AI攻击性网络能力每5.7个月翻倍

关键信息

研究使用METR时间阈值法测量AI模型在50%成功率下完成任务所需时间，结果显示呈指数增长。开源模型比闭源模型落后约5.7个月，表明能力发展存在显著差距。

资讯摘要

Lyptus Research发布了一项突破性研究，显示自2024年以来，AI的攻击性网络安全能力每5.7个月翻一番——早前为每9.8个月翻一番。该研究基于291个网络安全任务测试，采用METR时间阈值法并由十位专业安全专家参与。GPT-5.3 Codex和Opus 4.6在两百万token预算下可在三小时内达到50%的成功率。

性能随token增加显著提升：当token增至一千万时，GPT-5.3 Codex的完成时间从3.1小时跃升至10.5小时。研究人员警告称，这表明他们可能仍在低估AI的真实进步速度。

资讯正文

AI进攻性网络能力每六个月翻一番，安全研究人员发现

AI安全研究公司Lyptus Research发布了一项关于AI模型进攻性网络安全能力的新研究。该研究基于METR时间跨度方法，涉及十位专业安全专家的测试。

根据研究结果，自2019年以来，AI的进攻性网络能力每9.8个月翻一番；而自2024年起，这一速度已加速至每5.7个月翻一番。Opus 4.6和GPT-5.3 Codex现在能够在两百万token预算下以50%的成功率完成原本需要人类专家约三小时才能完成的任务。

当token预算更高时，性能提升显著：GPT-5.3 Codex在获得一千万token而非两百万token时，其任务完成时间从3.1小时延长到10.5小时。研究人员表示，这表明他们仍在低估实际的进步速度。开源模型比闭源模型落后约5.7个月。

该研究共涵盖291项任务。所有数据均可在GitHub和Hugging Face上获取，完整报告可在此处查看。

来源与参考

1. 原始链接
2. AI offensive cyber capabilities are doubling every six months, safety researchers find