Anthropic最新报告揭示了一种潜伏于家庭设备中的新型网络安全威胁：能够自主传播的AI驱动恶意软件。研究人员警告，随着小型AI模型能力的快速演进，这种“AI蠕虫”离现实比大多数人想象的更近。
小模型数月内或具备自我克隆能力
Anthropic前沿红队研究发现，参数量在300亿或更少的模型已能完成自我复制所需的多个独立步骤，尽管目前在串联全流程时仍会出错。但在简化评估中，名为GLM-5.2的模型已展示出执行完整端到端复制的能力。若小模型继续按历史速度迭代，研究人员估计其可能在今年年底达到该能力水平。
核心风险在于此类复制体极难遏制。由于缺乏中央控制点，这种无需人类干预即可繁殖的特性，使得传统封锁手段失效。为验证概念，研究人员将一款260亿参数的Gemma4-26B-A4B模型分布到15台单价约55美元的非品牌Android TV盒子上。实验证明，低成本消费级设备组网后，足以协同运行功能强大的AI模型。
瞄准智能家居：缓慢进化的数字“黏菌”
智能家居和物联网（IoT）设备因长期存在安全短板，成为首要攻击目标。智能冰箱、吸尘器、安防摄像头等设备内置的小型AI芯片，使其成为理想的算力载体。与传统瞬间爆发的蠕虫不同，AI蠕虫更像一种缓慢移动的数字“黏菌”，倍增时间以天为单位。
更具威胁的是其进化能力。测试显示，Qwen3.5-9B模型实例能记录失败策略并共享给后续代次，使复制成功率从首代的45%提升至后续代次的61%至84%。此外，AI僵尸网络不绑定特定硬件，可在从Jetson Nano到RTX 4090等各类设备上部署推理引擎，适应性远超传统硬编码僵尸网络。
防御建议：监控异常流量与加固基础安全
尽管威胁严峻，但大规模基于权重的复制会在网络留下痕迹。ISP可通过监控异常的大容量模型载荷传输及持续的设备间通信流量进行识别。专家建议，用户应立即更改智能设备的默认凭据，并定期更新修补软硬件漏洞，以消除最常见的入侵入口。Anthropic强调，行业需加固系统以阻碍传播，同时做好应对此类威胁长期存在的准备。