一吻定情2

A |     作品声明：个人观点、仅供参考          这两天，AI圈和安全圈都坐不住了，有件事足以载入史册。

B |          7月16日，全球最大AI开源社区Hugging Face发布安全事件通告，披露了自家生产基础设施遭到入侵，入侵者不是人，而是一个自主AI智能体。

C |          这个“入侵者”在一个周末执行了一系列操作，完成了从植入恶意数据集到横移渗透多个内部集群的一条龙攻击。         7月21日，OpenAI发布博客公开承认：这事儿是我干的。    本文来自微信公众号： 经济观察报 （ID：eeo-com-cn），作者：周菊，题图来自：AI生成                    近日，梅赛德斯-奔驰（以下简称“奔驰”）“大裁员”消息引发业内高度关注，其范围之广、赔偿之高成为热议焦点。         攻击者是GPT-5.6 Sol和一款能力更强的未发布模型，它们在一次内部网络安全测试中突破隔离环境，自主发起了对Hugging Face的入侵。         OpenAI将此事定性为前所未有的网络安全事件。有消息称，奔驰正推行有史以来规模最大的裁员计划，截至目前，约4000名员工已接受遣散方案离职。         这还没完，Hugging Face 安全团队在博客中透露，当它们试图借助商业大模型分析攻击日志时，却因为模型安全护栏限制，请求不断被拒绝。补偿金额度采用梯度设计，与职级、工龄紧密挂钩，还特别设置“加速奖金”激励员工尽早决策，最高赔偿可达“N+11”，资深管理人员最高可获50万欧元（约合人民币410万元）补偿金。不过据了解，此项计划和中国市场无关。         没办法，他们转而使用中国开源模型 GLM 5.2，在本地部署完成了大规模攻击取证与事件还原。         事儿就是这么个事儿，这件事曝光后，安全圈震惊，AI圈同样震惊。

D |          难道先进的AI模型已经有了自主攻击的意识了吗？          《碟中谍8》中的智体要降临了吗？          所幸，情况还没那么严重。                   今年以来，奔驰持续进行产能、供应链及人员的优化与调整。         OpenAI调查后认为，模型还不至于那么邪恶，它目标始终只有一个：完成测试任务。         为了完成 ExploitGym测试，它不断推理↓          怎样才能最快拿到答案？正常做题需要一步步寻找漏洞，直接进入数据库拿答案显然更快。         于是模型选择了效率最高的一条路径：想办法去Hugging Face的数据库里找答案。早在今年3月，就有消息传出，奔驰管理层将于4月向全体员工发信，鼓励员工自愿离职。         然后，就发生了接下来的一系列的骚操作：越狱、渗透、横移，一口气操作了17000多次。

E |          这个“傻小子”的目的只有一个：考试拿个好成绩。         注：ExploitGym是一个公开发布的AI网络安全评测基准，由 UC Berkeley等多个机构联合发起，A社、OpenAI、谷歌的安全研究人员共同参与设计。         该测试的目的，是评估智能体能否把一个已知漏洞，真正变成一次可利用的攻击。遣散费方案主要面向工程师、行政及IT领域员工，感兴趣的员工可在2026年3月前进行申请。

F |                    据相关报道，奔驰首席执行官奥拉・卡列尼乌斯（Ola Källenius）表示，希望优厚的离职补偿能鼓励约3万名员工自愿离职。官方期望到2027年，通过外包决策、不填补空缺职位以及遣散费等措施，每年节省约50亿欧元。

G |                    2025年上半年，受行业转型深入、市场竞争加剧、关税等因素叠加影响，通用、福特、大众、奔驰、宝马、stellantis、丰田等多家跨国车企巨头，普遍出现业绩波动，这是促使它们进行“瘦身”的直接原因。

H | 数据显示，2025年上半年，奔驰净利润下滑55.8%。                   在“瘦身”的同时，奔驰也在加速电动化和数字化转型，以把握未来机遇。         OpenAI 在报告中用了一个词来描述这种状态：Hyperfocused，也就是极端专注于完成目标。

