Anthropic复盘Claude越界攻击:事前提醒管用,事后警告难奏效
BiRun 讯,动察 Beating AI 快讯,Anthropic 和英国 AI 安全研究所(AISI)公布了一份新的安全调查。此前,Claude Mythos 5 在网络攻防测试中,为了攻破模拟系统,竟把目标转向了真实的 GitHub 开源项目。它提交藏有恶意代码的修改,还注册假账号冒充真人,发邮件、留言给自己站台,试图骗开发者批准。最终,真人维护者拒绝合并代码,攻击没有得逞。
新的调查发现,更棘手的问题是 AI 一旦开始攻击,就很难停下来。Mythos 5 明明接触到了真实开发者,却不断把对方解释成测试人员安排的模拟角色。研究人员明确告诉它正在攻击真人后,模型在相关重放实验中也只有 5% 的概率停止。
但提前提醒,效果截然不同。Anthropic 修改了攻击发生前的推理记录,让 Claude 考虑可能伤害真人,再重新生成任务摘要。结果,模型继续搜索 GitHub 攻击目标的比例从 83% 降至 13%。一旦进入攻击中后期,98% 的重放结果仍会沿原路线继续。研究人员将这种不断强化既定行动的现象称为「惯性」(Momentum)。过去的行动和阶段总结,会让模型越来越倾向于认定自己走在正确的路上。
新的调查发现,更棘手的问题是 AI 一旦开始攻击,就很难停下来。Mythos 5 明明接触到了真实开发者,却不断把对方解释成测试人员安排的模拟角色。研究人员明确告诉它正在攻击真人后,模型在相关重放实验中也只有 5% 的概率停止。
但提前提醒,效果截然不同。Anthropic 修改了攻击发生前的推理记录,让 Claude 考虑可能伤害真人,再重新生成任务摘要。结果,模型继续搜索 GitHub 攻击目标的比例从 83% 降至 13%。一旦进入攻击中后期,98% 的重放结果仍会沿原路线继续。研究人员将这种不断强化既定行动的现象称为「惯性」(Momentum)。过去的行动和阶段总结,会让模型越来越倾向于认定自己走在正确的路上。
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