AI 让网络安全变成了「工作量证明」

AI 让网络安全变成了「工作量证明」

4 月 7 日，Anthropic 发布 Claude Mythos，称它”在网络安全任务上的能力令人震惊”，并且不打算公开发布——只向关键软件厂商开放，让他们有时间加固自己的系统。这是一个罕见的姿态：AI 公司主动延迟发布，因为它太危险了。

一周后，AISI（英国 AI 安全研究所）发布了第一份独立评估报告，结论基本印证了 Anthropic 的说法。然后 Drew Breunig 用一个比喻点破了这件事的本质：

“If Mythos continues to find exploits so long as you keep throwing money at it, security is reduced to a brutally simple equation: to harden a system you need to spend more tokens discovering exploits than attackers will spend exploiting them.” — Drew Breunig，Cybersecurity Looks Like Proof of Work Now

这和比特币的工作量证明（Proof of Work）逻辑如出一辙：你赢不是因为你聪明，而是因为你算得更多。

AISI 测了什么，得出了什么

AISI 构建了一个叫”The Last Ones”的评测场景：一个 32 步的企业网络全链路攻击模拟，从初始侦察一路打到完全控制网络，估算人类专业人员需要 20 小时完成。这是目前公开最复杂的 AI 网络安全评测。

数据：

• Mythos 是唯一完成这个测试的模型，10 次尝试中成功 3 次
• Mythos 平均完成 32 步中的 22 步
• 次优的 Claude Opus 4.6 平均完成 16 步
• GPT-5.4 也参与测试，成绩更弱

每次尝试的预算：1 亿 token，按 Mythos 价格约合 $12,500。

更关键的一个发现：在 100M token 预算内，所有模型都没有出现收益递减。AISI 明确写道：“Models continue making progress with increased token budgets across the token budgets tested.”——也就是说，花得越多，成功率越高，拐点还没出现。

Token 军备竞赛：防御方的胜算在哪里

这个结论让安全经济学发生了根本性变化。传统意义上，防御比进攻难，因为攻击者只需要找到一个漏洞，防御者需要堵住所有漏洞。现在加上了一个量化维度：

进攻成本 vs 防御成本，变成了 token 数的比拼。

Breunig 随后提出一个反直觉的推论：开源软件将因此变得更有价值。逻辑是：用 AI 扫描开源库的成本可以被所有使用者分摊——如果我为 OpenSSL 的安全扫描支付了 $10 万 token，全球所有使用 OpenSSL 的系统都受益了。相比之下，重新实现同样功能的私有代码，扫描成本由单个组织独自承担。

这直接反驳了 Karpathy 等人”用 AI vibe-coding 替代依赖项”的观点：

“Classical software engineering would have you believe that dependencies are good… but I’ve been so growingly averse to them, preferring to use LLMs to ‘yoink’ functionality when it’s simple enough.” — Andrej Karpathy

如果安全是 token 工作量问题，自己实现意味着自己买单扫描，而用共享的开源库意味着分摊成本。这是一个支持开源的新经济论据。

今天 OpenAI 的反应：GPT-5.4-Cyber

就在昨天，Anthropic 发布 Mythos 一周后，OpenAI 跟进发布了 GPT-5.4-Cyber——一个专门针对防御性网络安全场景微调的模型。

两家的策略几乎一模一样：

• 都只向经过验证的安全研究人员开放
• 都需要身份验证（OpenAI 用 Persona 做 ID 核验，Anthropic 通过 Project Glasswing）
• 都打”defensive use only”旗号

不同点在于：Anthropic 的叙事更激进（强调不公开发布），OpenAI 则包装成”让更多人能用上”。本质上，这是两家头部 AI 公司在构建各自的网络安全护城河——一旦政府、企业习惯了用某家的模型做安全扫描，迁移成本会很高。

一个开放性问题

如果网络安全真的退化成工作量证明游戏，那还需要安全工程师理解漏洞的工作原理吗？或者，他们的工作会变成：设计 token 预算策略、选 AI 供应商、为每次扫描定价？

这不是技术问题，是职业定义的问题。