Eks Pegawai Anthropic: Peretas Black Hat Lebih Memilih Claude dan Codex Berbanding Model Sumber Terbuka
2026/07/29 08:00:00
Adakah anda tahu bahawa penjenayah siber secara aktif memilih model kecerdasan buatan sumber tertutup berbanding alternatif sumber terbuka walaupun terdapat palang keselamatan yang ketat? Perompak black hat terutamanya bergantung kepada model proprietary berkeupayaan tinggi seperti Claude Code milik Anthropic dan Codex milik OpenAI, manakala pertahanan keselamatan white hat sebahagian besarnya dipaksa menggunakan model sumber terbuka. Menurut wawasan yang dibahagikan oleh bekas kakitangan Anthropic, Noah Lebovic, pada Julai 2026, model sumber tertutup menawarkan kemampuan serangan automatik yang lebih unggul, jauh melebihi kesukaran mengelakkan penapis keselamatan. Pelaku jahat memperoleh token langganan diskaun di pasaran kelabu dan secara sistematik menukar akaun yang telah diretas apabila dilarang. Sebaliknya, pasukan ujian penetrasi sah menghadapi sekatan kepatuhan yang ketat dan penapisan kandungan agresif di platform proprietary, mendorong mereka ke arah model sumber terbuka seperti GLM 5.2. Ketidaksepadanan struktur ini mencipta kelebihan asimetrik yang berterusan dalam operasi siber, di mana palang pertahanan secara tidak sengaja membatasi profesional keselamatan siber yang sah sambil gagal menghalang pelaku ancaman.
Mengapa Peretas Black Hat Lebih Memilih Claude dan Codex Berbanding Model Sumber Terbuka?
Hacker topeng hitam lebih menyukai model AI eksklusif seperti Claude Code dan OpenAI Codex kerana kemampuan penalaran dan penghasilan kod yang canggih jauh melebihi alternatif sumber terbuka dalam melaksanakan serangan siber yang kompleks. Model sumber tertutup kelas atas memberikan prestasi yang lebih unggul dalam mengesan kerentanan zero-day, menulis beban eksploit, dan mengautomasi tugas penetrasi pelbagai peringkat.
Menurut pernyataan daripada penyelidik Anthropic bekas, Noah Lebovic, yang ditekankan dalam laporan Julai 2026 oleh Beating, penjenayah siber mengutamakan kecerdasan mentah dan kebolehpercayaan pelaksanaan berbanding geseran pengawal keselamatan. Model berkeupayaan tinggi secara drastik mengurangkan masa yang diperlukan untuk membangunkan kod eksploit fungsional dari jam kepada saat. Kesenjangan prestasi antara sistem proprietary teratas dan model sumber terbuka masih besar cukup untuk menyebabkan pelaku jahat secara rela melintasi penapis keselamatan berbanding menerima alternatif sumber terbuka yang lebih lemah.
Bagaimana pelaku ancaman mengelakkan sekatan keselamatan sumber tertutup?
Pelaku ancaman melepasi kawalan keselamatan sumber tertutup dengan memperoleh token langganan diskaun di pasaran gelap dan menggunakan teknik jailbreaking canggih bersama dengan perubahan akaun pantas. Sekatan keselamatan bertindak semata-mata sebagai halangan operasi sementara, bukan penghalang mutlak bagi penyerang yang berdedikasi.
Apabila platform propriety mengesan aktiviti jahat dan melarang akaun yang melanggar, operator black hat segera menukar ke maklumat log masuk baharu yang dibeli secara borong dari pasaran dalam talian haram. Selain itu, rekabentuk prompt yang canggih membolehkan penyerang menyembunyikan niat jahat—menggambarkan penghasilan eksploit sebagai penyelidikan pendidikan, ujian pertahanan, atau pengecualian perisian—dengan begitu menipu klasifier keselamatan untuk menghasilkan vektor serangan yang berfungsi.
Apakah Peranan Pasar Gelap dalam Jenayah Siber yang Digerakkan oleh AI?
Pasar gelap bawah tanah menyokong kejahatan siber yang digerakkan AI dengan memberikan akses murah dan anonim kepada token model proprietary tingkat atas dan akaun perusahaan yang dicuri. Pasar gelap haram ini menurunkan halangan kewangan dan teknikal untuk melaksanakan serangan siber automatik dalam jumlah besar.
