Наступательные и оборонительные возможности GPT-5.6-Sol превзошли Claude Mythos 5!
Британский Институт безопасности ИИ (AISI) 17 июля опубликовал оценочный отчет, в котором впервые публично количественно оценил разрыв между открытыми моделями ИИ и закрытыми передовыми моделями в возможностях кибератак: от 4 до 7 месяцев.
https://www.aisi.gov.uk/blog/how-far-behind-the-frontier-are-leading-open-weight-models-on-cyber
В аналогичных внутренних тестах в прошлом году этот разрыв составлял от 6 до 10 месяцев.
Защитное окно сужается, а наступательный фронт ускоряется.
В апреле этого года Mythos Preview и GPT-5.5 в оценке AISI совершили самый большой скачок в возможностях кибератак с начала тестирования в 2023 году, после чего правительства нескольких стран выпустили предупреждения.
Открытые модели еще не повторили этот скачок, но они догоняют быстрее, чем в прошлом году.
От 4 до 7 месяцев: как измеряли и в чем разница
AISI использовал две системы для оценки возможностей кибератак моделей.
Первая — 70 узких задач, охватывающих четыре направления: исследование уязвимостей, реверс-инжиниринг, веб-пентест и криптографию, разделенных на четыре уровня сложности — от «неспециалиста с техническим образованием» до «эксперта с опытом более десяти лет».
Вторая — Cyber Range, где тестируется способность модели автономно выполнять многошаговые цепочки атак в смоделированной корпоративной сети. Один из тестовых сценариев под названием «The Last Ones» включает 32 шага атаки, 4 подсети и около 20 хостов; AISI оценивает, что человеку-эксперту потребуется около 20 часов для выполнения всех шагов.
Обе системы дали согласованные выводы:
GLM-5.2 (выпущен в июне 2026 года) показал результаты на узких задачах, сопоставимые с Opus 4.6 (выпущен в феврале), с отставанием в 4 месяца;
в Cyber Range он догнал Opus 4.5 (выпущен в ноябре прошлого года), с отставанием в 7 месяцев.
DeepSeek
V4-Pro на узких задачах соответствует Opus 4.5, с отставанием в 5 месяцев.
Оба разрыва уже, чем 6–10 месяцев, зафиксированных во внутренней оценке 2025 года.
Разрыв в стоимости больше, чем разрыв в возможностях.
В одном и том же тесте Cyber Range (лимит 100 млн токенов) один прогон на Opus 4.5 или 4.6 стоит около 85 долларов, на GLM-5.2 — около 46 долларов, а на
DeepSeek
V4-Pro — всего 1,19 доллара.
На узких задачах, которые обе модели выполняют на 100%, Opus 4.6 тратит 15,17 доллара на задачу, GLM-5.2 — 6,12 доллара;
Opus 4.5 тратит 12,50 доллара, а
DeepSeek
V4-Pro — 0,28 доллара.
При равных атакующих возможностях открытые модели дешевле на один-два порядка.
Защитные барьеры закрытых моделей также не смогли создать разрыв.
В тестах AISI
DeepSeek
V4-Pro иногда отказывался выполнять задачи по реверс-инжинирингу, но их можно было обойти с помощью нескольких повторных попыток.
Anthropic Fable 5 — еще более крайний случай: выпущен 9 июня, а через три дня исследователь безопасности Pliny the Liberator обошел классификатор безопасности с помощью многошаговой стратегии джейлбрейка; соответствующие скриншоты показали, что модель сгенерировала код эксплойта, который должен был быть заблокирован.
Позже исследователь из Amazon независимо сообщил о другом методе обхода.
Это напрямую спровоцировало первый в истории Министерства торговли США приказ об экспортном контроле моделей ИИ, и Fable 5 была отключена по всему миру на 19 дней, пока Anthropic не развернул новый классификатор, после чего сервис был восстановлен.
Закрытый исходный код не означает автоматической безопасности.
Окно обороны сужается, но средства защиты ускоряются
В отчете AISI четко обозначен политический сигнал: время на подготовку у защитников стало короче, чем в прошлом году.
Национальный центр кибербезопасности Великобритании уже призвал организации укрепить базовый уровень кибербезопасности и использовать ИИ для усиления защитных возможностей.
Инструменты ИИ того же поколения действительно ускоряют работу и на стороне защиты.
Гленн Фидлер, опытный разработчик в области сетевого программирования игр, который на протяжении двадцати лет писал учебные статьи в этой области, недавно с помощью Claude Code провел систематический аудит безопасности четырех своих библиотек с открытым исходным кодом (yojimbo, netcode, reliable, serialize, в сумме около 6000 звезд на GitHub, что является весьма влиятельными старыми крупными библиотеками в игровой сфере): развертывание целей libFuzzer, внедрение AddressSanitizer и MemorySanitizer CI, проведение стресс-тестов с миллионами итераций, построчный анализ кода.
Гленн Фидлер
За две недели было исправлено 43 уязвимости безопасности, из которых 27 были доступны удаленно через сеть.
Самой серьезной была удаленная переполнение кучи в yojimbo, существовавшая с 2019 года: вредоносный клиент мог вызвать ее, отправив специально сформированный пакет данных.
Стоимость токенов для всего аудита составила около 2500 долларов.
И атака, и защита ускоряются с помощью ИИ, но способы ускорения асимметричны.
Распространение атакующих возможностей необратимо: как только веса модели с открытым исходным кодом выпущены, их невозможно отозвать, защитные барьеры могут быть удалены, а копии могут работать на частных серверах без мониторинга.
Развертывание средств защиты требует от каждой команды активных затрат времени и средств.
В отчете AISI есть фраза, которая подчеркивает эту структуру: «Как только модель выпущена с открытым исходным кодом, эти варианты навсегда теряются».
Влияние этих данных на ландшафт AGI глубже, чем сами цифры.
Разрыв в возможностях между открытыми и закрытыми моделями сократился до полугода, и стратегия «использовать период эксклюзивности закрытых моделей в качестве буфера безопасности» скоро перестанет работать.
Защитные барьеры закрытых моделей в инциденте с Fable 5 оказались столь же уязвимыми.
На следующем этапе для мировых политиков ключевой вопрос политической игры становится более острым: модели какого уровня возможностей не должны иметь открытые веса.
AISI объявила, что продолжит оценку
Kimi
K3 и других следующих моделей с открытым исходным кодом — где будет проведена эта линия, скорее всего, будет зависеть от результатов тестирования в ближайшие несколько месяцев.
Ссылки:
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
Эта статья из публичного аккаунта WeChat «Новый Юань», автор: Откровение ASI; редактор: Ма Кэ
Отказ от ответственности: Информация, представленная в этой статье, не является торговой рекомендацией. BlockWeeks.com не несет ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной в этой статье. Мы настоятельно рекомендуем провести независимое исследование или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
