Hiina Moonshot avaldas mudeli Kimi K3
Hiina tehisintellekti firma Moonshot AI avaldas Kimi K3 mudeli, millel on ettevõtte teatel 2,8 triljonit parameetrit. Moonshot ise nimetab seda maailma suurimaks avatud kaaludega tehisintellekti mudeliks ning väidab, et see läheneb võimekuselt Anthropicu ja OpenAI tippmudelitele. Moonshoti sõnul on Kimi K3 mõeldud keerukaks arutluseks, pikemateks programmeerimisülesanneteks ja teadmuspõhiseks tööks. Sõltumatutes testides on mudel saanud tugevaid tulemusi. Samas ei avalda Anthropic ja OpenAI oma tippmudelite parameetrite arvu, mistõttu ei saa mudelite mahtu otseselt võrrelda. Mudel on küll API ja rakenduste kaudu kasutatav, kuid kaalude avaldamist lubati 27. juulil, mistõttu ei saanud arendajad seda avaldamise hetkel veel ise kontrollida ega lokaalselt käivitada (Reuters, CNBC, BenchLM, BBC, Axios).
Avatud kaaludega mudelite kübervõimekus läheneb suletud tippmudelitele
Ühendkuningriigi tehisintellekti küberturvalisuse instituudi (AISI) hinnangul jäävad juhtivad avatud kaaludega mudelid küberülesannetes suletud tippmudelitest maha ligikaudu 4–7 kuud, mis on väiksem vahe kui 2025. aasta testides mõõdetud 6–10 kuud. AISI testis GLM-5.2 ja DeepSeek V4-Pro mudeleid piiritletud küberülesannetes ning pikema kestusega simuleeritud ründeahelates. GLM-5.2 oli testimise ajal kõige võimekam avatud kaaludega mudel ning saavutas küberülesannetes sarnase tulemuse mudelitega Opus 4.6 ja GPT-5.3-Codex, mis avaldati umbes neli kuud varem. DeepSeek V4-Pro oli võrreldav Opus 4.5 mudeliga. AISI rõhutab, et avatud kaaludega mudelite puhul on kaitsemeetmeid keerulisem rakendada, sest pärast kaalude avaldamist saab mudeleid alla laadida, muuta ja kasutada väljaspool teenusepakkuja kontrolli (AISI).
OpenAI kasutab viibasüstide leidmiseks mudelit GPT-Red
OpenAI avaldas ülevaate sisemisest mudelist GPT-Red, mida turvatiim kasutab viibasüstide leidmiseks ja mudelite parandamiseks enne laiemat kasutuselevõttu. GPT-Red töötab sarnaselt turvatestijatega. See saadab mudelile viiba, jälgib vastust ja kohandab rünnet kuni soovitud eesmärgini. OpenAI sõnul kasutatakse GPT-Redi GPT-5.6 mudelite treenimisel. OpenAI järgi suutis GPT-Red sisemises testis leida edukaid ründeid 84% stsenaariumitest, samas kui turvatestijate tulemus oli 13% (OpenAI, THN).
Hiinaga seotud rühmitus kasutas rünnetes Claude Code’i ja DeepSeeki
Hunt.io kübertuvalisuse uurijad kirjutavad, et Hiinaga seotud küberrühmitus kasutas valitsusasutuste ja ettevõtete vastu suunatud rünnetes Claude Code’i ja DeepSeek-v4-pro mudelit. Analüüsi järgi kasutati Claude Code’i käskude töötlemiseks ning käivitamiseks ja sessioonide hoidmiseks, samas kui DeepSeeki kasutati kõrgema taseme ründeloogika, skriptide loomise, turvameetmetest möödumise ja eksploitide kohandamise jaoks. Uurijad seostasid tegevust TencShelli pahavaraga, millest leiti ohvrite lähtekoodi, kohandatud eksploidiskripte, operaatorilogisid ja lihtsustatud hiinakeelset dokumentatsiooni. Tegevus toimus selle aasta 8.–12. juuni paiku ning sihtmärkide seas olid muu hulgas Taiwani tarneahela- ja tootmisettevõtted, Tai valitsusasutused, Afganistani avalikud rakendused ning USA avaliku sektori alamdomeenid (CSN, Hunt.io).
Ründaja kasutas tehisintellekti abil loodud PowerShelli skripti Active Directory (AD) kaardistamiseks
Küberturvalisuse uurijad leidsid kompromiteeritud Windowsi serverist PowerShelli skripti, mida kasutati ohvri Active Directory keskkonna kaardistamiseks. Skript ei pärinenud avalikust koodihoidlast ega tuntud ründetööriistadest, vaid oli tõenäoliselt loodud tehisintellekti abil. Sellele viitasid muuhulgas skripti pealkiri, kohatäitetekstid, üledisainitud loogika domeenikontrolleri leidmiseks ja värviline konsooliväljund. Ründaja kasutas skripti domeeni, kasutajate, gruppide, arvutite, õiguste ja konfiguratsiooniinfo kogumiseks. Pärast seda kasutati ka tööriistu s5cmd ja SharpShares.exe, mida seostatakse andmete otsimise ja eraldamise ettevalmistamisega (SA, THN).
Artikli loomisel on kasutatud GPT-5.5 abi. Artikli illustratsioon on loodud tehisintellekti tarkvaraga ChatGPT.
Loomise kuupäev: 20.07.2026