OpenAI vs Claude 的 AI 網絡安全競賽，點解仲未有可靠贏家

呢場「競賽」其實有三條賽道

1. 邊個更識搵漏洞

CRN 報道指，在 Anthropic 公布 Claude Mythos 的 AI 驅動漏洞發現進展之後，OpenAI 亦在同一領域作出後續公告。 這自然令外界容易把 OpenAI vs Claude 包裝成「誰更會找漏洞」的正面對決。

但找漏洞不是單一技能。模型要閱讀大型程式碼庫、提出可驗證缺陷、減少誤報、給出修補建議，甚至走到可利用證明，全部都係不同任務。若果沒有共同測試條件，單靠一次展示、一次公告，唔足以推出總排名。

2. 邊個更能自動化攻防流程

Anthropic 的 Cyber Competitions 文章提到 2025 年 3 月 14 至 16 日的 HackTheBox AI vs Human CTF Challenge；CTF 即 Capture the Flag，是網安界常見的解題競賽形式。該挑戰被描述為讓 AI agents 與開放參賽者同場競爭。

這類測試最值得留意的，不只是 AI 可不可以「贏題目」，而是同一套推理、讀碼同工具使用能力，既可以幫防守方分析漏洞，也可能幫攻擊者更快把已知弱點變成可操作流程。Anthropic 的核心警訊正是：AI 可能降低基礎漏洞利用的自動化門檻，並需要更多 AI 輔助防禦與韌性研究去應對。

3. 邊個更懂得控制高風險能力

網安 AI 的競爭不只是模型有幾勁，還包括誰可以用、在甚麼情境用、出事時點樣處理。CRN 把 OpenAI 的 Trusted Access for Cyber initiative 放在同一競爭脈絡中，反映業界已經把準入、驗證同使用治理視為釋出策略的一部分。

Anthropic 亦把濫用治理擺上枱：其 Safeguards 團隊曾識別並封禁一名寫程式能力有限、但利用 Claude 開發惡意軟件的使用者。 這不代表所有網安 AI 使用都會走向惡意；它說明部署之後的監測、稽核、封禁同處置流程，已經係能力評估的一部分。

點解而家唔適合排總榜

要比較 OpenAI 同 Claude 誰在網絡安全 AI 領先，至少要有六樣東西一致：任務集、模型版本、工具權限、人類協助程度、安全限制，以及公開可重現的評分標準。

現有公開材料未滿足這些條件。Anthropic 的文章提供的是 Claude 在網安競賽與風險治理上的測試經驗；CRN 的分析整理的是 OpenAI 與 Anthropic 在漏洞發現同受控釋出上的競爭脈絡。 它們有助理解趨勢，但不能直接折算成一張「OpenAI 對 Claude」總榜。

這亦是 CYBENCH 這類框架有價值的原因。CYBENCH 的定位，是用較結構化的方法評估 AI 在網安任務中的能力；不過，它本身並不是 OpenAI 對 Claude 的勝負公告。

安全團隊真正應該比較乜

任務邊界要夠清楚

先問清楚 AI 會用在哪裏：漏洞分類、程式碼審查、事件回應、CTF 解題，抑或接近漏洞利用測試？Anthropic 已明確提醒，AI 可能令基礎漏洞利用更容易自動化；任務越接近攻擊鏈，治理要求就越高。

能力主張要可重現

公司公告、紅隊文章、學術基準同內部試用都有價值，但唔係同一種證據。若果要採購或部署網安 AI 工具，應要求可重現測試、清楚列明失敗案例，並用貼近自身環境的方法評估；CYBENCH 這類框架正好說明結構化評估的重要性。

存取權限要受控

高能力網安模型的風險不只在輸出內容，也在於誰可取得、可接入甚麼工具、可在甚麼場景操作。CRN 對 OpenAI Trusted Access for Cyber initiative 的報道，反映受控存取已成為網安 AI 釋出策略的一環。

濫用處理要講得清楚

Anthropic 披露過封禁利用 Claude 開發惡意軟件的個案，令濫用偵測、稽核記錄、停權同事後處置，成為部署網安 AI 時不能略過的控制點。 如果供應商只展示能力，卻講不清如何發現同處理濫用，安全風險就容易被低估。

底線

OpenAI vs Claude 的 AI 網絡安全競賽，現階段未有可靠贏家。公開資料顯示，Anthropic/Claude 已把網安競賽、漏洞利用自動化同濫用治理風險公開討論；OpenAI 則被報道與 Anthropic 一起進入 AI 輔助漏洞發現與受控存取策略的競爭脈絡。

對安全團隊來說，更實際的問題不是哪個模型在新聞標題上跑出，而是：能力能否驗證？使用權限是否可控？防禦收益是否大過濫用風險？部署後又能否持續監測、審核同處置？在這些問題未有同場同規則答案之前，急住頒冠軍只會令判斷變得更模糊。