Menurut pemerhatian kecerdasan siber yang dikutip oleh Beating pada Julai 2026, pelaku ancaman sering membeli kunci akses API dan contoh langganan dengan diskaun besar. Infrastruktur akses murah ini membolehkan perompak menjalankan alat pengimbasan dan eksploitasi automatik berterusan yang dikuasakan oleh Claude dan Codex tanpa takut akaun ditamatkan, kerana kredensial pengganti berharga separuh daripada harga eceran biasa.
Mengapakah Pasukan Keselamatan White Hat dipaksa menggunakan model sumber terbuka?
Pasukan keselamatan topi putih bergantung terutamanya pada model AI sumber terbuka kerana keperluan pematuhan yang ketat, dasar pengurusan risiko korporat, dan penyaringan kandungan vendor yang agresif menghalang mereka daripada menggunakan platform sumber tertutup untuk kerja keselamatan pertahanan. Operasi siber yang sah sering memicu blok keselamatan pada alat AI komersial apabila memproses beban kerentanan sebenar, sampel malware, dan arahan penetrasi.
Menurut pengungkapan oleh Noah Lebovic pada Julai 2026, tiga syarikat ujian penetrasi berkuasa utama telah sepenuhnya mengadopsi model sumber terbuka seperti GLM 5.2 sebagai enjin operasi utama mereka. Kerana perompak etika mesti beroperasi dalam sempadan undang-undang dan organisasi, mereka tidak boleh menggunakan taktik penggantian akaun pasaran kelabu atau jailbreaking untuk mengelakkan penapis kandungan. Model sumber terbuka memberikan kawalan operasi penuh, keselamatan pelaksanaan tempatan, dan tiada sensor kandungan, menjadikannya pilihan tunggal yang boleh diterima untuk menangani audit keselamatan korporat yang sensitif.
Bagaimana Penapis Kandungan Menghalang Operasi Keselamatan Siber yang Sah?
Penapis moderasi kandungan piawai pada platform AI komersial mengganggu kerja keselamatan pertahanan dengan memperlakukan perintah penyelidikan kerentanan dan pengujian penetrasi yang sah sebagai aktiviti jahat. Platform komersil mengaplikasikan blok kata kunci automatik yang menolak memproses skrip eksploit dunia nyata, shellcode, atau analisis kerentanan sistemik.
Apabila penyelidik topi putih cuba menganalisis vektor ancaman sebenar atau menulis pampasan pertahanan menggunakan model propriety, sistem secara rutin mengeluarkan penolakan keselamatan. Analis pertahanan tidak mampu menanggung masa henti operasi yang disebabkan oleh penangguhan akaun berulang atau tanda keselamatan positif palsu, memaksa syarikat keselamatan untuk menghoskan model sumber terbuka tanpa sensor di infrastruktur peribadi di mana blok automatik tidak wujud.
Apakah Kelebihan yang Ditawarkan Model Sumber Terbuka kepada Pasukan Keselamatan Pertahanan?
Model AI sumber terbuka memberikan privasi data penuh, penyesuaian halus yang boleh disesuaikan, dan pemprosesan tanpa sekatan terhadap data kecerdasan ancaman kepada pasukan keselamatan siber. Penghantaran tempatan memastikan bahawa data korporat milik dan pengungkapan ancaman zero-day tidak pernah keluar daripada rangkaian enterpris dalaman.
Pasukan keselamatan boleh menyesuaikan model sumber terbuka seperti GLM 5.2 secara khusus berdasarkan data telemetry proprietary, arsitektur kod dalaman, dan aliran maklumat ancaman. Kawalan tempatan ini menjamin kepatuhan penuh terhadap peraturan perlindungan data yang ketat seperti GDPR dan SOC2, sambil menghilangkan ketergantungan pada API pihak ketiga dan risiko log pihak luar.
| Kriteria Operasi | Model Sumber-Tertutup (Claude / Codex) | Model Sumber Terbuka (cth. GLM 5.2) |
| Pengguna Utama | Pencuri Hitam, Pembangun Komersial | Pasukan White Hat, Pembela Enterpris |
| Tahap Kemampuan | Penaakulan dan pelaksanaan terkini | Tinggi, dengan cepat menutup jurang prestasi |
| Strategi Bypass | Pusingan akaun, token pasaran gelap | Tidak perlu (dihoskan secara tempatan & tanpa sensor) |
| Kelayakan Kepatuhan | Rendah untuk analisis eksploitasi sebenar | 100% mematuhi kedaulatan data tempatan |
| Kesukaran Operasi | Tanda palsu tinggi untuk pertahanan | Tiada penapis buatan atau larangan akaun |
Apakah Perbezaan Utama Antara AI Sumber Terbuka dan Sumber Tertutup dalam Keselamatan Siber?
