设计不对称：利用对 AI 的差异化访问提升网络防御者

随着 AI 赋能的网络能力变得更加先进，我们提出“差异化访问”作为一种策略，通过塑造对这些能力的访问，将网络安全平衡向防御倾斜。我们介绍了三种可能的方法，它们形成一个连续体，对高风险能力的限制逐渐加强：促进访问、管理访问和默认拒绝。然而，所有方法的一个关键原则是需要优先考虑防御者的访问，即使在最严格的场景中也是如此，以便防御者能够为对手获得类似能力做好准备。本报告提供了一个流程，帮助前沿 AI 开发者选择并实施三种差异化访问方法之一，包括基于模型网络能力、防御者成熟度和角色的考量，以及战略和技术实施细节。我们还提出了四个供防御者参考的示例方案，展示了差异化访问如何在各种能力和防御者层级中提供价值，并建议了进一步研究的方向。