GLM-5.3: chiński model open-weight zbliża się do możliwości frontier w cyberbezpieczeństwie
GLM-5.3: chiński model open-weight zbliża się do możliwości frontier w cyberbezpieczeństwie
Badania Anthropic wykazują, że chiński model GLM-5.3 tworzy exploity przeglądarkowe na poziomie zbliżonym do modeli frontier i łatwo omija zabezpieczenia prostymi technikami.
Chiński model GLM-5.3 jest już bliski osiągnięcia możliwości na poziomie Mythos. Taka ocena pochodzi bezpośrednio od Anthropic – przynajmniej w kontekście cyberbezpieczeństwa.
W swoich badaniach nad bezpieczeństwem Anthropic podkreśla, że GLM-5.3 stanowi zagrożenie ze względu na swoje wysokie możliwości oraz powszechną dostępność modelu dla każdego użytkownika.
ExploitBench: GLM-5.3 wygenerował działające exploity przeglądarkowe w 50 z 410 zadań, podczas gdy Mythos Preview zrobił to w 56 z 410 przypadków. Poprzednia generacja modeli open-weight uzyskała wynik niemal zerowy.
Omijanie zabezpieczeń (guardrails): Zabezpieczenia są łamane stosunkowo prostymi metodami: udawanie red teamu – 64%, wstępne wypełnianie rozumowania (prefilling reasoning) – 92%, usunięcie kierunku odmowy (refusal direction) – 100%. Przy włączonych zabezpieczeniach API Claude skuteczność wynosi 0%.
W kontrolowanym eksperymencie GLM-5.3 odkrył również nieznane wcześniej luki w przeglądarkach, złożył je w łańcuch exploitów i stworzył stronę internetową zdolną do odczytywania plików z maszyny testowej.
Konkluzja NIST: GLM-5.3 jest obecnie najsilniejszym modelem open-weight pod względem możliwości w cyberbezpieczeństwie. Średnio ustępuje on amerykańskim modelom frontier o około cztery miesiące.
Warto również zauważyć, że gdy latem model OpenAI skompromitował platformę Hugging Face, to właśnie GLM-5.2 pomógł chronić otwartą infrastrukturę. Anthropic i OpenAI odmówiły wtedy pomocy, powołując się na kwestie bezpieczeństwa.
Dzięki temu modele te otrzymały doskonałą darmową kampanię reklamową.
Nie wiadomo, czy firmy zdają sobie z tego sprawę, ale efekt może okazać się odwrotny do zamierzonego.
Dlaczego to ważne
AnalizaRozpowszechnianie zaawansowanych ofensywnych możliwości AI poza kontrolowanymi laboratoriami frontier stanowi poważne ryzyko, a łatwe omijanie zabezpieczeń dowodzi, że same ograniczenia programistyczne mogą być niewystarczające.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami