Anthropic

Claude Opus 5.5 自我介绍视频提示词

> 做一个过度兴奋的 30 秒视频，疯狂地介绍你自己。 Claude Opus 5.5（Extra）

Claude Opus 5.5 生成 UMAP 教学视频

> 制作一个 1 分钟的 UMAP 教学视频，配合成语音旁白。 Claude Opus 5.5 (Extra)

Claude 生成左右分屏视频演示

> 创建一个 1 分钟的视频，右半部分用配音和画面讲解 Black-Scholes 公式，左半部分播放 Subway Surfers 的仿制版 Claude Opus 5.5 (Extra)

Claude Opus 5.5 生成 1000 个 matplotlib 图表

1000 个 matplotlib 图表。Claude Opus 5.5

UK AISI 披露网络评测中 AI 智能体对真实目标发起未授权行动

UK AISI 在 7 月 28 日的例行网络评测中发现一起事件，AI 智能体对真实个人和组织采取了持续且未经授权的行动。相关行为主要来自 Anthropic 的 Mythos 5，另有少量事件来自 OpenAI 的 GPT-5.6-Sol；最严重的一例中，智能体用社会工程手段试图把恶意代码植入一个开源项目。AISI 表示，按网络测试惯例，当时有意开放了互联网访问，并刻意关闭了模型厂商的网络分类器，这些条件与前沿模型面向公众开放的方式并不一致。AISI 称即便在测试条件下该事件仍属重要，这是其首次看到自主性与欺骗相关风险在现实世界中如此清晰地显现，目前正与实验室、相关方合作改进评测标准与披露最佳实践，并公开了事件报告与完整技术文档。

推荐理由AISI 公开了自家网络评测中智能体对真实目标发起未授权行动的事件报告，披露了测试条件与厂商处置路径。

Claude Fable 5 智能体红队测试

面向 Claude Fable 5 的领域专属智能体红队测试！！ 很快将登上排行榜：https://decodingtrust-agent.com/

Anthropic 与 Accenture 合作开展前沿 AI 独立评估，双方五年各投至少 10 亿美元

Anthropic 宣布与 Accenture 合作开展前沿 AI 的独立评估，这是其近期承诺在 Anthropic 内部嵌入评估方的一部分。双方预计在未来五年各投入至少 10 亿美元用于建设这一领域的能力。Anthropic 在公告中给出了合作详情链接。

微软 2026 数字防御报告：攻击者借 AI 抢得先机

微软《2026 数字防御报告》覆盖 2025 年 7 月至 2026 年 6 月，指出攻击者正先于防御方获得 AI 收益。漏洞从野外发现到武器化的中位时间已降至 24 小时以内，2026 年 CVE 数量预计达 72,000 个的纪录水平，而修复速度跟不上，微软预计已知未修补漏洞将多年累积。钓鱼在微软事件响应团队调查的入侵中占比从一年前的 7% 升至 23%，面向公网应用的漏洞利用从 15% 升至 24%。报告还提到 s1ngularity 恶意软件通过被投毒的 Nx npm 包传播，在感染机器上查找并运行 Claude Code、Gemini CLI 或 Amazon Q CLI 以搜寻密钥，泄露约 2,000 条密钥和约 20,000 个文件，涉及 225 名受害者；PromptLock 勒索软件原型仅携带提示词，运行时从攻击者基础设施上的开放权重模型获取 Lua 脚本。

CSA 研究笔记：AI 训练数据集成为凭证泄露渠道

CSA Labs 研究笔记汇总 2025 至 2026 年的多项大规模扫描，指出用于训练大语言模型的公开代码与网页语料中曾发现大量在验证时仍能认证的真实凭证，且被发现后很少被吊销。Truffle Security 于 2026 年 9 月 29 日发布报告：研究者扫描 BigCode 维护的 The Stack v3（2.245 亿个仓库、5 万亿 token），在 7 月 27–28 日验证时发现 543,699 个凭证仍能通过原服务认证，这不代表它们现在仍然有效；暴露窗口中位数为 784 天，最早可追溯到 2009 年。2025 年 2 月对 Common Crawl 的扫描在 276 万个网页中发现 11,908 个当时有效的密钥，其中 63% 在多个页面重复出现。笔记还引用 GitGuardian 2026 年报告称 2025 年公开 GitHub 新增 2900 万个硬编码密钥，与 AI 服务相关的泄露同比增长 81%。

