英国政府下属研究机构人工智能安全研究所（AISI）最新发布的评估报告显示，OpenAI新模型GPT-5.5在进攻性网络安全能力上已达到业内第一梯队，整体表现接近Anthropic的Claude Mythos。这份报告之所以引发广泛关注，不仅因为模型在复杂攻击任务中的自动化能力显著增强，还因为研究人员发现其安全护栏一度可被“通用越狱”方法绕过，令AI被用于恶意网络活动的风险进一步上升。
复杂企业网络攻击模拟中表现突出
根据AISI披露的数据，GPT-5.5成为第二个完成其最高难度测试项目的模型。该测试名为“The Last Ones”，是一项包含32个步骤的企业网络攻击模拟。在10次尝试中，GPT-5.5成功完成2次。作为对比，第一个达成这一里程碑的是Claude Mythos Preview，其成绩为10次中成功3次。
这一测试由AISI与网络安全公司SpecterOps共同构建，要求AI代理连续完成多项高复杂度攻击流程，包括前期侦察、凭证窃取、跨多个Active Directory林横向移动、通过CI/CD流水线进行供应链跳转，最终窃取受保护的内部数据库。AISI估计，若由人类安全专家执行完整流程，通常需要约20小时。这意味着，先进大模型已不仅能回答安全问题或生成代码，而是开始具备在多步骤环境中自主规划和执行进攻链条的能力。
逆向工程测试中大幅领先人工
报告中最受瞩目的结果之一，是GPT-5.5在一项高难度逆向工程挑战中的表现。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仅用10分22秒便完成挑战，API调用成本仅1.73美元。
相比之下，一名使用专业工具的人类安全专家完成相同任务大约需要12小时。这一成绩表明，AI在某些高结构化、逻辑密集型安全任务中，已经展现出远超传统人工流程的效率优势。对企业安全团队而言，这既可能意味着更高效的漏洞研究和防御自动化，也可能意味着攻击者未来可用更低成本发动更复杂的攻击。
专家级网络任务通过率继续攀升
从整体测试成绩看，GPT-5.5在AISI设置的高级网络安全任务中，于最高难度“Expert”级别取得了71.4%的平均通过率，略高于Claude Mythos Preview的68.6%，并明显超过GPT-5.4的52.4%。这一对比说明，模型能力提升并非局限于单一任务，而是体现在推理、编码、任务分解和自主执行等多个维度的综合进步。
AISI在报告中指出，GPT-5.5的表现可能意味着，进攻性网络能力的提升并不是偶发现象，而是更广泛AI能力增长过程中的自然副产品。如果网络攻击技巧正随着模型在推理、编程和代理执行方面的整体增强而同步提升，那么未来类似突破可能会接连出现。
安全护栏存在被绕过风险
除了能力边界被推高，报告还重点提到安全防护上的隐忧。研究人员发现了一种通用越狱方法，能够在所有被测试的恶意网络安全查询中诱导GPT-5.5输出有害内容，而且这种绕过方式在多轮代理交互环境中同样有效。AISI表示，这一攻击由专家团队经过6小时红队测试开发完成。
报告称，OpenAI随后更新了其安全防护栈，但由于配置问题，AISI未能验证最终版本是否已完全解决该问题。换言之，虽然模型部署方通常会不断强化护栏，但在高能力模型不断涌现的背景下，安全机制能否同步跟上，仍然是监管机构、开发者和企业用户必须持续面对的现实问题。
研究环境与现实应用仍有差距
值得注意的是，AISI也强调，上述能力评估是在受控研究环境中进行，并不必然等同于普通用户可直接接触到的公开版本能力。实际面向公众的产品通常叠加了额外的访问控制、内容过滤和操作限制。因此，报告并不意味着任何用户都能轻易利用商业化AI服务完成同等级别攻击。
不过，从风险治理角度看，研究环境中的能力上限依然具有重要参考意义。因为一旦模型原生能力持续增强，未来无论是通过越狱、开源复现，还是更宽松的企业API调用方式，都可能使攻击门槛进一步下降。对于加密货币行业而言，这一点尤为敏感。交易所、钱包服务商、跨链桥、托管机构以及链上基础设施长期是网络攻击高发目标，而AI若能显著压缩漏洞发现、钓鱼脚本生成、权限提升和横向渗透的时间成本，整个行业的安全压力可能同步加大。
英国加码网络韧性建设，市场需关注安全赛道
报告发布的背景也颇具现实意味。英国政府同日发布的年度《Cyber Security Breaches Survey》显示，过去12个月内有43%的企业遭遇过网络入侵或攻击。为应对风险上升，英国政府宣布新增9000万英镑资金以提升网络韧性，并推进《Cyber Security and Resilience Bill》相关立法，以保护关键服务体系。
官方还发布指导意见，敦促各类组织为AI加速发现和武器化软件漏洞所带来的潜在冲击提前做好准备。对市场而言，这释放出一个清晰信号：随着生成式AI向更强自主代理方向发展，网络安全将成为未来科技和数字资产领域的核心基础设施议题之一。
从投资和产业层面看，AI安全、红队测试、漏洞管理、身份验证、终端防护以及链上安全审计等细分方向，可能获得更多政策与资本关注。尤其在加密货币市场，安全事件往往直接影响资产价格、用户信心和平台流动性，因此任何有关AI驱动攻击能力升级的消息，都会被交易者视为影响行业估值的重要变量。
总体来看，AISI的评估结果揭示了一个日益清晰的趋势：更强大的AI模型正在迅速缩小与顶尖人类安全专家之间的差距，甚至在部分任务上实现效率碾压。与此同时，防护体系是否足够稳固、监管是否能跟上技术演进、企业是否已建立面向AI时代的安全韧性，将成为未来数年持续影响科技与加密行业的重要议题。