在人工智能（AI）领域，模型安全始终是研发和部署的核心考量因素。Anthropic公司作为一家领先的AI研究机构，于2025年5月14日宣布启动一项全新的漏洞赏金计划，旨在通过外部安全研究人员的努力，进一步强化其AI安全防御体系。这一计划不仅是对Anthropic自身安全措施的一次全面压力测试，也体现了该公司对AI安全的高度重视和持续投入。
Anthropic的这一漏洞赏金计划并非首次。早在2024年夏季，该公司就曾推出类似的项目，鼓励研究人员寻找其安全分类器中的通用越狱漏洞。与以往不同的是，本次计划将重点放在尚未公开发布的最新安全措施上。这些安全措施是Anthropic为满足AI安全等级3（ASL-3）部署标准而开发的高级保护机制的一部分，该标准也是Anthropic《负责任的扩展政策》的核心内容，该政策旨在指导该公司如何以安全的方式开发和部署日益强大的AI模型。
本次漏洞赏金计划由Anthropic与HackerOne合作推出，将对最新版本的Constitutional Classifiers系统进行测试。Constitutional Classifiers是Anthropic开发的一种技术，旨在防范可能引出与CBRN（化学、生物、放射性和核）武器相关信息的越狱攻击。该系统遵循一系列原则，明确了在与Claude交互时允许和禁止的内容类型，并将重点放在特定危害上。
参与者将有机会提前访问Claude 3.7 Sonnet，并在该模型上测试Anthropic的安全分类器。对于在该未发布系统中发现的已验证通用越狱漏洞，Anthropic将提供高达25,000美元的赏金。通用越狱漏洞是指能够持续绕过Claude安全措施的漏洞，并且可以在多个主题上被利用。本次计划尤其关注可能被用于CBRN相关主题的通用越狱漏洞。
Anthropic强调，其AI模型正变得越来越强大。正如该公司之前分享的那样，未来的某些模型可能需要《负责任的扩展政策》中概述的ASL-3安全保护。本次漏洞赏金计划将有助于Anthropic在过去几个月中为迭代和压力测试ASL-3安全措施所做的工作。
本次漏洞赏金计划首先邀请了参与2024年早期项目的研究人员，同时也向新的研究人员开放参与机会。Anthropic鼓励经验丰富的红队成员或在识别语言模型越狱方面具有专业知识的人员通过在线申请表提交申请。被选中的参与者将收到详细的说明和反馈。申请开放时间为2025年5月14日，项目将持续到2025年5月18日。为了能够及时响应提交的漏洞报告并提供反馈，本次计划仅限受邀者参与。
Anthropic对安全社区在帮助其构建更安全的AI系统方面的合作表示感谢。
2025年5月22日更新
Anthropic于2025年5月22日发布更新，宣布之前的漏洞赏金计划已经结束。参与者将过渡到一项新的漏洞赏金计划，该计划的重点是在新的Claude Opus 4模型上压力测试Constitutional Classifiers系统，并测试Anthropic可能开发的其他安全系统。该公司仍然接受参与此新的仅限邀请计划的申请，感兴趣的研究人员可以通过在线申请表提交申请。
为了进一步提升AI安全性，Anthropic还接受在公共平台或论坛（如社交媒体）上发现的、针对ASL-3使用场景（即引出与生物威胁相关信息的场景）的通用越狱漏洞报告。有关更多信息，请访问此处提供的在线表格。
为了更深入地理解Anthropic的安全策略和漏洞赏金计划，我们需要进一步剖析以下几个核心概念：
AI安全等级3（ASL-3）：这是Anthropic《负责任的扩展政策》中定义的一个安全标准，用于评估和衡量AI模型的潜在风险。ASL-3代表了最高的安全级别，意味着模型在部署前需要经过最严格的安全测试和评估，以确保其不会被用于恶意目的。
负责任的扩展政策：这是Anthropic用于指导其AI模型开发和部署的框架。该政策旨在确保AI技术的发展与社会价值观相符，并最大限度地减少潜在的负面影响。通过明确的安全标准和伦理准则，Anthropic致力于构建安全、可靠和有益的AI系统。
