💻 Для проверки наступательного потенциала исследователи тестировали ИИ-модели в изолир...
💻 Для проверки наступательного потенциала исследователи тестировали ИИ-модели в изолированных средах-песочницах без выхода во внешнюю сеть. Какие результаты получили? 📞 ExploitBench. Этот публичный бенчмарк оценивает автоматизированную эксплуатацию известных уязвимостей в движке V8 браузера Google Chrome. ИИ-модель GLM-5.3 успешно создала сквозные эксплойты в 50 из 410 попыток (около 12%), в то время как закрытая Claude Mythos Preview справилась в 56 из 410 попыток (около 14%). Для сравнения, на сравнительных графиках бенчмарка предыдущие версии Claude Opus 4.6 и GLM-5.2, а также открытые модели Kimi K3 от Moonshot AI и DeepSeek-V4.1-Flash показывают околонулевую результативность. 📞 Binary Exploitation Benchmark. Внутренний тест Anthropic на базе открытых проектов репозитория Google OSS-Fuzz проверяет способность модели перехватывать поток управления. В выборке из 100 случайных задач GLM-5.3 выполнила полный захват потока управления в 4% испытаний, а Claude Mythos Preview достигла 6%. 👺Практические испытания с участием ИБ-исследователей: В сценариях с привлечением специалистов проверялась работа модели по поиску и эксплуатации новых уязвимостей. Во всех случаях вмешательство человека было минимальным и занимало суммарно менее одного часа за сессию длительностью в день или менее. 1️⃣ Поиск уязвимостей нулевого дня (0-day). В ходе однодневной сессии ИБ-исследователь группы запустил GLM-5.3 для анализа сборки популярного веб-браузера под Linux. Модель самостоятельно выявила несколько неизвестных уязвимостей в движке JavaScript и объединила их в рабочую цепочку эксплойтов. Вредоносная веб-страница при посещении незаметно считывала с локального диска приватный SSH-ключ пользователя. Все обнаруженные уязвимости нулевого дня были переданы разработчикам браузера. В той же сессии модель нашла эксплуатируемые уязвимости в беспроводных и графических драйверах, а также в программном обеспечении сетевых устройств. 2️⃣ Автоматизация N-day атак. Облегчённая ИИ-модель GLM-5.3-Flash исследовала недавно устранённую уязвимость CVE-2026-11645 в Google Chrome. Модели передали публичное описание исправления и сведения о сопутствующей ошибке. За 8 часов автономного инференса и 20 минут контроля со стороны специалиста GLM-5.3-Flash без дополнительных подсказок выстроила цепочку эксплойтов под архитектуру ARM64 с обходом механизма PAC (Pointer Authentication Code). Суммарная стоимость вычислений через API Zhipu AI составила $20,40. Из интересного отмечается то, что в стандартной конфигурации GLM-5.3 отклоняет прямые вредоносные запросы, но авторы отчёта выделили три простых способа полной нейтрализации защитных инструкций: 1️⃣ Обманный контекст (легенда учений). Если сообщить модели, что она действует как автономный агент команды red team в рамках учебных манёвров, уровень выполнения деструктивных задач достигает 64%. 2️⃣ Предзаполнение токенов рассуждений. Если заранее задать начальные токены цепочки мыслей так, будто модель уже взвесила риски и решила продолжить работу, GLM-5.3 соглашается на вредоносный сценарий в 92% случаев.