AI安全壁垒加剧：加密巨头难获前沿模型权限

核心提要：大型加密机构在获取顶级AI安全模型方面面临显著不平等，尽管部分组织已接入受限网络工具，但如Binance等巨头仍被拒之门外。这一差距正加剧安全防御与攻击速度之间的失衡。

加密安全领域出现新型能力断层：先进AI模型访问权分配失衡

今年6月，Coinbase宣布获得Anthropic旗下受限模型Mythos的使用授权，而Zcash创始人Zooko Wilcox证实，该模型已被用于协助审计Zcash协议。相比之下，Binance等主要交易所公开表示尚未取得同等权限，凸显出行业内日益扩大的技术防护鸿沟。

防御者获取前沿安全工具渠道受限，形成结构性劣势

当前，包括Mythos在内的高级网络模型仅对经过严格筛选的实体开放，导致部分企业的安全测试能力明显落后于同行。尽管初期限制被认为有助于控制潜在风险，但随着公开模型性能不断提升，这种不对称性正引发行业对公平性的广泛质疑。近期多起涉及自动化攻击与跨链桥漏洞的事件表明，防御响应速度已成为决定系统安全的关键变量。

为何受限模型获取存在显著差异？

Anthropic将Mythos定位为某核心模型的受控版本，虽底层架构相近，但移除了部分针对敏感网络安全任务的防护机制。类似策略也见于OpenAI，其通过用户身份与用途划分权限层级，为经验证的防御团队提供“可信访问”通道。然而，这一机制目前并未实现普遍覆盖。

高管共识：初期管控合理，长期需推动开放

多位安全负责人承认，初始阶段限制高阶模型是必要之举——若攻击者率先掌握新能力，可能在防御方跟上之前造成不可逆损害。但随着竞争模型日趋成熟，这种理由逐渐失效。Binance首席安全官Jimmy Su指出，即便持续沟通，该平台仍未达到最高等级准入标准。与此同时，Solana基金会信息安全官Michael Coates强调，现有审批流程过于繁琐，亟需简化以支持快速响应。

部分机构先行入局，但多数仍在等待准入

尽管规模庞大的Binance尚未获得访问权限，一些加密相关实体已进入早期通道。例如，金融服务公司FIS加入Anthropic的Project Glasswing计划，成为首批获取受限Mythos模型的企业之一。同样，知名漏洞赏金平台HackerOne也已纳入该计划，但其使用范围被限定在自身基础设施内。以太坊基金会虽披露正在运行“协调式AI代理”进行漏洞探测，但未说明具体模型来源。截至目前，多家机构仍处于等待状态。

攻击节奏加速，防御滞后成关键痛点

现实威胁正不断印证这一断层的风险。比特币非托管桥接服务Boltz因观察到AI辅助攻击频率上升，已暂停相关功能。硬件钱包厂商Coinkite则报告其部分设备因种子生成随机性不足遭利用，推测攻击者借助历史固件数据训练模型以识别缺陷。尽管该公司曾使用当时可用的最佳AI工具审查代码，但仍未能阻止漏洞被实际利用。这揭示出：即便拥有先进工具，若验证与修复周期无法匹配攻击迭代速度，最终仍难逃风险。