Китайският AI модел DeepSeek вече се доближава до възможностите на най-мощната система на OpenAI за кибератаки. За разлика от американския модел, достъпът до който е строго ограничен, DeepSeek е свободно достъпен и значително по-евтин за използване.

Според ново изследване на компанията Vals системата на OpenAI изпълнява успешно 81% от задачите при тестове за проникване в симулирани корпоративни мрежи, докато китайският ѝ конкурент постига 73%.

„Най-добрите модели, които досега бяха достъпни само в лабораториите или чрез програми с ограничен достъп, започват да срещат конкуренция от отворени модели, които всеки може да изтегли“, коментира изследователят Никил Рави пред WIRED.

При тестовете са използвани два сценария, в които AI моделите трябва самостоятелно да изпълняват задачи, характерни за реални кибератаки. В първия те получават достъп до публично уебприложение и трябва да намерят начин да проникнат във вътрешната инфраструктура на компанията. Вторият е по-сложен: моделите трябва да компрометират една корпоративна мрежа, за да получат достъп до друга.

GPT-6 Sol на OpenAI, използван чрез програмата Daybreak, постига най-добри резултати с успешно изпълнение на 81% от поставените цели. Китайският DeepSeek V4.1 Flash 1017 достига 73%, като при някои задачи двата модела се представят еднакво добре.

В изследването са включени и други системи, сред които китайските Kimi и GLM, както и модели на Meta и xAI. Резултатите им се различават значително, което показва, че не всички свободно достъпни модели имат еднакви възможности за извършване на кибератаки.

AI открива сериозни уязвимости за часове. OpenAI търси начин да ограничи рисковете

Освен че се доближава до резултатите на OpenAI, DeepSeek има и съществено предимство по отношение на цената. По данни на изследователите една симулирана атака с GPT-6 Sol струва между 17 и 46 долара, докато при китайския модел разходът е едва 2–3 долара.

Моделите с отворени тегла могат да работят върху собствена инфраструктура, без да е необходимо използването на услуги, контролирани от разработчика. Това намалява разходите за автоматизирани кибератаки и улеснява достъпа до подобни инструменти.

Главният изпълнителен директор на Vals Раян Кришнан посочва, че ценовото предимство е важно и за специалистите по киберсигурност. Компаниите могат да използват такива модели за откриване на слабости в собствените си системи, без да разчитат на по-скъпи затворени решения.

САЩ забраняват DeepSeek в системите на федералните агенции

Ограниченият достъп вече може да не е достатъчен

Резултатите поставят под въпрос доколко ограничаването на достъпа до най-мощните AI модели може да намали рисковете от кибератаки.

Именно на този подход разчита Anthropic, която през април стартира програмата Project Glasswing. Чрез нея компанията предоставя най-усъвършенстваните си модели на избрани организации, за да могат те да откриват и отстраняват уязвимости, преди подобни технологии да станат широко достъпни.

Логан Греъм, ръководител на екипа на Anthropic за оценка на рисковете от моделите, заяви пред WIRED през април, че индустрията трябва да се подготви за широко разпространение на тези способности в рамките на следващите 6 до 24 месеца.

Седем месеца по-късно резултатите от новото изследване показват, че прогнозата му започва да се сбъдва.

Това обаче не означава, че моделите с отворени тегла превъзхождат водещите затворени системи или могат успешно да извършват всякакви кибератаки. Тестовете са проведени в контролирана среда, а не в реални корпоративни мрежи, като дори най-добре представилите се модели не успяват да изпълнят всички задачи.

AI агенти на OpenAI са изключили собствените си системи за наблюдение

Надпревара между нападатели и защитници

През последните месеци AI инструментите все по-често се използват за откриване на софтуерни уязвимости, анализ на код и автоматизирано тестване на мрежи. Експертите обаче все още не са единодушни дали изкуственият интелект създава принципно нови заплахи, или основно ускорява вече познатите методи за кибератаки.

Наблюденията върху реалната дейност на киберпрестъпни групи показват, че нападателите често предпочитат по-стари и по-евтини модели, чиито възможности са достатъчни за целите им.

Алекс Зенла, съосновател и технологичен директор на компанията за облачна сигурност Edera, смята, че моделите с отворени тегла вече могат да подпомагат разработването на сложни атаки. Той обаче предупреждава, че големите AI лаборатории вероятно разполагат с още по-мощни системи, които не са представени публично.

Според него надпреварата ще продължи, тъй като разработчиците на затворени модели се стремят да откриват и отстраняват уязвимости, преди същите възможности да станат достъпни чрез отворени системи.