Constitutional Classifiers：这是一种用于防御AI模型越狱攻击的技术。它基于一系列预定义的原则，用于约束模型的行为，并防止其生成有害或不当的内容。Constitutional Classifiers可以有效地识别和阻止潜在的越狱尝试，从而提高模型的安全性。
通用越狱漏洞：这是指可以绕过AI模型安全措施的漏洞，并且可以在多个主题上被利用。通用越狱漏洞对AI安全构成重大威胁，因为它们可以被用于恶意目的，例如生成虚假信息、传播仇恨言论或执行其他有害任务。
CBRN（化学、生物、放射性和核）武器：这是指具有大规模杀伤力的武器。Anthropic的漏洞赏金计划特别关注可能被用于CBRN相关主题的通用越狱漏洞，这表明该公司高度重视防止其AI模型被用于开发或传播与此类武器相关的信息。
Anthropic的漏洞赏金计划为AI安全研究人员提供了一个独特的机会，可以提前访问最新的AI模型和安全技术，并为提高AI安全性做出贡献。通过与HackerOne等平台合作，Anthropic可以有效地利用外部安全专家的力量，识别和修复潜在的漏洞，从而提高其AI模型的安全性和可靠性。此外，该计划还鼓励了AI安全领域的创新，并促进了AI安全社区的合作与交流。
总的来说，Anthropic的漏洞赏金计划是其致力于构建安全、可靠和有益的AI系统的重要举措。通过与安全社区合作，Anthropic可以不断提高其AI模型的安全性和可靠性，并为AI技术的健康发展做出贡献。
在AI模型安全领域，Anthropic的实践为行业树立了标杆。其漏洞赏金计划不仅是对自身技术的压力测试，更是对整个AI安全生态的积极贡献。通过与外部安全研究人员的合作，Anthropic能够更全面地发现和解决潜在的安全隐患，从而确保其AI模型在各种应用场景下的安全可靠。此外，Anthropic对通用越狱漏洞的关注，以及对CBRN相关主题的特别重视，也体现了其对AI安全的高度责任感和前瞻性思维。
随着AI技术的不断发展，模型安全的重要性日益凸显。Anthropic的漏洞赏金计划为我们提供了一个宝贵的视角，让我们能够更深入地了解AI安全领域的挑战和机遇。通过持续的投入和创新，我们可以共同构建一个更加安全、可靠和有益的AI未来。
为了更好地理解Anthropic的漏洞赏金计划，我们可以将其与现实世界的软件安全漏洞赏金计划进行类比。在软件行业，漏洞赏金计划已经成为一种常见的安全实践。软件公司通过向安全研究人员提供奖励，鼓励他们寻找软件中的安全漏洞。一旦漏洞被发现并报告给公司，公司就可以及时修复漏洞，从而避免潜在的安全风险。
Anthropic的漏洞赏金计划与软件行业的漏洞赏金计划类似，但也有其独特之处。AI模型的安全漏洞与传统软件的漏洞有所不同。AI模型的漏洞可能涉及到模型的行为、数据或算法等方面。因此，AI安全研究人员需要具备更深入的AI知识和技能，才能有效地发现和利用AI模型的漏洞。
此外，AI模型的漏洞赏金计划还需要考虑到AI技术的快速发展。随着AI技术的不断进步，新的安全挑战不断涌现。因此，AI模型的漏洞赏金计划需要不断更新和调整，以适应新的安全形势。
Anthropic的漏洞赏金计划为AI安全研究人员提供了一个平台，可以共同探索AI安全领域的挑战和机遇。通过与Anthropic合作，AI安全研究人员可以获得宝贵的经验和知识，并为提高AI安全性做出贡献。
Anthropic的漏洞赏金计划不仅对Anthropic自身有益，也有助于提高整个AI行业的安全性。通过分享其安全实践和经验，Anthropic可以帮助其他AI公司构建更安全的AI模型。此外，Anthropic的漏洞赏金计划还可以吸引更多的人才加入AI安全领域，从而促进AI安全技术的发展。
总的来说，Anthropic的漏洞赏金计划是AI安全领域的一个重要里程碑。它标志着AI安全已经成为AI技术发展的重要组成部分。通过与安全社区合作，Anthropic可以不断提高其AI模型的安全性和可靠性，并为AI技术的健康发展做出贡献。
展望未来，我们可以期待看到更多的AI公司推出类似的漏洞赏金计划。这将有助于提高整个AI行业的安全性，并为AI技术的广泛应用奠定基础。同时，我们也需要不断加强AI安全研究，探索新的安全技术和方法，以应对AI技术发展带来的新挑战。
