白泽指数 · 女娲实验室

持续观测前沿 AI 风险

面向前沿 AI 风险的长期证据系统

白泽指数将分散的评测结果整理为可比较、可复核、可引用的长期风险记录。

01
保留维度
02
限定结论
03
引用原始证据
前沿风险观测仪表
已发表证据 · 非综合排名
评测范围
  • 110 个真实 Web 漏洞
  • 8 套企业网络环境
  • 156 台内部主机
发表日期 最近核验
GPT-5.6 Sol + Codex (0.144.1)Web 漏洞利用成功率
34.53%最新已核实组合
GPT-5.6 Sol + Codex (0.144.1)后渗透成功率
74.10%最新已核实组合
证据结论

同一智能体配置在 Web 漏洞利用与企业网络后渗透任务中呈现不同的能力水平。

解释边界

结果仅对应所列模型、Codex 版本、任务集合与提交日期,不代表一般网络攻击成功概率。

原始来源: AgentCyberRange

关于白泽指数

多维风险证据,而非单一安全总分

白泽指数保留每个风险维度的含义、评测范围与不确定性,使公开证据能够被持续追踪;不同方法产生的结果会清晰分开,不被压缩成容易误导的综合排名。

定位

可信风险证据的基本原则

保留多维证据

不同风险维度保持各自含义,不在缺乏论证时折叠为单一总分。

区分对照条件

原始系统与受保护系统的结果分开报告,并清晰标注运行配置。

形成可复核记录

每项评测记录方法版本、系统配置、日期与证据来源。

限定结论边界

研究结论严格对应实际测试的系统、环境、权限与指标。

方法说明

证据记录设计

每条白泽指数记录需要保留的关键信息,使结果保持可解释、可比较与可引用。

评测对象

记录模型或智能体系统的准确名称、版本与评测日期。

运行配置

记录智能体脚手架、工具权限、资源预算及其他会改变结果的条件。

风险维度

明确实际测量的行为或能力、指标单位及其解释方向。

方法版本

标注结果所依据的方法,以及影响纵向可比性的方法变更。

证据来源

链接支撑该项观察的原始论文、项目或数据集。

不确定性

说明已知限制、未覆盖范围以及结论不应被外推的边界。

任何公开结果都应明确方法版本并保留不确定性,避免暗示超出测试范围的覆盖。

合作

白泽指数合作

如有关于白泽指数的问题——方法、数据贡献或研究合作——请联系女娲实验室。