Cognition首席安全官Stamos称：开源模型已能自动化攻击链，网络安全业“旧时代已结束”
Alex Stamos在Decoder播客中表示，过去一个月多家AI公司接连被攻破，攻击者可借助开源工具与开源权重模型实时发现漏洞、编写利用程序；他称数十年建立的网络安全产业所依赖的技能层级与攻防经济假设已不再成立。
AI解读：Stamos称，ARTEX这类可下载的开源工具配合GLM-5.3等模型，已能让使用者实时发现漏洞并编写利用程序，攻击门槛大幅下降。
他描述了一条具体攻击链：攻破Fireworks后窃取API密钥，再进入Cursor并推送恶意插件，波及5000家公司。
Stamos将当前局面类比1990年代：工具可得、攻击可自动化，但全球经济如今运行在互联网上，后果范围更大。
他认为防御成本必须降下来，SOC一线告警过滤需先用传统分类器处理海量日志，再逐级交由规模更大的模型。
关于Binance被盗，Stamos称主要是朝鲜团队的人类情报与社会工程，而非AI主导；他提到大额加密货币盗窃规模为人所知最大。
这些是Stamos在访谈中的判断，来源未提供独立验证的攻击效果数据或行业统计。
Cognition首席安全官、斯坦福大学网络政策中心讲师Alex Stamos在The Verge旗下Decoder播客中说，网络安全行业正处在“AI赋能攻击能力起飞”的起点，过去一个月已有大量公司被攻破，其中不少是AI相关公司。
他描述的攻击链是：Fireworks被入侵后，API密钥被窃取，攻击者借此进入Cursor，再推送一个恶意插件，波及另外5000家公司，形成5000个潜在泄露点。他称这是一种在科技行业持续存在的泄露状态。
Stamos称，被讨论的工具之一是开源项目ARTEX，任何人可下载，后端接上GLM-5.3这类模型后，可攻破数量惊人的组织；该工具最早针对三家韩国银行，本周又有约200家公司被攻击。
他称Binance被盗是“人类历史上最大的盗窃”，主要靠朝鲜团队的人类情报与高超社会工程，AI可能只占一部分。
Stamos称，闯入AI公司的主要是“中国小型承包访问产业”，即小承包商入侵后把信息卖给更大的中国公司。
Stamos对攻击方式变化的描述
Stamos借用军事术语“杀伤链”解释变化：传统上先研究软件、找漏洞、写利用程序，再由人快速部署到成百上千目标；现在AI系统可以“撒开了跑”，针对目标实时找漏洞、实时写利用程序、实时入侵。
他称，这打破了旧有假设——能写高质量漏洞利用的“神级”研究者只有几百人，攻击团队需要精英研发加大规模操作人员；如今脚本小子借助本地Mac和开源权重模型，已接近具备过去顶尖研究者的能力。
他提到，攻击成本正随每token成本趋近于零而下降，而防御成本仍很高。
- 他说自己在一台Mac Studio上运行量化后的GLM-5.3，称其能力“令人难以置信”。
- 他称如今不再必须使用带有保护措施和日志的前沿模型，执法机构可追踪的环节减少。
他所说的防御侧问题
Stamos称，软件安全只占其CISO工作的约25%，而这一块恰是AI改进最大的部分；其余75%的运营安全改进有限，有些方面还变差了。
他说，SOC一线需要先处理TB到PB级日志，用LLM不经济，应先用TF-IDF、传统分类器等更快工具触发告警，再交给小模型、大模型逐级处理。
他引述一位在大型安全平台公司工作的同事称，用大型前沿模型做一次调查，在其产品上要花900美元，这种成本不可行。