前 Anthropic 員工：黑帽駭客更偏好 Claude 和 Codex 而非開源模型
2026/07/29 08:00:00
你是否知道，網路犯罪分子即使面對嚴格的安全防護措施，仍積極選擇閉源人工智慧模型，而非開源替代方案？黑帽駭客主要依賴高能力的專有模型，例如 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex，而白帽安全防禦者則被迫主要使用開源模型。根據前 Anthropic 員工 Noah Lebovic 在 2026 年 7 月分享的洞察，閉源模型提供更優異的自動化攻擊能力，其優勢遠超繞過安全過濾器所帶來的阻力。惡意行為者透過灰色市場以折扣價購買訂閱代幣，並在被封禁時系統性地輪換被入侵的帳戶。相反地，正規的滲透測試團隊在專有平台上面臨嚴格的合規限制和積極的內容過濾，迫使他們轉向 GLM 5.2 等開源模型。這種結構性不對稱，導致網路行動中持續存在劣勢優勢，防禦性防護措施無意中限制了正規的網路安全專業人員，卻未能有效阻嚇威脅行為者。
為何黑帽駭客更偏好使用 Claude 和 Codex 而非開源模型？
黑帽駭客偏好使用如 Claude Code 和 OpenAI Codex 等專有 AI 模型，因為它們先進的推理與程式碼生成能力，在執行複雜網路攻擊時顯著優於開源替代方案。頂級的閉源模型在發現零日漏洞、撰寫攻擊載荷和自動化多階段滲透任務方面表現更佳。
根據 Beating 在 2026 年 7 月報告中引述前 Anthropic 研究員 Noah Lebovic 的說法，網路犯罪分子優先考慮原始智慧與執行可靠性，而非防護機制的摩擦。高能力模型將開發功能性漏洞代碼的時間從數小時大幅縮短至數秒。頂級專有系統與開源模型之間的性能差距仍然顯著，以至於惡意行為者寧願繞過安全過濾器，也不願選擇較弱的開源替代方案。
威脅行為者如何繞過閉源安全限制？
威脅行為者透過在灰色市場購買折扣訂閱代幣，並結合先進的越獄技術與快速帳戶輪換，繞過閉源安全控制。安全限制對專注的攻擊者而言僅是臨時的操作障礙，而非絕對屏障。
當專有平台檢測到惡意活動並封鎖違規帳戶時，黑帽操作者會立即切換至從非法線上市場大量購買的全新憑證。此外，複雜的提示工程使攻擊者能夠掩蓋惡意意圖——將漏洞生成偽裝成教育研究、防禦性測試或軟體除錯，從而騙過安全分類器，生成可用的攻擊向量。
灰色市場在 AI 驅動的網路犯罪中扮演什麼角色？
地下灰色市場透過提供低成本、匿名的途徑存取頂級專有模型代幣和盜取的企業帳戶，維持著由人工智慧驅動的網路犯罪。這些非法市場降低了進行大規模自動化網路攻擊的財務與技術門檻。
根據 Beating 在 2026 年 7 月引用的網路情報觀察，威脅行為者經常以大幅折扣價格購買 API 存取金鑰和訂閱实例。這種低成本的存取基礎設施使駭客能夠無懼帳戶終止地運行由 Claude 和 Codex 驅動的持續自動化掃描與利用工具，因為替代憑證的成本僅為標準零售價的一小部分。
為何白帽安全團隊被迫使用開源模型？
白帽安全團隊主要依賴開源 AI 模型，因為嚴格的合規要求、企業風險管理政策以及積極的供應商內容過濾，阻止他們在防禦性安全工作中使用閉源平台。合法的網絡安全運作在處理真實漏洞有效載荷、惡意軟體樣本和滲透命令時，經常觸發商業 AI 工具的安全阻斷。
根據 Noah Lebovic 於 2026 年 7 月的披露，三家主要的授權滲透測試公司已全面採用 GLM 5.2 等開源模型作為其主要運營引擎。由於道德駭客必須在法律和組織的框架內運作，因此無法使用灰色市場帳戶輪換或越獄等手段來繞過內容過濾。開源模型提供完整的運營控制、本地部署安全性以及零內容審查，使其成為處理敏感企業安全審計的唯一可行選擇。
內容過濾如何阻礙合法的網路安全運作？
商業 AI 平台的標準內容審核過濾器會將合法的漏洞研究和滲透測試指令視為惡意活動，從而干擾防禦性安全工作。商業平台採用自動化關鍵字封鎖，拒絕處理真實世界的利用腳本、shellcode 或系統性漏洞分析。
