专家警示:相关威胁早已现实存在 
  核心要点

  1. 网络安全专家与 AI 研究员向 CNBC 证实,Mythos 所展现的高危能力,现有旧版 AI 模型即可实现,包括 Anthropic 与 OpenAI 的过往版本。
  2. 人工智能正在加速漏洞挖掘速度,但企业仍需数日甚至数周才能完成补丁修复,安全防护缺口持续扩大,系统长期暴露在风险中。
  3. 尽管 Anthropic、OpenAI 等企业正研发网络防御能力,但研究员表示,AI 时代网络攻防初期优势完全在攻击方,而非防守方。
  4. Anthropic 在回应 CNBC 时,并未否认早期模型就具备挖掘软件漏洞的能力。
2026 年 2 月 19 日,印度新德里人工智能影响力峰会现场,Anthropic 联合创始人兼首席执行官达里奥・阿莫代伊出席活动。本周印度举办全球规模最大的人工智能峰会之一,莫迪政府力图在前沿 AI 模型激烈竞赛中,将印度打造为人工智能枢纽。2026 年 2 月 19 日,印度新德里人工智能影响力峰会现场,Anthropic 联合创始人兼首席执行官达里奥・阿莫代伊出席活动。本周印度举办全球规模最大的人工智能峰会之一,莫迪政府力图在前沿 AI 模型激烈竞赛中,将印度打造为人工智能枢纽。

