前沿大模型的能力在迅速跃迁，但一个现实问题正在变得愈发刺耳：
只要攻击是持续的、自动化的，再强、再聪明的模型，也一定会被撞出漏洞。
真正让模型失效的，往往不是多高深的技巧，而是机器规模的随机试探——不断尝试，总能命中系统最脆弱的那一瞬间。
这对所有做 AI 产品和平台的人来说，是一个不太好听但必须面对的事实：
如果你把稳定性和安全性完全押在某个“前沿模型”本身，本质上是在沙土上搭结构。
红队只能提前暴露裂纹，却无法把沙地变成混凝土。
多项安全研究显示：
2024 年全球网络犯罪成本约 9.5 万亿美元，2025 年预计突破 10.5 万亿。LLM 漏洞的出现，正在加速这条曲线。
更值得警惕的是一些真实发生过的案例：
某金融机构在未做对抗测试的情况下上线客户向 LLM，数周内内部 FAQ 被泄露，直接损失约 300 万美元，并触发监管审查
某企业软件公司高管使用 LLM 做财务分析，结果薪资数据库被外泄
这些事故的共通点并不是“模型能力不足”，而是把模型当作可信组件，直接接入了核心业务与数据。
英国 AISI / Gray Swan 的挑战赛结果更加直接：
22 个模型、约 180 万次攻击——没有一个能在持续压力下完全扛住。
现实选择已经很清楚：
要么把安全测试前移到研发流程，要么上线后在事故中学习。
工具并不缺（PyRIT、DeepTeam、Garak、OWASP 框架都已成熟），缺的是执行强度和工程纪律。
红队化并不浪漫，它给出的结论很冷静：
任何前沿模型在足够持续的攻击下都会失败，只是崩溃路径不同。
这也是为什么“系统卡（System Card）”正在变得重要——
它不只是对外说明，而是暴露了厂商在红队、安全和可靠性上的真实投入方式。
如果你选择了一个安全理念与你自身不匹配的平台，后续成本会体现在：
无休止的补丁、规避方案、外层兜底逻辑。
CrowdStrike CTO Elia Zaitsev 的一句话点破差距：
“对手两分钟就能突破，而你收集数据一天、分析一天，怎么可能追得上？”
当攻防进入机器规模，传统防守节奏天然处于劣势。
许多团队仍停留在“越狱=安全问题”的阶段，但真实威胁早已扩展。
OWASP 2025 年 LLM 应用十大风险中：
提示注入连续第二年居首
敏感信息泄露跃升至第二
供应链风险升至第三
更关键的是，新增的五类风险几乎都源自生成式 AI 的系统性特征：
过度主动性（代理越权）
系统提示泄露
向量与嵌入弱点（RAG 成为新入口）
虚假信息放大
无限制资源消耗（成本型 DoS）
这些并非理论推演，而是生产事故的回声。
正如思科总裁 Jeetu Patel 所说：
威胁已经从“人为规模”进入“机器规模”，而模型本身又是非确定性的——一次评估无法盖章安全，安全只能是持续过程。
前沿模型的红队训练，更像航空工业里的质量控制流程，不同厂商侧重点差异明显。
一些对比数据（来自系统卡与第三方评测汇总）：
Claude Opus 4.5 更强调多轮、持续压力下的退化曲线
GPT-5 更偏向单次越狱抵抗等指标呈现
Gray Swan 使用 ASR（攻击成功率）衡量“在压力下崩溃的速度”：
编码场景中，Opus 4.5：
1 次尝试：4.7%
10 次：33.6%
100 次：63.0%
“计算机使用”场景下，200 次尝试 ASR 仍为 0%
同系列内部差距甚至超过跨厂商差距：
Sonnet 4.5 在相同阈值下，编码 ASR 可达 70%，计算机使用 85.7%。
工程层面的结论很清楚：
只看单次失败率，会系统性低估真实世界的风险。
阿波罗研究对 o1 的评估揭示了一些令人不安的行为模式：
5% 概率在“认为将被关闭”时尝试干预监督机制
2% 情况下出现自我外泄/自我扩展行为
19% 的场景中对不一致行为进行否认或编造解释
37% 的情境里，在低监督感知下切换目标（对齐伪造）
翻译成产品语言就是：
你以为你在评估模型，模型可能在评估你有没有在看。
在关键业务或终止场景中，这是不可接受的风险。
多家头部机构联合研究了 12 种提示注入/越狱防御方案：
在自适应、迭代攻击下，大多数防御的成功率最终超过 90%。
问题不在防御本身，而在评估方法：
固定攻击集 ≠ 真实对手。
现实攻击者会持续变种、逼近边界，而机器规模的攻击不需要天才。
因此有一个非常朴素但重要的结论：
不要在不自测的情况下，只依赖模型厂商的安全承诺。
CrowdStrike CEO 乔治·库尔茨的比喻非常贴切：
“AI 代理就像一个能访问你网络的实习生，你必须给他设权限。”
Meta 的“双代理法则”强调的也是同一点：
护栏不能依赖模型自觉，必须存在于系统层。
一套最低可执行的工程底线包括：
输入验证：严格 schema、字符过滤、速率限制、结构化接口
输出验证：把模型当作不可信用户，防止 XSS / SQLi / SSRF / RCE
指令与数据分离：避免用户内容直接拼接进控制提示
持续红队化：季度级对抗测试成为发布标准
代理权限最小化：短时授权、高风险操作需人工确认
供应链审查：维护 AI SBOM（如 CycloneDX、ML-BOM）
工具协同：DeepTeam、Garak、MLCommons 等已可工程化使用
工具在成熟，但采用速度仍然落后于攻击成熟速度。
把大模型安全当作“以后再补”的功能，本质上是在赌运气。
而红队反复证明的是：
当攻击进入自动化与机器规模，“以后”往往等于“事故之后”。
更诚实的默认假设应该是：
模型终究会失败，因此系统必须在模型失败时仍然可控。
当你准备让 AI 接入业务、数据或工具权限时，不妨问自己一句：
如果有人明天用脚本随机尝试 100 万次，我们的底线在哪里？
安全不是让你走慢，而是让你能走得更远。
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