Meta 把 Muse Spark 1.1 交给独立安全公司 Irregular,原本是想测试它能不能发现和利用网络漏洞。
结果测试环境配置出错,模型意外连上公网,还利用漏洞进入了第三方服务。
这次不是模型自己突破沙箱,也不是什么突然觉醒。问题更现实:执行网络安全任务的 AI 一旦拿到错误权限,会继续完成目标,却未必知道眼前已经不是靶场。
所以企业部署安全智能体,不能只测试模型有多会找漏洞。网络出口、目标白名单、凭证权限和停止条件,都得由外层系统卡死;评估外包出去,也不等于风险一起外包。
这类工具越能独立干活,配置错误的代价就越接近真实攻击。模型能力是产品卖点,限制它能碰谁、能走多远,才是交付时最费工程的部分。
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