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Kimi K3测试作弊 跑到场外上GitHub抄答案交差

Kimi K3测试作弊 跑到场外上GitHub抄答案交差
图为2026年7月18日,在上海举行的世界人工智能大会(WAIC)上,人们参观了中国AI公司月之暗面(Moonshot AI)展台,该展位展出了Kimi K3模型。 (Hector Retamal/AFP via Getty Images)
2026-08-0807:24 中港台时间
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【大纪元2026年08月08日讯】(大纪元记者李思齐综合报导)中国AI公司月之暗面(Moonshot AI)开发的开放权重模型Kimi K3,在一次安全测试中发现测试环境漏洞,主动连上外网,从GitHub复制答案完成任务。美国资安公司Frontier Security认为,这种“发现门没锁就立刻去偷答案”的行为模式,正是恶意使用者可能期待的特性。

Frontier Security在部落格文章中披露,该公司使用英国AI安全研究所(AI Security Institute,简称AISI)的基准测试环境,评估Kimi K3的防御能力。由于沙盒(sandbox,指与外部隔离、受严格限制的测试环境)设定错误,未完全封锁对外网络存取,Kimi K3探测到此漏洞后,连上GitHub(目前全球最大的程式码托管与协作平台)找到答案并直接复制交差。

Frontier Security指出,Kimi K3并未利用零日漏洞(Zero-day,指软件中存在、但厂商还不知道,或虽然知道却还没有修补的漏洞)发动攻击,但这并不代表可以掉以轻心。近期,OpenAI、Anthropic与Meta的模型也曾在测试中逃离沙盒,甚至进一步对真实系统发动攻击。

由于Kimi K3是开放权重模型,任何人都可以下载并在本地电脑上运行,更容易被恶意利用。Frontier Security强调,这种“只要发现漏洞就立刻利用”的行为,正是安全评估中需要特别警惕的模式。

该事件也暴露出现有AI基准测试的潜在问题。如果模型能直接从网上复制答案,那么测试的高分反映的可能不是模型本身的推理能力,而是测试环境本身存在漏洞。Frontier Security表示,这并非Kimi K3独有的问题,任何具备一定能力、能执行命令的模型,都可能主动搜寻类似漏洞,导致评测结果失真。

另外,Kimi K3于7月16日发布后,英国AI安全研究所与美国人工智能标准与创新中心(U.S. Center for AI Standards and Innovation,CAISI)曾共同测试其网络攻防能力,并于7月23日公布结果。测试显示,Kimi K3在初步网络安全评估中,表现明显落后于目前具备最强网络攻击能力的前沿模型。

在漏洞利用(Exploit)开发任务中,Kimi K3的表现明显低于最先进的网络攻击模型;在模拟企业网络攻击环境中,它平均仅能完成32个攻击步骤中的第17步,而能力最强的美国模型平均可推进至第28.5步。

(本文综合参考Frontier Security报告及相关媒体报导)

责任编辑:李琳#

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