Kahit na dating empleyado ng Anthropic: Mas pinipili ng mga black hat hacker ang Claude at Codex kaysa sa open-source models

2026/07/29 08:00:00

picture[data-cms-leading-picture="true"]{display:none!important}

Alam mo ba na aktibong pinipili ng mga cybercriminal ang closed-source na mga artificial intelligence model kaysa sa open-source na mga alternatiba, bagaman mayroong mahigpit na security guardrails? Ang mga black hat hacker ay pangunahing nakikibatay sa mga mataas na kakayahan na proprietary model tulad ng Anthropic's Claude Code at OpenAI's Codex, samantalang ang mga white hat na security defender ay kadalasang pilit na gumagamit ng open-source models. Ayon sa mga insight na ibinahagi ni Noah Lebovic, dating empleyado ng Anthropic, noong Hulyo 2026, ang closed-source models ay nag-aalok ng mas mahusay na automated attack capabilities na mas lalong lalong hihigit sa pagkakaroon ng hamon sa pagbubypass ng safety filters. Ang mga mapanlinlang na aktor ay kinukuha ang discounted subscription tokens sa gray markets at sistematikong nagpapalit ng mga naka-compromise na account kapag bawal na. Sa kabilang banda, ang mga legal na penetration testing team ay nakakaranas ng malalaking compliance constraints at agresibong content filtering sa proprietary platforms, na nagdudulot sa kanila na pumunta sa open-source models tulad ng GLM 5.2. Ang structural mismatch na ito ay bumubuo ng patuloy na asymmetrical advantage sa cyber operations kung saan ang defensive guardrails ay hindi inaasahan ay nagpapahina sa mga legal na cybersecurity professional habang hindi nakakapigil sa mga threat actor.

Bakit mas pinipili ng mga black hat hacker ang Claude at Codex kaysa sa open-source models?

Gusto ng mga black hat hacker ang mga proprietary na AI model tulad ng Claude Code at OpenAI Codex dahil mas malakas ang kanilang advanced reasoning at code generation capabilities kumpara sa mga open-source na alternatibo sa pagpapatupad ng mga kumplikadong cyberattack. Ang mga pinakamataas na antas na closed-source na model ay nagtataglay ng mas mataas na performance sa paghahanap ng mga zero-day vulnerabilities, pagsusulat ng exploit payloads, at pag-automate ng multi-stage penetration tasks.

Ayon sa mga pahayag mula sa dating researcher ng Anthropic na si Noah Lebovic na binanggit sa isang ulat noong Hulyo 2026 ng Beating, ang mga cybercriminal ay nagpaprioritize ng raw intelligence at reliability sa pagpapatupad kaysa sa friction ng guardrails. Ang mga modelong may mataas na kakayahan ay nagsasabog ng oras na kailangan upang lumikha ng functional exploit code mula sa mga oras patungo sa mga segundo. Ang pagkakaiba sa performance sa pagitan ng mga pinakamataas na proprietary system at open-source models ay patuloy na malaki upang ang mga masasamang actor ay paboring i-bypass ang mga security filter kaysa magpasya na gumamit ng mas mahinang open-source na alternatibo.

Paano tinatapos ng mga aktor ng banta ang mga pagsasara ng pagsasagawa ng seguridad?

Ang mga aktor na nagdudulot ng banta ay naglalabas ng mga pagsasaklaw sa mga pagsasaklaw na may sariling pinagmulan sa pamamagitan ng pagkuha ng discounted subscription tokens sa gray markets at paggamit ng advanced na jailbreaking techniques kasama ang mabilis na pagbabago ng account. Ang mga seguridad na pagsasaklaw ay gumagawa lamang bilang pansamantalang mga hadlang sa operasyon kaysa sa mga ganap na hadlang para sa mga dedikadong mang-aagaw.