I | 8月曝光的一份奔驰投资者文件显示，奔驰计划在未来两年内推出一系列新车型，覆盖从入门级到高端市场的所有细分领域。         模型本身没有攻击欲望，也没有恶意，它只是不断优化自己的行动方案，直到完成任务。         这操作，真的就像一个学霸，为了考个高分，利用自己开锁技能，敲开放标准答案的保险柜，直接抄答案。尤其在中国市场，奔驰在2024年业绩说明会上表示，2025年至2027年将推出多款专属产品，覆盖所有细分市场和驱动形式。这些为中国市场量身打造的产品将在本土研发，并搭载中国特有的应用程序和车机内容，包括专属智能座舱和智能驾驶功能。目前，奔驰已与Momenta等本土智能驾驶供应商达成战略合作。                   事实上，受市场份额下滑以及关税等因素影响，德国汽车行业正掀起“裁员潮”，奔驰并非个例。大众汽车集团去年底与德国工会达成协议，计划到2030年在德国裁员超过3.5万人，并削减德国工厂产能，希望到2030年每年节省15亿欧元劳动力成本。今年9月，德国汽车零部件供应商博世宣布，到2030年底将进一步削减约1.3万个岗位，主要集中在汽车零部件业务部门；采埃孚在10月初表示，2030年前将裁减动力总成部门约7600个工作岗位。         但，这也恰恰是最细思恐极的地方↓          智能体有“无心犯大错”的本事了。         它可以为了目标主动寻找资源、规划路径、调用工具、突破限制……能力边界发生了明显变化。         这次还好只是黑了个Hugging Face，下次说不定要鲨疯了。         OpenAI 也在官方报告中承认，未来模型安全工作的重点，将转向更严格的隔离、监控、访问控制以及评测机制。         因为前沿模型已经能够在真实环境中发现新的攻击路径，并持续执行复杂网络攻击。         当然，整个事件还有个最具话题性的部分：中国开源模型救场。

J |          攻击被拦截后，Hugging Face 安全团队开始分析攻击日志，他们首先尝试使用商业大模型辅助取证。         但安全取证必须提交大量真实攻击命令、漏洞利用载荷以及命令控制（C2）数据。         结果，商业模型的安全护栏将这些请求识别为高风险操作，因此拒绝分析。

K |          最终，Hugging Face在自己的服务器部署了智谱GLM 5.2，对全部攻击日志进行了离线分析，成功完成攻击链重建和事件取证。         这个细节被真实记录在Hugging Face的博客里，估计智谱做梦也没想到，人在家中坐，饼从天上来，别人躺着中枪，它躺着中奖了。

L |          有人调侃：攻击者用的是美国最先进的大模型，防守者最后用的是中国开源模型。         当然，这不代表GLM技术比老美的GPT、Claude们强，GLM做的也不是防住攻击，而是做溯源和取证。         Hugging Face用智谱主要干了这些事↓          重建完整攻击时间线；          提取攻击特征（IOC）；          梳理所有涉及的凭据；          区分真实攻击行为与迷惑性操作。         已经相当不错了，开源模型允许企业在本地环境完成更自由、更深入、更开放的使用，足以吊打那些闭源黑盒。         对于网络安全行业来说，本地部署和自主可控，也确实是一项核心能力，这不就是我们喜欢的叙事吗。         总结下，对于国内这两年相对惨淡的安全市场来说，这或许是个好事↓          第一，AI红队与AI蓝队时代已经正式开始，未来，攻击方和防守方都会越来越多地使用AI，AI对抗的新市场会带来些商机，这是我们以前说的A面（AI for Security）。         第二，智能体安全将成为所有大模型厂商必须面对的新课题，未来真正需要防范的对象，除了对模型的攻击，还有模型自主行动带来更大风险，这是我们说的B面（Security of AI）。         第三，开源模型的价值又增加了一条，对于安全行业而言，可离线部署、可深度分析、可自主控制的能力，也许会成为新的竞争优势，当然，目前国内不少安全厂商的安全GPT，也是这么干的。         狼真来了，而且，对付狼的，竟然也是狼。         我们，与狼共舞呗。