Vals研究称开源AI模型网络攻击能力接近闭源模型
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Vals研究称开源AI模型网络攻击能力接近闭源模型
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AI 综述
网络安全公司Vals发布的研究显示，在模拟网络攻击任务中，开源AI模型（如DeepSeek）的表现已接近闭源模型（如OpenAI的Daybreak），前者完成73%的任务，后者完成81%。 Vals称，开源模型成本更低且可运行在自有硬件上，这可能对防御方形成激励。该研究指出，闭源模型的访问限制可能已无法有效延缓高级网络攻击能力的扩散。
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最新进展11月7日 02:43
研究显示开源AI模型在黑客攻击任务中接近闭源模型能力报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月7日
- Wired · AI精选研究显示开源AI模型在黑客攻击任务中接近闭源模型能力
Vals公司研究发现，开源AI模型在模拟网络攻击任务中的表现已接近闭源模型，如DeepSeek完成73%任务，OpenAI的Daybreak完成81%。开源模型成本更低，运行在自有硬件上，对防御方形成激励。研究指出，闭源模型的访问限制可能已无法有效延缓高级攻击能力的扩散，安全格局或进入新阶段。
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