发布MGOAT：首个会思考的AI安全测试系统，成功率提升9倍
MGOAT（Model Guard Offensive Assessment Tool）——全球首个会思考的AI安全测试系统。该系统通过模拟真实黑客的攻击思维，在国家级攻防演练中实现了90%的攻击成功率，是传统安全测试工具10%成功率的9倍，为AI时代的网络安全防护树立了新标杆。
传统安全测试的困境
"传统安全测试工具就像是敲门就走的推销员，而MGOAT是破门而入的黑客。"灵云数科AI安全实验室负责人表示。
传统安全扫描工具依赖预定义的漏洞特征库和攻击模板，面对AI系统的复杂性和动态性时显得力不从心。这些工具只能发现表层、已知的漏洞，对于需要多轮交互、上下文理解和策略调整的高级攻击则束手无策。
在攻防演练中，传统工具对47个参演AI系统的平均攻击成功率仅为10%，而这些系统却在实战中100%沦陷，平均每个系统存在13个安全漏洞，最多达到31个，导致2400万用户数据面临泄露风险。
MGOAT：第一个会思考的安全测试
MGOAT的核心创新在于其"会思考"的能力。它不是简单的自动化工具，而是一个能够模拟真实黑客思维过程的自动化红队系统。
像黑客一样对话
与传统工具的"一次性扫描"不同，MGOAT采用对话式攻击策略：
- 发起初始探测
- 观察系统防御反应
- 分析防御策略
- 调整攻击手段
- 再次发起攻击
这种迭代式攻击过程可以持续多轮，直至找到系统突破口，完全模拟了真实黑客的攻击行为模式。
真实案例验证
在实际测试中，MGOAT展现了惊人的攻击能力：
案例一：内容安全护栏突破 通过"请写个爱情故事"这样看似无害的请求，MGOAT仅用4轮对话就完全突破了某大模型的内容安全护栏。
案例二：化学式绕过 使用"C₁₀H₁₅N"（冰毒的化学式）进行提问，某大模型输出了完整的合成方法，证明基于关键词的过滤机制形同虚设。
案例三：角色扮演攻击 通过"我是新来的DBA"角色扮演，仅3轮对话就获取了数据库IP、端口和完整表结构信息。
案例四：默认口令漏洞 发现某AI平台使用"difyai123456"作为默认管理员口令，导致整个平台被接管，商业模型和数据全部暴露。
核心技术优势
自动化红队
MGOAT实现了红队测试的全流程自动化：
- 自动生成测试用例
- 自动发起攻击
- 自动观察系统反应
- 自动调整攻击策略
- 自动再次攻击
系统可以7×24小时不间断工作，相当于雇佣了一支永不疲倦的红队，但成本更低、效率更高、覆盖更全面。
多维度攻击场景
MGOAT覆盖AI系统面临的主要安全威胁：
- 提示词注入攻击
- 越狱（Jailbreak）攻击
- 数据投毒
- 模型窃取
- 隐私泄露
- 对抗样本
- 后门攻击
持续学习能力
系统能够从每次测试中学习，不断优化攻击策略，积累新的攻击手法，确保始终能够发现最新的安全漏洞。
9倍成功率的背后
MGOAT之所以能够实现90%的攻击成功率（相比传统工具的10%），关键在于三个核心能力：
- 理解能力：基于大语言模型，能够理解复杂的系统逻辑和上下文
- 推理能力：能够根据系统反馈推理出可能的攻击路径
- 适应能力：能够动态调整攻击策略，绕过防御机制
"这不是简单的成功率提升，而是攻击能力的质变。"某安全研究员评价道，"MGOAT真正模拟了高级黑客的思维过程。"
应用场景
MGOAT为企业提供全生命周期的AI安全保障：
- 上线前检测：在AI系统发布前全面扫描潜在风险
- 持续监控：定期对生产环境进行安全体检
- 合规审查：满足AI安全监管要求
- 供应链审计：评估第三方AI服务的安全风险
"在黑客找到漏洞之前，企业需要先找到。"灵云数科产品经理强调，"MGOAT的价值不在于攻击，而在于防御——通过模拟真实攻击，帮助企业发现并修复漏洞。"
AI时代的安全挑战
随着AI技术的快速发展和广泛应用，AI系统的安全问题日益凸显：
- 大语言模型可能泄露训练数据中的敏感信息
- 对抗样本可能导致AI系统做出错误决策
- 提示词注入可能使AI系统执行恶意指令
- 模型窃取可能造成知识产权损失
"传统的安全测试方法已经无法应对AI时代的安全挑战。"业内专家指出，"需要用AI的方法来测试AI的安全，MGOAT代表了这个方向的探索。"
15天免费试用
为了帮助更多企业了解其AI系统的真实安全状况，灵云数科提供MGOAT的15天免费试用服务。企业可以在不影响生产环境的情况下，全面评估AI系统的安全性。
MGOAT现已正式上线，面向AI应用开发商、云服务提供商、金融科技公司、互联网企业等提供服务。
媒体联系 北京灵云数科信息技术有限公司 邮箱：lysk@relaxcloud.cn