Anthropic проверила, может ли малая модель ИИ сама расползаться по сети
Anthropic проверила, может ли малая модель ИИ сама расползаться по сети Работа вышла 12 октября. Схема как у сетевого червя, только полезная нагрузка - сама нейросеть: модель находит соседнее устройство, заходит на него, копирует туда свои веса, поднимает там свой запуск и ищет следующее. Единого центра нет, отключать нечего. Результаты: ⚙️ Qwen3.5-9B сама подняла запуск модели на 8 из 9 типов железа, от Jetson Nano до RTX 4090. Обычный ботнет пишут под конкретное устройство, здесь модель разбирается с незнакомой платформой на месте ⚙️ GLM-5.2 прошла цикл целиком и заняла все 8 узлов в четырёх прогонах из пяти. Вход упрощён, отладочный порт ADB без пароля. Но Mirai в своё время хватило списка заводских паролей ⚙️ копии оставляют потомкам заметки о неудачных попытках, за шесть поколений успех вырос с 45 до 61-84 процентов ⚙️ по тренду открытые модели до 30 млрд параметров выйдут на уровень GLM-5.2 к концу 2026 г. Для борта главное в приложении к статье. Бытовым приставкам модель приходится делить на части и гонять по десятку устройств. Jetson держит её целиком: AGX Orin 64 ГБ выдаёт 76,7 токена/с на модели в 30 млрд параметров, AGX Thor - 226. Дроны и роботы в статье прямо названы среди изделий на Jetson. Заражённый бортовой вычислитель сам тянет модель целиком, а нестандартная сборка не защищает: под чужое железо модель подстраивается сама. Закрытые отладочные порты, никаких заводских паролей и лишних исходящих каналов - это минимум. Признаки заражения, которые называют авторы: перекачка весов объёмом в гигабайты между узлами, устойчивый обмен между устройствами, которые обычно друг с другом не говорят, сканирование сети. Для масштаба: модель на 9 млрд параметров в 4-битном виде весит порядка 4,5 ГБ, по каналу в 10 Мбит/с это около часа непрерывной передачи. Полезная Нагрузка