Wyścig zbrojeń w cyberprzestrzeni przyspiesza: Claude Mythos łamie zabezpieczenia sieci przemysłowych

Zdolności modeli AI w zakresie cyberprzestępczości rozwijają się niemal dwukrotnie szybciej, niż zakładali eksperci jeszcze kilka miesięcy temu. Brytyjski AI Safety Institute (AISI) zrewidował swoje prognozy dotyczące czasu podwojenia kompetencji algorytmów w tym obszarze – z ośmiu miesięcy do zaledwie 4,7 miesiąca. To nie są jedynie teoretyczne wyliczenia, a rzeczywistość rynkowa, którą narzucają najnowsze wersje modeli Claude Mythos od Anthropic oraz GPT-5.5 od OpenAI.

Przełom w symulacjach infrastruktury krytycznej

Najnowsze testy przeprowadzone przez brytyjską agencję rządową uświadamiają skalę postępu. Nowy checkpoint modelu Claude Mythos Preview jako pierwszy w historii sforsował symulację „Cooling Tower”, imitującą atak na system kontroli przemysłowej. Model odniósł sukces w 3 na 10 prób, co stanowi jakościowy skok – dotychczas żadna sztuczna inteligencja, w tym wcześniejsze warianty linii Mythos, nie była w stanie sprostać temu zadaniu.

Co więcej, model wykazał się zdumiewającą skutecznością w złożonych operacjach wieloetapowych. W symulacji 32-fazowego ataku na korporacyjną sieć – zadania, które doświadczonemu specjaliście do spraw bezpieczeństwa zajęłoby około 20 godzin – Mythos Preview odnotował sukces w 60% przypadków. To wyraźny sygnał dla branży cybersecurity: narzędzia typu frontier AI przestają być jedynie asystentami kodu, a stają się autonomicznymi graczami zdolnymi do prowadzenia zaawansowanych działań ofensywnych.

Klucz do sukcesu leży w analizie kodu

Niezależna analiza przeprowadzona przez firmę XBOW potwierdza te obserwacje, wskazując na bezprecedensową precyzję modelu w detekcji podatności. Mythos Preview redukuje liczbę fałszywych wyników negatywnych o 42% w porównaniu do modelu Opus 4.6, a przy pełnym dostępie do kodu źródłowego skuteczność ta rośnie do 55%. Eksperci zwracają uwagę, że choć model świetnie pisze kod, to jego prawdziwym atutem jest jego rygorystyczna lektura.

Zdolności analityczne Mythosa pozwoliły na znalezienie luk bezpieczeństwa nawet w tak zaawansowanych środowiskach jak sandbox V8 przeglądarki Chromium, gdzie starsze modele generowały wyłącznie szum informacyjny. Jednakże eksperci tonują nastroje, zauważając, że sama analiza kodu to nie wszystko. Wciąż kluczowa pozostaje interakcja z działającym systemem – wiele krytycznych błędów wynika bowiem z konfiguracji i relacji między komponentami, a nie z samej treści plików źródłowych.

Efektywność kontra koszty operacyjne

Choć możliwości Claude Mythos imponują, Anthropic każe sobie za nie słono płacić – cena modelu może być nawet pięciokrotnie wyższa niż w przypadku wersji Opus. Rodzi to pytanie o opłacalność wdrożeń. Analizy sugerują, że w wielu scenariuszach lepsze wyniki pod względem ekonomicznym daje wykorzystanie tańszego GPT-5.5, któremu po prostu daje się więcej czasu na pracę.

W kontekście globalnym sytuacja staje się również polityczna. Claude Mythos jest obecnie poddawany restrykcyjnej kontroli w USA, a dostęp do niego został ograniczony dla użytkowników z Chin i, co istotne, Unii Europejskiej. Sytuacja ta po raz kolejny obnaża głęboką zależność Europy od technologii z Doliny Krzemowej. Logan Graham z Anthropic uważa jednak, że obecne sukcesy to dopiero początek drogi, a za rok dzisiejszy „przełomowy” Claude Mythos będzie postrzegany jako rozwiązanie prymitywne na tle nowej generacji narzędzi.