Perbezaan prinsipal antara AI sumber terbuka dan sumber tertutup dalam keselamatan siber terletak pada kompromi antara prestasi model puncak dan kawalan operasi. Model sumber tertutup menawarkan kuasa penalaran yang tak tertandingi di sebalik dinding API yang ketat, manakala model sumber terbuka menyediakan transparansi kod penuh, kemampuan hos tempatan, dan keupayaan penyesuaian domain penuh.
Menurut perbincangan keselamatan yang diterbitkan di seluruh rangkaian pembangun pada Julai 2026, dinamik ini mencipta perbezaan yang jelas dalam landskap keselamatan siber. Penyerang mengutamakan kemampuan mentah dan menggunakan infrastruktur haram untuk melintasi sekatan API, manakala pertahanan perniagaan mengutamakan privasi data, ketersediaan berterusan, dan penanganan tanpa sekatan terhadap artefak keselamatan sensitif.
Bagaimana Kemampuan Model Mempengaruhi Penghasilan Eksploit Automatik?
Kemampuan model unggul secara langsung meningkatkan kadar kejayaan dan kelajuan penghasilan eksploit automatik dalam persekitaran perisian yang kompleks. Model komersial kelas atas unggul dalam penaakulan berbilang langkah, membolehkan mereka memetakan arsitektur perisian yang rumit, mengenal pasti kerentanan berbilang vektor, dan menulis kod eksploit berfungsi penuh tanpa campur tangan manusia.
Dalam demonstrasi keselamatan yang dikuasai oleh Noah Lebovic menggunakan Claude Opus 4.6, model tersebut berjaya menjalankan rantai serangan end-to-end yang menembusi akaun bank yang ditargetkan dan memperoleh rekod perubatan sensitif. Kedalaman pemahaman kontekstual yang diperlukan untuk rantai eksploit aras tinggi tetap menjadi sebab utama mengapa pelaku ancaman bersikeras menggunakan model proprietary elit berbanding alternatif yang kurang cekap.
Mengapakah palang keselamatan menyebabkan keuntungan asimetrik kepada penyerang?
Rintangan keselamatan AI komersial menciptakan asimetri struktur dengan meletakkan beban pembatasan kepada pembela yang patuh, sementara gagal menghentikan pelaku jahat yang beroperasi di luar kerangka undang-undang. Rintangan bergantung pada mekanisme pengesahan niat yang mudah ditipu oleh pengelas berdasarkan peraturan, tetapi sangat mengganggu alur kerja sah.
Sementara penyelidik keselamatan etikal mengikuti perjanjian pengguna dan menghadapi penghentian akaun apabila memicu amaran keselamatan, pelaku ancaman secara eksplisit mengira kehilangan akaun sebagai sebahagian daripada kos operasi mereka. Dinamik ini meninggalkan pasukan keselamatan etikal bergantung kepada model sumber terbuka yang kurang cekap atau sangat disesuaikan, sementara penjenayah siber memanfaatkan kekuatan AI pemilikan sepenuhnya melalui akaun yang boleh dibuang.
Bagaimanakah landskap ancaman AI akan berkembang apabila model sumber terbuka mengejar ketertinggalan?
Lanskap ancaman siber AI akan mengalami peningkatan dramatik dalam serangan automatik apabila model sumber terbuka mencapai prestasi sepadan dengan platform sumber tertutup terkemuka. Model sumber terbuka yang tidak disensor dan sangat cekap akan menghilangkan keperluan untuk akaun pasaran kelabu, memberikan kemampuan serangan tanpa had dan tanpa pemantauan kepada pelaku jahat pada peranti tempatan.
Menurut analisis bersama yang dijalankan oleh penyelidik keselamatan OpenAI dan Anthropic pada Julai 2026, konvergensi kemampuan sumber terbuka dengan tolok sumber tertutup kelas atas mewakili titik belok utama. Apabila berat sumber terbuka mencapai prestasi pengkodean dan penalaran tahap had, pemantauan platform terpusat tidak lagi menjadi titik kawalan yang boleh diterima untuk mencegah perang siber automatik.
| Fasa Evolusi Ancaman | Ciri-Ciri Pertahanan | Kemampuan Menyerang |
| Lanskap Semasa (2026) | Pembela menggunakan sumber terbuka untuk privasi; menghadapi kesenjangan kemampuan | Penyerang memanfaatkan sumber tertutup melalui token pasaran kelabu |
| Fasa Parity | Model perniagaan tempatan sepadan dengan kemampuan eksklusif | Penyerang menjalankan model sempadan tanpa sensor pada peranti tempatan |
| Era Autonom | Pembaikan pertahanan AI automatik secara masa nyata | Pengeksploitasian zero-day AI yang berterusan dan sepenuhnya autonom |
Apakah Risiko yang Muncul Apabila Model Sumber Terbuka Mencapai Kemampuan Terkini?
