参考消息网10月29日报道 据阿根廷布宜诺斯艾利斯经济新闻网10月25日报道，一项研究警告称，人工智能可以策划针对电网和水处理厂的攻击。这一发现源自网络安全企业弗雷诺斯公司的一项研究。该研究评估了10个人工智能模型，以衡量它们设计针对关键基础设施的网络攻击的能力。

结果显示，其中一些人工智能模型能够制订针对电网和水处理系统的完整攻击计划，在某些情况下成功率甚至达到90%左右。

这一发现引发了工业安全专家的担忧。他们警告说，在这些能力被大规模利用之前，用于加强防御的窗口期正变得越来越短。

弗雷诺斯公司的研究人员对这些模型进行了近1.7万次测试，其中2520次是针对工业系统（包括监控水处理过程的软件）制订完整攻击计划的尝试。

研究人员向这些模型提供了潜在目标的信息，并要求它们重建实现特定破坏或入侵目标所需的步骤。

在接受评估的10个模型中，有3个在约90%的尝试中都成功完成了攻击计划的制订。

然而，这10个模型的表现并不一致。研究人员眼中在综合能力方面处于领先的三个模型表现却相对较差：成功率在17.9%到31.9%之间。

综合能力最强的非美国开放权重模型的成功率为36.2%，而美国最强的模型的成功率仅为5.2%。弗雷诺斯公司没有透露任何测试模型的名称。

关键基础设施运营商能够真切地理解这一风险：如果人工智能几乎能成功设计出10个针对供水或供电系统的攻击计划中的9个，那么预判风险并保护这些系统的窗口期将大幅缩短。

美国电力公司前高级安全主管史蒂夫·斯威克在一次新闻发布会上总结了这一现象的紧迫性。他说：“这就像一个以我们从未见过的速度迅猛前进的时钟。”

核心担忧不仅在于当前最强大人工智能模型的能力，更在于这些工具可能被广泛获取的速度。

这项研究表明，免费提供的人工智能模型被用于对电网和水处理厂实施攻击只是时间问题。

考虑到这些系统所处的运行环境，这一预测显得尤为重要。多年来，饮用水供应系统和工厂等关键设施一直是国家层面的敌对势力和普通网络犯罪分子的攻击目标。

许多运营商面临人员和预算方面的限制，难以迅速作出反应。此外，还有一个特殊的技术障碍：测试和更新这些系统存在导致关键服务中断的风险，从而延缓了安全改进措施的实施。

与传统企业网络不同，工业系统可能对数据流量和意外指令较为敏感。这意味着，即使是一次失败的攻击尝试也可能导致关键服务中断。

弗雷诺斯公司联合创始人兼首席技术官哈里·托马斯解释说，一旦攻击者成功侵入工业网络，人工智能就能帮助他们悄无声息地绘制系统地图并识别漏洞，而不会像人类黑客那样面临时间限制。

托马斯说：“人工智能不存在耐心问题。它不需要吃饭，不需要睡觉，也不需要上厕所。”

另一家网络安全公司的运营技术主管保罗·谢弗补充说，人工智能体已经能够执行侦察任务并分析海量数据，而不一定会触发受监控系统的安全警报。

托马斯指出，研究人员在测试期间使用了一种相对简单的设置来引导模型。这意味着研究中获得的数据可能并未完全体现这些能力的实际上限。

他指出，更复杂的设置（能够在过程中提供额外背景信息和反馈）可能会显著提升所评估模型的表现。

“更先进的控制系统可以赋予这些人工智能模型更大的优势。”托马斯说道。这意味着，这些人工智能模型当前的表现可能只是这些能力演进的起点，而非极限。（编译/田策）