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      高盛怕了!Claude Mythos全球首個攻破企業(yè)網絡,奧本海默時刻來了

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      新智元報道

      編輯:Aeneas

      【新智元導讀】AI黑客Claude Mythos覺醒了!英國AI安全研究所證實,它是首個破解企業(yè)網絡攻擊測試的AI,僅用32步,完成20小時人類任務只需幾秒。高盛已經緊急拉響紅色警報,人類的網絡安全,已經進入奧本海默時刻。

      今天,數(shù)條恐怖的消息同時在全網刷屏了。

      據(jù)爆料,華爾街巨頭高盛正在瘋狂加強網絡防御,為的就是應對Claude Mythos!


      緊急拉響紅色警報的高盛,并不是風聲鶴唳。

      就在剛剛,英國人工智能安全研究所(AISI)發(fā)布了一項重磅研究:Anthropic于4月7日發(fā)布的Claude Mythos Preview模型,在網絡安全評估中表現(xiàn)出令人毛骨悚然的能力。


      這次,AISI的測試環(huán)境,選在了代號為「The Last Ones」 (TLO)的超高難度模擬網絡靶場。

      結果出乎意料:Mythos完成了人類專家需要20小時才能完成的32步企業(yè)網絡攻擊模擬,而且在這個過程中做到了全自動、全自主。

      AISI驚呼:Claude Mythos是全球首個完成AISI網絡靶場端到端測試的模型!


      這個實驗報告一出爐,也引發(fā)了圈內的強烈反響:看來Anthropic所言非虛,Claude Mythos的確與眾不同。我們確實有理由擔憂它對于網絡安全界可能造成的巨大影響。



      難怪高盛會害怕,顯然,全球網絡安全基建如今正在經歷一場「奧本海默時刻」。


      這些天,很多人都在質疑關于Mythos的擔心只是營銷手段,但這些天曝出的數(shù)據(jù),逐漸證實:Mythos,或許真的很危險。


      那個讓高盛睡不著覺的AI黑客

      英國AISI這個組織在業(yè)內小有名氣。

      從2023年開始,他們就一直在追蹤AI的網絡安全能力,為此專門構建了一套從易到難的評估體系。

      奪旗賽結果

      在CTF(Capture-the-flag )挑戰(zhàn)賽中,AI 模型必須識別并利用目標系統(tǒng)中的弱點來獲取隱藏的「flag」。

      2025年4月之前,任何模型都無法完成入門級的專家級任務。

      但在今天的專家級奪旗賽(CTF)任務中,Claude Mythos Preview的成功率已經高達73%!


      自2022年11月以來,模型在技術非專家和學徒級別的奪旗賽 (CTF) 任務上的表現(xiàn)。GPT-3.5 Turbo到Claude 4 Opus平均運行10次,最多處理250萬個token。GPT-5 到Mythos Preview平均運行5次,最多處理250萬個token

      而且,要敲黑板的是,這些專家級任務在2025年4月之前,沒有任何模型能夠完成。

      但Claude Mythos Preview一上手,成功率就已經飆升至73%這個驚艷成績


      自2025年8月以來,模型在實踐者和專家級奪旗任務 (CTF) 中的表現(xiàn)。所有模型平均運行5次,達到5000萬個token

      網絡靶場結果:20小時 vs 幾秒鐘

      這還不是最恐怖的。

      真正讓安全專家們徹夜難眠的,是 「The Last Ones」(最后的挑戰(zhàn)者) 測試。

      即使是專家級的CTF比賽也只能孤立地測試特定技能。而現(xiàn)實世界的網絡攻擊需要將數(shù)十個步驟串聯(lián)起來,跨越多個主機和網絡段——這些持續(xù)性操作需要人類專家花費數(shù)小時、數(shù)天甚至數(shù)周的時間才能完成。

      為此,AISI的研究者們構建了「The Last Ones」 (TLO),這是一個模擬真實企業(yè)網絡的32步攻擊鏈路。從最初的網絡偵察開始,到最終完全控制整個網絡結束,人類專家完成這個測試需要整整20個小時。

      而Claude Mythos Preview是第一個從頭到尾打通這個測試的AI模型!

