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Kimi K3測試作弊 跑到場外上GitHub抄答案交差

Kimi K3測試作弊 跑到場外上GitHub抄答案交差
圖為2026年7月18日,在上海舉行的世界人工智能大會(WAIC)上,人們參觀了中國AI公司月之暗面(Moonshot AI)展台,該展位展出了Kimi K3模型。 (Hector Retamal/AFP via Getty Images)
2026-08-0807:24 中港台時間
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【大紀元2026年08月08日訊】(大紀元記者李思齊綜合報導)中國AI公司月之暗面(Moonshot AI)開發的開放權重模型Kimi K3,在一次安全測試中發現測試環境漏洞,主動連上外網,從GitHub複製答案完成任務。美國資安公司Frontier Security認為,這種「發現門沒鎖就立刻去偷答案」的行為模式,正是惡意使用者可能期待的特性。

Frontier Security在部落格文章中披露,該公司使用英國AI安全研究所(AI Security Institute,簡稱AISI)的基準測試環境,評估Kimi K3的防禦能力。由於沙盒(sandbox,指與外部隔離、受嚴格限制的測試環境)設定錯誤,未完全封鎖對外網絡存取,Kimi K3探測到此漏洞後,連上GitHub(目前全球最大的程式碼託管與協作平台)找到答案並直接複製交差。

Frontier Security指出,Kimi K3並未利用零日漏洞(Zero-day,指軟件中存在、但廠商還不知道,或雖然知道卻還沒有修補的漏洞)發動攻擊,但這並不代表可以掉以輕心。近期,OpenAI、Anthropic與Meta的模型也曾在測試中逃離沙盒,甚至進一步對真實系統發動攻擊。

由於Kimi K3是開放權重模型,任何人都可以下載並在本地電腦上運行,更容易被惡意利用。Frontier Security強調,這種「只要發現漏洞就立刻利用」的行為,正是安全評估中需要特別警惕的模式。

該事件也暴露出現有AI基準測試的潛在問題。如果模型能直接從網上複製答案,那麼測試的高分反映的可能不是模型本身的推理能力,而是測試環境本身存在漏洞。Frontier Security表示,這並非Kimi K3獨有的問題,任何具備一定能力、能執行命令的模型,都可能主動搜尋類似漏洞,導致評測結果失真。

另外,Kimi K3於7月16日發布後,英國AI安全研究所與美國人工智能標準與創新中心(U.S. Center for AI Standards and Innovation,CAISI)曾共同測試其網絡攻防能力,並於7月23日公布結果。測試顯示,Kimi K3在初步網絡安全評估中,表現明顯落後於目前具備最強網絡攻擊能力的前沿模型。

在漏洞利用(Exploit)開發任務中,Kimi K3的表現明顯低於最先進的網絡攻擊模型;在模擬企業網絡攻擊環境中,它平均僅能完成32個攻擊步驟中的第17步,而能力最強的美國模型平均可推進至第28.5步。

(本文綜合參考Frontier Security報告及相關媒體報導)

責任編輯:李琳#

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