Kapag nakakakita ang mga proprietary na platform ng masamang gawain at isinara ang mga delikwenteng account, agad na nagpapalit ang mga black hat operator sa mga bago at binili sa malaking dami mula sa ilegal na online na merkado. Bukod dito, ang mga kumplikadong prompt engineering ay nagpapahintulot sa mga attacker na itago ang kanilang masamang intensyon—papakilala ang pagbuo ng exploit bilang edukasyonal na pag-aaral, pagsusuri sa depensa, o pag-debug ng software—upang masira ang mga safety classifier at gawing functional ang mga attack vector.

Ano ang papel ng mga gray market sa cybercrime na dinadala ng AI?

Ang mga ilegal na merkado sa ilalim ng lupa ay nagpapatuloy sa AI-driven na cybercrime sa pamamagitan ng pagbibigay ng murang, anonymous na pag-access sa mga premium na proprietary model tokens at mga nakuha na enterprise account. Ang mga ilegal na merkadong ito ay bumababa sa financial at technical na hadlang para makapagsagawa ng mataas na volume ng automated na cyberattacks.

Ayon sa mga obserbasyon ng cyber intelligence na cite ng Beating noong Hulyo 2026, madalas ng mga threat actor ang bumili ng heavily discounted API access keys at subscription instances. Ang murang access infrastructure na ito ay nagpapahintulot sa mga hacker na gamitin ang patuloy na automated scanning at exploitation tools na pinapagana ni Claude at Codex nang walang takot sa account termination, dahil ang mga replacement credentials ay nagkakahalaga ng isang maliit na bahagi lamang ng karaniwang retail pricing.

Bakit pinipilit ng mga white hat security team na gamitin ang open-source models?

Ang mga koponan ng white hat security ay nagsisimba sa pangunahing paggamit ng open-source AI models dahil sa mga mahigpit na pangangailangan sa pagkakasunod, mga patakaran sa pagpapahalaga sa panganib ng korporasyon, at agresibong pag-filtrar ng nilalaman ng vendor na nagbabawal sa kanila na gamitin ang closed-source platforms para sa defensive security work. Madalas na mag-trigger ang mga legal na cybersecurity operations ng safety blocks sa mga komersyal na AI tool kapag pinoproseso ang mga tunay na vulnerability payloads, malware samples, at penetration commands.

Ayon sa mga paglalahad ni Noah Lebovic noong Hulyo 2026, tatlong malalaking pinahihintulutang pang-penetration testing na kumpanya ay buong pagkatuto ng open-source models tulad ng GLM 5.2 bilang kanilang pangunahing operational engines. Dahil kailangang gumana ang ethical hackers sa loob ng legal at organisasyonal na hangganan, hindi sila makagagamit ng gray market account churn o jailbreaking tactics upang i-bypass ang content filters. Ang open-source models ay nagbibigay ng buong operational control, lokal na deployment security, at zero content censorship, gawing iisang makabuluhang pagpipilian para sa paghawak ng sensitibong corporate security audits.

Paano hinahadlangan ng mga filter ng nilalaman ang mga legal na operasyon sa cybersecurity?

Ang mga standard na filter para sa pagmoderasyon ng nilalaman sa mga komersyal na AI platform ay nagdudulot ng pagkabigo sa mga gawain ng defensive security dahil tinuturing nila ang legal na pag-aaral ng vulnerability at mga utos sa penetration testing bilang mapanganib na gawain. Ang mga komersyal na platform ay gumagamit ng automated na pag-block ng mga keyword na tumutol sa pagproseso ng mga real-world exploit script, shellcode, o systemic vulnerability analysis.

Kapag sinusubukan ng mga researcher na white hat na masuri ang mga totoong threat vectors o sumulat ng defensive patches gamit ang proprietary models, karaniwang naglalabas ang mga sistema ng safety refusals. Hindi makakapag-allow ang mga defensive analyst sa operational downtime na dulot ng paulit-ulit na account suspensions o false-positive safety flags, kaya pinipilit ng mga security firm na mag-host ng non-censored open-source models sa private infrastructure kung деan walang automated blocks.

Ano ang mga kahusayan na ibinibigay ng mga open-source model sa mga tim ng defensive security?

