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网络安全AI商业化加速！谷歌明码标价兜售最新模型

安全内参编译
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2026年10月30日 18:23
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网络安全AI的商业化正在不断加速，区别于过去圈定名单式的（免费）测试使用，现在三巨头都逐步转为明码标价，并通过审核机制正式对外销售；

谷歌日前发布新款前沿模型Gemini 4 Carbon，声称在网络安全方面具备领先优势，包括漏洞利用、漏洞修复、安全代码生成等场景，并正式定价对外销售，这或将对传统安全厂商构成非对称竞争。

前情回顾·模型网络攻击能力发展

安全内参10月30日消息，谷歌最新发布的AI模型Gemini 4 Carbon，现已面向专注网络防御的安全团队开放。

谷歌日前发布Gemini 4 Carbon时表示，将先向经过审核的网络防御人员开放访问权限，随后通过新推出的Fairwind计划逐步向更多可信合作伙伴开放。该计划面向通过审核的安全团队。目前，谷歌尚未公布向其他用户开放的时间。

Carbon的首发定价与Argon相同：每百万输入Token收费2美元，每百万输出Token收费10美元。按照这一价格，生成约1000个可见输出Token的费用为1美分，不包括输入、推理及工作流中其他环节的用量。不过，这一价格只是首发优惠价。谷歌表示，优惠期结束后，输入价格将涨至每百万Token 4美元，输出价格将涨至每百万Token 20美元，但尚未说明具体调价时间。

官方称Carbon网络安全测评大幅领先对手

谷歌公布的基准测试数据显示，在三项网络安全测试中，Carbon的表现均优于前代Gemini模型Argon，以及OpenAI和Anthropic的相关模型，领先幅度不一。不过，在SEC-bench Pro测试中，谷歌没有公布Claude的成绩。

优势最明显的是ExploitGym测试。该基准包含869项任务，要求模型利用软件漏洞发动攻击。根据谷歌公布的数据，Carbon的成功率为54.8%，高于OpenAI的GPT-6 Astra（42.4%）、Argon（42.0%）和Anthropic的Claude Opus 5.5（34.5%）。

另外两项测试的差距较小。CWE-bench主要评估模型修复软件漏洞的能力：模型需要修复缺陷，使已知攻击不再有效，同时确保软件原有测试仍能通过。在这项测试中，Carbon的得分为71%，Argon和GPT-6 Astra均为68%，Claude为67%。在SEC-bench Pro测试中，Carbon得分为88.2%，GPT-6 Astra为85.4%，Argon为83.4%。谷歌未公布Claude在该测试中的成绩。

上述漏洞利用和漏洞发现测试的结果由谷歌自行计算，竞争对手的数据则来自已公开的报告。目前还没有独立证据证明，各模型的测试条件完全一致。

目前尚缺乏第三方测评验证

谷歌将这些能力定位为网络防御工具。不过，漏洞利用基准测试考查的技术既可用于防御，也可用于攻击。仅凭测试成绩，无法证明模型在客户实际系统中的防护效果。Fairwind计划参与者必须将模型的使用范围限定在内部网络安全、事件响应或渗透测试团队，并部署多因素身份验证等安全措施。

谷歌也承认，这些基准测试成绩存在局限。谷歌开展的外部网络安全测试均在未启用安全防护机制的情况下进行。这类机制用于防止模型被滥用，而客户实际拿到的是启用了安全防护机制的模型。因此，现有公开数据无法说明，这些防护机制启用后，是否会影响模型的测试成绩，如果会，影响又有多大。要评估安全机制对正常工作流程的影响，还需要针对实际部署时启用防护的模型开展测试。

目前，部分测试结果已经过外部评估。运营CWE-bench的Collinear公布了一份排行榜。榜单显示，搭配Antigravity使用的Carbon，程序化测试一次通过率（pass@1）为71%。这一指标衡量模型单次尝试通过自动评分测试的概率。Argon和GPT-6 Astra的得分均为68%，Claude Opus 5.5为67%，与谷歌公布的数据一致。该网站将AI模型评测机构Artificial Analysis列为独立评估方和结果发布方，并公开了测试条件。测试共120项任务，每个模型每项任务尝试四次，采用高推理设置，每次尝试限时一小时。

