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新智元報道
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【新智元導讀】A廠的玻璃翼計劃首戰(zhàn)告捷,Mythos 30天內就挖出1萬個致命漏洞,甚至攔截了150萬美元電詐!面對雪片式的報告,人類程序員也崩潰求饒了:「求別挖了,根本修不完啊!」
就在剛剛,Anthropic又發(fā)布了一條震撼全球科技圈與安全圈的消息。
「玻璃翼計劃」的首月戰(zhàn)報,正式公布了!
在這場秘密行動中,Anthropic首次動用了下一代頂級大模型——Claude Mythos Preview。
在短短30天內,它聯(lián)合了全球約50家網絡巨頭和關鍵基礎設施軟件開發(fā)方,一口氣揪出了超過10,000個高危或嚴重級別的軟件漏洞!
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更恐怖的是,它不僅能找漏洞,還能「端到端」自動構建攻擊鏈。
甚至在某家合作銀行的真實業(yè)務中,成功攔截了一筆150萬美元的電詐!
一時間,整個安全圈徹底震了。
有安全專家甚至在X上絕望驚呼:「互聯(lián)網底座被AI翻了個底朝天……我們可能真的要涼了!」
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瘋狂的30天
全球科技巨頭親身體驗,Mythos究竟多恐怖
2026年4月,Anthropic秘密啟動了Project Glasswing。這個名字的寓意,是希望世界上最重要的閉源和開源軟件變得透明且安全。
首批加入該計劃的,是約50家關鍵基礎設施軟件開發(fā)方。
當他們拿到Claude Mythos Preview的測試權限后,短短一個月內,整個行業(yè)的三觀都被震碎了。
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來看看這份閃瞎眼的戰(zhàn)報——
Cloudflare報告,在極度關鍵的核心路徑系統(tǒng)中,Mythos一口氣挖出了2000個漏洞!其中有400個屬于高危或嚴重級別。
更離譜的是,Cloudflare的安全團隊驚呼:這個AI的誤報率,甚至比人類頂級安全測試員還要低。
在Mozilla最新的Firefox 150瀏覽器測試中,Mythos一口氣修復了 271個高危漏洞。
這個數(shù)字是此前在Firefox 148版本中使用Opus 4.6所發(fā)現(xiàn)漏洞數(shù)的10倍以上!
OpenBSD報告的戰(zhàn)績簡直讓人毛骨悚然:Mythos在OpenBSD的代碼庫中,竟然揪出了隱藏了整整27年的陳年老Bug!
而且,模型甚至不需要人類插手,自己就構建出了完整的漏洞利用鏈。
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英國AI安全研究所則給出了官方背書。他們確認,Mythos Preview是全球首個能夠端到端完全攻克他們設置的雙重網絡靶場的AI模型。
Mythos在實戰(zhàn)防御中,Mythos也大顯神威。
在一家合作的銀行中,一個黑客團伙已經成功入侵了客戶的電子郵件,并使用了AI語音克隆技術撥打了欺詐電話。
就在這筆高達150萬美元的電匯即將被轉走的千鈞一發(fā)之際,Mythos模型通過實時分析異常行為鏈路,瞬間識破了騙局并強行阻斷了交易!
「我們這群人類安全專家,看起來就像是拿著長矛的原始人,看著一架F-22戰(zhàn)斗機從頭頂飛過。」 一位參與內測的安全研究員在X上感嘆道。
全球數(shù)十億臺裸奔設備,被Mythos挽救了!
然而,Mythos也掀起一場產能危機。
在過去,網絡安全界的核心瓶頸是發(fā)現(xiàn)漏洞。找到一個高危零日漏洞,頂尖白帽黑客可能要花上幾個星期甚至幾個月。
而現(xiàn)在,Claude Mythos把尋找漏洞的成本和時間直接打到了「無限趨近于零」。
Anthropic用它對全球1000多個支撐著互聯(lián)網運轉的核心開源項目進行了掃描。結果令人頭皮發(fā)麻——
總共掃出 23,019 個漏洞,其中包含由Mythos評估的 6,202 個高危或嚴重漏洞!
為了確保不是AI在「胡言亂語」,Anthropic聯(lián)合了6家全球頂尖的獨立安全研究公司進行人工交叉復核。
結果證明:AI的真陽性(即漏洞真實存在)準確率高達90.6%! 最終確認其中有1,094個是鐵證如山的高危或嚴重漏洞。
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開源漏洞儀表盤,顯示所有嚴重程度的漏洞
這里必須提一個極其典型的案例——wolfSSL。
wolfSSL是一個極其著名的開源密碼學庫,全球有數(shù)十億臺設備(包括物聯(lián)網設備、路由器、智能汽車等)都在使用它。
然而,在Mythos面前,wolfSSL的防線形同虛設。Mythos不僅發(fā)現(xiàn)了一個極其隱蔽的邏輯漏洞,它甚至自己動手寫出了一套攻擊代碼!
利用這套代碼,黑客可以隨意偽造數(shù)字證書,造出極其逼真的銀行網站或者郵箱登錄頁,沒有任何破綻。
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如果這個漏洞沒有被Mythos提前發(fā)現(xiàn)并提交修復,一旦被黑產利用,后果不堪設想。
全球數(shù)十億臺設備,其實一直都在危險邊緣裸奔。這一次,是Mythos拉了回來。
史詩級反轉:找bug不再是瓶頸,修bug才是!
