Perplexity 发布 SPACE 沙箱平台红队测试研究：12 个模型尝试逃逸虚拟机
Perplexity 给 12 个模型出了道逃逸题：攻破自家开源沙箱 SPACE。有意思的结论是通用模型比网络安全专门版更能挖漏洞，连 DNS 伪造绕网这种手法也是他们自己测出来的。做智能体部署和沙箱安全的开发者可以直接读，安全边界怎么设、CTF 基准怎么写提示词都有参考。
Perplexity 公布了对其 VM 沙箱平台 SPACE 的红队测试研究，让 12 个模型完成两项任务：从虚拟机逃逸到宿主机窃取凭证，以及绕过 SPACE 的网络策略访问被封锁的 URL。
研究得出四项发现：CTF 红队测试的提示词应明确要求突破 host-guest 隔离，否则会引导智能体偏离被测安全边界；非网络安全专门模型的表现反而优于安全专门模型，例如 GPT 5.
6 Sol 比 GPT 5.6 Sol Cyber 更擅长发现漏洞。
SPACE 平台本身经受住了沙箱隔离逃逸尝试，但研究团队自行发现并修复了通过 DNS 伪造绕过网络限制的问题。该平台为开源项目，Perplexity 计划持续向智能体沙箱和安全社区公开这类研究成果。
New research on red teaming our sandbox platform SPACE: 1. CTF red-teaming should prompt explicitly to break the host-guest isolation. 2. Non-cyber models are actually better than cyber models at red teaming and finding exploits (eg GPT 5.6 Sol vs GPT 5.6 Sol Cyber) 3. Our sandbox platform SPACE was robust to sandbox isolation exploits 4. Network bypassing with DNS spoofing was something we discovered and addressed 5. Our platform is open-source and we want to keep sharing our findings openly for the agent sandbox and security community. Perplexity @perplexity_ai We are publishing new research on our findings from red-teaming SPACE, our VM sandbox for Computer agents. We gave 12 models two tasks: escape the VM to take a credential from the host, and bypass SPACE's network policy to reach a blocked URL. We found that the standard Capture the Flag setup used in red-teaming can steer agents away from the security boundary being tested, and that security-specialized models don't guarantee better results. perplexity.ai/hub/blog/escap… 🔗 View Quoted Tweet📊 15 ⚡
本条情报归属 AITOP「论文」核心栏目，重点聚焦北美前沿实验室与硅谷科技巨头。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」「中美大模型技术代差与商业化对照」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：Perplexity、SPACE、GPT 5.6、AI安全，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「Aravind Srinivas」（@AravSrinivas），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。
