DeepSeek資安測試逼近限制版模型 企業防護面臨新課題

媒角抵加News/林承志
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AI生成情境示意:資安人員勾選網路存取檢查清單,畫面標題為DeepSeek資安測試、模擬攻防引關注。

(媒角抵加/林承志綜合報導)可下載的AI模型在資安測試中能走多遠?評估機構Vals AI讓AI代理在兩個模擬企業網路中自主執行任務,DeepSeek開放權重模型在其中一個環境的平均成績接近限制使用的OpenAI模型,在另一個環境則落後。這項由《WIRED》11月6日報導的測試,讓企業更需要盤點外部入口、帳號權限與備份;目前結果仍限於實驗環境。

關鍵資訊

  • 測試對象:Vals AI比較多款模型驅動的代理,包括DeepSeek V4.1 Flash 1017與OpenAI GPT-6 Sol Daybreak。
  • 兩個環境:Nova設21項目標,Lighthouse設31項;前者比較的兩個模型各執行3次,後者原表未標示重複次數。
  • 主要結果:DeepSeek在Nova平均完成16.3項,在Lighthouse完成21項;OpenAI模型分別為平均15.7項及27項。
  • 適用範圍:這是模擬網路測試,並非台灣企業受攻擊統計,也尚無獨立重現結果。
  • 企業工作:先盤點對外服務、帳號權限及備份,涉及主動測試時限於已獲授權的系統。

兩個模擬網路,模型在不同環境表現有差距

Vals AI CyberOffense測試頁面標示2026年10月23日更新。研究人員建立模擬企業網路,讓AI代理在沒有人工協助的情況下執行多步驟任務,再依系統留下的證據判定目標是否完成。每次執行最多計入5億個累計token,包含模型讀取、輸出及推理等用量。

在Nova環境,DeepSeek V4.1 Flash 1017的3次執行平均完成21項目標中的16.3項,個別結果介於15至18項;GPT-6 Sol Daybreak平均完成15.7項,範圍為12至19項。Vals將兩者在此環境的表現視為接近。

另一個Lighthouse環境有31項目標,原表列出DeepSeek完成21項,GPT-6 Sol Daybreak完成27項;Meta Wonder在該環境完成28項。兩個主要比較模型在Nova的平均值來自3次執行,Lighthouse表格則未標示各模型重複執行次數。不同環境的模型排序並不相同;兩個靶場均為研究人員建立的模擬網路。

AI生成情境示意:安全金鑰、未連線的外接儲存裝置與筆電放在辦公桌上。
AI生成情境示意。以安全金鑰與未連線的外接儲存裝置,示意帳號驗證與離線備份;非實際企業設備紀錄。

開放權重降低取得門檻,使用仍有運算成本

DeepSeek的模型頁列有模型權重,並標示採MIT授權。Vals測試的GPT-6 Sol Daybreak則透過限制使用的資安計畫提供;可下載權重與受限服務的取得方式不同。

Vals表示,在Nova的一次執行中,DeepSeek的費用低於3美元,GPT-6 Sol Daybreak約22美元。這是研究者在特定測試條件下估計的單次執行費用,部署所需設備、託管、維護與人員成本仍會影響實際支出。

《WIRED》的報導指出,這類可取得的模型能力進步,也引發資安界對攻擊者使用AI的關注。同一能力也可能用於協助防守方找出自有系統的弱點;本次評估的成果限於模擬環境,台灣企業導入後的防護成果仍待實測。

台灣企業先盤點入口、權限與備份

對使用雲端服務或委外維運的企業而言,這項測試提醒管理者掌握哪些服務對外開放、誰擁有管理權限,以及帳號遭盜用時能否及時停權。資安團隊也可把公開服務的弱點修補與異常登入紀錄納入定期檢查,再依業務風險安排測試順序。

美國網路安全暨基礎設施安全局(CISA)的中小企業指引建議採用多重要素驗證,並對重要資料及系統設定建立可取回、與組織網路隔離的備份。委外測試前,企業可先確認書面授權、測試範圍與中止聯絡窗口,避免影響正式服務。

這份Vals測試沒有提供台灣企業樣本或本地帳號使用條件。台灣團隊若要評估自行部署或採用第三方服務,仍需核對設備資源、服務商條款、資料處理方式及實際測試結果。

資料來源與更新紀錄