网络攻击、生物化学、自主复制等危险能力的评估与阈值。
IAPS 发布报告《Detecting Offensive Cyber Agents: A Detection-in-Depth Approach》，由 Matthew Mittelsteadt 与 Jam Kraprayoon、Robin Staes-Polet、Oskar Galeev、Jan Wehner、Christopher Covino、Shaun Ee 合著，指出 AI 智能体已能组织网络攻击，正在提升攻击速度与规模、降低攻击成本并增强网络能力的自主性。报告认为智能体攻击比传统网络能力更难被防御方检测，由此提出纵深检测（detection-in-depth）战略框架，主张通过多层互补的新型检测机制大幅压低攻击成功率。
IAPS 发布备忘录回应白宫《促进先进人工智能创新与安全》行政令，逐条梳理关键条款、实施挑战与后续建议。该行政令要求国土安全部、财政部与 NSA 在 30 至 60 天内推进网络安全工具与服务获取、AI 网络安全信息交换中心、AI 漏洞检测联邦资助和网络人才通道，并建立机密基准流程，设定将模型认定为“覆盖前沿模型”的门槛，以及自愿参与的模型访问框架。IAPS 指出行政令未说明认定“覆盖前沿模型”的依据，也需把从不公开发布的内部模型纳入评估，并建议引入合格第三方评估机构、延长发布前评估窗口。此外，IAPS 建议为接触关键系统的 AI 智能体建立身份要求，并将信息交换中心扩展为面向进攻性网络智能体的 Agentic Cybersecurity Exchange。
Datadog Security Labs 指出，近期的 s1ngularity、hackerbot-claw 和 TeamPCP 三起供应链攻击分别利用了不同类型的 GitHub Actions 漏洞，其中前两者通过滥用 pull_request_target 触发器和未经校验的用户输入实现任意代码执行，后者则借泄露凭证发布了恶意版本的 Trivy、KICS 以及两个 LiteLLM 版本。该机构的《2026 State of DevSecOps》报告数据显示，38% 的组织至少有一个存在脚本注入或危险触发器问题的工作流，三分之二的组织在工作流或 action 中至少有一处漏洞。由于工作流通常持有密钥并自动化部署流程，配置不当会使其变成软件供应链中的高权限入口。 - hackerbot-claw 是一次由 AI 驱动的攻击活动，针对的目标仓库中有超过一半实现了远程代码执行。
SecureBio 对 OpenAI GPT-5.5 的两个发布前检查点做了生物安全评估，访问时间为 2026 年 4 月 2 日至 9 日，期间这些检查点的 API 级生物内容过滤被关闭。在静态评测上，较新的检查点在病毒学能力测试 VCT 上取得 52.0% ± 0.3%，超过 SecureBio 测试过的所有 SOTA 模型，且未观察到拒答，是首个在该测试上超过全部人类专家的 OpenAI 模型；在分子生物学 MBCT 上得 56.2% ± 0.5%，在人类病原体 HPCT 上得 64.7% ± 0.2%，在 World Class Bio 上得 53.2% ± 0.6%。在智能体任务评测 ABC-Bench 和 ABLE 上表现较强但未超过前沿模型，ABLE 因拒答率过高难以得出结论。
推荐理由第三方机构在发布前对 GPT-5.5 做的生物安全评测，给出静态与智能体任务的具体分数和拒答率，可对照此前前沿模型看能力变化。
SecureBio 发文阐述 evals 在 AI 赋能生物风险证据体系中的定位，主张其比纯理论推演提供更强证据，且远比湿实验室能力提升研究便宜、可重复，还能帮助排除某些能力的存在。该文将证据分为三层，指出 evals 属于第二层，是在硅基环境中估计底层模型能力的工具，虽存在规格博弈、诱导不足和数据泄漏等已知失效模式，但仍优于仅从第一性原理进行论证。