Ang open-source AI models ay nagbibigay ng buong privacy ng data, customizable na fine-tuning, at walang hanggang pagproseso ng threat intelligence data sa mga cybersecurity team. Ang local deployment ay nagpapatunay na ang proprietary na corporate data at mga paglalabas ng zero-day threat ay hindi naglalabas sa loob ng enterprise network.

Maaaring mag-fine-tune ang mga security team ang open-source models tulad ng GLM 5.2 nang espesipiko sa proprietary telemetry data, internal codebase architectures, at threat intelligence feeds. Ang lokal na kontrol na ito ay nagjamin ng buong pagkakasunod sa mahigpit na regulasyon sa pagprotekta ng data tulad ng GDPR at SOC2, habang tinatanggal ang mga dependency sa third-party API at mga panganib mula sa external vendor logging.

Mga Kriteryo sa Operasyon	Mga Modelong Closed-Source (Claude / Codex)	Mga Open-Source na Model (hal. GLM 5.2)
Pangunahing Base ng Gumagamit	Mga Black Hat Hacker, Mga Komersyal na Developer	Mga Team na White Hat, Mga Tagapagtanggol ng Enterprise
Antas ng Kakayahan	Pinakamodernong pag-iisip at pagsasagawa	mataas, mabilis na nagtatapos sa pagkakaiba sa performance
Bypass Strategy	Account rotation, gray market tokens	Hindi kailangan (lokally hosted & uncensored)
Kabuuang Pagkakasya sa Patakaran	Mababa para sa totoong pagsusuri ng pagpapabaya	100% sumusunod sa lokal na data sovereignty
Operational Friction	Mataas na mga false-positive flag para sa mga tagapagtanggol	Walang artificial na filters o pagbabawal sa account

Ano ang mga pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng Open-Source at Closed-Source AI sa Cybersecurity?

Ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng open-source at closed-source AI sa cybersecurity ay nasa tawid sa pagitan ng pinakamataas na performance ng model at operasyonal na kontrol. Ang closed-source models ay nagtataglay ng hindi maihahalintulad na kakayahan sa pag-iisip sa likod ng mahigpit na API na mga pader, samantalang ang open-source models ay nagbibigay ng buong transparensya sa code, lokal na hostability, at kumpletong adaptabilidad sa domain.

Ayon sa mga diskusyon sa seguridad na ipinahayag sa mga network ng developer noong Hulyo 2026, ang dinamikang ito ay lumilikha ng malinaw na pagkakahati sa larangan ng cybersecurity. Ang mga attacker ay nagpaprioridad sa kanilang pangunahing kakayahan at gumagamit ng ilegal na infrastruktura upang makalampas sa mga pagbabawal sa API, habang ang mga tagapagtanggol sa enterprise ay nagpaprioridad sa privacy ng data, tuloy-tuloy na availability, at walang hangganan na paghawak ng mga sensitibong security artifact.

Paano nakakaapekto ang kakayahan ng modelo sa automated exploit generation?

Direktang pagtaas ng kakayahan ng modelo ay nagpapataas ng antas ng tagumpay at bilis ng automated exploit generation sa mga kumplikadong software environment. Ang mga top-tier na komersyal na modelo ay nakikilala nang mahusay sa multi-step reasoning, na nagpapahintulot sa kanila na maunawaan ang mga kumplikadong software architecture, makahanap ng multi-vector vulnerabilities, at sumulat ng ganap na gumagana na exploit code nang walang tulong ng tao.

Sa mga pinahihintulutan na demonstrasyon ng seguridad na pinangunahan ni Noah Lebovic gamit ang Claude Opus 4.6, matagumpay na isinagawa ng model ang isang end-to-end na attack chain na nagbubusog sa isang hinahanggang bank account at nagkuha ng sensitibong medikal na rekord. Ang depth ng kontekstual na pag-unawa na kailangan para sa mga mataas na antas na exploit chain ay nananatiling pangunahing dahilan kung bakit patuloy na gumagamit ang mga threat actor ng elite at proprietary na mga model kaysa sa mas maliit na alternatibo.

Bakit nagdudulot ang mga safety guardrails ng asymmetrical na kapakanan para sa mga attacker?