这意味着，在谷歌提出的三项网络安全能力中，至少有一项得到了真正的独立评估。但公众仍无法自由复现测试，因为相关任务集由Collinear和Artificial Analysis保密。Collinear接受外部提交的模型进行评估，并表示不公开任务集，是为了防止模型训练过程受到测试数据污染。该排行榜也未注明Carbon的测试时间。

另外两项核心测试成绩的独立复测结果未能找到。SEC-bench Pro的公开排行榜中没有Carbon的记录。谷歌公布的方法说明显示，其SEC-bench Pro测试采用了2026年5月发布的一个JavaScript引擎任务子集，共183项任务。测试使用Antigravity，最终成绩取每项任务尝试三次的pass@1平均值。但这一测试范围与排行榜所显示的344个测试实例的汇总数据并不相同。

ExploitGym则公开了代码、环境配置说明和带版本号的任务列表。其文档也显示，一个基准测试分数背后涉及多项设定，包括计算资源和预算限制、时间上限、模型外围使用的智能体软件，以及目标系统是否启用了防御措施。要复现测试结果，就必须确保这些条件全部一致。谷歌公布的方法还规定，ExploitGym测试在离线环境中进行，并关闭相关缓解措施，时间限制分别为六小时和十小时。不过，目前还不清楚竞争对手是否采用了相同的测试条件，也没有证据表明这些成绩已得到独立复现。

Carbon的通用能力缺乏明显优势

从更广泛的能力指标来看，Carbon的领先优势有所缩小，甚至不复存在。Artificial Analysis发布的Intelligence Index综合九项评测结果，衡量模型的通用能力。在该指数中，采用高推理设置的Carbon得分为59，排名第一，比采用最高推理设置的Claude Opus 5.5高一分。不过，参与这项评测的模型整体得分相近。

谷歌公布的其他数据也显示，Carbon并非全面领先。在软件工程基准测试FrontierSWE 2中，Carbon的得分为61.2%，低于GPT-6 Astra的65.5%和Claude的62.3%。在评估计算机操作能力的OSWorld-2.1离线子集中，Claude以87.2%的得分领先，Carbon为81.5%，GPT-6 Astra为80.9%。这些结果表明，尽管Carbon在通用能力指数中排名第一，但其领先优势并不适用于所有测试。

谷歌还公布了其他内部测试结果。据称，Carbon生成安全代码的成功率是Argon的两倍多，缺乏依据的说法数量则约为Argon的一半。此外，谷歌团队观察到，该模型能够连续运行数天，执行工程任务。在Gray Swan的间接提示注入基准测试中，谷歌报告称，针对Carbon的攻击成功率为零，而Argon为0.7%。间接提示注入攻击是指攻击者将恶意指令隐藏在网页或文档中，试图劫持模型的行为。但零成功率只说明已测试的攻击均未成功，并不意味着模型能抵御攻击者未来可能设计的新型攻击。

要真正验证Carbon的网络安全能力，还需要开展有针对性的独立测试。外部研究人员需要拿到与谷歌测试时相同的、未启用安全防护机制的模型，并使用完全一致的任务版本、时间限制和工具权限。测试还应重复进行，并公布不同测试结果的波动范围。之后，研究人员还需要使用客户实际部署时启用安全防护机制的模型，重复开展相同测试。

在这些条件得到满足之前，现有证据只能说明，Carbon的漏洞修复成绩已经过外部评估，而另外两项核心测试成绩尚未找到独立复测结果。此外，谷歌仍未公布调价的具体时间。值得注意的是，在确实测试过Carbon的CWE-bench排行榜上，平均每次执行成本一栏仍然是空白。

参考资料：bleepingcomputer.com

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