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首先，长期以来，企业依赖多种安全评估方式：外部安全专家（即“道德黑客”）进行的渗透测试；奖励独立黑客报告缺陷的漏洞赏金计划；以及模拟真实网络攻击的内部“红队”。RunSybil宣称其人工智能系统能将此类工作大量自动化，在新代码部署时持续探查应用程序的漏洞。
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来自行业协会的最新调查表明，超过六成的从业者对未来发展持乐观态度，行业信心指数持续走高。
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此外，但到了2022年，赫伯特-沃斯表示，他也开始意识到，一旦强大的语言模型（包括可能被恶意行为者获取）广泛普及，攻击性网络能力可能会以多快的速度演进。他认为，这些技术进步可能极大地扩大网络威胁。这促使赫伯特-沃斯决定离开OpenAI，并将RunSybil作为一个研究项目启动。
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