面向开放权重大语言模型的网络安全风险缓解：政策缺口与技术现实

开放权重的通用人工智能（GPAI）模型虽带来诸多益处，但也引入了显著的网络安全风险，如DeepSeek-R1在MITRE的OCCULT等评估中所展示的攻击能力。这些公开可得的模型使更广泛的行动者能够自动化和规模化网络攻击，挑战了传统防御范式和监管方法。本文分析了由开放权重AI发布放大化的具体威胁，包括加速恶意软件开发和增强社交工程等。我们批判性地评估了当前法规，尤其是欧盟AI法案和GPAI实践准则，识别出由于开放分发所导致的控制丧失造成的重大缺口，这使得许多标准安全缓解措施失效。我们提出了一条前进道路，聚焦于评估和控制特定高风险能力而非整个模型，主张对开放权重系统采取务实的政策解释，促进防御性AI创新，并推动国际合作制定标准和网络威胁情报（CTI）共享，以确保安全而不过度制约技术进步的开放性。