Cos(余弦)😶🌫️
@evilcos
Founder of @SlowMist_Team // 分身一号/捉虫大师/救火运动员 // 🕖灾备频道
加入 November 2008
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原来昨天 Hugging Face 发的这个安全事件是 OpenAI 的干的，然后 Hugging Face 用 GLM 5.2 做的事件调查分析🤣
经典，AI vs AI 真实攻防战👍
这次事件与我们以往处理过的任何事件有一个重要区别：它是由一个自主 AI Agent 系统从头到尾驱动的，而我们也主要依靠自己的 AI 来检测和剖析它。
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这次行动由一个自主代理框架执行（看起来是基于一个代理式安全研究框架构建的，具体使用的是哪个 LLM 尚不清楚），它在大量短生命周期沙箱组成的集群中执行了数千个独立操作，命令与控制（C2）服务器自迁移部署在公共服务上。这与行业一直在预测的“代理式攻击者”（agentic attacker）场景完全吻合。
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不对称性问题（The asymmetry problem）
当我们开始日志分析时，首先尝试使用商业 API 背后的前沿模型。但这行不通：分析需要提交大量真实的攻击命令、利用负载和 C2 产物，而这些请求被提供商的安全护栏（safety guardrails）拦截了——它们无法区分事件响应者和攻击者。
我们最终改用 GLM 5.2 在自己的基础设施上运行取证分析。这带来了第二个好处：没有任何攻击者数据或它引用的凭证离开我们的环境。
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