當白帽研究人員嘗試使用專有模型分析真實威脅向量或編寫防禦性修補程式時，系統經常發出安全拒絕。防禦分析師無法承受因反覆帳戶停用或誤報安全標誌所導致的運營中斷，迫使安全公司將未審查的開源模型託管於私人基礎設施上，以避免自動化阻擋。
開源模型為防禦性安全團隊帶來哪些優勢？
開源 AI 模型為網絡安全團隊提供完整的數據隱私、可自定義的微調，以及對威脅情報數據的無限制處理。本地部署確保專有企業數據和零日威脅披露 never 離開內部企業網絡。
安全團隊可以針對專有的遙測數據、內部代碼庫架構和威脅情報源，對 GLM 5.2 等開源模型進行精細調優。這種本地化控制可確保完全符合 GDPR 和 SOC2 等嚴格的數據保護法規，同時消除第三方 API 依賴和外部供應商日誌記錄的風險。
| 運營標準 | 閉源模型（Claude / Codex） | 開源模型（例如 GLM 5.2） |
| 主要用戶群 | 黑帽駭客、商業開發者 | 白帽團隊、企業防禦者 |
| 等級 | 先進的推理與執行 | 高，迅速縮小表現差距 |
| 繞過策略 | 帳戶輪換，灰色市場代幣 | 不必要的（本地託管且無審查） |
| 合規可行性 | 真實漏洞分析的低點 | 100% 符合當地數據主權要求 |
| 運營摩擦 | 防守者出現高誤報標記 | 無任何人工過濾或帳戶封禁 |
在網路安全中，開源與閉源人工智慧的關鍵差異是什麼？
在網路安全中，開源與閉源人工智慧的主要差異在於峰值模型效能與操作控制之間的取捨。閉源模型在嚴格的 API 防護下提供無與倫比的推理能力，而開源模型則提供完整的程式碼透明度、本地部署能力以及完全的領域適應性。
根據 2026 年 7 月在開發者網絡上發布的安全討論，這種動態在網路安全領域中造成了明顯的分歧。攻擊者優先考慮原始能力，並利用非法基礎設施繞過 API 限制，而企業防禦者則優先考慮資料隱私、持續正常運行時間，以及對敏感安全工件的無限制處理。
模型能力如何影響自動化漏洞生成？
優異的模型能力直接提升了在複雜軟體環境中自動化漏洞利用生成的成功率與速度。頂級商業模型擅長多步推理，能夠映射複雜的軟體架構、識別多向量漏洞，並在無需人工干預的情況下撰寫功能完整的漏洞利用代碼。
在諾亞·萊博維奇使用 Claude Opus 4.6 主導的授權安全示範中，該模型成功執行了一條端到端的攻擊鏈，入侵了目標銀行帳戶並獲取了敏感的醫療記錄。高級利用鏈所需的上下文理解深度，仍是威脅行為者堅持使用頂級專有模型而非能力較弱替代方案的主要原因。
為何安全護欄會為攻擊者帶來不對稱的優勢？
商業 AI 安全防護措施透過對合規防禦者施加限制性負擔，而無法阻止在法律框架之外運作的惡意行為者，從而造成結構性不對稱。這些防護措施依賴於意圖驗證機制，這些機制容易被基於規則的分類器欺騙，但對合法工作流程造成嚴重干擾。
儘管道德安全研究人員遵守用戶協議，並在觸發安全警報時面臨帳戶終止，但威脅行為者卻明確將帳戶損失納入其運營成本。這種動態使道德安全團隊只能依賴能力較弱或高度客製化的開源模型，而網路犯罪分子則透過可拋棄的帳戶利用頂尖的專有 AI 力量。
隨著開源模型逐漸追上，AI 網路威脅景觀將如何演變？
一旦開源模型的性能達到領先閉源平台的水準，AI網路威脅環境將經歷自動化攻擊的劇烈升級。無審查、功能強大的開源模型將消除對灰色市場帳戶的需求，使惡意行為者能在本地硬體上獲得無限且不受監控的攻擊能力。
根據 OpenAI 與 Anthropic 安全研究團隊於 2026 年 7 月進行的聯合分析，開源能力與頂級閉源基準的融合代表了一個重大轉折點。一旦開源權重達到前沿級別的編碼與推理表現，集中式平台的監控將不再能作為防止自動化網絡戰的有效控制點。
| 威脅演變階段 | 防禦特性 | 攻擊能力 |
| 當前態勢（2026） | 防禦者使用開源技術來保障隱私；但面臨能力缺口 | 攻擊者透過灰市代幣利用閉源系統 |
