უფასო ჩინური AI მოდელები ჰაკინგში საგანგაშო დონეს აღწევენ

ღია წონების AI მოდელები კომპიუტერულ ქსელებში ჰაკინგში ახლა თითქმის იმავე დონეზე არიან, როგორც საუკეთესო დახურულები, Vals-ის ახალი კვლევის მიხედვით. Vals-მა მოდელები სიმულირებულ კორპორატიულ ქსელებზე შეამოწმა და DeepSeek OpenAI-ს Daybreak-თან ახლოს აღმოჩნდა; ეს იმაზე მიუთითებს, რომ წვდომის შეზღუდვამ შეიძლება ასეთი უნარების გავრცელება ვერ შეაჩეროს.

სიმულირებულ ქსელებში მცირე სხვაობაა

Vals-მა მოდელები ორ სიმულირებულ კორპორატიულ ქსელზე შეამოწმა. პირველი საჯარო ვებსაიტიდან მისაწვდომი იყო, მეორე ორ კომპანიის ქსელს მოიცავდა და მოდელს მეორემდე მისასვლელად პირველი უნდა გაეტეხა. OpenAI-ს Daybreak-მა, რომელიც მხოლოდ სანდო პარტნიორებისთვისაა ხელმისაწვდომი, ორი ტესტის საშუალოდ ამოცანების 81 პროცენტი შეასრულა, DeepSeek-მა კი 73 პროცენტი; ზოგ ამოცანაში ორივე თანაბარი იყო. „საუკეთესო მოწინავე მოდელებს ახლა ღია მოდელები ეწევიან, რომელთა ჩამოტვირთვაც ნებისმიერს შეუძლია“, ამბობს Vals-ის მკვლევარი ნიკილ რავი. Vals-ის თქმით, დახურულ მოდელებს კიბერუნარებში გადამწყვეტი უპირატესობა აღარ აქვთ, ამიტომ წვდომის შეზღუდვის მცდელობები შეიძლება უშედეგო იყოს.

ღირებულება და სტიმულები დამცველებისთვის

კვლევამ აჩვენა, რომ ღია მოდელები ასეთი ამოცანისთვის გაცილებით იაფია. Vals-ის მიხედვით, GPT-6-Sol-ს თავდასხმაზე ტოკენებში 17-დან 46 დოლარამდე სჭირდება, DeepSeek-ს კი 2-დან 3 დოლარამდე. ღია მოდელები იაფია, რადგან საკუთარ აპარატურაზე მუშაობენ. Vals-ის CEO რაიან კრიშნანი ამბობს, რომ ეს დამცველებს ღია და არა პროპრიეტარული მოდელების არჩევის ძლიერ სტიმულს აძლევს. OpenAI-მ კომენტარის თხოვნას დაუყოვნებლივ არ უპასუხა.

კონტროლირებადი წვდომიდან უფრო ფართო საფრთხემდე

აღმოჩენები საყურადღებოა, რადგან აშშ-ის წამყვანმა ლაბორატორიებმა, განსაკუთრებით Anthropic-მა, შეზღუდული გამოშვებები, აპრილში Claude Mythos Preview-იდან დაწყებული, იმაზე ააგეს, რომ კონტროლირებადი წვდომა დროს მოიგებდა მოწინავე ჰაკერული უნარების ფართოდ გავრცელებამდე. Anthropic-ის მოწინავე Red Team-ის ხელმძღვანელმა ლოგან გრეჰემმა WIRED-ს უთხრა, რომ Project Glasswing-მა სანდო წვდომას აძლევს სრულ შესაძლებლობებზე და ცდილობს, რომ ინსტრუმენტები „დამცველების ხელში“ მოხვდეს, რათა მათ წინასწარი უპირატესობა ჰქონდეთ. მან თქვა, რომ ფართო ხელმისაწვდომობა 6, 12 ან 24 თვეში დადგებოდა; შვიდი თვის შემდეგ გადასვლა გრაფიკისამებრ მოხდა. წლის დიდი ნაწილი ისე წარიმართა, როგორც იწინასწარმეტყველეს: AI ავტომატიზებს ჰაკინგის ძირითად ამოცანებს ორივე მხარისთვის, პოულობს ახალ დაუცველობებს და იკვლევს ქსელებს. აღმოჩენების სიჩქარე და მასშტაბი, ისევე როგორც ხარვეზების გასწორების ინტენსივობა, გაიზარდა. ექსპერტები კვლავ კამათობენ, AI-მ კიბერუსაფრთხოება ძირეულად შეცვალა თუ ძველ გამოწვევებს აძლიერებს. ღია მოდელების დახურულებთან გათანაბრება მნიშვნელოვანია იმის გასაგებად, როგორ გამოიყენებენ კრიმინალები AI-ს და როგორ უპასუხებენ კომპანიები. პრაქტიკაში თავდამსხმელები ხშირად ზოგავენ რესურსს და ძველ, სუსტ მოდელებს იყენებენ. დამცველებმა უნდა ივარაუდონ, რომ კარგად დაფინანსებულ და ძლიერ მოტივირებულ თავდამსხმელებს შესაძლოა უკვე ჰქონდეთ წვდომა დახურულ მოდელებზე. Edera-ს თანადამფუძნებელმა და CTO-მ ალექს ზენლამ თქვა, რომ ღია მოდელებს დღესაც შეუძლიათ მოწინავე თავდასხმები, განსაკუთრებით abliterated მოდელებს, რომლებიც წონების შეცვლით უსაფრთხოების ტრენინგს თიშავენ; თუმცა დახურულ ლაბორატორიებს შეიძლება ჰქონდეთ გამოუქვეყნებელი, უფრო ძლიერი მოდელები, რაც კატისა და თაგვის თამაშს ქმნის.

წყაროები: Wired