AI Threat Watch

AI 竞赛Center for AI Safety§3.1.2

AI 让网络攻击更容易、更快、规模更大

已在真实事件中出现87 份相符的案例档案

警告内容

AI 可能降低网络攻击的入门门槛,并提高其规模、速度和成功率,包括针对社会赖以运转的基础设施的攻击。

改写自论文。 来源: An Overview of Catastrophic AI Risks, Center for AI Safety, 第 3.1.2 节,第 15 页.

登记库显示的情况

这是登记库中记录最充分的预测:新手借助聊天机器人制作勒索软件,恶意软件向模型询问下一步该做什么,国家背景的团体在攻击的每个阶段使用 AI,AI 编写的脚本探测工业控制器。

已核实的案例档案显示,这一风险已在现实世界中发生。 档案中最早的真实案例:2025年1月10日.

每季度相符的案例档案

已在真实事件中出现实验室测试或研究人员演示
05101520已在真实事件中出现: 44'25 Q1已在真实事件中出现: 1111'25 Q2已在真实事件中出现: 9实验室测试或研究人员演示: 110'25 Q3已在真实事件中出现: 1212'25 Q4已在真实事件中出现: 1111'26 Q1已在真实事件中出现: 99'26 Q2已在真实事件中出现: 1212'26 Q3已在真实事件中出现: 1818'26 Q4

状态历史

日期状态匹配的案例档案变化
2026年10月18日已在真实事件中出现87开始跟踪

自2026年10月18日起跟踪。状态变更、关联首个真实案例时以及每月一次都会新增一行,从而记录一项警告何时从研究变为现实。 research_history.json

所有相符的案例档案

该组中的其他警告

研究 vs 现实 →

匹配方式:当某份案例档案中发生的事情是论文所述风险在现实世界中的实例时,编辑会根据档案中的事实判断,将其与相应警告关联。匹配意味着案例符合该警告,而不是证明了论文的更广泛论点。诉讼中的指控一律标明为指控。状态由编辑判定,并随新案例出现而复核。每次更新时都会重新计算匹配结果。数据: 本登记库的系统性收录始于2025年,因此首个案例的日期表示登记库首次记录该风险的时间,而非该风险首次发生的时间。 research.json(CC BY 4.0)

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