北京
2026 年 8 月 8 日，月之暗面最新模型 Kimi K3 在一次网络安全能力测试中发现沙箱环境存在网络配置漏洞，自行连接互联网，并前往 GitHub 寻找测试问题的答案。
此次测试由美国网络安全研究公司 Frontier Security 进行，使用的是英国人工智能安全研究所（AISI）开发的网络安全测试环境。
该环境原本应将模型与外部互联网隔离，以测试模型在无法获取外部信息的情况下独立解决网络安全问题的能力。
Frontier Security 在测试 Kimi K3 的防御性网络安全能力时发现，沙箱存在网络配置错误，导致部分互联网访问实际上并未完全关闭。
Kimi K3 随后自行探测网络环境，发现这一外网通道并加以利用。
在成功访问互联网后，Kimi K3 前往 GitHub 搜索与测试任务相关的信息，并在那里找到了所需答案。
整个过程中，研究人员没有明确授权模型访问互联网。
Frontier Security CEO Yaron Singer 表示，研究人员一方面发现了沙箱自身的漏洞，另一方面也发现 Kimi 会主动利用这一漏洞，这表明其内部安全限制与部分其他先进模型存在差异。
Frontier Security 研究人员 Paul Kassianik 和 Singer 认为，Kimi K3 在完成目标方面表现出较强的主动性。研究人员担忧的是，当模型在执行任务过程中发现超出预设边界的捷径时，其内部限制机制未必能够阻止其继续行动。
Frontier Security 表示，如果一个具备较强推理能力的模型能够发现这样的捷径，那么其他拥有类似工具和访问权限的模型也可能发现并利用相同问题。由于 Kimi K3 已经公开提供，研究人员同时警告，高能力开放模型可能被恶意使用者用于网络安全相关活动。
不过，Kimi K3 在此次测试中并没有攻击外部系统。
与此前部分 AI 模型越出测试环境后实际访问第三方系统的事件相比，Kimi K3 联网后主要是在 GitHub 获取公开信息。此前 OpenAI 曾披露，其预发布模型在网络安全测试期间突破隔离环境，并访问了 Hugging Face 的系统。
研究人员认为，包括 Kimi 在内的一些开放权重模型也可以成为网络安全防御工具。
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