防御与攻击失衡

防御与攻击失衡是AI在网络安全领域带来的核心问题，即AI攻击能力与防御能力的成本不对称。

核心矛盾

• 成本不对称：虽然目前[[Claude Mythos]]的漏洞挖掘成本高昂（2万美元/次），但算力成本下降后，这种能力将下放，导致"防御将永远落后于攻击"的深层焦虑。
• 矛与盾的博弈：安全研究人员共识认为，短期内只有大型科技公司或国家级黑客能承担这种级别的攻击/防御成本，但长期来看能力必将扩散。

应对措施

• [[Project Glasswing]]：Anthropic发起的防御性漏洞修补计划。
• OpenAI的网络防御生态计划：强调建立基于AI的开源与闭源协同防御网络。