      在10次嘗試中,它成功了3次,平均每次完成22個步驟。


      在「The Last Ones」任務中,模型完成的平均步驟數(shù)隨總token消耗的變化關系。Mythos Preview、Opus 4.6 和 GPT-5.4 在最高100M token預算下平均運行10次;Opus 4.5、GPT-5.1 Codex 和 Sonnet 4.5 在1000萬token預算下平均運行15次,在100M token預算下平均運行5次;GPT-5.3-Codex 在1000萬token預算下平均運行10次,在100M token預算下平均運行5次;Sonnet 3.7 和 GPT-4o 僅在1000萬token預算下平均運行10次。在所測試的token預算范圍內,隨著token預算的增加,各模型的表現(xiàn)持續(xù)提升。灰色的水平線表示攻擊鏈中的關鍵里程碑

      也就是說,Claude Mythos可以在沒有人類干預的情況下,自主完成一次完整的企業(yè)網絡滲透,包括掃描漏洞、尋找弱點、橫向移動、權限提升、最終拿下整個網絡。

      這是一條完整的黑客攻擊鏈,而Mythos,就是那個唯一的攻擊手。

      研究者發(fā)現(xiàn)了這個令人顫栗的事實:Mythos已經具備了獨立完成「滅國級」網絡攻擊的潛力。

      它不需要人類黑客在鍵盤前敲命令,不需要等待指令,不需要人類的判斷。它自己就是判斷,自己就是執(zhí)行者。

      它不是一個工具,而是一個有目標、有策略、有執(zhí)行力的數(shù)字生命體。

      難怪高盛要瘋狂加碼網絡防御。



      拔網線都來不及,這次噩夢成真了

      在專家級奪旗賽(CTF)中,AI模型的進化階梯是這樣的。

      2022年,AI只能勉強看懂初學者代碼。

      2024年,Opus 4.6能協(xié)助黑客編寫局部腳本,平均完成16步攻擊。

      2026年,Mythos能獨立完成32步連環(huán)絕殺,自主發(fā)現(xiàn)并利用Linux內核與瀏覽器的0-day漏洞。

      進化速度堪稱可怕。

      網上一直有這么一個老梗:面對黑客攻擊,最終極的防御手段就是拔網線。

      但Claude Mythos的出現(xiàn),導致拔網線都來不及了。

      原因無他,就是Mythos的攻擊速度太快了。

      既然Mythos Preview完成32步攻擊鏈路所花費的時間,遠遠低于人類專家的20小時,那么可以肯定,整個攻擊過程可以在極短時間內完成,快到防御團隊甚至來不及反應!

      等你發(fā)現(xiàn)被入侵,想拔網線的時候,AI早就拿到最高權限,把數(shù)據(jù)全部復制完畢了。

      英國AISI的評估報告明確指出:Mythos已具備對防御薄弱的企業(yè)系統(tǒng)進行自主潛入與破壞的能力。

      我們離「AI黑客泛濫」還有多遠?

      或許你會想:Claude Mythos不是還攻不破防御嚴密的工業(yè)控制系統(tǒng)嗎?

      既然它在冷卻塔測試中卡殼了,是不是我們還有時間?

      對,我們還有時間,但時間不多了。

      英國AISI的評估中有一個關鍵細節(jié):在1億token的預算限制下,Mythos Preview的性能仍在持續(xù)提升。

      也就是說,給它更多的計算資源,它的能力還能繼續(xù)增長。


      在一部分私有網絡安全任務中,累計成功率隨token預算(上圖,AISI)和交互輪次預算(下圖,Irregular)的變化關系。隨著預算的增加,累計成功率的每一次提升,都意味著有更多嘗試最終取得成功。橫軸采用對數(shù)刻度,因此曲線的上升反映的是推理計算量跨數(shù)量級增長所帶來的性能提升

      而計算資源的成本,正在以指數(shù)級下降。

      兩年前,最先進的AI連入門級CTF都做不好。今天,AI已經能完成專家級任務。兩年后呢?