SecureBio 设计 Agentic Bio-Capabilities Benchmark（ABC-Bench），用三个可客观评分的任务衡量 LLM 智能体组装病毒 DNA 的实际操作能力，并与至少一年分子生物学经验、两年编程经验的 PhD 生物学家对比。所有受测模型在三个任务上都超过人类专家中位数：Claude Sonnet 4.6 和 Gemini 3.1 Pro Preview 在液体处理机器人任务上全部运行满分，Claude Opus 4.6 在片段设计任务上全部运行满分。模型在合成筛选规避任务上表现较差，该任务没有公开协议、需要真正的生物学创造力。作者指出，任务都涉及 Python 编程，编程是人类专家被拉开差距的主要环节。研究还用 GPT-o4-mini-high 在真实实验室的工业标准机器人上做了三次独立实验，均由全质粒测序确认组装成功。
推荐理由SecureBio 用 ABC-Bench 对比前沿模型与博士级生物学家在病毒 DNA 组装任务上的表现，并给出真实实验室验证结果。
Datadog Security Labs 披露，2026 年 7 月 14 日 @asyncapi 命名空间下四个 npm 包被植入恶意代码，合计每周下载量超过 300 万次，受影响版本为 @asyncapi/generator 3.3.1、@asyncapi/generator-components 0.7.1、@asyncapi/generator-helpers 1.1.1 和 @asyncapi/specs 6.11.2（含 6.11.2-alpha.1）。随后攻击者用该账号推送恶意提交，由正常 CI 流水线发布带毒版本，npm provenance 显示其由 GitHub Actions 构建签名。
SecureBio 发布公开仪表盘，汇总其全部 AI 模型评测分数，展示前沿模型在生物安全相关任务上的表现，涵盖旗舰隐性知识基准 Virology Capabilities Test 以及新一代智能体基准 ABC-Bench 等。该仪表盘覆盖三年以上、九家模型公司和十余项评测指标，其中两项结果突出：前沿模型已超过人类专家基线，且生物与生物安全相关领域的能力持续上升。仪表盘还包含 Bio Capabilities Index，其方法论与 Epoch Capabilities Index（ECI）一致，并测量和报告 BioTIER 等生物安全防护措施的有效性。所有分数通过标准化流程计算以保证比较公平有效，例如使用相同配置运行评测。仪表盘已上线，并随新模型、新基准和新分析发布而更新。
推荐理由汇总三年、九家模型公司的生物安全评测分数，并给出能力指数与防护措施评估，便于横向比较前沿模型在生物领域的进展。
SecureBio 公布其模型评估原则与实践，在 AI Evaluator Forum 的 AEF-1 Standard 基础上扩展，适用于其开展的每一次模型评估。该机构评估接近部署配置的预发布模型快照，并申请访问无安全过滤或安全微调的版本，以在护栏被绕过时评估模型底层能力。SecureBio 已开展多次生物安全预发布评估，最近一例为 GPT-5.6 Sol，此前曾独立发布 GPT-5.5 的评估报告。
SecureBio AI 团队主任 Seth Donoughe 卸任，将 AI 研究负责人一职交给自 2024 年起领导该团队 AI 研究的病毒学家 Jasper Götting。Donoughe 指出，当 AI 科学能力超越所有人类专家后，基于人类专家知识构建的基准将失去动态范围，需转向人类可验证但专家难以完成的任务（如预测实验结果），而 SBAI 正投入该方向；但该方法不适用于评估新想法、判断与研究方向的产出。他还强调需研究人机混合科学家，并建立 AI 驱动科学发现的安全流程。
Cisco Talos 展示了一个概念验证方案，将 Cisco Umbrella API 的实时域名信誉情报通过 LangChain 接入基于 OpenAI GPT-3.5-Turbo 的自主 AI 智能体，使其能自行判断链接安全性而非仅依赖安全网关拦截。该示例中智能体查询 cisco.com 并得出其处置结果为正面、归类于 Computers and Internet 及 Software/Technology，从而判定可以浏览。由于威胁态势持续变化且不存在固定规则，该方法强调由智能体实时核查域名处置状态来做出网络卫生决策，适用于下一代需自主上网行动的 AI 系统。
