文章总结： 智谱发布GLM-5.3模型，安全能力追平闭源顶尖模型。该模型已发现超两千个漏洞，包括影响全球九成DNS的关键协议漏洞，并协助还原Neo攻击链。为应对开源安全风险，智谱推出开源的盾计划，提供免费安全审计与防御能力，通过分层审查机制防范滥用，推动大模型在防御侧的价值落地。 综合评分： 84 文章分类： AI安全,代码审计,漏洞分析,应急响应,解决方案

Hugging Face事件后，智谱给开源世界递了一面“盾”

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网安国际

2026年8月19日 17:08 江苏

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要点总结

• GLM-5.3凭借更小的模型尺寸，与Kimi K3并列开源模型第一。

• GLM-5.3已累计发现2436个漏洞（1097个中高危漏洞），覆盖269个项目，其中包括一项潜伏40余年的关键协议级漏洞或影响全球九成以上主流DNS系统。

• 在FOFA Ferret对“Neo”攻击基础设施的追踪中，GLM-5.3从海量线索中提取关联信息，协助还原了完整攻击链。

• GLM-5.3发布当天，智谱同步推出“开源的盾”计划，向开源项目提供安全审计和防御能力，并在ZCode中上线代码审计功能。

GLM-5.3瞄准网络安全，部分能力追平Mythos 5

8月14日，智谱发布新一代基座模型GLM-5.3。

GLM-5.3在Terminal-Bench 3.0、Agents’ Last Exam（CLI）等公开测试中名列开源模型第一；编程与智能体能力接近海外最强闭源模型Claude Fable 5。

在全球权威的Artificial Analysis Intelligence Index（AA综合智能指数）中，GLM-5.3取得60分，进入全球前沿模型能力区间，与Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol等闭源旗舰模型处于同一水平，并与Kimi K3并列开源模型第一。

此外，网络安全也被智谱明确为GLM-5.3和后续模型的重点方向。据介绍，GLM-5.3白盒代码审查、漏洞发现等安全任务上与Mythos 5打平，部分评测还有反超。

在智谱看来，网络安全是代码能力的自然延伸，模型不光要会写代码，还要读得懂复杂系统逻辑、定位漏洞、判断影响范围，并配合完成验证和修复。

在CyberGym漏洞推理评测中，GLM-5.3拿到了84.5%的分数，高于Mythos 5（83.8%）和GPT-5.6 Sol（83.6%）；在更贴近真实漏洞利用的ExploitBench测试中，GLM-5.3的分数为54.4%，而上代模型的分数为24.4%，翻了一倍还多。

重要的是，这些能力并没有停留在跑分上。据智谱介绍，自上一代模型发布以来，他们便已联合清华大学、南开大学及多家国内安全团队做了红队测试和安全评估，累计发现2436个漏洞，其中1097个为中高危，覆盖系统内核、操作系统、浏览器引擎、互联网协议等269个项目。部分漏洞已提交至CNNVD、CNVD等漏洞库，进入负责任披露与协同修复流程。

从DNS到机器人：GLM-5.3参与发现高影响安全风险

GLM-5.3对网络安全的意义，可以从官方给出的案例中逐一体现。

在一次DNS协议安全评估中，清华大学NISL实验室与云起无垠安全研究团队借助GLM模型，在这个诞生于1983年的协议里找到了一类关键协议级漏洞。

研究团队发现，攻击者只需发出少量的特殊请求，就可能把服务器计算压力最高放大近8万倍，网站、邮件和云服务随之便不可用。网络测绘估算显示，该问题可能波及全球九成以上主流DNS系统、超过1000万处公网DNS服务。相关发现已成为DNS系统修复与加固的依据。

在互联网基础设施之外，GLM-5.3也已被用来分析开发工具、即时通信软件、邮件及办公系统，乃至具身智能机器人中的潜在风险。

例如，在对Cursor的授权安全评估中，研究人员利用GLM-5.3分析了其二进制代码、跨语言架构和权限边界，发现Rust与Electron混合架构及权限校验逻辑存在失陷风险：攻击者可能借此写入任意文件，进而窃取敏感信息、接管开发环境。相关问题已联系厂商推进修复。

DARKNAVY·深蓝研发的安全AI系统deepsec，则借助GLM-5.3在一家具身智能机器人厂商的系统中发现了致命级漏洞。攻击者一旦利用该漏洞，可远程劫持大量机器人并控制其执行恶意动作，这一风险目前也已进入修复流程。

在另一个案例中，FOFA的Ferret引擎注意到一台位于巴西的临时文件服务器行为异常。GLM-5.3帮研究人员从大量开放目录、日志和碎片化线索中拼出关键信息，还原出名为“Neo”的AI Agent攻击链。据介绍，在不到两个月的时间里，这个Agent管理着多台服务器、多个域名、约6万个邮箱和100多个脚本，发出18567封钓鱼邮件，目标是A国的会计师事务所、税务服务公司和记账机构。GLM-5.3协助关联起攻击基础设施、邮件系统和后续恶意文件的准备活动，研究人员最终据此捕获了这次攻击。

Hugging Face事件后，智谱提出“开源的盾”

在智谱的叙述里，GLM-5.3的安全能力从一开始就与开源生态绑在一起。

此前，Hugging Face披露过一起AI Agent入侵事件。调查初期，团队曾尝试用商业闭源模型分析攻击日志，但模型分不清安全人员和攻击者，部分请求被拒绝，取证一度受阻。之后，Hugging Face把GLM-5.2部署在自有服务器上，分析了超过1.7万条事件记录，还原出了攻击全过程。

智谱的观点是：攻击能力正在扩散，防御能力不能握在少数闭源模型公司手里。他们提到，Anthropic的Mythos模型及配套安全服务目前只开放给约150家大型机构，更广的企业和开源项目很难拿到同等水平的安全支持。

GLM-5.3发布当天，智谱同步启动了“开源的盾”计划：对重点开源项目做持续安全审计，向开源项目维护者提供安全审计与防御任务的免费模型额度，并在ZCode中上线代码审计功能。

当然，开放安全能力也有滥用风险。智谱的应对方案是，采用分层风险审查机制，由外层分类器、推理监控器和深度安全对齐识别并拦截高风险攻击性任务。

这套机制看的是用户意图和具体语境，不是简单的关键词过滤。安全知识问答、蓝队防御、CTF教学、漏洞挖掘与修复这类低风险或防御性任务，模型尽量保持可用；高危漏洞利用、真实入侵，则严格限制。

智谱称，他们计划在两周内开源完整的GLM-5.3模型权重，在此之前会完成必要的安全加固；最敏感的网络安全能力将通过“网络安全受信访问”计划，仅向经过验证的用户开放。

从代码生成到漏洞挖掘、取证分析、基础设施防护，智谱想传递的是：大模型的安全价值不只是让开发者写得更快，还能让防守者在攻击发生前更早看到问题。然而，对开源模型来说，真正的考验也许不是能力能否追上闭源，而是开放到什么程度、风险怎么兜住——这条边界并不好画，但国产大模型已经走出了第一步。

目前，GLM-5.3已接入ZCode等编码平台，并纳入GLM Coding Plan，点击阅读原文查看。

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