  上月,全球各大银行、科技巨头及各国政府紧急行动,试图控制 Anthropic 新模型Mythos带来的风险。该模型能力极强,已挖掘出全球软件基础设施中数千个此前未知的安全漏洞。
  但关键问题在于:各界如今恐慌的这种威胁,其实早已存在。
  网络安全专家和 AI 研究人员向 CNBC 表示,Mythos 所能发现的软件漏洞,依靠市面上已有模型就能做到,包括 Anthropic 和 OpenAI 的旧版模型。
  网络安全公司 watchTowr Labs 首席执行官本・哈里斯称:“整个行业眼下已经可以通过合理调度现有公开模型,复现出 Mythos 找出的同类漏洞,最终结果高度相似。”
  Mythos 引发企业高管与政策制定者普遍焦虑,业界担忧由 AI 赋能的网络犯罪危险新时代即将来临。为降低不法分子获取该模型的风险,Anthropic 仅向少数美国企业有限开放,包括苹果亚马逊摩根大通、帕洛阿尔托网络等。
  即便采取了这一防护措施,特朗普政府仍因此考虑对未来 AI 模型实施全新的政府监管。
  此次 Mythos 重磅发布,也是 Anthropic 一系列高调产品迭代的最新一步,进一步加剧了与 OpenAI 的行业竞争。两家 AI 巨头均筹备备受市场期待的 IPO 上市。Mythos 推出数周后,OpenAI 首席执行官山姆・奥尔特曼随即发布GPT-5.5-Cyber—— 一款专为网络安全定制的专用模型。
  OpenAI 于本周四向经过资质审核的网络安全团队有限开放 GPT-5.5-Cyber。
  Mythos 的受控限量发布隶属于名为 **“玻璃翼计划”** 的安全举措,初衷是为企业留出时间提前加固网络防御,以应对未来犯罪组织和敌对国家发起的大规模网络攻击。
  Anthropic 首席执行官达里奥・阿莫代伊在本周公司活动上表示:“真正的风险在于,软件漏洞数量、网络入侵事件、勒索软件造成的经济损失都将大幅激增,学校、医院首当其冲,更不用说各大银行。”
  已然具备的现实威胁
  深耕网络安全一线的业内人士表示,Anthropic 大肆宣传的核心能力 ——规模化批量挖掘软件漏洞,其实从去年开始就已实现。
  网络安全公司 Vidoc 首席执行官克劳迪娅・克洛奇向 CNBC 表示:“我们当前所用的模型,已经足以大规模探测零日漏洞,这本身就足够令人警惕。”
  她称,这种能力至少已存在数月,甚至长达一年。
  零日漏洞指尚未被公开、也没有官方补丁修复的软件缺陷,攻击者可在防守方做出反应前利用漏洞发起入侵。
  Vidoc 研究团队采用一种模型协同调度技术,测试能否复刻 Mythos 的漏洞挖掘效果。该方法将代码拆解为多个模块,联动多款工具与 AI 模型交叉验证结果。
  克洛奇说:“我们用旧版模型对同一份代码库进行测试,无论是 OpenAI 还是 Anthropic 的早期模型,都能成功找出同类漏洞。”
  另一家网络安全企业 Aisle 也发现,Mythos 诸多标志性成果,完全可以通过多款低成本模型并行运算复刻实现。这说明模型调度与协同能力,比是否使用最新版本更关键。
  Aisle 创始人斯坦尼斯拉夫・福特在博客中写道:“一千名能力尚可的侦探全面排查,远比一名顶尖侦探盲目猜测排查方向,能找出更多程序漏洞。”
  Anthropic 在回应 CNBC 采访时,并未否认早期模型具备挖掘软件漏洞的能力。
  公司发言人表示,其实数月来 Anthropic 一直在警示 AI 网络攻防能力正快速迭代。官方曾在 2 月发布博文披露,大众可用的克劳德 Claude Opus 4.6 模型,已在开源软件中找出500 余个高危严重漏洞。
  阿莫代伊在本周活动上再次确认这一点:虽然 Mythos 发现漏洞的规模远超以往模型,但这种能力演进趋势早已出现。
  “风险真实存在,这也是我们采取限量发布措施的原因。但从某种程度来说,这并不出人意料,我们早已看到相关风险预警。”
  集体恐慌情绪蔓延
  Anthropic 发言人称,Mythos 的独特之处在于可自主生成可直接利用的漏洞攻击代码,几乎无需人工介入,把原本需要资深研究员完成的流程彻底自动化。
  但网络安全研究员指出,犯罪集团与敌对国家的黑客早已掌握这类技术。克洛奇直言:“朝鲜、俄罗斯等国的黑客,就算没有 Anthropic 模型,也完全有能力做到这一点。”
  哈里斯表示,AI 赋能黑客攻击的潜在威胁,令企业与监管机构高度紧张,担忧关键基础设施将遭遇新一轮勒索软件及各类网络攻击浪潮。他形容近几周与银行、保险机构及监管部门的沟通氛围,已是一片集体恐慌。
  即便在生成式 AI 兴起之前,行业就已面临结构性困境:资深黑客可在数小时内利用新发现漏洞发起攻击,而企业修复补丁往往需要数天甚至数周;部分关键系统打补丁还需停机下线,进一步增加运维难度。
  哈里斯称:“行业如今被海量安全漏洞压得焦虑不已,即便 Mythos 尚未大范围开放,企业的漏洞修复速度也早已跟不上风险爆发节奏。”
  以往全球只有极少数专业人士有能力、有时间挖掘小众软件漏洞并实施攻击;而如今借助现成 AI 模型,发动大规模网络破坏的门槛已大幅降低。
  这意味着银行等核心目标将遭遇更多攻击,原本不受网络犯罪关注的软件系统,如今也面临安全威胁。
  攻防格局:攻击方占先天优势
  研究员认为,尽管 Anthropic、OpenAI 等企业正同步研发与风险匹配的网络防御技术,但网络攻防博弈中,初期优势天然倾斜向攻击一方。
  摩根大通 CEO 戴蒙上月也表达过类似观点:AI 工具长期或许能帮助企业强化网络防御,但短期内只会让系统脆弱性进一步加剧。
  律师事务所美迈斯合伙人、前纽约金融监管网络安全副总监贾斯汀・赫林表示:“如今被发现的漏洞数量暴增,但行业并未配套出现高效的修复工具。漏洞治理俨然成为网络安全领域永无止境的西西弗斯式难题。”
  首批获得 Mythos 使用权的机构虽抢先一步开展漏洞修补,但也带来弊端:独立 AI 研究人员无法接触该模型,既不能验证 Anthropic 相关说法,也无法提前针对性搭建防御体系。
  业内认为,这种封闭做法阻碍了整个网络安全行业协同应对风险。
  网络安全初创企业 Tenzai 首席执行官帕维尔・古尔维奇表示,这造成了安全资源的层级分化,有能力获取模型的机构与普通企业差距拉大,或将拖累整个网络安全行业的创新速度。
  网络安全初创公司 Zafran Security 联合创始人本・塞里称:“业界都希望在这类高危 AI 能力全面普及前,尽快找到全球安全治理的最优解法。这是典型的先有鸡还是先有蛋的困境,过程中难免要付出代价,无法回避。”

责任编辑:郭明煜

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