      如今,英國國家網絡安全中心(NCSC)已經發(fā)出了明確警告:未來的前沿模型將更加強大,現(xiàn)在對網絡防御的投資至關重要。

      留給人類的時間窗口,已經不多了。

      為什么 Mythos 讓全行業(yè)脊背發(fā)涼?

      為什么 Claude Mythos 如此特殊?因為它解決了 AI 攻擊的三個「終極難題」:

      第一:從「工具人」到「指揮官」

      以前的 AI 需要人類指令:「幫我寫個溢出腳本」。

      現(xiàn)在的 Mythos 只需要一個目標:「接管這個財務網絡」。

      它會自主進行信息收集,發(fā)現(xiàn)防火墻漏洞,嘗試不同路徑,如果路徑A不通,它自主尋找路徑B。這種多步決策能力,正是它通關TLO靶場的關鍵。

      第二:對0-day漏洞的「嗅覺」

      0-day漏洞,是廠商尚未知曉的死穴。Mythos展現(xiàn)出了在龐大的Linux內核代碼庫中精準定位未公開缺陷的能力。

      這根本不是AI,分明是一個24小時不睡覺、每秒鐘閱讀幾百萬行代碼的頂級黑客。

      第三:毀滅性的推理擴展

      上文已經提到了這個讓人不安的細節(jié):推理計算(Inference Compute)的規(guī)模效應。

      測試發(fā)現(xiàn),只要給 Mythos 更多的計算配額(Tokens),它的攻擊成功率就會呈指數(shù)級增長。

      這就像是一個怪物,你喂給它的能量越多,它的智商就越沒有上限。

      現(xiàn)實世界的陰影

      你可能會說:「這只是實驗室里的測試,現(xiàn)實世界防守很嚴啊。」

      快醒醒吧!

      AISI的警告非常明確:雖然Mythos目前在防御嚴密的工業(yè)OT環(huán)境(如冷卻塔控制系統(tǒng))中還存在局限,但對于絕大多數(shù)防御薄弱的企業(yè)系統(tǒng),它已經具備了「一鍵摧毀」的能力。

      更可怕的是,Anthropic雖然限制了訪問權限,僅對AWS、微軟等40多個合作伙伴開放,但這種雙用途風險是無法完全規(guī)避的。

      如果Mythos被泄露了呢?如果地下黑客組織訓練出了自己的暗黑版Mythos呢?

      正如安全專家所言:「我們正在進入一個攻擊成本近乎為零的新時代。」

      你的企業(yè)還撐得住嗎?下面是五個殘酷的問題。

      第一,你的系統(tǒng)多久打一次安全補丁?

      第二,你的訪問控制有多嚴格?

      第三,你有沒有完整的日志記錄?

      第四,你做過模擬攻擊演練嗎?

      第五,你的安全團隊有沒有AI輔助?

      記住:你不是在和AI賽跑,你是在和「使用AI的攻擊者」賽跑。

      在少數(shù)頂級實驗室的服務器里,AI已經能夠自主完成企業(yè)網絡劫持。在少數(shù)科技巨頭的安全團隊中,AI已經在幫助發(fā)現(xiàn)零日漏洞。

      但在大多數(shù)普通企業(yè)、學校、醫(yī)院、政府機構里,網絡安全還停留在「裝個防火墻就萬事大吉」的階段。

      當AI黑客真正泛濫的那一天到來時,那些今天還在僥幸覺得「我們沒那么重要不會被盯上」的組織,將成為第一波犧牲品。

      參考資料:

      https://www.aisi.gov.uk/blog/our-evaluation-of-claude-mythos-previews-cyber-capabilities

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