| Parity 階段 | 本地企業模型匹配專有能力 | 攻擊者在本地設備上運行無審查的前沿模型 |
| 自主時代 | 自動化即時 AI 防禦修補 | 持續、完全自動化的 AI 零日攻擊 |
當開源模型達到前沿能力時，會出現哪些風險？
當開源模型達到前沿級推理能力時，網絡攻擊能力將完全民主化、去中心化，並無法被遠程關閉。任何擁有足夠計算硬體的人，都將擁有可大規模發現並利用軟體漏洞的自主網絡武器。
集中式平台的防護措施——例如 API 速率限制、行為監控和即時帳戶暫停——無法緩解由本地執行的模型權重所帶來的風險。因此，惡意團體將能夠在商業 AI 伺服器上不留下數位痕跡的情況下，持續進行無間斷的威脅活動。
網路安全基礎設施如何應對自主式人工智能攻擊？
網絡安全基礎設施必須通過部署自主、實時的防禦型AI代理，持續掃描、識別並修補漏洞，速度需快於攻擊型模型的利用速度。防禦策略必須從被動的人為事件響應轉向自動化的機器速度緩解。
由於人工安全運營中心無法跟上由人工智能驅動的攻擊向量，組織正日益將開源模型直接嵌入其威脅檢測流程中。通過在本地部署專用防禦代理，企業網絡可即時中和零日漏洞、重新配置防火牆，並實時重寫存在漏洞的代碼。
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結論
黑帽攻擊者與白帽防禦者使用人工智慧的方式之間的結構性分歧，突顯了當前 AI 安全框架的根本性弱點。商業閉源模型如 Claude Code 和 OpenAI Codex 因其頂級推理與自動代碼生成能力，仍是網路犯罪分子的首選。威脅行為者透過利用灰色市場訂閱令牌和快速切換帳戶，輕鬆繞過平台的防護機制。相反地，正規安全團隊為避免在處理敏感威脅資料時出現誤報內容封鎖、帳戶封禁和合規違規，被系統性地推向開源模型如 GLM 5.2。
正如業界討論及前 Anthropic 員工於 2026 年 7 月的研究見解所強調，現有的安全防護措施對道德防禦者造成沉重的操作摩擦，卻未能有效阻止堅定的惡意行為者。隨著開源模型逐漸與專有系統達到同等水平，這種不對稱性將變得更加關鍵，使攻擊能力轉向去中心化且無監控的環境。為跟上 AI 驅動的威脅向量，網絡安全架構必須轉向實時、自主的防禦系統，以在全球數位基礎設施中中和機器速度的攻擊。
常見問題（FAQs）
在 AI 使用方面，黑帽與白帽駭客的主要差異是什麼？
黑帽駭客優先追求最強大的模型能力以執行攻擊，並依賴灰市代幣來存取如 Claude 和 Codex 等閉源模型。白帽駭客則優先考慮合規性、資料隱私和無審查運作，因此傾向使用本地部署的開源模型，例如 GLM 5.2。
為何商業 AI 安全防護措施無法阻止惡意駭客？
商業安全防護措施失敗，是因為威脅行為者在法律範圍之外活動，利用提示工程、越獄和批量購買的灰色市場帳戶來繞過安全過濾器。當帳戶被標記並封禁時，攻擊者只需切換到一組新的憑證。
GLM 5.2 是什麼？為何滲透測試團隊正在採用它？
GLM 5.2 是一款功能強大的開源語言模型，倫理安全團隊將其作為專有 AI 工具的替代方案。滲透測試團隊採用它，是因為它可以部署在私有伺服器上，且無內容審核過濾器，讓研究人員能夠安全且合法地分析真實的安全漏洞。
灰色市場如何促進人工智能驅動的網絡攻擊？
灰色市場透過向威脅行為者出售被盜、破解或批量折扣的 API 密鑰和訂閱帳戶，促進了 AI 網路攻擊。這條低成本供應鏈使駭客能夠在頂級商業模型上運行自動化、高頻率的利用腳本，而無需擔心帳戶被封禁的財務成本。
開源模型最終會在網路安全能力上超越閉源模型嗎？
開源模型正迅速縮小與專有模型的性能差距，使先進的編程與推理能力變得廣泛可及。一旦開源模型達到性能持平，防禦性安全團隊與威脅行為者都將能夠在完全無中心化監管的本地基礎設施上使用前沿級 AI 能力。
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