英国政府旗下人工智能安全研究机构AI Security Institute（AISI）最新发布的评估显示，OpenAI新模型GPT-5.5在进攻性网络安全能力上已达到当前第一梯队，整体表现与Anthropic的Claude Mythos相近。这份报告之所以引发市场高度关注，不仅因为模型在复杂攻击任务中的自动化水平显著提升，更因为研究人员发现其安全防护机制曾被“越狱”方法完全绕过，凸显AI能力跃升与治理风险并行的现实。
复杂攻击模拟中跻身顶级水平
根据AISI披露的数据，GPT-5.5成为第二个完成该机构最严苛测试项目的模型。该测试名为“The Last Ones”，是一项32步的企业网络攻击模拟任务。模型需要在高度接近真实环境的流程中连续完成侦察、窃取凭证、跨多个Active Directory森林进行横向移动、通过CI/CD供应链进行跳板渗透，最终外传受保护的内部数据库。AISI估计，这样一整套流程若由人类安全专家执行，约需20小时。
在测试中，GPT-5.5于10次尝试中成功2次完成全部流程，而此前率先达到这一里程碑的是Claude Mythos Preview，其成绩为10次中成功3次。从结果看，GPT-5.5虽然并未明显超越竞品，但已经进入可自主执行高复杂度进攻任务的少数模型行列。
逆向工程任务中显著快于人工
更具冲击力的结果来自一项高难度逆向工程挑战。该任务要求模型重建一个定制虚拟机的指令集、从零编写反汇编器，并通过约束求解恢复加密密码。AISI称，GPT-5.5在这道题上仅用10分22秒完成，API调用成本为1.73美元；而一名使用专业工具的人类安全专家大约需要12小时。
这一结果说明，AI在某些需要逻辑推理、代码生成与多步执行协同的安全场景中，已经展现出远超传统预期的效率。对于企业防御方而言，这意味着漏洞挖掘、恶意样本分析和攻击路径规划的速度曲线可能被大幅改写；而对于攻击者而言，相关门槛也可能被进一步压低。
综合评测成绩继续上行
在AISI整套高级网络安全任务评估中，GPT-5.5在最高难度“Expert”档位上的平均通过率达到71.4%，略高于Claude Mythos Preview的68.6%，并显著高于GPT-5.4的52.4%。从横向比较来看，头部模型之间的差距正在缩小，但整体能力都在快速抬升。
AISI据此判断，进攻性网络能力的增强可能并非单点突破，而是大模型在推理、编程和自主任务执行能力同步进步后的自然外溢结果。换言之，只要基础模型能力持续增强，网络攻击相关技能也可能在未来快速跟进，且不同开发商之间都会出现类似趋势。
安全护栏遭“通用越狱”绕过
除能力提升外，报告最受关注的另一部分是安全性。研究人员表示，他们找到了一种“通用越狱”方式，可在所有被测试的恶意网络安全请求中诱导GPT-5.5输出有害内容，且这种绕过方式在多轮、代理式交互环境中同样有效。AISI指出，这套攻击方法由专家团队经过6小时红队测试开发而成。
OpenAI随后更新了安全防护栈，但由于配置问题，AISI未能最终验证更新后的版本是否已完全修复该缺陷。需要强调的是，AISI同时提醒，上述能力测试均在受控研究环境中完成，并不等同于普通用户在公开产品中可直接获得相同能力，因为实际部署通常还叠加了额外访问控制和安全限制。
政策与市场影响值得关注
这份报告发布的背景并不轻松。英国政府同期公布的年度网络安全事件调查显示，过去12个月里有43%的英国企业遭遇过网络入侵或攻击。面对威胁上升，英国政府宣布新增9000万英镑资金以强化网络韧性，并推动《网络安全与韧性法案》以保护关键服务。同时，官方还提醒各类组织为AI加速发现并武器化软件漏洞所带来的潜在风险提前做准备。
从市场角度看，这一进展可能对多个赛道形成直接刺激。首先，网络安全板块的重要性将进一步提升，特别是漏洞管理、威胁检测、身份与访问控制以及AI安全评估相关企业，可能迎来更多预算倾斜。其次，AI模型提供商的估值逻辑也可能更加分化：一方面，强大的自动化能力意味着更高商业价值；另一方面，若安全治理无法同步，监管压力和合规成本也会明显上升。
对加密行业而言，这类技术演进同样值得警惕。交易所、钱包服务商、跨链桥和DeFi协议高度依赖代码安全与密钥管理，若具备高级推理能力的模型被用于自动化侦察、漏洞定位甚至攻击链编排，行业面临的攻击节奏和复杂度都可能升级。反过来看，安全审计、链上监测和异常行为识别等防御工具，也有望借助同类AI能力提升效率。
总体而言，AISI对GPT-5.5的评估释放出一个清晰信号：前沿大模型在网络攻防领域正迅速逼近实战门槛。未来的竞争不再只是“谁更聪明”，更是“谁能在释放生产力的同时建立足够稳固的安全边界”。对企业、监管机构以及加密市场参与者来说，这都将成为接下来必须正视的关键议题。