قدمت Anthropic موديل Mythos: نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد حسّن بشكل كبير كشف واستغلال الثغرات الأمنية

Anthropic, похоже, показала один из первых ИИ-инструментов, который меняет не только скорость, но и саму механику кибербезопасности: ранние тестировщики называют Mythos заметно более сильной системой, чем предыдущие модели компании, а доступ к ней пока намеренно ограничен, чтобы дать защитникам фору до того, как похожие возможности окажутся у злоумышленников. Mythos — это новая модель Anthropic для программирования и агентных задач, но именно в кибербезопасности её скачок оказался самым заметным. Компания не стала выпускать её в широкий доступ и запустила закрытую программу Project Glasswing.

В ней участвуют Amazon Web Services, Apple, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft, Nvidia и Palo Alto Networks. Логика простая: сначала дать модель тем, кто поддерживает критическую инфраструктуру и крупные кодовые базы, чтобы они успели найти и закрыть слабые места. Важный нюанс в том, что Mythos не выглядит узкой “хакерской” моделью.

Anthropic описывает её как наиболее сильную общую систему для кода и агентных задач, а кибервозможности называет побочным эффектом этого роста. Чем лучше модель понимает большие проекты, переписывает код и самостоятельно выполняет длинные цепочки действий, тем лучше она находит и использует слабые места. Именно поэтому компания говорит не о локальном апдейте, а о переходе порога, после которого прежние меры безопасности уже недостаточны.

По отзывам первых партнёров, Mythos лучше прошлых поколений справляется не только с поиском багов, но и с тем, что обычно требует опытного offensive security-инженера: воспроизвести проблему, понять путь атаки и связать несколько уязвимостей в одну рабочую цепочку. Anthropic прямо пишет, что её предыдущая Opus 4.6 почти не умела автономно доводить найденные ошибки до рабочего эксплойта.

В одном из внутренних бенчмарков на базе Firefox старая модель получила считаные успешные срабатывания, тогда как Mythos смогла многократно чаще доводить атаки до рабочего состояния. Независимая проверка со стороны британского AI Security Institute добавляет цифры к этим оценкам. На задачах экспертного уровня модель показала успешность 73%, а в симуляции корпоративной атаки из 32 шагов стала первой системой, которая смогла пройти сценарий от разведки до полного захвата сети.

Полностью завершить цепочку ей удалось в 3 из 10 попыток, а в среднем она проходила 22 шага из 32. Это важно не потому, что ИИ внезапно “изобрёл” новый тип взлома, а потому, что он начал автоматизировать длинные и дорогие для человека этапы. Пока Anthropic подчёркивает защитный сценарий использования.

Компания говорит, что Mythos уже помогла выявить тысячи уязвимостей нулевого дня в критически важном ПО, и выделила на программу раннего доступа 100 млн долларов в виде вычислительных кредитов. Но оборотная сторона очевидна: то, что сегодня помогает с патчингом и аудитом, завтра может ускорить работу атакующих. Партнёры проекта прямо предупреждают, что окно между обнаружением ошибки и её практической эксплуатацией сжимается с месяцев до минут, особенно если модель умеет действовать агентно и не теряет контекст на больших кодовых базах.

Для рынка это сигнал сразу в двух направлениях. Во-первых, киберзащита перестаёт быть процессом, который можно закрывать редкими аудитами и плановыми патчами: если модели уровня Mythos становятся реальностью, защита тоже должна стать почти непрерывной. Во-вторых, главный риск смещается от самих “супермоделей” к качеству инфраструктуры вокруг них.

Крупные компании с сильными командами безопасности, вероятно, быстрее встроят такие инструменты в оборону. Слабее всего выглядят небольшие и средние организации, где накоплены старые системы, долгий цикл обновлений и дефицит специалистов. Именно для них появление Mythos может оказаться не абстрактной новостью из мира ИИ, а прямым предупреждением.