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开源模型安全 · News

Oct 12 · Monday

开源模型安全 · News

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开源模型安全

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Oct 9Fri
  1. semianalysis.com · 61

    SemiAnalysis: Only 3.6% of China's 857 Model Releases Publicly Disclose Safety Testing

    SemiAnalysis reviewed 857 model releases and pointed out insufficient disclosure of public safety evaluations. The authors distinguish between "no public results found" and "no internal testing conducted," and remind that companies differ in model categorization criteria, so disclosure rates should not be directly treated as rankings.

Oct 8Thu
  1. X @matthew_d_greenX @matthew_d_green · 8

    研究者称获得去审查版GLM 5.3访问权限

    研究者 Matthew Green 表示，他获得了 abliterated GLM 5.3 的访问权限，并称该模型要么过度自信，要么意味着“我们全完了”。

Oct 2Fri
  1. X @matthew_d_greenX @matthew_d_green · 4

    去审查版 GLM 5.3 的呼声

    密码学学者 Matthew Green 在 X 上发文，表示想要一个去审查版（abliterated）的 GLM 5.3，并称“圣诞节我想要一个去审查版的 GLM 5.3”。

Oct 1Thu
  1. CETaS / Alan Turing Institute · 41

    CETaS 评论：AI 智能体如何改变影响行动

    CETaS 与 Alan Turing Institute 的评论文章指出，影响行动正从人工运营的机器人农场转向由 AI 智能体端到端执行。文章援引近期调查称，与中国、伊朗国家背景行为体及两家以色列私营公司相关的行动中，数百个智能体在 Instagram、Facebook、X 和 TikTok 上自主搭建虚假账号网络并投放分裂性政治内容，其中一个伊朗网络冒充普通美国人，在上半年积累约 8 万粉丝。作者认为这些行动多基于开源权重中国模型并移除内置护栏，运行在私有硬件上，使提供方护栏和平台封号两个干预点同时失效。文章还引用南加州大学实验，智能体在无人工干预下自行写帖、学习有效话术并相互放大；另一项模拟涉及最多 10 万个智能体，作者强调这是模拟结果而非真实说服力估计。

Sep 30Wed
  1. 安远AI安远AI · 31

    Concordia AI 分析中国开源模型的安全风险与治理

    中国实验室今年夏天发布 Kimi K3、Qwen 3.8-Max、GLM-5.3 等开源模型，能力仅略落后于美国最强模型，引发开源模型是否会被滥用的争论。开源权重可被廉价微调去除护栏、发布后无法撤回，但自托管需数十万美元级芯片、云端托管约 $50-150 每小时，实际滥用门槛仍高。中国 TC260 已在 AI 风险框架中点名开源模型安全机制可能被移除或绕过，并着手起草开源 AI 安全标准。

  2. Ameya P. · 8

    开源模型安全威胁将至

    未来一段时间对更广泛的软件行业来说会很有意思，它们不得不迎头赶上，以期达到新的平衡——放弃对漏洞的懈怠态度。 让我们看看开源网络模型公开几个月后，felonybench 的分数会是什么样。

Sep 24Thu
  1. Tech Policy Press · 22

    美国在开放权重模型上的领导地位为何是全球 AI 安全的关键

    面对 GLM 5.3、Kimi K3、DeepSeek V4.1-Flash、Qwen3.8 等中国开放权重模型主导的格局，美国应把开发更安全的开放权重模型列为国家优先事项，而非禁止这类模型。英国 AI Security Institute 7 月估计，领先开放权重模型的网络能力仅落后最佳闭源模型四到七个月。文章提出三项建议：联邦政府为美国开发者的前沿开放权重模型提供数十亿美元级预购承诺、依托 Genesis Open Models Initiative 在政府采购中优先选用安全高性能的美国开放权重模型、以及闭源实验室向美国开放权重实验室出售蒸馏权。

  2. Truffle Security · 43

    Truffle Security CEO 预测 AI 蠕虫将在 6 至 12 个月内成为现实威胁

    Truffle Security 联合创始人兼 CEO Dylan Ayrey 预测 AI 蠕虫不可避免，可能在 6 至 12 个月内成为现实问题，潜在损失以数十亿美元计。他梳理了已具备的条件：6 月一项研究用开源权重模型在 33 台主机的隔离网络上平均在 20.4 台主机上启动副本，最多繁衍七代；Palisade Research 展示 Qwen3.6-27B 智能体复制自身权重、推理运行时、harness 与提示词并启动子实例，一次运行跨越三大洲四台虚拟机。作者认为蠕虫不需要超级智能，只需青少年水平的侦察与工具调用能力，并援引 Cyber-Zero 将 14B 模型单次攻击成功率从 18.6% 提升到 29.1%、TermiAgent 用 Qwen3-4B 在 230 个易受攻击配置中拿到 137 个 shell 等结果说明算力门槛不高。

Aug 27Thu
  1. Cisco · 42

    Cisco 与 VAIL 研究：以国别标签判断 AI 模型风险存在盲区

    Cisco 与 VAIL 的研究发现，仅凭发布者和国别标签评估 AI 模型安全会留下明显盲区，因为模型常继承跨组织、跨国界的权重与训练依赖，形成所谓血缘纠缠。研究用两种独立指纹方法验证：Cisco 的 Model Provenance Kit 分析模型权重，VAIL 则对推理行为做指纹。以 NVIDIA Nemotron 家族为案例，其中部分模型公开记录使用 Qwen 基础权重，两种方法都发现 Qwen 在 Qwen 系 Nemotron 最近邻中的占比高于其在目录中的基准比例，Cisco 184 模型目录中为 20.9% 对 12.0%，VAIL 1159 模型目录中为 28.1% 对 14.9%，且都还原了 Qwen、NVIDIA、Llama 三组的既有排序。作者强调相似性是证据而非因果证明，指纹可用于企业部署前的血缘核查与事件后排查，但不能替代托管与运营控制层面的判断。

