Anthropic Expands Access to Cybersecurity Model Mythos

•Mythos 不僅能檢測網路安全漏洞，還能自主識別並利用主要作業系統和網路瀏覽器中的零日漏洞，甚至能建立複雜的攻擊鏈，這代表其能力遠超單純的檢測範疇。
•Anthropic 透過「Project Glasswing」計畫，向包括 AWS、Apple、Google 和 Microsoft 在內的主要科技公司提供受限存取權限，並提供 1 億美元的點數，旨在強化全球關鍵程式碼庫的防禦能力。
•該模型已在超過 1,000 個開源專案中發現數千個高危或嚴重漏洞，部分合作夥伴的漏洞發現率提高了十倍以上，顯示其在規模化漏洞發現方面的顯著效率。
•Anthropic 的內部測試顯示，即使是沒有正式安全培訓的工程師，也能透過簡單的提示，利用 Mythos 生成完整且可運作的漏洞利用程式，凸顯其潛在的雙重用途風險。

📊 競品分析▸ Show

特性/模型	Anthropic Mythos	OpenAI ChatGPT-5.5	Anthropic Claude Opus 4.6
漏洞檢測	能自主識別零日漏洞	能識別漏洞	能識別漏洞
漏洞利用	能自主生成並利用零日漏洞	能分析漏洞並建立特定利用程式	漏洞利用成功率接近零
Max-Planck-Gesellschaft 漏洞利用成功率 (898 個真實漏洞)	157 個	120 個	15 個
CyberGym 基準測試	83.1%	null	66.6%
SWE-bench Pro 基準測試	77.8%	null	53.4%
可用性	受限存取 (Project Glasswing, CVP)	null (未公開發布)	公開 API (通用模型)

Mythos 被描述為一個「前沿 AI 模型」和「通用大型語言模型」(LLM)，具有顯著的代理能力。
它能夠像人類安全研究員一樣閱讀和理解程式碼，包括理解組件互動、追蹤資料流動，並捕捉傳統規則型工具可能遺漏的複雜漏洞。
該模型採用多階段驗證流程來確認其發現，會重新檢查結果以證明或反駁自身的判斷，並過濾掉誤報。
Mythos 能夠生成針對性的修補程式建議，以供人類審查和實施。
在測試環境中，Mythos 使用隔離容器運行測試專案及其原始碼，並透過提示來尋找安全漏洞，能夠假設漏洞、運行專案進行確認、添加調試邏輯，並輸出帶有概念驗證漏洞利用程式的報告。
其強大的網路安全能力並非透過專門的攻擊性訓練獲得，而是源於其在程式碼理解、推理和自主性方面的整體改進。
Mythos 能夠構建漏洞利用鏈，將多個較小的錯誤組合成一個可運作的攻擊路徑，並能推理攻擊鏈、編寫觸發程式碼、編譯、在沙盒環境中運行並根據測試結果修正假設。
該模型甚至能夠重建閉源軟體的合理原始碼，以發現其中的漏洞。

AI驅動的網路攻擊將大幅增加其規模和速度。

Mythos 等模型能自主生成複雜的漏洞利用程式，並以機器速度執行攻擊，這將使傳統防禦措施難以跟上。

網路安全產業將面臨前所未有的漏洞數量激增，需要大規模採用 AI 防禦工具。

Mythos 級別的 AI 模型能以極高效率發現大量零日漏洞，這將導致企業面臨的已知漏洞數量呈指數級增長，傳統手動修復流程將不堪重負。

AI 模型供應商將需要更嚴格的「共享責任安全模型」來管理 AI 代理的風險。

Anthropic 已提出將 AI 代理安全分為模型、工具、環境和協調層的共享責任模型，因為即使是訓練良好的模型，也可能因配置不當的工具或環境而被利用。

2021-01

Anthropic 成立

2023-09

Anthropic 發布其負責任擴展政策 (Responsible Scaling Policy, RSP) 的第一個版本

2025-10

Anthropic 推出 Claude Sonnet 4.5，專注於漏洞發現和修補，並指出 AI 對網路安全的影響達到轉折點

2025-11

Anthropic 警告 AI 驅動的網路攻擊風險，並揭露有駭客利用 Claude 進行網路間諜活動

2026-03-26

Claude Mythos 模型的存在因洩露的部落格草稿而首次公開

2026-04-07

Anthropic 正式公開 Mythos (又稱 Claude Mythos Preview)，並宣布啟動 Project Glasswing，將其用於防禦性網路安全工作

Anthropic 擴大網路安全模型 Mythos 的存取權限