Apabila model sumber terbuka mencapai tahap penalaran terkini, kemampuan siber ofensif akan menjadi sepenuhnya demokratik, terdesentralisasi, dan mustahil untuk dimatikan dari jarak jauh. Sesiapapun dengan peralatan komputasi yang mencukupi akan memiliki senjata siber autonom yang mampu menemukan dan mengeksploitasi kerentanan perisian secara berskala.
Langkah-langkah keselamatan platform terpusat—seperti pengehadan kadar API, pemantauan tingkah laku, dan penghentian akaun serta-merta—tidak dapat mengurangkan risiko yang timbul daripada berat model yang dijalankan secara tempatan. Akibatnya, kumpulan jahat akan dapat menjalankan kempen ancaman berterusan tanpa gangguan tanpa meninggalkan jejak digital di pelayan AI komersial.
Bagaimana Infrastruktur Keselamatan Siber Boleh Beradaptasi dengan Serangan AI Autonom?
Infrastruktur keselamatan siber mesti beradaptasi dengan melaksanakan agen AI pertahanan otonom secara masa nyata yang sentiasa memindai, mengenal pasti, dan membaiki kelemahan lebih pantas daripada model serangan boleh mengeksploitasinya. Strategi pertahanan mesti berpindah daripada tindakan balas insiden manusia secara reaktif kepada penanggulangan automatik pada kelajuan mesin.
Kerana pusat operasi keselamatan manusia tidak mampu mengekori vektor serangan yang digerakkan AI, organisasi semakin memasukkan model sumber terbuka secara langsung ke dalam saluran pengesanan ancaman mereka. Dengan menghantar agen pertahanan khusus secara tempatan, rangkaian perusahaan boleh menetralkan eksploit hari sifar, mengkonfigurasi semula firewall, dan menulis semula kod yang rentan secara masa nyata.
Bagaimana untuk Dagang Token AI dan Keselamatan Siber di KuCoin?
Perdagangan aset digital yang berkaitan dengan kecerdasan buatan dan keselamatan siber di KuCoin memberi akses kepada persimpangan yang semakin berkembang antara pengkomputeran terdesentralisasi, pembangunan AI, dan protokol keselamatan automatik. KuCoin menawarkan akses kepada aset digital teratas yang menyokong rangkaian AI terdesentralisasi, pengkomputeran data selamat, dan alat kriptografi yang berfokus pada privasi.
Untuk memulakan perdagangan token AI dan keselamatan di KuCoin, ikuti arahan operasi langkah demi langkah ini:
-
Cipta Akaun: Lawati platform rasmi KuCoin dan lengkapkan proses pendaftaran pengguna menggunakan alamat emel atau nombor telefon yang sah.
-
Lengkapkan Pengesahan Identiti: Serahkan dokumen pengenalan yang diperlukan untuk memenuhi keperluan Know Your Customer (KYC), memastikan fungsi akaun penuh dan had pengeluaran yang lebih tinggi.
-
Deposit Dana: Pindah mata wang kripto atau deposit wang fiat ke akaun pendanaan KuCoin anda menggunakan kaedah bayaran yang disokong, seperti pindahan bank atau pembelian kad kredit.
-
Pergi ke Dagangan Semerta: Pindahkan dana anda ke akaun dagangan anda, pergi ke antaramuka "Dagangan Semerta", dan cari pasangan dagangan token AI yang anda inginkan (seperti NEAR/USDT, FET/USDT, atau RENDER/USDT).
-
Laksanakan Dagangan: Pilih jenis pesanan anda—seperti Pesanan Had untuk kawalan harga yang tepat atau Pesanan Pasaran untuk pelaksanaan serta-merta—masukkan jumlah dagangan, dan sahkan transaksi.
KuCoin menyediakan ciri keselamatan peringkat institusi, alat perwakilan grafik canggih, dan likuiditi tinggi di ratusan pasangan teknologi AI dan blok rantai, menjadikannya platform utama untuk mengurus aset kripto dalam ekonomi digital yang terus berkembang.
