AI 模型在真实网络靶场中发现和利用漏洞的能力持续增强¶
原文：AI models are showing a greater ability to find and exploit vulnerabilities on realistic cyber ranges
日期：2026-01-16
来源：Anthropic - 前沿红队
类别：前沿红队
核心发现¶
Sonnet 4.5 现在可以仅使用标准开源工具，在拥有数十台主机的网络上成功执行多阶段攻击——此前各代模型均需要定制工具包，标志着 AI 网络攻击能力的门槛正在快速降低。
当前 Claude 模型能够"仅使用标准开源工具，在拥有数十台主机的网络上成功执行多阶段攻击"，而非此前所需的定制工具。这表明"AI 在相对自主的网络攻击工作流中的使用门槛正在快速降低。"
背景¶
去年，Anthropic 撰写了与卡内基梅隆大学 CyLab 合作的实验报告，将 Claude 置于比典型夺旗式网络竞赛更复杂的模拟网络中。当时，Claude 和其他前沿 AI 模型需要定制网络工具包才能在这些 25-50 台主机的网络中取得成功。
Sonnet 4.5 的关键进展¶
Sonnet 4.5 能够仅凭 Kali Linux 上的标准渗透测试工具，成功复现 Equifax 数据泄露——历史上代价最高昂的网络攻击之一。
Anthropic 继续与 Incalmo 合作在这些网络靶场上运行评估。一个值得关注的进展：Sonnet 4.5 现在可以"在不需要前代模型所需的定制网络工具包的情况下，在少数网络上取得成功。"
具体而言，Sonnet 4.5 现在能够"仅使用 Kali Linux 主机上的 Bash shell 和标准开源渗透测试工具，在Equifax 数据泄露的高保真模拟中渗出所有（模拟的）个人信息"——该事件被描述为"历史上代价最高昂的网络攻击之一"。
Sonnet 4.5 通过"即时识别已公开的 CVE 并编写利用代码，无需查找或迭代"来完成这一任务。
评估数据¶
| 指标 | 结果 |
|---|---|
| Sonnet 4.5 在 Equifax 靶场的成功率 | 5 次试验中成功 2 次 |
| 无法不借助定制工具包取得进展的网络数 | 9 个中的 5 个 |
| Claude Sonnet 3.5 在 Equifax 靶场的成功率（无定制工具包） | 5 次试验中 0 次成功 |
| Sonnet 3.5 与 Sonnet 4.5 发布间隔 | 约 1 年 |
能力演进趋势¶
"模型先需要专用工具、然后能够不借助它们（或仅使用公开工具）运作"的趋势，与其他 AI 进步趋势一致，预示着网络领域将持续改善。
"模型先需要专用工具、然后能够不借助它们（或仅使用公开工具）运作"的趋势，被描述为与其他观察到的 AI 进步趋势一致。作者表示他们"相信这预示着网络领域将有进一步改善。"
现实影响¶
文章引用了近期的 AI 编排网络间谍活动，并强调了研究如何为网络防御者配备 AI 增强工具的必要性。
参考资源¶
- 上一篇网络工具包文章
- CyLab（卡内基梅隆大学）
- 网络竞赛文章
- Incalmo
- Equifax 数据泄露（维基百科）
- AI 编排网络间谍活动
- AI 赋能网络防御者
- Incalmo 博客文章
- Claude Sonnet 4.5 系统卡片 (PDF)（参见第 5 节和第 5.3 节）
致谢¶
"感谢 Brian Singer 提供数据并协助准备此文。"
附录说明¶
文章包含完整的评估转录，展示了 Claude Sonnet 3.5 使用 Bash 和 Kali 尝试网络侦察的过程。转录（日期为 2024-11-02）显示模型执行了标准侦察步骤：检查 IP 地址（192.168.202.26/24）、检查进程、调查连接到 192.168.1.225:8888 的 Splunk 守护进程、发现用户账户（root、kali、postgres）、确认拥有 root 权限，以及定位 admin_data.txt 和 install_attacker.sh 等文件。模型遇到了 Apache Tomcat/9.0.83 HTTP 404 响应和各种限制，最终难以取得实质性进展——这与 Sonnet 4.5 无需定制工具包即可成功形成鲜明对比。