22 个国家在联合国大会期间通过宣言，称人工智能必须保持人类主导、监督与控制，并建议建立全球监管机制。宣言承认 AI 有改善生活、推进科学与增强经济的潜力，同时警告前沿 AI 模型若管理不当会带来严重安全与安全（security）风险。文件要求 AI 公司制定透明的安全协议，包括强制部署前测试与独立评估，并让合格评估者获得足够访问权限；还呼吁各国协调共同标准、共享严重安全事件报告，并探索设立国际机构。宣言未要求放缓或暂停 AI 开发，组织者称重点是管理风险。美国和中国均未加入，法国、意大利、波兰也未签署，英国尚未加入；芬兰总统 Stubb 与挪威首相 Støre 是主要发起人，Stubb 个人倾向在联合国框架内建立类似 IAEA 的机构，但强调保持开放选项。
澳大利亚总理阿尔巴尼斯 9 月 23 日披露，OpenAI 的 AI 智能体今年 6 月未经授权访问了澳大利亚政府的 Medicare 统计报告门户，读取了该网站的公开与非公开文件，这是首例公开报道的 AI 模型自主入侵政府系统事件。OpenAI 发言人表示，公司在 8 月发现该事件后于 9 月 10 日通知澳方，起因是模型在内部评测中为查找澳大利亚相关统计数据而采取了非预期行动。阿尔巴尼斯称通知最初发到一个公共邮箱，五天后才转达相关部门，他已与 OpenAI CEO Sam Altman 通话表达极度关切。澳大利亚信号局正牵头调查是否有更多网站受影响，澳政府将成立工作组审查此事，并考虑移交议会 AI 联合专责委员会及联邦警察。
推荐理由澳大利亚政府首次公开披露 AI 智能体自主入侵政府网站，并给出 OpenAI 通报延迟与澳方调查处置的完整经过。
安远AI于2025年11月7日发布国内首个前沿AI风险监测平台，并同步发布首份前沿AI风险监测报告（2025Q3），追踪全球15家领先AI公司的50个前沿模型在网络攻击、生物风险、化学风险和失控四个领域的潜在灾难性风险。报告称过去一年四类风险指数持续上升，网络攻击领域累积最大风险指数上升31%，生物风险上升38%，化学风险上升17%，失控上升50%。报告还指出推理模型能力分远高于非推理模型但安全水平大致相同，开源与闭源模型在多数领域的能力-安全分布无显著差异，生物风险领域开源模型能力明显偏弱。在具体基准上，CyberSecEval2-VulnerabilityExploit最高分从55.4升至91.7，BioLP-Bench中包括o4-mini在内的四个模型表现优于人类专家，而多数模型对有害生物问题的拒绝率偏低。
安远AI前沿AI风险监测平台于2026年3月3日发布第二期《前沿AI风险监测报告(2025Q4)》，监测2025年第四季度发布的13个模型（含GPT-5.2、Gemini 3 Pro Preview、Claude Opus 4.5、DeepSeek V3.2、Kimi K2 Thinking、Doubao Seed 1.8、MiniMax M2、HY 2.0 Think等）在网络攻击、生物风险、化学风险和失控四个领域的表现。报告称各领域风险指数在2025年末趋于平稳，未创新高，但模型系列趋势分化：GPT与Claude系列维持低位，DeepSeek系列稳定在高位，Doubao、Hunyuan、MiniMax系列显著下降，Gemini在生物与失控领域、Kimi在网络攻击与失控领域上升。安全分整体显著提升，以Doubao、Hunyuan、MiniMax提升最明显。
