Vals评测开放模型网络攻击能力
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Vals评测开放模型网络攻击能力
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AI 综述
Vals发布开放权重与闭源模型在模拟企业网络中的黑客任务评测结果，显示开放权重模型在复杂网络入侵任务上的表现正接近闭源模型；测试中，OpenAI的Daybreak平均完成81%的任务，DeepSeek完成73%。 评测包括通过公网网站进入模拟企业网络，以及先攻破一个公司网络再进入另一个网络两种场景。Vals称，单次攻击的令牌成本因模型而异：GPT-6-Sol为17至46美元，DeepSeek为2至3美元。报道同时指出，真实攻击者仍多因成本和资源限制使用能力较低、较旧的模型。
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最新进展11月7日 02:43
Vals 评测开源与闭源模型的网络攻击能力报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月7日
- The DecoderVals CyberOffense 评测开放权重与闭源 AI 模型的网络安全能力差距
Vals CyberOffense 评测显示，AI 智能体可在无人工协助下自主渗透模拟企业网络，开放权重模型正缩小与闭源模型的网络安全能力差距。
- WIRED AIVals 评测开源与闭源模型的网络攻击能力
Vals 的研究显示，开源权重模型在复杂网络入侵任务上正接近闭源模型。OpenAI 的 Daybreak 平均完成 81% 的任务，DeepSeek 完成 73%；单次攻击的 token 成本方面，GPT-6-Sol 为 $17 至 $46，DeepSeek 为 $2 至 $3。文章同时指出，真实攻击者多数仍因成本和资源限制使用能力较低、较旧的模型。
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