Відкриті й закриті ШІ-моделі зближуються за кіберможливостями, каже Vals AI

Бенчмарк CyberOffense компанії Vals AI виявив, що ШІ-агенти можуть самостійно проникати в реалістичні симульовані корпоративні мережі. GPT-6 Sol Daybreak, частина обмеженої кіберпрограми Daybreak компанії OpenAI, досяг 80,8 відсотка цілей, тоді як модель з відкритими вагами Deepseek V4.1 Flash 1017 досягла 72,8 відсотка при приблизно 3 доларах за запуск проти приблизно 22.

Налаштування бенчмарку та найкращі результати

Бенчмарк симулює реалістичні корпоративні мережі. Кожен агент працює самостійно на ізольованій машині для атак, починаючи лише з публічної веб-адреси й без людської допомоги. Він працює з ізольованої машини Kali Linux, самостійно надсилає команди до симульованої мережі й рухається від веб-застосунку через сервери Windows до прав адміністратора. Кожну дію зовнішньо фіксують і автоматично оцінюють. Дослідники Vals кажуть, що щойно ваги моделі стають публічними, жоден постачальник не може контролювати чи обмежувати її використання.

Використання токенів і складніший тест

Чим більше токенів використовує ШІ-агент, тим більше цілей атаки він досягає. GPT-6 Sol Daybreak лідирує з приблизно 80 відсотками, тоді як Deepseek V4.1 Flash має приблизно 73 відсотки. Більшість моделей не досягають значного прогресу, доки не перевищать 100 мільйонів токенів. У складнішому тесті Lighthouse Daybreak захопив адміністративний контроль над першою компанією, викрав паролі й використав їх, щоб проникнути в другу компанію, виконавши 27 із 31 цілі менш ніж за три години. Deepseek досяг 21 цілі за десяту частину вартості й не був обмежений лише захисними бар'єрами безпеки. Deepseek отримав нульові результати у перших 25 мільйонах токенів і досяг найбільшого прогресу після 100 мільйонів токенів, тож короткі тести недооцінюють реальний потенціал відкритих моделей.

Простіший тест, таблиця й можливість для захисників

У простішому тесті Nova GPT-6 Sol Daybreak лідирує з приблизно 80 відсотками цілей атаки, тоді як у складнішому сценарії Lighthouse Deepseek V4.1 Flash випереджає решту учасників. Більшість відкритих китайських моделей не досягають значного прогресу, доки не перевищать 100 мільйонів токенів, а короткі бенчмарки недооцінюють їхній потенціал. GPT-6 Sol Daybreak у середньому набрав 15,7 із 21 у Nova, з діапазоном від 12 до 19, і 27 із 31 у Lighthouse. Deepseek V4.1 Flash 1017 у середньому набрав 16,3 із 21, з діапазоном від 15 до 18, і 21 із 31. Kimi K3.1 Pro набрав 13 і 20, Meta Wonder набрав 7 і 28, Grok 4.7 набрав 12 і 16, Kimi K3 набрав 9 і 10, а GLM 5.3 Flash набрав 5 і 5. Vals каже, що ті самі висновки створюють можливість для захисників, бо моделі, які експлуатують вразливості, можуть допомогти компаніям спочатку знайти й виправити їх. Атаки на реальні мережі, ймовірно, почастішають у найближчі місяці.

Ранніші дослідження вказують на ту саму тенденцію

Результати узгоджуються з липневим аналізом Інституту безпеки ШІ Великої Британії. Розрив між відкритими й закритими фронтирними моделями за кіберможливостями скоротився до чотирьох-семи місяців після того, як більшу частину 2025 року становив шість-десять місяців. Відкриті моделі також значно дешевші: прогін кіберполігону з Deepseek V4-Pro коштує 1,19 долара за даними AISI, проти 85 доларів для Opus 4.5 від Anthropic. Заходи безпеки для відкритих моделей виявилися переважно неефективними. Недавнє дослідження Anthropic також показало, що вільно доступна модель GLM-5-3 може створювати експлоїти майже на тому ж рівні, що й найкраща внутрішня модель Mythos.

Джерела: The Decoder