WIRED：免费的中国开源模型黑客能力逼近最强闭源模型，模拟企业网络渗透中 DeepSeek 完成 73% 任务，OpenAI 未公开的 Daybreak 为 81%

一项新研究显示，开放权重的人工智能模型在入侵计算机网络方面，已经几乎和最好的闭源模型一样强。这预示着网络安全格局迎来了一个人们早有预期的转折点。

评测 AI 能力的公司 Vals 着手测试不同 AI 模型在模拟企业网络中执行复杂、多步骤网络指令的能力。

「那些锁在实验室里、只能通过可信访问计划使用的最强前沿模型，现在开始被任何人都能下载的开放模型追平，」Vals 研究员 Nikil Ravi 说。

该公司的发现表明，闭源模型在网络能力上已不再拥有决定性优势，这意味着前沿实验室近期通过限制模型访问来减缓此类能力扩散的努力，可能已经失去意义。

这一发现之所以值得关注，还因为美国前沿实验室，尤其是 Anthropic，从 4 月的 Claude Mythos Preview 开始，对新模型采取限量发布，其前提正是：限制访问只能争取时间，先进的黑客能力终究会被广泛获得。

Anthropic 前沿红队负责人 Logan Graham 今年 4 月对 WIRED 说，公司的 Project Glasswing 向可信方提供新模型的完整能力，重点是把这些工具「交到防御者手里，让他们抢先一步」。

「我们现在就需要为这样一个世界做准备：6 个月、12 个月、24 个月后，这些能力会被广泛获得。安全领域的很多事情都会不一样，」他当时告诉 WIRED。

七个月后，这个转变似乎如期而至。

Vals 在两个模拟场景中测试 AI 模型，给它们布置各种具体任务。第一个场景是一个可以通过面向公众的网站进入的模拟企业网络；第二个场景包含两个不同公司的网络，模型需要先攻破第一个，才能进入第二个。

研究人员发现，OpenAI 只向可信合作伙伴开放的最先进网络安全模型 Daybreak 能力最强，在两次测试中平均完成了 81% 的任务。中国开放权重模型 DeepSeek 紧随其后，平均完成 73% 的目标。Vals 研究人员指出，在部分任务上两个模型得分相同。

研究还显示，用开放权重模型做这类任务要便宜得多。Vals 称，用 GPT-6-Sol 实施一次攻击的 token 成本为 17 到 46 美元，而 DeepSeek 只需 2 到 3 美元。开放模型通常更便宜，因为可以在自己的硬件上运行。Vals CEO Rayan Krishnan 说，这也给防守方提供了一个强烈动机：用开放模型而不是专有模型。

OpenAI 没有立即回应置评请求。

今年网络安全领域的大部分进展都和预测一致：AI 把核心黑客任务自动化，帮助攻击者和防御者都在代码中发现大量新漏洞，并快速探测网络弱点。尽管发现漏洞的速度和规模、修复已发现软件缺陷的强度都在增加，专家们仍在争论 AI 是否从根本上改变了网络安全防御的概念基础和原则。换句话说，目前还不清楚 AI 工具带来的是一种新型威胁，还是放大了长期存在的安全挑战。

开放权重模型开始追平闭源模型这一事实，对于理解犯罪黑客如何利用 AI、以及企业和开发者该如何应对至关重要。但在实践中，近几个月对网络犯罪分子和国家支持的黑客活动的实际观察一再表明，攻击者还是在做他们一贯做的事：节省资源，大部分活动通常凑合使用较旧、能力较弱的模型，无论专有还是开放模型。而且即使有严格管控，防御者也必须假设：资金最充足、动机最强的攻击者这段时间以来早已至少在一定程度上接触过闭源模型。

「我总体上同意，开放权重模型如今已经能够产生高级攻击和漏洞，尤其是考虑到那些通过修改权重禁用安全训练的 abliterated 模型，」云安全公司 Edera 联合创始人兼首席技术官 Alex Zenla 说，「我要补充的一点是，闭源实验室很可能已经训练出了能力超过这些模型、但尚未发布的模型。所以我会把这看作一场猫鼠游戏。实验室认为自己在快速前进，以甩开开放权重模型，赶在开放权重模型发现漏洞之前把漏洞堵上。遗憾的是，我确实认为这可能是一个危险安全格局的开端。」