開源軟體是全球經濟的重要支柱，支撐著雲計算、金融服務、製造業、電信、政府及網際網路服務，讓技術對專家社區保持開放和可觀測性。
網路安全是開源軟體的三大核心受益領域之一。開放安全AI聯盟（Open Secure AI Alliance）將在Linux基金會Akrites項目和OpenSSF社區工作的基礎上，利用開放技術修復和披露安全漏洞。
正如開源軟體為軟體領域奠定了共同基礎，美國及其合作夥伴如今在AI安全領域面臨一個抉擇：保護基礎設施的防禦體系，究竟應當封閉在少數不透明系統之中，還是構建在任何防禦者都能研究、調整和部署的開放模型、工具鏈與工具之上？
世界同時需要閉源與開源模型。在網路安全領域，開放模型和開放工具鏈尤為關鍵——它們能夠普及防禦能力、提升防禦者的透明度、在保護數據的同時實現網路防禦，並以可定製、可本地化的控制手段對前沿閉源模型形成有效補充。開源還支持大規模分布式、社區驅動、自主可控的防禦體系，從根本上消除單點故障風險。
開放模型與任何強大技術一樣，存在被濫用的風險——包括試圖削弱安全防護或將其能力轉用於網路攻擊——但這些風險並非開放系統所獨有，必須在任何部署先進AI的場景中加以管控。
近期Hugging Face安全事件給出了一個清醒的提示：網路防禦者需要開放的、前沿的智能體系統來進行自我防護。當閉源AI工具無法區分攻擊者與防禦者、封鎖了關鍵的取證分析時，Hugging Face在自有基礎設施上運行了開放權重的GLM 5.2模型，分析了逾17,000條操作記錄，成功遏制了此次入侵。
這一事件揭示了一個現實：當防禦者無法在自有基礎設施上檢視、調整和運行先進AI時，其響應能力恰恰在最需要速度的關鍵時刻受到制約。企業和國家需要開放的前沿防禦工具與技術，以便關鍵行業能夠在多供應商生態系統中構建安全體系，避免單點故障。
這正是開放安全AI聯盟的使命：確保全球防禦者都能擁有可信賴、可掌控的開放前沿工具。
雲計算、網路安全、企業軟體、開源基金會及AI研究等領域的領軍企業——包括英偉達
、Adobe、Cadence、Capital One、思科、Cloudera、Cloudflare、Cognition、CrowdStrike、Databricks、戴爾科技、DoorDash、Elastic、HPE、Hugging Face、IBM、LangChain、Linux基金會、微軟、NAVER、NetApp、Nous Research、OpenClaw、Palantir、Palo Alto Networks、Red Hat、Reflection AI、Salesforce、SAP、ServiceNow、西門子、SK電訊、Snowflake、SpacexAI、Synopsys、Thinking Machines Lab和TrendAI——已成為開放安全AI聯盟的創始合作夥伴。該聯盟致力於開發和共享開放技術、方法與工具，以保障AI時代軟體和智能體的安全。
有觀點認為，開放模型本質上安全性較低，因為它們可能被濫用於網路攻擊或遭修改以去除防護措施。這些風險確實存在，但在閉源系統中同樣無法消除，僅憑封閉權重並不能阻止蓄意攻擊者尋找或利用強大的AI。
正確的應對之道不是剝奪防禦者使用強大開放系統的權利，而是將開放性與強有力的安全防護相結合，輔以明確的反惡意濫用規則、嚴格的評估機制和快速的漏洞修復能力。在網路安全領域，更安全的路徑是讓更多防禦者能夠測試、驗證和強化社會所依賴的系統。
防禦者既需要前沿閉源模型，也需要前沿開放模型，兩者協同配合，才能針對不同任務選擇最合適的系統，並在安全需求所及之處確保透明度、適應性和主權掌控。
AI智能體並非僅僅是一個語言模型，而是由模型、工具鏈和防護機制共同構成的複雜系統。