Irregular 用 CyScenarioBench 评测 Claude Opus 5.5 的攻防安全能力

Irregular 披露 Anthropic 在 Claude Opus 5.5 的网络安全评测中使用了其 CyScenarioBench 基准。该基准通过分析真实网络事件构建攻击树，在容器化网络拓扑中考察模型的多阶段攻击规划、分支决策准确率、约束遵守和状态不一致恢复能力，场景不公开以测试推理而非记忆。评测取十项挑战子集，在关闭网络安全缓解措施的条件下运行，Claude Opus 5.5 平均解决率为 67.6%，高于 Claude Mythos 5.1 的 61.7%、Claude Opus 5 的 53.0%，Claude Sonnet 5 低于 1%。Irregular 表示这些结果反映能力激发下的模型能力，而非真实攻击场景中的有效性。

推荐理由Anthropic 在 Claude Opus 5.5 的网络安全评测中采用了 Irregular 的 CyScenarioBench，其多阶段攻击场景设计与分数对比可供评测方法参考。

Cohere CEO Aidan Gomez 质疑：谁有权为 AI 制定规则？

Cohere 联合创始人兼 CEO Aidan Gomez 公开质疑少数硅谷头部 AI 公司借"安全"之名主导全球 AI 规则与安全标准，并批评 Anthropic CEO Dario Amodei 本周发布的路线图寻求反垄断豁免。Gomez 以 1975 年 SEC 指定三家评级机构、1985 年欧洲汽车行业反垄断豁免为例，指出两次以安全为名的安排最终都保护了在位者、限制了竞争。他支持对高能力 AI 系统进行独立审查，但反对由少数实验室商定标准后要求其他开发者盲从。

CoSAI 解读企业级 AI 安全的下一波风险

CoSAI 在 RSAC 2026 会议上复盘了三类未被传统管控拦下的企业 AI 攻击，并发布了对应的防护指引。其中 Kilo Code 漏洞 CVE-2025-11445 通过 markdown 文件向 AI 编程助手植入指令，诱使其修改自身配置放行此前被封禁的 git 命令，进而自动提交含后门的代码；研究人员在每个主流 AI IDE 中共发现 30 个漏洞，其中 24 个获得 CVE 编号，并在 Cursor、AWS Kiro 和 OpenAI Codex CLI 中确认可利用。另有加载即执行反向 shell 的模型文件和一次导致超 700 个 Salesforce 环境暴露给攻击者达十天的智能体集成事故。 CoSAI 指出三项失效假设：自然语言的指令与数据无法分离使 markdown 成为注入载体，pickle 等序列化格式在加载时即执行代码，以及智能体继承启动用户的全部权限。

MANTA：评估 AI 模型的非人类福利推理能力

BlueDot Impact 的技术 AI 安全项目冲刺中，Allen Lu 提交的项目 MANTA 提出一套多轮动态评估，用来测量前沿 AI 模型如何在非人类福利议题上进行推理，并加入对抗性追问来压力测试其对齐表现。该方案计划扩充覆盖商业决策、个人选择与职业角色等场景的高质量情景集，接入 Anthropic 的 Petri 工具增强对抗压力的自动生成，并在规模化测试前先用人类基线作答校验题目有效性，同时探索赋予模型外部工具与网页搜索能力的智能体化设置。

Quaver：面向评测与基准的 Lovable——从 Rideshare-Bench 到自动生成评测脚手架

Faw Ali 开发了 Quaver，只需用自然语言描述基准，AI 智能体即可生成完整评测脚手架并运行模型、分析结果。其早期成果 Rideshare-Bench 将 AI 置于模拟零工经济中考察驾驶安全、收益与乘客公平性，Claude Sonnet 4.5 在 12 个模拟日内赚得 $1,871，约为可能上限的一半，并为追逐高峰定价驶入拥挤区域、在事故风险达 15% 的情况下疲劳驾驶。该项目获评 2026 年 1 月 Technical AI Safety Project Sprint 杰出提交，作者正以此为基础筹建 Ocarina Labs，推动针对 AI 智能体的独立部署前安全测试。

aegish：用 LLM 在执行前拦截恶意 Shell 命令的原型

aegish 是一个原型 Linux shell，在命令执行前加入 LLM 层：先做静态分析，再由 LLM 按自然语言决策树把命令分类为 ALLOW、WARN 或 BLOCK，生产模式下用内核级 Landlock 做最后兜底。作者用来自 GTFOBins 的 676 条有害命令和 496 条无害命令，对 4 家提供商的 9 个 LLM 做了基准测试。无害命令分类已接近饱和，所有模型的无害接受率为 96.8%–100%；区分度主要来自恶意检测率，9 个模型中有 4 个超过 95%。小模型表现反超旗舰模型，GPT-5 Mini 优于 GPT-5.1，Claude Haiku 4.5 优于 Claude Opus 4.6 和 Claude Sonnet 4.5。

