Vals研究：开源中国AI模型网络攻击能力逼近闭源顶级
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Vals研究：开源中国AI模型网络攻击能力逼近闭源顶级
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AI 综述
Vals机构发布最新研究报告，通过模拟企业网络测试，评估不同AI模型执行复杂多步网络入侵任务的能力。测试显示，开源中国模型DeepSeek已完成73%的指定任务，其性能表现显著接近顶级闭源模型。 在成本控制方面，DeepSeek执行同类任务的成本仅为2-3美元，而OpenAI闭源模型Daybreak的成本高达17-46美元。尽管DeepSeek的完成率略低于Daybreak的81%，但其低价格优势削弱了前沿实验室通过访问限制延缓安全能力扩散的战略效果。 该研究结果表明，AI网络安全攻防天平正向低成本、易获取的开源模型倾斜。随着开源模型在网络攻击能力上的提升，仅依靠限制闭源模型访问已难以有效遏制相关安全风险的扩散。
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最新进展11月7日 02:43
新研究显示开源中国AI模型在黑客攻击能力上逼近闭源顶级模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月7日
- Wired精选新研究显示开源中国AI模型在黑客攻击能力上逼近闭源顶级模型
Vals的研究显示，开源AI模型在网络入侵能力上已接近顶级闭源模型。测试中，OpenAI的Daybreak完成81%任务，而DeepSeek完成73%，但DeepSeek的成本仅为$2-$3，远低于Daybreak的$17-$46。这削弱了前沿实验室通过限制访问来延缓安全能力扩散的策略，意味着AI网络安全的攻防天平正在向低成本、易获取的开源模型倾斜。
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