Kesimpulan
Pembahagian struktur antara cara penyerang black hat dan pertahanan white hat menggunakan kecerdasan buatan menonjolkan kerentanan asas dalam kerangka keselamatan AI semasa. Model komersial sumber tertutup seperti Claude Code dan OpenAI Codex tetap menjadi pilihan utama penjenayah siber disebabkan kemampuan penalaran elit dan penghasilan kod automatik mereka. Pelaku ancaman dengan mudah mengelakkan pengawal platform dengan memanfaatkan token langganan pasaran kelabu dan peralihan akaun pantas. Sebaliknya, pasukan keselamatan sah secara sistematik digerakkan ke arah model sumber terbuka seperti GLM 5.2 untuk mengelakkan blok kandungan palsu, larangan akaun, dan pelanggaran pematuhan semasa memproses data ancaman sensitif.
Seperti ditekankan oleh perbincangan industri dan wawasan penyelidikan daripada bekas pekerja Anthropic pada Julai 2026, palang keselamatan yang sedia ada mengenakan geseran operasi yang berat terhadap pembela etika tanpa berjaya menghalang pelaku jahat yang gigih. Asimetri ini akan menjadi lebih kritikal apabila model sumber terbuka mendekati kesetaraan dengan sistem proprieteri, memindahkan kemampuan serangan ke persekitaran terdesentralisasi dan tanpa pemantauan. Untuk mengekori vektor ancaman yang digerakkan AI, arsitektur keselamatan siber mesti berpindah kepada sistem pertahanan autonomi masa nyata yang mampu menetralkan serangan berkelajuan mesin di seluruh infrastruktur digital global.
Soalan Lazim (FAQ)
Apakah perbezaan utama antara perompak black hat dan white hat dalam penggunaan AI?
Peretas black hat mengutamakan kapasiti model maksimum untuk melaksanakan serangan, bergantung kepada token pasaran kelabu untuk mengakses model sumber tertutup seperti Claude dan Codex. Peretas white hat mengutamakan pematuhan, privasi data, dan operasi tanpa penyensoran, menyebabkan mereka menggunakan model sumber terbuka yang dihoskan secara tempatan seperti GLM 5.2.
Mengapa palang keselamatan AI komersial gagal menghentikan perompak jahat?
Sistem pengawal keselamatan komersial gagal kerana pelaku ancaman beroperasi di luar sempadan undang-undang, menggunakan kejuruteraan prompt, jailbreak, dan akaun pasaran kelabu yang dibeli dalam jumlah besar untuk melintasi penapis keselamatan. Apabila sebuah akaun ditandai dan dilarang, penyerang hanya berpindah kepada set kredensial baru.
Apa itu GLM 5.2 dan mengapa pasukan ujian penetrasi menggunakannya?
GLM 5.2 ialah model bahasa sumber terbuka berkeupayaan tinggi yang digunakan oleh pasukan keselamatan etika sebagai alternatif kepada alat AI milik. Pasukan ujian penetrasi menggunakannya kerana ia boleh dideploykan pada pelayan persendirian tanpa penapis pemoderasan kandungan, membolehkan penyelidik menganalisis kelemahan keselamatan sebenar dengan selamat dan sah.
Bagaimanakah pasaran kelabu memudahkan serangan siber berkuasakan AI?
Pasar gelap memudahkan serangan siber AI dengan menjual kekunci API dan akaun langganan yang dicuri, dipecahkan, atau diskaun borong kepada pelaku ancaman. Rantaian bekalan berkos rendah ini membolehkan perompak menjalankan skrip eksploitasi automatik berskala tinggi pada model komersial kelas atas tanpa risau mengenai kos kewangan akibat larangan akaun.
Akankah model sumber terbuka akhirnya melampaui model sumber tertutup dalam kemampuan keselamatan siber?
Model sumber terbuka dengan cepat mengecilkan jurang prestasi dengan model proprietari, menjadikan kemampuan pengkodean dan penalaran lanjutan boleh diakses secara meluas. Apabila model sumber terbuka mencapai kesetaraan prestasi, kedua-dua pasukan keselamatan pertahanan dan pelaku ancaman akan mempunyai akses kepada kemampuan AI tahap terkini yang beroperasi sepenuhnya pada infrastruktur tempatan tanpa pengawasan terpusat.
Penafian: Halaman ini telah diterjemahkan dengan menggunakan teknologi AI untuk keselesaan anda. Untuk mendapatkan maklumat yang paling tepat, rujuk kepada versi bahasa Inggeris asal.