根據動察 Beating 監測，多倫多大學、Vector Institute、劍橋大學和 ServiceNow 的研究人員開發出一種由開放權重大模型驅動的電腦蠕蟲。該蠕蟲會掃描網絡、識別目標機器的漏洞、生成攻擊方案，並在攻陷設備後複製自身，繼續攻擊下一台機器。團隊在由 33 台虛擬機組成的隔離網絡中進行了 15 輪實驗，每輪持續 7 天。蠕蟲平均獲得 23.1 台機器的管理員權限，並在 20.4 台機器上啟動新副本，最長連續傳播達 7 代。與依賴預設攻擊腳本的傳統蠕蟲相比，此系統能根據每台機器的情況調整攻擊方式，並在模型訓練結束後讀取公開的漏洞資料，將文字說明轉化為實際攻擊步驟。然而，這仍僅為實驗室概念驗證；測試網絡中的每台機器均預設存在漏洞，且未安裝防毒軟體或主動防禦機制。主實驗還依賴共享 GPU 池，模型與完整代碼亦未公開。
研究人員開發出一種人工智能驅動的蠕蟲，可在7天內自我複製並傳播至20台機器
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精華摘要
多倫多大學、Vector 研究所、劍橋大學和 ServiceNow 的研究人員開發了一種由 AI 驅動的電腦蠕蟲，可自動掃描網路、利用漏洞並自我複製。在 33 台虛擬機的網路中進行 15 輪測試時，該蠕蟲平均獲得 23.1 台機器的管理員存取權限，並傳播至 20.4 台，鏈條延伸至第七代。該系統根據每台機器調整攻擊方式，並使用公開的漏洞資料。雖然此蠕蟲僅為實驗室測試，但它引發了對網路安全中「恐懼與貪婪指數」的擔憂，並促使交易者留意在科技風險日益增加情況下值得關注的山寨幣。
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