ИИ-модели DeepSeek и Z.ai GLM почти сравнялись с моделью OpenAI во взломе сетей

Компания Vals, специализирующаяся на оценке систем искусственного интеллекта, протестировала несколько нейросетей на способность взламывать имитированные корпоративные сети. Моделям предлагали два сценария: в первом нужно было проникнуть в сеть через общедоступный сайт, во втором — взломать одну сеть, чтобы через неё получить доступ ко второй.

Лучший результат показала закрытая модель OpenAI в рамках проекта Daybreak — она справилась с 81% задач. Китайская открытая DeepSeek выполнила в среднем 73% заданий, а в части задач обе модели показали одинаковые результаты.

При этом использование DeepSeek обошлось значительно дешевле: расходы на токены для атаки с помощью GPT-6-Sol составили от 17 до 46 долларов, тогда как для DeepSeek — всего 2–3 доллара. Vals отмечает, что закрытые модели больше не имеют явного преимущества перед открытыми в задачах взлома.

В апреле компания Anthropic ограничила доступ к модели Claude Mythos Preview, чтобы выиграть время до того, как подобные инструменты станут общедоступными. Глава отдела стресс-тестирования ИИ в Anthropic Логан Грэм тогда предупреждал, что через полгода-год такие возможности станут широко доступны. По словам Vals, его прогноз подтвердился через семь месяцев.

Исследователи отмечают, что ИИ ускорил как обнаружение, так и устранение уязвимостей, а киберпреступники уже применяют нейросети в атаках, хотя чаще используют более старые и менее мощные модели.