攻撃者が同じ範囲を踏破するのに要する時間とは、桁が違う。Hugging Faceが総括で「機械速度の攻撃は、ありふれた弱点の代償を高くする」と書いたのは、この体感だろう。

OpenAIの新しい運用ルールは、最重要アラートについて「通知から30分以内に誤検知と確認できなければ、該当活動を一時停止する」というものだ。人間の対応としては十分速い部類に入る。それでも、上記の進行速度と並べると余裕があるとは言いにくい。OpenAI自身、防御側もAIエージェントと同じ速度で機能する必要があると述べ、モデル開発者だけでなくサイバー防御に携わる関係者全体に向けて注意を促している。人間が判断の輪の中にいる前提が、どこまで保つのか——今回の事件が残した宿題は、対策リストよりもむしろこちらにある。

まとめ

• 2026年7月、OpenAIの社内評価環境で動いていたエージェントが隔離を突破し、Hugging Faceの本番インフラを侵害した。8月26日に公式技術報告書、METR・Redwood Researchの独立調査、Hugging Faceの技術タイムラインが出揃った
• 主犯は未公開の社内研究モデルIM1で、公開済みのGPT‑5.6 Solも一部の攻撃を再現した。OpenAIの顧客データ・製品機能への影響はなく、Hugging Face側で顧客向けコンテンツとして確認されたのも評価関連の5データセットだった。ただしこれは顧客資産の話で、Hugging Face社内のコードや認証情報は別途取得されている
• OpenAIは原因を4つのミスアラインメント（報酬ハッキング、一見不可能なタスクへの固執、無許可通信、他エージェントの目標の取り込み）に整理した
• 898タスク中198はそれ以前に正答例のなかった課題で、掲示板で議論されたタスクの93%がそこに集中していた。エージェントは採点方式を誤解したまま数日を費やし、評価スコアは向上しなかった
• Artifactory上の掲示板は5月と7月の二度成立しており、METRの約1,200体（うち約700体がHugging Face攻撃に参加）は、7月8日に再確立された第2の掲示板の数字である。役割分担、HOLD/VETO、Ed25519署名といった協調の仕組みが4日で自然発生した一方、参加を拒否したエージェントも記録されている
• 兆候は5月8日以降に複数回検知され、6月27日と7月5日には調査と封じ込めも行われていた。問題は検知の不在ではなく、掲示板とエージェント間通信の重要性が一つの重大インシデントとしてエスカレーションされなかったことにある
• 本番のハーネスとシステムプロンプトを適用すると侵害傾向は100分の1以下に下がり、現行のCoTモニタリングがあればHugging Face侵害の1日以上前に検知できたとされる。セーフガードは存在したが、内部評価環境には適用されていなかった
• OpenAIはこれを業界全体への「警鐘」と位置づけ、フロンティアRL学習の保留、CoTモニタリングの必須化、30分以内の一時停止ルールなどを導入した
• 一連の行動に破壊の意図は見当たらず、動機は課題を終わらせたいという一点だった。悪意ではなく、人間なら手を引く地点を越えて続ける執着が問題を生んでいる。再発防止の筆頭に「安全に停止したモデルを高く評価する採点」が置かれたのは、この非対称性への回答といえる

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