英国 AISI 实测:AI 自主网络攻击一次成本可低至 1.19 美元
OmarUFlorez · x · 2026-09-30
英国 AI 安全研究所(AISI)的模拟测试显示,用大模型执行自主多步网络攻击的推理成本已非常低:约 1 亿 token 的攻击开销,用 Claude Opus 4.6 约 85 美元,GLM-5.2 约 46 美元,DeepSeek V4-Pro 仅 1.19 美元。
文中给出的模型规模信息:
- GLM-5.2:约 743B 参数,FP8 下可用 16 张 H100 服务
- DeepSeek V4-Pro:约 1.6T 参数,FP4 量化下同样 16 张 H100 可跑,且为开源模型
作者的核心论点不是每次攻击都会成功,而是「发起攻击」的门槛正急剧下降:两个开源大模型已能作为自主 agent 执行多步攻击,大规模自动化攻击的准入成本越来越低。这一成本结构变化对 AI 安全防御方的资源规划有直接含义。
所属事件:英国AISI实测：AI自主网络攻击单次成本最低约1.19美元(2 条相关)→
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