- Claude Mythos Preview har oppdaget tusenvis av kritiske feil i grunnleggende programvare, som langt overgår deteksjonskapasiteten til mennesker og tradisjonelle verktøy.
- Project Glasswing er en begrenset koalisjon av 50 teknologi- og finansgiganter som bruker denne AI-en til å oppdatere sårbarheter før de utnyttes.
- Modellen forblir under kontrollert tilgang på grunn av ASL-4-risikonivået, ettersom den har evnen til å generere funksjonelle utnyttelser autonomt.
Tenk deg at programvaren som ligger til grunn for internett, fra nettleserne du bruker til å lese dette til operativsystemene til de kraftigste serverne, hadde usynlige sårbarheter som ingen hadde lagt merke til på flere tiår. Vel, det viser seg at Anthropic har gjort et gjennombrudd med et verktøy som ikke bare finner disse sårbarhetene, men også vet nøyaktig hvordan de skal utnytte dem, noe som tvinger hele bransjen til å tenke nytt om hvordan vi beskytter dataene våre.
Vi snakker ikke om en enkel oppdatering av en smart chat-app, men et fullstendig paradigmeskifte. Med lanseringen av Project Glasswing har selskapet besluttet å ta en proaktiv defensiv tilnærming, og samle tungvekterne fra teknologi- og finanssektoren for å rydde opp i den globale kodebasen før noen med ondsinnede hensikter bestemmer seg for å bruke den samme teknologien til å skape digitalt kaos.
Hjernen bak operasjonen: Claude Mythos Forhåndsvisning
Den virkelige drivkraften bak hele denne operasjonen er Claude Mythos Preview , en AI-modell som setter sine forgjengere i skamme når det gjelder sikkerhetsanalyse. I motsetning til kommersielle modeller har Mythos en dyp resonneringskapasitet som lar den identifisere tusenvis av nulldagssårbarheter – feil som selv de opprinnelige utviklerne ikke var klar over.
Det som gjør denne modellen til et ekte kraftverk er dens evne til å kjede sammen sårbarheter . I den virkelige verden bruker en hacker vanligvis ikke et enkelt hull, men kombinerer heller flere mindre feil for å få full tilgang. Mythos kan utlede hvordan man kobler disse delene sammen, og enda mer imponerende er det at han er i stand til å skrive og kjøre testkode for å bevise at feilen er reell og utnyttbar, og dermed eliminere støyen fra falske positiver som frustrerer cybersikkerhetsanalytikere og verktøyene deres.
Figurer som får hårene til å reise seg
Hvis du trodde moden programvare var sikker, vil Glasswings data gi deg mareritt. På bare tretti dager oppdaget programpartnere mer enn 10 000 sårbarheter med høy alvorlighetsgrad eller kritiske sikkerhetsproblemer. Cloudflare alene, som allerede er en leder innen sikkerhet, fant 2.000 feil i sine egne systemer, hvorav 400 var kritiske , noe som viser at selv de mest forberedte ikke er immune mot feil.
Situasjonen med åpen kildekode er enda mer alarmerende. Anthropic analyserte rundt 1.000 prosjekter som er essensielle for nettverket og fant mer enn 23 000 potensielle sårbarheter, hvorav 6.202 ble klassifisert som kritiske . For å gi deg en idé, avdekket modellen en sårbarhet i OpenBSD som hadde vært inaktiv i 27 år , i tillegg til henholdsvis 16 og 17 år gamle feil i FFmpeg og FreeBSD. Programvare som hadde bestått utallige revisjoner og fortsatt hadde en sårbarhet.
Hvorfor kan vi ikke bruke Mythos hjemme?
Du lurer sikkert på hvorfor Anthropic ikke lanserer denne modellen for offentligheten. Svaret er enkelt: den er for farlig. Mythos har blitt internt klassifisert som ASL-4 (AI Safety Level 4) , som betyr at den har potensial for katastrofal skade hvis den faller i gale hender. En modell som finner en feil med så stor presisjon, kan på et blunk generere den perfekte utnyttelsen for å angripe kritisk infrastruktur.
Derfor er tilgangen begrenset til en lukket krets av 50 utvalgte organisasjoner , inkludert giganter som Microsoft, Google, Apple, Amazon og JPMorgan Chase. Tanken er at disse enhetene skal bruke AI til å oppdatere programvaren i massevis før angripere utvikler sine egne verktøy basert på lignende modeller. Det er i hovedsak et våpenkappløp der Anthropic vil at de gode skal ha overtaket.
Lærdommer for sektoren og fremtidens utvikling
Denne utrullingen gjør det klart at sikkerhet ikke lenger kan være en ettertanke. Cloudflare har påpekt at bruk av AI-agenter krever et veldig spesifikt testmiljø; det er ikke nok å bare be modellen om å «se etter feil». I stedet må oppgaver segmenteres og kontradiktorisk gjennomgang (en andre agent som utfordrer den førstes resultater) brukes for å forhindre at AI-en fabrikkerer informasjon.
Videre har det dukket opp en bekymringsfull menneskelig flaskehals: AI finner feil raskere enn programmerere kan fikse dem. Selv om Mythos oppdager tusenvis av feil, er triage-, rapporterings- og oppdateringsprosessen fortsatt avhengig av overbelastede menneskelige arbeidere. Dette har ført til at noen selskaper har forsøkt å redusere sine respons-SLA-er til så lite som to timer fra publiseringen av en CVE , selv om dette medfører risiko for å utgi oppdateringer uten tilstrekkelig regresjonstesting.
For å bekjempe dette har Anthropic lansert Claude Security i beta for bedriftskunder og CyberVerification Program, som lar legitime fagfolk bruke modellene deres uten de vanlige restriksjonene. De har også forpliktet millioner av dollar til stiftelser som Linux Foundation og Apache for å hjelpe vedlikeholdere av åpen kildekode med å håndtere denne tsunamien av sikkerhetsrapporter.
Realiteten er at kostnadene ved å oppdage sårbarheter har stupt, og vinduet mellom oppdagelse og utnyttelse er nå smalere enn noensinne. Suksessen til Project Glasswing viser at den eneste måten å overleve i dette nye økosystemet er gjennom åpenhet og tverrsektorielt samarbeid , og aksepterer at AI nå er det primære verktøyet for både å angripe og forsvare global digital infrastruktur.
