DeepSeek se apropie de OpenAI în testele de atac cibernetic
Modelul chinezesc DeepSeek a îndeplinit 73% dintre sarcinile unui test de atacuri cibernetice în rețele simulate, față de aproximativ 81% pentru OpenAI GPT-6 Sol Daybreak. Evaluarea realizată de compania Vals arată că un model cu parametri disponibili public se poate apropia de performanța unui sistem cu acces restricționat, la costuri mai mici.
Vals, companie specializată în evaluarea inteligenței artificiale, a construit două scenarii care reproduceau infrastructura informatică a unor companii. Primul presupunea pătrunderea într-o rețea corporativă accesibilă printr-un site public. În al doilea, modelele trebuiau să compromită rețeaua unei companii pentru a obține apoi acces la infrastructura altei organizații. Testele nu au vizat companii reale.
În unele probe, DeepSeek a avut rezultate comparabile sau ușor superioare sistemului american. Diferența a fost mai evidentă în scenariul complex, care presupunea trecerea dintr-o rețea în alta: modelul OpenAI a îndeplinit 27 dintre cele 31 de obiective, iar DeepSeek, 21.
Potrivit Vals, procesarea datelor pentru o tentativă realizată cu DeepSeek a costat aproximativ 2-3 dolari. Operațiunile efectuate cu GPT-6 Sol au costat între 17 și 46 de dolari.
Modelele cu parametri publici pot fi rulate pe infrastructura proprie, fără dependență permanentă de accesul oferit de dezvoltator. Ele pot ajuta specialiștii să identifice vulnerabilități, dar pot fi folosite și în scopuri ilegale. Rayan Krishnan, directorul general al Vals, consideră că prețurile reduse avantajează inclusiv companiile care vor să își testeze și să își protejeze sistemele.
OpenAI și Anthropic au restricționat accesul la unele dintre cele mai performante sisteme AI pentru securitate cibernetică. Strategia urmărește să le ofere specialiștilor în apărare timp pentru descoperirea și remedierea vulnerabilităților. Anthropic a lansat în aprilie Project Glasswing, prin care organizații selectate au primit acces la modele avansate pentru identificarea problemelor de securitate.
Evaluarea Vals nu demonstrează însă că modelele cu parametri publici sunt la fel de performante în orice situație: testele au acoperit doar două medii simulate, iar rezultatele sistemelor au diferit.
Alex Zenla, cofondatorul companiei de securitate Edera, consideră că modelele cu parametri publici pot contribui deja la atacuri informatice avansate. El avertizează însă că laboratoarele americane ar putea deține sisteme mai performante, care nu au fost lansate public.
Descoperă mai multe la Radio Clasic
Abonează-te ca să primești ultimele articole prin email.
