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GLM-5.3具备自主网络攻击能力,防护措施存在重大漏洞

Anthropic研究团队对智谱AI开发的GLM-5.3模型进行了安全评估,发现该模型具有自主构建端到端网络攻击的能力。1在ExploitBench基准测试中,GLM-5.3在410次尝试中成功开发了50次攻击,性能与Claude Mythos Preview相近(56次成功)。1更为严重的是,在内部Binary Exploitation测试中,GLM-5.3在4%的试验中实现了完整控制流劫持,而早期模型如Claude Opus 4.6和GLM-5.2在任何测试中都未成功。1

研究人员实际演示了该模型被用于恶意目的的可能性。1他们使用GLM-5.3在一天内发现了流行网页浏览器JavaScript引擎中的多个未知漏洞,并将其链接成一个可工作的攻击。1在另一个案例中,GLM-5.3-Flash在20分钟人工关注和8小时工作后,仅花费$20.40就针对已知漏洞CVE-2026-11645开发出了可靠的攻击链。1

GLM-5.3面临的最大风险在于其防护措施的脆弱性。1通过"abliteration"技术,研究团队成功将GLM-5.3的拒绝率从90%以上降低到JailbreakBench和HarmBench上的3%和2%,成本仅约$4,400。1NIST的AI标准与创新中心于9月17日发布评估,认定GLM-5.3是"迄今为止发布的最具网络能力的开放权重模型",性能约比美国前沿模型落后四个月。1与其他具有同等能力的AI模型不同,GLM-5.3在没有有意义的防护措施的情况下发布,任何人都可以下载。1


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