Die Angriffs- und Verteidigungsfähigkeiten von GPT-5.6-Sol übertreffen die von Claude Mythos 5!
Das britische AI Safety Institute (AISI) veröffentlichte am 17. Juli einen Bewertungsbericht, der erstmals öffentlich die Lücke zwischen Open-Source-KI-Modellen und Closed-Source-Spitzenmodellen in Bezug auf Cyberangriffsfähigkeiten quantifizierte: 4 bis 7 Monate.
https://www.aisi.gov.uk/blog/how-far-behind-the-frontier-are-leading-open-weight-models-on-cyber
Bei ähnlichen internen Tests im letzten Jahr betrug diese Lücke 6 bis 10 Monate.
Das Verteidigungsfenster schrumpft, während die Angriffsfront beschleunigt.
Im April dieses Jahres verursachten Mythos Preview und GPT-5.5 in der AISI-Bewertung den größten Sprung in den Cyberangriffsfähigkeiten seit Beginn der Tests im Jahr 2023, woraufhin mehrere Regierungen Warnungen aussprachen.
Open-Source-Modelle haben diesen Sprung noch nicht reproduziert, aber ihr Aufholtempo ist schneller als im letzten Jahr.
4 bis 7 Monate: Wie gemessen, wo der Unterschied liegt
Das AISI bewertet die Cyberangriffsfähigkeiten von Modellen mit zwei Systemen.
Das erste System umfasst 70 enge Aufgaben, die die Bereiche Schwachstellenforschung, Reverse Engineering, Web-Penetration und Kryptographie abdecken, unterteilt in vier Schwierigkeitsgrade, von „Nicht-Spezialisten mit technischem Hintergrund" bis „Experten mit über zehn Jahren Erfahrung".
Das zweite System ist der Cyber Range, der die Fähigkeit des Modells testet, autonom mehrstufige Angriffsketten in simulierten Unternehmensnetzwerken auszuführen. Ein Testszenario namens „The Last Ones" umfasst 32 Angriffsschritte, 4 Subnetze und etwa 20 Hosts. Das AISI schätzt, dass ein menschlicher Experte etwa 20 Stunden benötigt, um alle Schritte abzuschließen.
Beide Systeme kamen zu dem gleichen Ergebnis:
GLM-5.2 (veröffentlicht im Juni 2026) schneidet bei engen Aufgaben vergleichbar mit Opus 4.6 (veröffentlicht im Februar) ab, eine Lücke von 4 Monaten;
Im Cyber Range holt es Opus 4.5 (veröffentlicht im November letzten Jahres) ein, eine Lücke von 7 Monaten.
DeepSeek
V4-Pro schneidet bei engen Aufgaben vergleichbar mit Opus 4.5 ab, eine Lücke von 5 Monaten.
Beide Lücken sind enger als die 6 bis 10 Monate, die in den internen Bewertungen von 2025 gemessen wurden.
Der Kostenunterschied ist größer als der Leistungsunterschied.
Derselbe Cyber Range-Test (1 Milliarde Token-Kontingent) kostet etwa 85 US-Dollar mit Opus 4.5 oder 4.6, etwa 46 US-Dollar mit GLM-5.2 und nur 1,19 US-Dollar mit
DeepSeek
V4-Pro.
Bei engen Aufgaben, die beide Modelle zu 100 % abschließen, kostet Opus 4.6 15,17 US-Dollar pro Aufgabe, GLM-5.2 6,12 US-Dollar;
Opus 4.5 kostet 12,50 US-Dollar,
DeepSeek
V4-Pro kostet 0,28 US-Dollar.
Bei gleicher Angriffsfähigkeit ist Open Source ein bis zwei Größenordnungen günstiger.
Auch die Sicherheitsvorkehrungen von Closed-Source-Modellen konnten den Abstand nicht vergrößern.
In den AISI-Tests lehnte
DeepSeek
V4-Pro gelegentlich Reverse-Engineering-Aufgaben ab, aber mit ein paar Wiederholungen konnte es umgangen werden.
Anthropics Fable 5 ist ein extremerer Fall: Am 9. Juni veröffentlicht, umging der Sicherheitsforscher Pliny the Liberator drei Tage später mit einer mehrstufigen Jailbreak-Strategie den Sicherheitsklassifikator. Screenshots zeigten, dass das Modell Exploit-Code produzierte, der hätte blockiert werden sollen.
Amazon-Forscher berichteten anschließend unabhängig von einer weiteren Umgehungsmethode.