Ang mga seguridad na gabay ng komersyal na AI ay lumilikha ng isang struktural na asimetrya sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa mga mapagkakatiwalaang tagapagtanggol ng mga mapagbawal na bigat habang hindi nakakatigil sa mga masama at nagtatrabaho sa labas ng mga legal na framework. Ang mga gabay ay nakasalalay sa mga mekanismo ng pag-verify ng intensyon na madaling mababaliw sa mga classifier batay sa patakaran ngunit napakalaking pagkakaantala sa mga legal na workflow.

Habang ang mga etikal na researcher sa seguridad ay sumusunod sa kasunduan sa user at face account termination kapag nag-trigger ng security alerts, ang mga threat actor ay eksplisitong isinasama ang pagkawala ng account sa kanilang operational costs. Ang dinamikang ito ay nagiisa ang mga etikal na team sa seguridad sa mas maliit na kakayahan o lubos na kustomisadong open-source models, habang ang mga cybercriminal ay gumagamit ng pinakamataas na proprietary AI power sa pamamagitan ng disposable accounts.

Paano magiging pag-unlad ng landscape ng AI cyber threat habang natutuloy ng open-source models?

Ang mga banta sa cyber na may AI ay magkakaroon ng malaking pagtaas sa automated na mga serangan kapag ang mga open-source na modelo ay makakamit ang parehong performance sa mga pangunahing closed-source na platform. Ang mga walang censure, napakakapangyarihan na open-source na modelo ay magtatanggal sa pangangailangan ng mga account sa gray market, na nagbibigay ng walang hanggan at walang pagmamasid na offensive capability sa lokal na hardware.

Ayon sa mga pagsasama-samang pagsusuri na ginawa ng mga siyentipiko sa pagpapalakas ng OpenAI at Anthropic noong Hulyo 2026, ang pagkakasundo ng mga kakayahan sa open-source kasama ang mga pinakamataas na benchmark sa closed-source ay isang malaking punto ng pagbabago. Kapag natamo na ng mga timbang na open-source ang frontier-level na paggawa at pag-iisip, hindi na magiging epektibong punto ng kontrol ang pagmamanman sa sentralisadong platform upang pigilan ang automated na cyber warfare.

Phase ng Pag-unlad ng Banta	Mga Katangian ng Pagtatanggol	Mga Kakayahan sa Pag-atake
Kasalukuyang Larawan (2026)	Gumagamit ang mga tagapagtanggol ng open-source para sa privacy; nagtatagpo ng mga kahinaan sa kakayahan	Ang mga attacker ay nagpapahalaga sa closed-source sa pamamagitan ng mga gray market token
Parity Phase	Ang mga lokal na modelo ng negosyo ay tumutugma sa propiyetaryong kakayahan	Ang mga attacker ay nagpapatakbo ng mga frontier model na walang censure sa kanilang lokal na rig
Autonomous Era	Automatikong real-time AI na pagpapabuti para sa pagtatanggol	Patuloy, puno ng awtomatikong AI na pagpapakita ng zero-day

Ano ang mga panganib na lumalabas kapag ang mga open-source na modelo ay nakakamit ng frontier capabilities?

Kapag ang mga open-source model ay makakamit ang frontier-level na pag-iisip, ang offensive cyber capabilities ay magiging buong demokratizado, decentralizado, at imposible na pagsaraan nang malayo. Sino man na may sapat na compute hardware ay magkakaroon ng autonomous cyber weapon na kakapable maghanap at mag-exploit ng software vulnerabilities sa malawakang saklaw.

Ang mga pagsisiguro sa sentralisadong platform—tulad ng paglimita sa rate ng API, pagmamanman ng pag-uugali, at agad na pagpapahinto sa account—hindi makakatulong na pigilan ang mga panganib na nagmumula sa lokal na pinapatakbo na mga timbang ng modelo. Bilang resulta, ang mga masasamang grupo ay makakapagpapatakbo ng mga tuloy-tuloy at walang pagpipigil na kampanya ng banta nang walang iwanang digital na mga ebidensya sa mga komersyal na server ng AI.

Paano makakasabay ang imprastruktura ng cybersecurity sa mga autonomous AI attack?

