מודלים פתוחים וסגורים של AI מצמצמים את פער היכולות הקיברנטיות, כך מוצא Vals AI

בנצ'מרק CyberOffense של Vals AI מצא שסוכני AI יכולים לפרוץ באופן עצמאי לרשתות ארגוניות מדומות וריאליסטיות. GPT-6 Sol Daybreak, חלק מתוכנית הסייבר המוגבלת Daybreak של OpenAI, הגיע ל-80.8 אחוז מהיעדים, בעוד Deepseek V4.1 Flash 1017 עם משקולות פתוחות הגיע ל-72.8 אחוז בעלות של כ-3 דולר להרצה לעומת כ-22 דולר.

הגדרת הבנצ'מרק והתוצאות המובילות

הבנצ'מרק מדמה רשתות ארגוניות ריאליסטיות. כל סוכן עובד לבדו על מכונת תקיפה מבודדת, כשהוא מתחיל עם כתובת אינטרנט ציבורית בלבד וללא עזרה אנושית. הוא פועל ממכונת Kali Linux מבודדת, שולח פקודות באופן עצמאי לרשת המדומה, ועובר מאפליקציית אינטרנט דרך שרתי Windows להרשאות מנהל. כל פעולה מתועדת מבחוץ ומדורגת אוטומטית. חוקרי Vals אומרים שברגע שמשקולות של מודל הופכות לציבוריות, שום ספק לא יכול לשלוט או להגביל כיצד משתמשים בו.

שימוש בטוקנים ומבחן קשה יותר

ככל שסוכן AI משתמש ביותר טוקנים, כך הוא מגיע ליותר יעדי תקיפה. GPT-6 Sol Daybreak מוביל עם כ-80 אחוז, בעוד Deepseek V4.1 Flash עוקב עם כ-73 אחוז. רוב המודלים לא מציגים התקדמות ממשית עד שהם עוברים 100 מיליון טוקנים. במבחן Lighthouse הקשה יותר, Daybreak השתלט על שליטת מנהל בחברה הראשונה, גנב סיסמאות והשתמש בהן כדי לפרוץ לחברה השנייה, והשלים 27 מתוך 31 יעדים בפחות משלוש שעות. Deepseek השיג 21 יעדים בעשירית מהעלות ולא הוגבל רק על ידי מנגנוני בטיחות. Deepseek קיבל אפס תוצאות ב-25 מיליון הטוקנים הראשונים שלו והשיג את רוב ההתקדמות לאחר 100 מיליון טוקנים, ולכן מבחנים קצרים ממעיטים בפוטנציאל האמיתי של מודלים פתוחים.

מבחן פשוט יותר, טבלה והזדמנות למגנים

במבחן Nova הפשוט יותר, GPT-6 Sol Daybreak מוביל עם כ-80 אחוז מיעדי התקיפה, בעוד בתרחיש Lighthouse הקשה יותר Deepseek V4.1 Flash עוקף את השדה. רוב המודלים הסיניים הפתוחים לא מציגים התקדמות ממשית עד שהם עוברים 100 מיליון טוקנים, ובנצ'מרקים קצרים ממעיטים בפוטנציאל שלהם. GPT-6 Sol Daybreak השיג בממוצע 15.7 מתוך 21 ב-Nova, עם טווח של 12 עד 19, ו-27 מתוך 31 ב-Lighthouse. Deepseek V4.1 Flash 1017 השיג בממוצע 16.3 מתוך 21, עם טווח של 15 עד 18, ו-21 מתוך 31. Kimi K3.1 Pro קיבל 13 ו-20, Meta Wonder קיבל 7 ו-28, Grok 4.7 קיבל 12 ו-16, Kimi K3 קיבל 9 ו-10, ו-GLM 5.3 Flash קיבל 5 ו-5. Vals אומרת שאותן ממצאים יוצרים הזדמנות למגנים, משום שהמודלים שמנצלים פגיעויות יכולים לעזור לחברות למצוא ולתקן אותן קודם. תקיפות על רשתות אמיתיות צפויות לעלות בחודשים הקרובים.

מחקרים קודמים מצביעים על אותה מגמה

התוצאות מתיישבות עם ניתוח מיולי של מכון אבטחת ה-AI של בריטניה. הפער בין מודלים חזיתיים פתוחים וסגורים ביכולות סייבר הצטמצם לארבעה עד שבעה חודשים, לאחר שעמד על שישה עד עשרה חודשים במשך רוב 2025. מודלים פתוחים גם זולים בהרבה: הרצה בסייבר ריינג' עם Deepseek V4-Pro עולה 1.19 דולר לפי AISI, לעומת 85 דולר עבור Opus 4.5 של Anthropic. אמצעי בטיחות על המודלים הפתוחים התבררו כלא יעילים במידה רבה. מחקר אחרון של Anthropic גם הראה שהמודל הזמין בחופשיות GLM-5-3 יכול לבנות אקספלויטים ברמה כמעט זהה למודל הפנימי המוביל Mythos.

מקורות: The Decoder