隨著Project Glasswing的推進,一個網絡安全歷史上從未出現(xiàn)過的奇葩現(xiàn)象誕生了。
「網絡安全的瓶頸不再是尋找漏洞。現(xiàn)在的瓶頸是:人類修復漏洞的速度,遠遠跟不上AI發(fā)現(xiàn)漏洞的速度。」
對于開源社區(qū)維護者來說,這簡直是一場噩夢。
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Anthropic的漏洞報告就像雪片一樣飛向各大開源社區(qū)。作者們已經招架不住了。
「別挖了!求求你們放慢速度!我們真的修不過來了!」
據(jù)Anthropic透露,近期有多位開源維護者發(fā)來「求饒」郵件,請求他們放緩漏洞披露的節(jié)奏。因為人手嚴重不足。
即使收到詳細報告,人類程序員平均修復一個高危漏洞,依然需要整整兩周的時間。
目前,Anthropic提交給開源作者的1129個漏洞中,目前只有75個高危漏洞被成功打上補丁。當前安全生態(tài)系統(tǒng)已經嚴重超載!
魔法打敗魔法:Anthropic的防御
既然人類已經修不過來,那就用魔法打敗魔法。
Anthropic果斷拋出了「防御者工具包」方案。
首先是重磅上線的 Claude Security。
這是專為Claude企業(yè)版客戶打造的自動化神器。它的邏輯是:我不光幫你找出代碼庫里的漏洞,我還直接把修復補丁給你寫好。
上線僅三周,企業(yè)客戶就已經用Opus 4.7光速修復了超過2100個漏洞!
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其次是「網絡驗證計劃」。
Anthropic開始允許專業(yè)的白帽子、滲透測試員和紅藍對抗團隊,在合法合規(guī)的前提下,解除Claude模型的一些「安全緊箍咒」,用于合法的漏洞研究和靶場測試。
更有意思的是,Anthropic直接開源了一套「抓BUG流水線」。
1 定制化指令(Skills): 教你怎么讓AI保持專注,進行深度的代碼審查。
2 自動化框架(Harness): 一個能讓Claude自動遍歷龐大代碼庫、克隆子代理并行掃描、自動分揀漏洞并生成報告的指揮系統(tǒng)。
3 威脅建模生成器(Threat Model Builder): 直接把代碼丟進去,AI會自動識別系統(tǒng)里最容易被攻擊的「軟肋」,優(yōu)先安排重點防御。
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網絡巨頭思科也站了出來,宣布開源「Foundry Security Spec」系統(tǒng),搭建類似于Mythos的安全評估防線。
從此,就是AI發(fā)現(xiàn)漏洞,再用AI生成補丁,人類只負責最后審核。
這,才是未來網絡安全的終極形態(tài)。
達摩克利斯之劍:Mythos究竟何時公開發(fā)布?
所以,Claude Mythos究竟什么時候正式開放?
Anthropic目前的態(tài)度依然非常謹慎。
他們表示,一旦構建出「更強大、更高級別的安全護欄」,Mythos級模型必將全面推向公開發(fā)布!
現(xiàn)在還不能放出來,因為它實在太危險了。
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正如XBOW的測試報告所言:Mythos Preview在Web漏洞利用基準測試上實現(xiàn)了「對所有現(xiàn)有模型的跨代級大幅領先」,甚至在每一個Token的生成上都展現(xiàn)出了「絕對史無前例的精確度」。
Anthropic非常清楚,目前世界上沒有任何一家公司擁有足夠強大的安全機制,能100%確保這個模型不被濫用。
如果今天就把Mythos的API公之于眾,明天全球的黑客組織、甚至某些極端組織,就能以極低成本批量生產出成千上萬個Zero-day利用工具。
普通人的電腦、醫(yī)院的系統(tǒng)、電網的控制中樞,將面臨一場浩劫!
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Anthropic給出的建議是:
1 縮短補丁周期!縮短補丁周期!縮短補丁周期! 別攢著一個月發(fā)一次更新了,利用現(xiàn)有的AI工具(如Opus 4.7),盡快把安全修復推給用戶。
2 強制升級策略。 開發(fā)者必須讓用戶盡可能無腦地安裝更新,對于那些死活不升級的用戶,采取強制斷網。 回歸安全基本功。
3 強化多因素認證(MFA)、加固默認配置、保留詳盡的日志。風暴前夕的平靜
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風暴前夕的平靜
一個月,超50家巨頭聯(lián)手,10000+致命漏洞,攔截150萬美元電詐……這僅僅是Claude Mythos Preview小試牛刀的戰(zhàn)績。
現(xiàn)在,人類程序員在經歷陣痛期——被AI報告淹沒,修補潛伏二三十年的bug。
但正如Anthropic在所展望的那樣——
「跨越這些風險之后,一個令人振奮的世界正在向我們招手:在那個世界里,人類重要的代碼將被淬煉得比今天堅固百倍,而黑客攻擊,將成為極其罕見的歷史名詞。」
讓我們默默感謝一下那些不知疲倦地審查了數(shù)億行代碼的AI。
很可能,它剛剛為你阻擋了一次致命的核爆。
參考資料:
https://x.com/AnthropicAI/status/20579091025425495
編輯: Aeneas Moses
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