Dapat magsesetup ang cybersecurity infrastructure sa pamamagitan ng pag-deploy ng autonomous, real-time defensive AI agents na patuloy na iskansin, tukuyin, at i-patch ang mga vulnerabilities nang mas mabilis kaysa sa pagpapahayag ng offensive models. Dapat magbago ang defensive strategy mula sa reactive human incident response patungo sa automated machine-speed mitigation.

Dahil hindi kayang tugunan ng sentro ng seguridad ng tao ang mga pagsalakay na dinadala ng AI, ang mga organisasyon ay lalong nagtatanim ng open-source models nang direkta sa kanilang mga proseso ng pagdetekta ng banta. Sa pamamagitan ng pag-deploy ng mga espesyalisadong depensibong agent lokal, ang mga enterprise network ay maaagad na mapapawi ang mga zero-day exploit, maaayos ang mga firewall, at muling isulat ang vulnerable code sa real time.

Paano Mag-trade ng AI at Cybersecurity Tokens sa KuCoin?

Ang pag-trade ng mga cryptocurrency na may kaugnayan sa artificial intelligence at cybersecurity sa KuCoin ay nagbibigay ng pagkakataon na makilala ang patuloy na pag-unlad ng decentralized computing, pag-unlad ng AI, at automated security protocols. Nag-aalok ang KuCoin ng pag-access sa mga pinakamataas na digital asset na sumusuporta sa decentralized AI networks, secure data compute, at privacy-focused cryptographic tools.

Upang magsimula sa pag-trade ng AI at security tokens sa KuCoin, sundin ang mga sumusunod na hakbang-hakbang na mga instruksyon:

Lumikha ng Account: Bisitahin ang opisyal na platform ng KuCoin at kumpletuhin ang proseso ng pag-rehistro gamit ang isang wastong email address o numero ng telepono.
Kumpletuhin ang pag-verify ng identity: Isumite ang mga kinakailangang dokumento ng identidad upang matugunan ang mga kaukulang KYC (Know Your Customer), upang siguraduhin ang buong paggana ng account at mas mataas na withdrawal limit.
Mag-deposit ng Pondo: Mag-transfer nang ligtas ng cryptocurrency o mag-deposit ng fiat currency sa iyong KuCoin Funding Account gamit ang mga suportadong payment method, tulad ng bank transfer o pagbili gamit ang credit card.
Mag-navigate sa Spot Trading: I-transfer ang iyong pera sa iyong Trading Account, mag-navigate sa interface ng "Spot Trading", at maghanap ng iyong hinahanap na trading pair para sa AI token (tulad ng NEAR/USDT, FET/USDT, o RENDER/USDT).
I-execute ang Trade: Pumili ng iyong piniling uri ng order—tulad ng Limit Order para sa mas tiyak na kontrol sa presyo o Market Order para sa agad na pagpapatupad—ipasok ang amount ng trade, at i-confirm ang transaksyon.

Binibigyan ka ng KuCoin ng mga tampok sa seguridad na galing sa antas ng institusyon, mga advanced na tool para sa charting, at mataas na likwididad sa mga hundreds na pares ng AI at blockchain technology, gawit ito isang pangunahing platform para sa pagpapamahala ng mga crypto asset sa umuunlad na digital ekonomiya.

Kongklusyon

Ang struktural na pagkakahati sa paraan kung paano ginagamit ng mga black hat attacker at white hat defender ang artificial intelligence ay nagpapakita ng isang pangunahing kahinaan sa kasalukuyang mga framework ng AI safety. Ang mga komersyal na closed-source na modelo tulad ng Claude Code at OpenAI Codex ay nananatiling pinipili ng mga cybercriminal dahil sa kanilang elite na pag-iisip at mga kakayahan sa automated code generation. Madaling bawasan ng mga threat actor ang mga platform guardrails sa pamamagitan ng paggamit ng gray market subscription tokens at mabilis na account rotation. Sa kabilang banda, ang mga legal na security team ay sistematikong pinipilit na umiikot sa mga open-source na modelo tulad ng GLM 5.2 upang maiwasan ang mga false-positive content blocks, account bans, at compliance violations habang pinoproseso ang sensitibong threat data.

