AI Guardrails 對網絡安全研究的影響
最近，AI 巨頭如 OpenAI 同 Anthropic 為了防止其模型被惡意黑客利用，設置了一系列的 guardrails（限制措施）。然而，這些措施不單止影響了惡意用戶，同時也對正當的網絡安全研究者造成了困擾。這些研究者的工作是尋找未知的漏洞並開發工具來利用它們，但現在他們面臨著越來越多的挑戰。
AI Guardrails一文重點
- AI guardrails 限制了網絡安全研究者的工作效率。
- 美國政府對 Anthropic 的 Mythos 同 Fable 模型施加了出口控制。
- 研究者對這些限制措施表示不滿，認為其影響了漏洞的發現同利用。
- 一些研究者選擇使用開源模型來繞過這些限制。
- 專家呼籲 AI 公司放寬限制，以支持網絡安全的防禦工作。
AI Guardrails：AI 模型的出口控制
在 6 月，因為有報告指出 Anthropic 的 Mythos 同 Fable 模型的 guardrails 可能被繞過，美國政府對這些模型施加了出口控制。雖然這些控制措施在 7 月 1 日已經解除，但這個事件引發了對 AI 模型安全性的廣泛討論。Anthropic 一直將 Mythos 宣傳為一種強大的網絡安全工具，但這種對使用者的嚴格審核同限制，卻讓不少正當的研究者無法有效利用這些工具。
AI Guardrails：研究者的困境
不少網絡安全研究者對這些 guardrails 表示不滿。知名安全研究員 Mark Dowd 在一次播客中提到，這些大型公司對安全性問題的任意決策讓他感到不安。他指出，這些限制不單止妨礙了他們的研究，還可能使得一些漏洞未能得到及時修補。
例如，NCC Group 的首席科學家 Chris Anley 表示，要求 AI 模型嘗試利用漏洞是確認其真實性的一個關鍵步驟。如果模型因為 guardrails 而拒絕回答，這將對防守者造成損害。他形容這種情況就像一把雙刃劍，既是防禦工具，也是攻擊工具，兩者之間的界限並不明確。
AI Guardrails：開源模型的選擇
面對這些挑戰，一些研究者開始轉向開源 AI 模型，這些模型通常沒有 guardrails 限制。Crowdfense 的首席技術官 Paolo Stagno 表示，他們在進行漏洞發現時，會選擇本地運行的開源模型，以避免將敏感數據洩露到雲端。這樣的做法讓他們可以更自由地進行研究，而不必擔心被限制。
AI Guardrails：不同研究者的觀點
雖然不少研究者對 guardrails 表示不滿，但也有一些人認為這些限制並不影響他們的工作。Giuseppe Cali 是一位專注於漏洞發現的研究員，他表示他不會使用 AI 進行攻擊性工作，而是用來進行初步的逆向工程，幫助理解代碼。他認為，無論 guardrails 是否存在，他仍然希望自己主導漏洞的發現同利用。
AI Guardrails：呼籲放寬限制
網絡安全公司 RemoteThreat 的首席執行官 Chris Thompson 指出，這些 guardrails 的不一致性使得研究者在同模型互動時浪費了大量時間。他呼籲 AI 公司應該放寬對其模型的限制，以便讓負責任的研究者可以更有效地進行工作。否則，這將對網絡安全的防禦造成嚴重影響。
AI Guardrails 實務做法
如果你是一位網絡安全研究者，面對 AI guardrails 的挑戰，可以考慮以下步驟：
- 探索開源 AI 模型，並在本地運行以進行漏洞研究。
- 參加網絡安全社區，同其他研究者分享經驗同技巧。
- 保持對 AI 技術發展的關注，了解最新的工具同技術。
- 考慮申請 AI 公司提供的 vetted programs，以獲取更少限制的模型。
AI Guardrails：總結與下一步
AI guardrails 雖然旨在保護系統安全，但卻對正當的網絡安全研究造成了困擾。研究者們正面臨著如何在這些限制下有效工作的挑戰。未來，AI 公司需要考慮如何平衡安全同研究的需求，以支持網絡安全的發展。
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AI Guardrails常見問題
什麼是 AI guardrails？
AI guardrails 是一種限制措施，旨在防止 AI 模型被用於惡意目的。
這些 guardrails 如何影響網絡安全研究者？
這些限制使得研究者在測試同利用漏洞時受到阻礙，影響他們的工作效率。
研究者如何應對這些挑戰？
一些研究者選擇使用開源模型或本地運行的 AI 來繞過這些限制。
資訊參考公開報道趨勢，內容經 trafficholic 重新編寫。原始來源：連結
