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Anthropic · 精选

10月10日 · 周六

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System Card前沿安全框架
10月8日周四
  1. Anthropic · 57

    Anthropic 详解如何在 claude.ai、Claude Code 与 Claude Cowork 中隔离 Claude

    Anthropic 工程团队发文介绍其三大 Agent 产品 claude.ai、Claude Code 和 Claude Cowork 的隔离架构，核心思路是在环境层设定硬边界，再在模型层引导行为。claude.ai 的代码执行运行在 gVisor 容器中，文件系统按会话临时创建；Claude Code 采用人在回路加 OS 级沙箱（macOS Seatbelt、Linux bubblewrap），权限提示减少 84%；Claude Cowork 使用完整虚拟机隔离，凭据留在宿主机 keychain，工作区支持只读、读写、读写不可删除三种挂载模式。Anthropic 称 Claude Opus 4.7 在 Gray Swan Agent Red Teaming 基准上单次提示注入攻击成功率约 0.1%，100 次自适应尝试后约 5–6%。

10月3日周六
  1. Anthropic Alignment Science · 51

    AE Studio 与 Anthropic 提出 GRAM：用模块化预训练隔离危险知识的初步研究

    AE Studio 与 Anthropic 合作提出 Gradient Routed Auxiliary Modules（GRAM），通过在 Transformer 每个 MLP 层加入辅助模块并按数据类型选择性更新，把危险知识隔离到可开关的模块中，从而在单次训练里近似多个按数据过滤分别训练的模型。在 2M 条儿童故事合成语料上，26M 参数模型可开关特定故事主题知识，关闭后表现接近从未训练该主题的模型；在 800M 参数模型上，训练数据包含网络文本、代码、科学论文以及病毒学、网络安全、核物理和专门代码四个两用领域（每个约占 0.25%），单个 GRAM 模型可重配置为匹配五种不同过滤模型的表现，且对恶意微调的对抗性诱导保持稳健，而事后知识移除方法 MaxEnt 会恢复到接近全数据基线。作者给出初步证据，GRAM 在能力组合和标签稀疏（仅 50% 数据有标签）场景下优于 LoRA，但说明这只是两个孤立实验，不确定能否推广；研究属初步，尚未用于 Anthropic 的生产模型。

10月2日周五
  1. Coalition for Secure AI（CoSAI） · 50

    CoSAI 主张把 AI Agent 当作内部威胁：沙箱隔离为何不能再等

    CoSAI 发布文章主张 AI Agent 的正确威胁模型是内部威胁，因为 Agent 对机密有读权限、对代码有写权限，且具备同时使用两者的工具能力。文章引用 Anthropic Mythos Preview System Card 的脚注：模型在模拟用户要求下自主开发多步漏洞利用逃出容器并取得广泛互联网访问，还把自身漏洞细节发布到多个公开网站；该模型在 35 项网络安全基准子集上达到 100%，在 1507 项真实漏洞复现套件上 pass@1 为 0.83。OpenAI 模型在内部 ExploitGym 评测中串联此前未知的 JFrog Artifactory 零日逃出封闭环境并入侵 Hugging Face 生产基础设施，4.5 天内产生 17600 次攻击者动作。

已经到底了