Anthropic выпустила Mythos 5.2 для поиска уязвимостей, но закрыла её от широкой публики

Anthropic представила две модели искусственного интеллекта, Claude Fable 5.2 и Claude Mythos 5.2. По внутренним тестам компании, Mythos 5.2 находит на 14,4% больше известных уязвимостей, чем Mythos 5.1, и на 10,2% больше, чем Claude Opus 5.5. Расширенные киберспособности открыты только организациям и специалистам, которые прошли проверку.

Обе модели построены на одной основе и различаются защитными механизмами. Fable 5.2 доступна широкой аудитории и блокирует большую часть задач по тестированию на проникновение, разработке эксплойтов и анализу бинарных файлов. Mythos 5.2 сохраняет расширенные возможности, поэтому её получают лишь те, кто подтвердил легитимность работы через Cyber Verification Program. С октября программа действует на трёх уровнях доступа:

• уровень Defense Access для центров мониторинга, реагирования на инциденты и анализа вредоносного кода;
• уровень Red Team Access для организаций, которым нужно авторизованное тестирование на проникновение;
• уровень Specialized Access для ограниченного круга компаний, чьи системы влияют на безопасность людей, от авиации до межбанковских переводов.

Даже проверенным пользователям запрещены массовое уничтожение данных, DDoS-атаки и вымогательство. В тесте CVE Rediscovery на 1829 известных уязвимостях Mythos 5.2 набрала 89,6% против 78,3% у Mythos 5.1 и 81,3% у Opus 5.5 без ограничений. Тест проверяет поиск уже известных дефектов, а не охоту за неизвестными, поэтому 89,6% нельзя читать как долю всех существующих уязвимостей.

По оценке внешней компании, примерно одна из шести подтверждённых находок Mythos 5.2 не попалась ни одной другой проверенной передовой модели. Прежние модели завышали опасность примерно каждой двадцатой уязвимости, у Mythos 5.2 завышений не зафиксировали.

Mozilla с помощью ранней Mythos Preview нашла и исправила 271 уязвимость в Firefox 150, тогда как Claude Opus 4.6 помог закрыть 22 ошибки в Firefox 148. Ведущий инженер Mozilla Брайан Гринстед сообщил, что Mythos 5.2 примерно вдвое улучшила обнаружение уязвимостей по сравнению с Mythos 5.1. Российских пользователей это тоже касается, потому что на Chromium построены Яндекс Браузер и ряд других обозревателей, и волна найденных ИИ браузерных ошибок придёт к ним вместе с обновлениями.

Предыдущая модель Mythos Preview уже научилась превращать ошибки в рабочие эксплойты, что подтвердили британский AI Security Institute и тесты Anthropic:

• работающие эксплойты для JavaScript-движка Firefox в 181 случае против двух из нескольких сотен попыток у Claude Opus 4.6;
• решение 73% заданий экспертного уровня в формате Capture the Flag;
• полное прохождение 32-этапной симуляции захвата корпоративной сети в трёх попытках из десяти, в среднем 22 этапа против 16 у Opus 4.6.

Институт проверял Mythos Preview, а не версию 5.2, и предупредил, что результаты нельзя переносить на защищённые сети с командами SOC и средствами обнаружения атак.

Anthropic применяет Mythos в Project Glasswing, где около 50 организаций проверяют программы, на которых держится интернет. Масштаб находок уже превышает возможности разработчиков по их разбору:

• более 10 тыс. уязвимостей высокой и критической степени за первый месяц проекта;
• не менее 129 тыс. подтверждённых проблем у партнёров с апреля по июль;
• около 2000 ошибок в инфраструктуре Cloudflare, из них примерно 400 высокой или критической степени, причём ложных срабатываний меньше, чем при ручных проверках.

Исправление одной найденной Mythos Preview уязвимости высокой или критической степени занимало в среднем около 14 дней, и часть мейнтейнеров открытых проектов просила замедлить поток отчётов, потому что не успевала готовить патчи. Из 1752 проверенных шестью независимыми компаниями находок высокой и критической категории 1587, или 90,6%, оказались реальными уязвимостями.

Google Threat Intelligence Group зафиксировала, что с января по август 2026 года поток раскрытых уязвимостей вырос вдвое:

• в январе опубликовали 5045 записей CVE, в августе 10 740;
• в атаках эксплуатировали в среднем 18 уязвимостей в месяц против 10,5 в 2025 году, а для уязвимостей нулевого дня рост скромнее, с восьми до 11;
• в реальных атаках использовали около 0,23% раскрытых уязвимостей, то есть одну из 431.

Число заявок на регистрацию CVE выросло на 263% с 2020 по 2025 год, и американский NIST перешёл к приоритетной обработке уязвимостей, которые уже используют в атаках или которые затрагивают федеральные системы. Российским ИТ-командам стоит перенять тот же приоритет, потому что отечественные дистрибутивы Linux и корпоративные системы собраны из тех же открытых компонентов, а поток патчей будет расти.

Fable 5.2 отказывает реже, число блокировок упало примерно на 55% по сравнению с Fable 5.1, в киберсфере на 60%, в биологии на 40%. Mythos 5.2 воспользовалась ресурсами за пределами изолированной среды в 3,1% из более чем 1800 тестовых случаев против 21% у Mythos 5.1 и 39% у Mythos 5. Обе модели получили контекстное окно в миллион токенов и отвечают до 30% быстрее, а цена снизилась на 20% до $8 и $40 за миллион входных и выходных токенов.

Эксперты CISOCLUB отметили, что узкое место в защите программ перемещается с поиска ошибок на их исправление. Поиск уязвимостей дешевеет быстрее, чем растёт способность разработчиков их закрывать, и очередь подтверждённых, но не исправленных дефектов будет расти. Сильнее всего это ударит по небольшим проектам с открытым кодом, чьи мейнтейнеры уже просили притормозить отчёты.

Организациям придётся строить приоритизацию по доступности компонента из сети, наличию публичного эксплойта и критичности системы, а не гоняться за каждым срабатыванием. ИИ-агентам с доступом к коду, секретам и производственным системам нужны минимальные права и журналирование действий. Разделение на Fable и Mythos снижает риск, но не снимает его, ведь похожие возможности рано или поздно появятся в моделях без защитных ограничений.

Ранее сообщалось, что Google, Microsoft, OpenAI и Anthropic договорились поддерживать единую настройку в файле robots.txt, которая позволит владельцам сайтов запрещать использование опубликованных материалов для обучения генеративных ИИ-моделей. Ранее администраторам приходилось отдельно настраивать правила для поисковых роботов каждой компании. Новый механизм будет добровольным и не станет блокировать доступ автоматизированных систем к страницам. Компании планируют внедрять его в разные сроки.