Ginagarantiya ng mga diskusyon sa industriya at mga pag-aaral mula sa mga dating empleyado ng Anthropic noong Hulyo 2026, ang mga umiiral na safety guardrails ay nagdudulot ng malaking operasyonal na pagkakabagabag sa mga tagapagtanggol ng etika nang hindi matagumpay na pigilan ang mga determinadong masasamang aktor. Ang asimetriyang ito ay magiging mas kritikal habang ang open-source models ay dumadaan sa parehong antas ng proprietary systems, at nagpapalipat ng offensive capabilities sa decentralized, hindi sinusubaybayan na mga kapaligiran. Upang makatugon sa mga banta na dinala ng AI, ang mga arkitektura ng cybersecurity ay dapat lumipat patungo sa mga real-time, autonomous defensive systems na kaya mag-neutralize ng mga serbisyo na may bilis ng makina sa buong global digital infrastructure.

Madalas Tanungin (FAQs)

Ano ang pangunahing pagkakaiba sa paggamit ng AI ng mga black hat at white hat hacker?

Ang mga black hat hacker ay nagpaprioritize ang pinakamataas na kakayahan ng modelo upang maisagawa ang mga pag-atake, at nagtatagpo sa gray market tokens upang makamit ang mga closed-source na modelo tulad ng Claude at Codex. Ang mga white hat hacker ay nagpaprioritize ang pagsumbat sa mga regulasyon, privacy ng data, at walang censored na operasyon, na nagdudulot sa kanila na gamitin ang locally hosted na open-source na modelo tulad ng GLM 5.2.

Bakit nabubuwag ang mga safety guardrails ng komersyal na AI laban sa masasamang hacker?

Nababigo ang mga safety guardrails sa komersyal dahil ang mga aktor sa banta ay gumagawa sa labas ng mga hangganan ng batas, gumagamit ng prompt engineering, jailbreaks, at mga account na binili sa malaking dami mula sa gray market upang i-bypass ang mga filter ng kaligtasan. Kapag isinailalim ang isang account at bawal, ang mga attacker ay direktang lumilipat sa isang bagong set ng credentials.

Ano ang GLM 5.2 at bakit itinatanggap ng mga koponan ng penetration testing ito?

Ang GLM 5.2 ay isang open-source na language model na may mataas na kakayahan na ginagamit ng mga etikal na security team bilang alternatibo sa mga proprietary na AI tool. Ang mga team sa penetration testing ay nag-aadopt nito dahil maaari itong i-deploy sa mga pribadong server nang walang mga filter ng pagmamana ng nilalaman, na nagpapahintulot sa mga researcher na masuri ang mga totoong security vulnerability nang ligtas at legal.

Paano ginagamit ng mga gray market ang mga cyberattack na may kakayahan sa AI?

Ang mga gray market ay nagpapadali sa mga AI cyberattack sa pamamagitan ng pagbebenta ng mga stolen, cracked, o bulk-discounted na API key at subscription account sa mga threat actor. Ang mababang gastos na supply chain na ito ay nagpapahintulot sa mga hacker na gamitin ang automated, high-volume na exploitation scripts sa mga top-tier na commercial models nang walang pag-aalala sa pampasahang gastos ng account bans.

Makakasobra ba ang open-source models sa closed-source models sa kakayahan sa cybersecurity?

Ang mga open-source model ay mabilis na nagtatapos sa pagkakaiba sa performance sa mga proprietary model, nagpapalawak ng pagkakaroon ng advanced na coding at reasoning capabilities. Kapag natamo na ng mga open-source model ang parehong antas ng performance, ang parehong mga defensive security team at threat actors ay magkakaroon ng access sa frontier-level na AI capabilities na gumagana nang buo sa lokal na infrastructure nang walang centralized oversight.

Disclaimer: AI technology ang ginamit sa pag-translate ng page na ito para sa convenience mo. Para sa pinaka-accurate na impormasyon, mag-refer sa original na English version.