Orion-1 面向网络防御，试补通用模型限制

Artemis Security 推出了 Orion-1，这款 AI 模型能够自主调查企业网络遭受的网络攻击，并作出响应。

它会整合网络、终端和云服务中分散的日志数据，将攻击追溯到同一名攻击者，并启动应对措施。

在该公司自建的基准测试中，Orion-1 的表现超过了 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Sol 等通用模型，其中差距最大的是攻击过程重建任务：Orion-1 得分为 80.8 分，对比模型的最高得分为 58.3 分。

通用 AI 模型正给安全团队带来越来越大的困扰，因为同样的能力也能帮助攻击者。Artemis Security 希望用一款专门构建的模型填补这一缺口。

美国初创公司 Artemis Security 推出了 Orion-1。这款模型旨在自主调查企业网络遭受的攻击并作出响应，在该公司自建的基准测试中击败了 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Sol。Orion-1 会处理来自身份认证服务、云环境、企业终端、SaaS 应用和网络设备的日志数据，再将企业账号登录、新增云权限、新创建的邮箱规则等独立信号关联起来，判断它们是否出自同一名攻击者。厘清事件经过后，模型会给出置信度评分，确定判断结论，并建议或直接启动响应措施。

据 Artemis 称，通用模型在接收数十亿条事件后容易丢失线索，或者将无害但反常的活动误判为攻击。Artemis 使用来自自身安全运营工作的任务对 Orion-1 进行了微调，包括识别日志数据中的可疑模式、搜寻已知攻击技术的踪迹、编写新的检测规则，以及遏制正在发生的攻击。该公司表示，训练过程没有使用客户数据。Artemis 将 Orion-1 称为“Frontier Foundation Model”，但其博客文章只介绍了上述微调过程，尚不清楚该公司是否基于其他供应商的现有模型构建了 Orion-1。

Artemis 自建基准，衡量安全决策的可信度

Artemis 开发了一套名为“Decision-Grade Readiness”（DGR）的基准，用于此次比较。现有安全测试大多考查模型对攻击技术的了解，或者让模型解答黑客挑战题；DGR 则向每个模型提供相同的初始告警、相同的环境数据，以及安全团队实际能够使用的相同工具，再要求模型判断攻击是否正在发生。这数千项任务都有已知的结果，其中一些完全没有攻击，另一些则包含刻意伪装成恶意活动的正常数据。评分同时考量模型的判断结论及其提供的证据。

只有 Orion-1 在全部五项任务中，都达到或超过了 Artemis 自行设定的 80 分门槛。｜图片：Artemis

Artemis 公布了五项任务的测试结果，参与测试的模型除了 Opus 5.5 和 GPT-6 Sol，还包括 Grok 4.7 和 Kimi K3。最大的差距出现在攻击过程重建任务中：Orion-1 得分为 80.8 分，排名第二的模型为 58.3 分。

Orion-1 在攻击过程重建任务中获得 80.8 分，而对比模型中表现最好的 GPT-6 Sol 得分为 58.3 分。｜图片：Artemis

Orion-1 已在 Artemis 平台上面向部分客户开放私有预览。客户可以按操作类型，设置模型自主决策的权限范围。默认情况下，影响重大的操作需要人工批准。Artemis 直到 4 月才结束隐身运营，并披露其种子轮和 A 轮融资合计获得 7000 万美元；当时距离公司成立仅约六个月。

针对攻击者设置的 Guardrails，也拦住了防守方

由于供应商不断收紧模型的网络安全能力，安全团队使用通用前沿模型开展工作正变得越来越困难。OpenAI 认为，Astra 是其首个可能达到最高网络安全风险等级的模型：处于这一等级的模型，能够自主开发并执行网络攻击。Claude Opus 5.5 会将大多数网络安全任务转交给较旧的 Opus 4.8。7 月，Hugging Face 尝试使用商业前沿模型，分析一起针对自身基础设施的全自主 AI 攻击，但这些模型的 Guardrails 完全阻止了对攻击数据的分析。团队最终改用了在自有服务器上运行的开放权重模型 GLM 5.2。

针对防御用途，供应商转而提供访问受限的专用模型。OpenAI 仅向经过验证的防守方提供限制较少的 GPT-5.5-Cyber；Anthropic 对其最强模型也采取了类似做法，通过 Claude Security 扫描器和合作伙伴的安全产品提供 Claude Mythos 5。Mythos 5 和 OpenAI 最强的模型 GPT-6 Astra 都没有参与 Orion-1 的对比测试；而对于 Opus 5.5，基准结果可能在很大程度上反映的是较旧的 Opus 4.8 给出的回答。

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