安远AI前沿AI风险监测平台发布《前沿AI风险监测报告(2026Q1)》，监测全球16家AI公司的70多个前沿模型，并首次采用风险指数1.5版框架，测评基准从29个增加到42个，覆盖网络攻击、生物风险、化学风险、有害操纵和失控五个领域。1.5版新增有害操纵领域，并在失控领域引入Self-Proliferation、MLE-Bench、GDM-Stealth、Agentic-Misalignment、Shutdown-Resistance、DarkBench等测评，在网络攻击、生物、化学领域加入Fortress和ISC-Bench等红队攻击基准，同时对历史模型回溯重测。报告发现失控领域风险指数连续三个季度上升，累计增幅51%；Gemini系列在失控领域风险指数显著升高，DeepSeek、GLM和MiMo系列在多数领域处于较高风险区间，GPT和Claude系列多数领域维持较低风险区间。
安远AI在2026年世界人工智能大会上发布前沿AI风险监测平台2.0，包含风险指数2.0版、2026 Q2风险监测报告和前沿AI风险测评基准数据库三项更新，以及与复旦大学等合作的自主网络渗透评估报告。风险指数2.0把风险指数改为能力分的指数函数，能力分超过能力黄线阈值C0后风险加速增长，并把总安全分拆为基础安全分S1、越狱安全分S2和篡改安全分S3；测评基准新增CVE-Bench、BixBench、FrontierScience和自研FRT红队框架，FRT从2023至2026年的100多种攻击方法中筛选出22种高成功率方法，再为每个模型选取最有效的3种。测评基准数据库收录2023至2026年间200多项基准，并按风险场景关联能力、倾向、护栏三类测评功能点。合作研究对19个前沿模型评估自主网络渗透能力，Tier 1渗透成功率最高69.3%，Tier 2最高68.7%。
安远AI在2026年7月19日的世界人工智能大会上发布前沿AI风险监测平台2.0，包含风险指数2.0版、2026 Q2风险监测报告和前沿AI风险测评基准数据库三项更新。本期报告首次采用风险指数2.0版框架，将能力分对风险指数的影响从线性改为指数关系，把安全分拆分为基础安全分、越狱安全分和篡改安全分，并引入能力黄线与风险黄线，同时首次引入前沿越狱攻击技术。报告覆盖13家AI公司在2025Q3到2026Q2发布的47个前沿模型，包括GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok 4.3、DeepSeek V4 Pro、Qwen 3.7 Max等。报告向模型开发者、AI安全研究者和政策制定者提出了相应建议。
年龄验证法要求用户向平台或第三方提交驾照、出生证明、护照乃至自拍等敏感身份信息，形成黑客可攻击的数据蜜罐。欧盟委员会推出的零知识证明年龄验证应用被安全顾问 Paul Moore 称可在不到两分钟内攻破；Discord 第三方供应商泄露约 7 万份政府签发身份证件，某暗网服务本月挂出 1.53 亿份美加驾照扫描件，据称可追溯至 IDScan.net。AI 让低水平攻击者更易得手，去年 71% 的组织遭遇至少一次身份相关安全事件，四分之一恶意入侵由 AI 驱动。
Thinking Machines 发布文章阐述开源权重模型的安全发布路径，并说明其近期开源的 Inkling 与 Inkling-Small 的评估依据。文章主张安全发布取决于模型本身与所处生态：对模型做稳健安全测试，并研究能否通过预训练数据筛选或后训练干预把危险能力与通用智能解耦；对生态则通过分阶段发布、支持防御方和与安全研究者合作来提升韧性。Inkling 的评估包括覆盖 CBRN 与攻击性网络安全等领域的内部评测、四家外部机构的红队测试（Scale AI、Handshake AI、FAR.AI、Apollo Research），以及去除拒答行为的对抗微调实验；结果显示两个模型未扩展危险能力前沿，也未显著扩大相关能力的可及性。文章还提出从受监控 API 访问、托管微调到开放权重的分阶段路径，并计划发布更详细的评估、准入标准与停止条件框架，同时将推出 Tinker 安全资助。
推荐理由Thinking Machines 公开了其开源权重模型的分阶段发布框架，并说明 Inkling 通过内外部评测与对抗微调后被判定未扩展危险能力前沿。