Hugging Face在复盘一起内部入侵事件时，没有采用商用大模型，而是转向中国AI公司Z.ai的开源权重模型GLM 5.2。
据SiliconANGLE 20日 报道，Hugging Face之所以选择GLM 5.2，是因为商用大模型的安全护栏会拦截相关分析请求。这类请求通常包含真实攻击日志、命令和利用载荷等敏感内容。
Hugging Face上周确认，一名借助自主式AI代理系统的攻击者曾访问公司内部数据集，并获取了部分内部服务凭证。事件发生后，公司已封禁相关攻击者并加固系统。
在事件复盘阶段，Hugging Face一度尝试使用前沿模型开展日志分析，但未能成功。原因在于，安全分析往往需要批量输入真实攻击数据，而商用大模型的安全护栏难以区分出于防御目的的分析请求，与用于发起攻击或生成利用内容的请求。
随后，Hugging Face改用参数规模约7530亿的GLM 5.2。该模型可直接部署在企业自建环境或受防火墙保护的云端基础设施中，相关数据无需离开受控环境即可完成处理。
SiliconANGLE指出，这一案例凸显出闭源商用模型与开源权重模型在安全场景中的实际差异。包括Anthropic在内的闭源AI厂商，为防止模型被滥用，通常设置更强的安全护栏，但这也可能增加正常网络安全工作中的误拦截。Anthropic表示，正通过调整相关机制，帮助研究人员更安全地使用前沿模型。
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Chi-gyu Hwang
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