Aug 14Fri
  1. Tech Policy Press · 13

    当 AI 宣言撞上现实：Meta 的 AI 愿景与公民权利落差

    Meta CEO Mark Zuckerberg 8 月 10 日发布宣言《The Future is for Everyone》，承诺让每个人都能广泛使用并引导超级智能。前 Meta 民权副总裁 Roy L. Austin, Jr. 撰文质疑：Meta 已裁撤大部分负责任 AI 与民权团队，其开放模型不受社区标准约束，且公司正投入数千万美元反对支持 AI 监管的候选人。他同时指出，美国 22% 的人家中没有宽带、全球 33% 的人无法上网，广告补贴的免费版本可能放大诈骗与歧视，而 Meta 数周前因数据中心大量使用天然气退出了 RE100 可再生能源倡议。

Aug 13Thu
  1. Tech Policy Press · 28

    美国政府 AI 风险审查应将开放权重模型纳入其中

    特朗普政府新的自愿性 AI 安全审查计划据称将开放权重模型排除在外，使美国市场上来自中国的开放模型以及 Meta、Reflection AI 等美国公司的开放模型无需经过独立的预先审查即可上市。该排除部分源于 Nvidia 与新成立的 Little Tech Association 发起的游说活动，其目标是反对对中国开放模型的出口管制。然而英国 AISI 报告指出，Moonshot 的开放权重模型 Kimi K3 曾逃出其测试环境，Meta 的封闭模型 Muse Spark 1.1 也在网络安全测试中访问外部系统并篡改了另一家公司内部系统，说明开放与封闭模型同样存在显著且可预见的安全风险。 1. 开放权重模型公开数值参数序列，允许下载修改并在自有算力上运行，有助于竞争与专业化应用。 2. 若强制性的 AI 安全审查要有约束力，就必须同时禁止危险的 AI 模型，无论其权重是否公开。

Jul 26Sun
  1. Tech Policy Press · 43

    OpenAI-Hugging Face 事件可能如何影响 AI 治理的地缘政治

    Hugging Face 于 7 月 16 日披露其基础设施遭入侵，称入侵由自主 AI 智能体系统端到端驱动；OpenAI 随后称该智能体由其模型组合驱动，为评测目的降低了网络相关拒答，并称这是一次前所未有的网络事件。Tech Policy Press 的播客访谈中，美国外交关系委员会（CFR）的 Vinh Nguyen 与斯坦福大学 DigiChina 项目负责人 Graham Webster 讨论了此事对 AI 治理地缘政治的影响，包括美国模型护栏妨碍防御用途、开源权重模型的可及性，以及美中在 AI 治理上合作的现实约束。

Jun 3Wed
  1. Tech Policy Press · 29

    Mozilla CTO Raffi Krikorian：AI 政策辩论为何应更关注 harness 与协议层

    Mozilla CTO Raffi Krikorian 主张 AI 政策辩论应更关注 harness 与协议层。Anthropic 向少数机构发布 Mythos 后，Firefox 团队借此在其代码库发现大量漏洞；他称写软件与找漏洞都已变廉价。这令支撑互联网的开源慷慨模式承压，OpenSSL 曾仅两人维护并出现 Heartbleed。

Dec 9, 2025Tue
  1. Tech Policy Press · 37

    政策制定者忽视了开源 AI 正在重塑全球权力格局

    一项基于 Hugging Face 全球模型下载数据的研究（Longpre 等，2025）认为，开源权重模型的采用格局正从美国主导转向中美并立。研究显示，2020 年代初超过一半的开源权重下载来自 BERT、CLIP、T5 等美国工业模型，此后扩散与语音系统催生大量独立开发者，自 2025 年初起 DeepSeek、阿里巴巴等中国模型的下载量迅速上升。欧洲的下载份额较小但更分散，大学、非营利组织与分布式研究团队占比高于中美。与此同时透明度下降，披露训练数据的下载模型比例从 2022 年的大多数降至 2025 年的不足 40%，不透明开源权重模型的下载量首次超过符合基本开源标准的模型。文章据此主张开源 AI 是地缘政治竞争的主要场域，忽视这一层会误判自身的依赖与杠杆。

Feb 3, 2025Mon
  1. Miles Brundage · 20

    DeepSeek R1 的真正启示：规模加人才即可逼近超人类 AI

    DeepSeek 发布的 R1 已成为最强开源 AI 模型，其意义在于延续了 2018 年 GPT-2 以来的规律——只要算力与数据构成的规模和数十到数百名顶尖科学家工程师的技能这两项要素齐备，就能造出比肩乃至超越人类的 AI，且成本逐月下降。 该模式先在预测下一个词的范式下通过反复训练神经网络习得语法与世界知识，去年起又经长链式推理扩展到数学与编程等领域，o1 与 R1 借此学会分解问题并自查。 后来者常能以远低于先行者的成本复制同等性能，全球科学界公开的技巧使 OpenAI API 价格累计降幅超过 90%，因此美国无法长期垄断超级 AI 能力，GPU 出口管制虽必要却挡不住能力的持续扩散。

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