真正的AI安全取決於完整的智能體技術棧——包括身份認證、權限管理、工具鏈、防護機制、日誌記錄和評估體系——而非僅僅取決於模型權重是否開放。開放的工具鏈和工具使眾多防禦者更易於檢視、測試和改進這些控制措施。
英偉達正向開放安全AI聯盟貢獻開放模型、模型權重、數據及新的智能體工具鏈研究成果，以加速網路安全工具與技術的研發。
英偉達實驗室全新開源項目——面向對象智能體（NOOA）——現已在GitHub上線，旨在讓先進AI安全能力更易於在智能體工具鏈中獲取和應用。該研究框架使工具鏈能夠更好地與模型集成，從而讓智能體行為更易於測試、追蹤、審計和治理。
各聯盟成員正攜手構建面向智能體的開放防禦技術棧，涵蓋身份認證、隔離機制、安全模型格式、多模型掃描及安全編碼工作流等多個層面。
HPE為SPIFFE/SPIRE項目作出貢獻，該項目建立了零信任身份框架標準與方法，可通過密碼學手段驗證AI智能體和服務，確保只有經過授權的工作負載才能通信並訪問企業資源。
Hugging Face已將Safetensors——一種用於安全儲存AI模型權重的格式，可提供透明度並保證不執行遠程代碼——捐獻給PyTorch基金會。
IBM與Red Hat的Lightwell項目通過數字簽名補丁，將安全保障延伸至開源供應鏈。
微軟的MDASH多模型智能體掃描工具鏈協調多個專業AI智能體，協作發現、驗證並證明可利用漏洞。
SpacexAI已將基於終端的AI編碼智能體Grok Build開源，以促進信任、提升透明度並拓展新能力，並計劃開源Grok系列模型的權重，以支持開發者和研究社區。
隨著政策制定者和監管機構深入探討AI安全問題，至關重要的是，應在AI和網路安全政策中將開放模型、工具鏈及安全工具定位為防禦資產，而非負擔。對開放前沿AI系統實施一刀切的限制，只會削弱防禦能力，並有可能將權力、依賴和脆弱性集中於少數閉源提供商。
企業和政府應像過去幾代人投資開源軟體那樣，投資建設AI防禦的共享開放基礎設施——包括數據集、評估框架、攻擊模擬器和紅隊測試工具。
AI智能體時代可以成為一個韌性與共同安全的時代。做出正確選擇，開放安全的AI系統就能為防禦者提供所需工具，增強市場競爭、拓展技術領先優勢，並確保這一卓越技術的安全性在開放環境中為所有人共建共享。
這一未來不會靠單純的保密來守護，而要靠構建足夠堅固、經得起檢驗、足夠靈活以持續改進、足夠開放以動員全體防禦者的系統來實現。
這一未來值得共同創造——開放安全AI聯盟誠邀各國政府、行業機構和研究人員攜手參與，共同守護AI時代的安全。
Q&A
Q1：開放安全AI聯盟是什麼組織，成立的目的是什麼？
A：開放安全AI聯盟是一個由英偉達、微軟、IBM、Hugging Face等數十家科技企業聯合發起的開放安全組織，建立在Linux基金會Akrites項目和OpenSSF社區工作的基礎上。其目的是開發和共享開放技術、方法與工具，確保全球網路防禦者都能獲得可信賴、可掌控的開放前沿AI工具，從而保障AI時代軟體和智能體的安全。
Q2：Hugging Face安全事件說明了什麼問題？
A：Hugging Face安全事件表明，當閉源AI工具無法區分攻擊者與防禦者並封鎖關鍵取證分析時，防禦者會陷入被動。Hugging Face最終通過在自有基礎設施上運行開放權重的GLM 5.2模型，分析了超過17,000條操作記錄，成功遏制了入侵。這說明防禦者必須能夠在自有基礎設施上檢視、調整和運行先進AI，否則響應能力將在最關鍵時刻受到制約。
Q3：英偉達向開放安全AI聯盟貢獻了哪些資源？
A：英偉達向聯盟貢獻了開放模型、模型權重、數據及新的智能體工具鏈研究成果。其中包括全新開源項目NOOA（面向對象智能體），該框架現已在GitHub上線，幫助工具鏈更好地與模型集成，使智能體行為更易於測試、追蹤、審計和治理，從而加速網路安全工具與技術的研發。
