DarKnight框架破解暗网市场验证码

研究者 Binghui Wu 等人发布 DarKnight，一个可在单张工作站 GPU 上本地运行的自改进智能体框架，用小型开源权重视觉语言模型破解暗网市场的 CAPTCHA，无需按站点微调，也不调用第三方 API。 在四个真实暗网市场的案例研究中，该框架在防御最严的市场成功率达到 83.2%，比其基础模型高 37.2 个百分点，并超过 Claude Opus 5 的 44%；同时以 7.6% 的退化代价挽回了 48.2% 的基线失败。上述数据来自作者发布的论文。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。