Dies löste direkt die erste Exportkontrollverordnung des US-Handelsministeriums für KI-Modelle aus, und Fable 5 wurde weltweit für 19 Tage eingestellt, bis Anthropic einen neuen Klassifikator bereitstellte und der Dienst wieder online ging.
Geschlossener Quellcode bedeutet nicht automatisch Sicherheit.
Das Verteidigungsfenster schließt sich, aber die Verteidigungswerkzeuge beschleunigen sich ebenfalls
Der AISI-Bericht sendet ein klares politisches Signal: Die Vorbereitungszeit für die Verteidiger ist kürzer als im letzten Jahr.
Das britische National Cyber Security Centre hat bereits alle Organisationen aufgefordert, ihre Cybersicherheits-Basislinien zu verstärken und KI zur Verbesserung der Verteidigungsfähigkeiten einzusetzen.
Die gleiche Generation von KI-Werkzeugen beschleunigt tatsächlich auch die Arbeit auf der Verteidigungsseite.
Glenn Fiedler, ein erfahrener Entwickler im Bereich der Spiele-Netzwerkprogrammierung, der seit zwanzig Jahren lehrbuchartige Artikel in diesem Bereich schreibt, hat kürzlich mit Claude Code eine systematische Sicherheitsüberprüfung seiner vier Open-Source-Netzwerkbibliotheken (yojimbo, netcode, reliable, serialize, insgesamt etwa 6000 GitHub-Sterne, die im Spielebereich bereits recht einflussreiche etablierte Open-Source-Bibliotheken sind) durchgeführt: Bereitstellung von libFuzzer-Zielen, Einführung von AddressSanitizer- und MemorySanitizer-CI, Durchführung von Millionen von Iterationen von Stresstests und zeilenweise Code-Überprüfung.
Glenn Fiedler
Innerhalb von zwei Wochen wurden 43 Sicherheitslücken behoben, von denen 27 aus der Ferne über das Netzwerk erreichbar waren.
Am schwerwiegendsten war ein seit 2019 bestehender Remote-Heap-Overflow in yojimbo – bösartige Clients konnten ihn durch das Senden speziell konstruierter Datenpakete auslösen.
Die Token-Kosten für die gesamte Überprüfung betrugen etwa 2500 US-Dollar.
Sowohl Angriff als auch Verteidigung werden durch KI beschleunigt, aber die Beschleunigung erfolgt asymmetrisch.
Die Verbreitung von Angriffsfähigkeiten ist irreversibel: Sobald die Gewichte eines Open-Source-Modells veröffentlicht sind, können sie nicht zurückgeholt werden, Sicherheitsvorkehrungen können entfernt werden, und Kopien können unbeaufsichtigt auf privaten Servern laufen.
Die Bereitstellung von Verteidigungswerkzeugen erfordert jedoch von jedem Team den aktiven Einsatz von Zeit und Kosten.
Ein Satz im AISI-Bericht verdeutlicht diese Struktur: „Sobald Open Source veröffentlicht ist, sind diese Optionen dauerhaft verloren.“
Die Auswirkungen dieser Daten auf die AGI-Landschaft sind tiefgreifender als die Zahlen selbst.
Die Fähigkeitslücke zwischen Open Source und Closed Source hat sich auf weniger als ein halbes Jahr verringert, und die Standardstrategie, „die Exklusivitätsperiode von Closed Source als Sicherheitspuffer zu nutzen“, wird bald unwirksam.
Die Schutzmaßnahmen von Closed-Source-Modellen haben sich im Fable-5-Vorfall als ebenso anfällig erwiesen.
Für Entscheidungsträger weltweit ist die zentrale Frage der politischen Auseinandersetzung in der nächsten Phase noch dringlicher geworden: Oberhalb welcher Fähigkeitsstufe sollten Modelle keine offenen Gewichte haben.
AISI kündigte an, weiterhin
Kimi
K3 und andere nächste Open-Source-Modelle zu bewerten – wo diese Linie gezogen wird, hängt wahrscheinlich von den Testergebnissen der nächsten Monate ab.
Referenzen:
https://www.aisi.gov.uk/blog/how-far-behind-the-frontier-are-leading-open-weight-models-on-cyber
https://github.com/mas-bandwidth/patreon/blob/main/BUGS.md
https://www.patreon.com/MasBandwidth/posts/important-news-164199395
Dieser Artikel stammt vom WeChat-Konto „Neue Intelligenz-Ära“, Autor: ASI-Apokalypse; Herausgeber: Ma Ke
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