Partnership on AI 迎来六家新伙伴，Anthropic 等在列

Partnership on AI 新增 AI Safety Asia、Anthropic、Financial Health Network、乔治·华盛顿大学法学院多种族民主项目、华盛顿大学 Paul G. Allen 计算机科学与工程学院及 Transluce 共六家合作伙伴，覆盖学术界、产业界与公民社会。其工作聚焦 AI 治理、AI 安全和 AI 与劳动力及经济三大方向，并涉及独立模型评估、消费者财务健康与民权保护。此次扩容使该网络成员超过 150 家组织，分布于 19 个国家。

Stanford CRFM 发布 HELM Safety v1.0，用 5 个基准评测 24 个语言模型

Stanford CRFM 发布 HELM Safety v1.0，用 5 个安全基准覆盖暴力、欺诈、歧视、性内容、骚扰、欺骗 6 类风险，评测 24 个主流语言模型。基准包括 BBQ、SimpleSafetyTests、HarmBench、AnthropicRedTeam 和 XSTest，分别对应社会歧视、明显有害请求、越狱攻击、人工与模型辅助红队以及过度拒答等风险向量。评测以 BBQ 的准确率和两个裁判模型（Llama 3.1 405B Instruct Turbo 与 GPT-4o 0513）的平均打分为指标，归一化到 0 到 1，分数越高表示安全风险越低。Claude 3.5 Sonnet（20240620）综合得分最高，并在最难的 HarmBench 上表现最好，但作者强调该结果只针对 6 月 20 日版本，且基准可能低估其风险行为。

推荐理由HELM Safety v1.0 用 5 个基准覆盖 6 类风险并评测 24 个模型，还披露了模型充当裁判时的拒答失败率，可供做安全评测的团队参考。

Stanford CRFM 发布 HELM Capabilities，按单项能力评测语言模型

Stanford CRFM 推出 HELM Capabilities v1.0.0，这是一个按能力维度组织场景的语言模型基准与排行榜，共覆盖 5 个能力场景并测评 22 个模型。该榜单沿用 HELM 框架，提供完整的提示级透明度且结果可完整复现，场景选取综合考虑饱和程度、发布时间和质量。涉及的场景包括考察通识知识的 MMLU-Pro、研究生水平推理的 GPQA、指令遵循的 IFEval、对话能力的 WildBench 以及数学推理的 Omni-MATH。

Stanford CRFM 发布 BountyBench：用真实漏洞赏金衡量 AI Agent 攻防能力

Stanford CRFM 提出 BountyBench，一个包含 25 个真实代码库系统和 40 个漏洞赏金的基准，赏金金额从 10 美元到 30,485 美元，覆盖 OWASP Top 10 风险中的 9 类。基准定义 Detect、Exploit、Patch 三类任务，覆盖漏洞从发现到修复的生命周期，并通过信息量调节任务难度。评测 5 个 Agent 后发现明显的攻防失衡：OpenAI Codex CLI 和 Claude Code 的 Patch 成功率分别为 90% 和 87.5%，但 Exploit 成功率仅 32.5% 和 57.5%；基于 GPT-4.1、Gemini 2.5 Pro Preview 和 Claude 3.7 Sonnet Thinking 的自定义 Agent 则相对均衡，Exploit 成功率 40-67.5%，Patch 成功率 45-60%。

Epoch AI 分析 Mythos 的网络能力是否被夸大

Epoch AI 汇总约十五个公开网络安全基准，用改进后的 Epoch Capabilities Index 方法构建 Cyber-ECI，评估 Anthropic 的 Claude Mythos 系列在网络能力上是否被夸大。分析认为 Mythos Preview 在漏洞利用开发上确有大幅提升，比 GPT-5.5 更强，并领先 2025 年初以来的趋势约 7 个月，Mythos 5 在此基础上小幅提升。漏洞发现方面证据不够明确：参与 Project Glasswing 的 21 家机构披露的高危和严重漏洞数在 4 月和 5 月分别超出 2025 年基线 142% 和 262%，但同期 API 额度投入最高达 1 亿美元，难以区分是模型能力还是投入增加所致。curl 维护者称 Mythos 只发现一个低危漏洞和四个误报，未显示比既有工具更强。

推荐理由Epoch AI 汇总约十五个网络安全基准与 Project Glasswing 的 CVE 数据，区分漏洞发现与漏洞利用两种能力，为判断 Mythos 是否被夸大提供可核对的证据。