
Anthropic: Zhipu-ի բաց մոդել GLM-5.3-ը գրեթե հավասարվում է Claude Mythos Preview-ին էքսպլոյթներ ստեղծելիս
Anthropic-ի Frontier Red Team-ի վերլուծությամբ Zhipu AI-ի բաց մոդել GLM-5.3-ը կարող է ինքնուրույն ստեղծել կիբեր էքսպլոյթներ։ Ընկերությունն ասում է, որ մոդելի պաշտպանությունը պարզ եղանակներով շրջանցվում է 64%-ից 100% դեպքերում։
Anthropic-ի Frontier Red Team-ը սեպտեմբերի 29-ին հրապարակել է վերլուծություն Zhipu AI-ի բաց մոդել GLM-5.3-ի մասին։ Ընկերության գնահատմամբ՝ այս մոդելը կարող է ինքնուրույն, սկզբից մինչև վերջ ստեղծել ամբողջական կիբեր էքսպլոյթ, ինչպես Claude Mythos Preview-ն, որը հինգ ամիս առաջ Project Glasswing-ի շրջանակում թողարկվեց սահմանափակ հասանելիությամբ։ Zhipu AI-ն աշխատում է Չինաստանում, իսկ նրա սահմաններից դուրս հայտնի է Z.ai անունով։ Հիմնական տարբերությունն այն է, որ GLM-5.3-ը տարածվել է բաց կշիռներով և էական պաշտպանությունից առանց։
Ինչ են ցույց տալիս թեստերը
ExploitBench-ում, որը չափում է Google Chrome-ի V8 շարժիչում հայտնի խոցելիությունների օգտագործումը, GLM-5.3-ը 410 փորձից 50-ում ամբողջական էքսպլոյթ կառուցեց և հասավ 12% արդյունքի, իսկ Claude Mythos Preview-ն՝ 14%-ի։ Anthropic-ի ներքին Binary Exploitation թեստում GLM-5.3-ը կարողացավ ամբողջությամբ տիրանալ ծրագրի կառավարմանը փորձերի 4%-ում, Mythos Preview-ն՝ 6%-ում։ Ավելի վաղ մոդելները, ներառյալ Claude Opus 4.6-ը և GLM-5.2-ը, այս թեստերում ոչ մի դեպքում չհաջողեցին։ NIST-ի Center for AI Standards and Innovation (CAISI) սեպտեմբերի 17-ի գնահատմամբ GLM-5.3-ը կիբերունակություններով ամենաուժեղ բաց մոդելն է, և նշվում է, որ այն ԱՄՆ-ի ճակատից հետ է մնում մոտ չորս ամսով։
Պաշտպանության շրջանցում
GLM-5.3-ն ունի ներկառուցված պաշտպանություն և հաճախ մերժում է ուղիղ վնասակար հարցումները, սակայն Anthropic-ի թեստերում այդ պաշտպանությունը պարզ եղանակներով շրջանցվում է 64%-ից 100% դեպքերում։ Կեղծ պատմությունը, թե մոդելը ինքնավար կիբերանվտանգության թեստավորման գործակալ է, հաջողությունը հասցնում է 64%-ի, մտածողության քայլերի նախնական լրացումը (prefill)՝ 92%-ի, իսկ abliteration մեթոդը, որը հասանելի է բաց կշիռների շնորհիվ,՝ 100%-ի։
Anthropic-ը ստեղծեց իր abliterated պատճենը։ Նրա թիմին, որը նման բան երբեք չէր փորձել, պահանջվեց մոտ 2200 GPU ժամ և $4400։ Արդյունքում մոդելի մերժումների ցուցանիշը 90%-ից բարձրից իջավ 3%-ի և 2%-ի JailbreakBench-ում և HarmBench-ում, իսկ 12%-ի՝ StrongREJECT-ում։ GLM-5.3-Flash-ի համար abliteration-ը կատարվեց մոտ 600 GPU ժամում։ Պաշտպանված Claude մոդելների վրա այս եղանակներից ոչ մեկը չաշխատեց։
Ինչ է սա նշանակում
Մի սեսիայում հետազոտողը օգտագործեց GLM-5.3-Flash-ը Chrome-ի վերջերս բացահայտված խոցելիության (CVE-2026-11645) վրա հարձակում կառուցելու համար։ Մոդելը ինքնուրույն միացրեց երկու խոցելիության էքսպլոյթներ և ստեղծեց հուսալի շղթա ARM64 թիրախի համար՝ շրջանցելով pointer authentication (PAC) պաշտպանությունը։ Պահանջվեց մարդու ուշադրության 20 րոպե և մոդելի ութ ժամ, ինչը Zhipu-ի API գներով կարժենար $20.40։ Մեկ այլ սեսիայում մոդելը բրաուզերի բաղադրիչում գտավ 0-day խոցելիությունների շղթա և վնասակար կայքից կարդաց օգտատիրոջ համակարգչից SSH մասնավոր բանալին։
Anthropic-ը ասում է, որ պաշտպանվողները չեն կարող մնալ հակառակորդներից ավելի թույլ մոդելներով, և կոչ է անում կառավարություններին անկախ անվտանգության թեստավորում անցկացնել բավականաչափ հզոր մոդելների վրա։
SiTech — AI-ով հզորացված վեբ մշակում
Ստեղծում ենք արագ ու ժամանակակից կայքեր և AI-ը ներդնում իրական բիզնես գործընթացներում։ Ունե՞ք նախագիծ կամ հարց։ Ուրախ կլինենք օգնել։