2026年4月28日，美国网络司令部打算测试并用上目前最强的人工智能模型，不管政治因素，也不看模型是哪个国家做的。这是该司令部首席AI官接受采访时说的。

美国网络司令部正在搭建一套基础设施，能让不同厂商、不同来源的模型随便切换。

“我们得做好准备，万一哪天操作员突然想用开源的中国模型，或者什么特别小众的模型，都能立刻用上。所以我们必须建好这个灵活的基础设施，完全不掺和政治。”网络司令部首席AI官、准将里德·诺沃特尼。

他说：“我们的操作人员目前对于他们所需的能力已做好充分准备。”

美国白宫还在跟Anthropic谈，想拿到他们那个Mythos Preview模型。目前国家安全局等少数单位拿到了使用权。

诺沃特尼： “我对政治这东西一点都不担心，零担心。”他在SANS人工智能网络安全峰会上说。

“我们目前在这一领域可以做很多事情：采用更新的技术，寻找那些模型无关（model agnostic）的公司。”

2026年是网络司令部第一次拿到专门的AI项目经费，在五角大楼和国会那边准备了好几年才批下来。

他们用这笔钱一边试用商业AI工具，一边建底层基础设施，让操作员以后能随着技术更新，随时切换不同模型。诺沃特尼还特别强调，这种灵活性也包括美国以外开发的模型。

作为网络司令部首位AI官，诺沃特尼的任务就是把AI融入到进攻和防御的网络作战中。

这包括用AI加快行动速度、处理大量情报数据，同时也要接受军事行动本来就带有的风险。

他在一个小组讨论中说：“军队在某种程度上，本来就该少一点‘安全感’，多一点‘危险性’。”

网络司令部目前在测试不同程度的人工监督，完全让AI自己做主（人在回路之外）这种事，目前根本不在考虑范围内。

“我们绝不会把一个完全没人管的工具放出去，然后回头说‘哎呀，我们不小心打开了什么东西’。”诺沃特尼说。

不少前军事将领和行业人士认为，真正的挑战是网络司令部到底能多快地把这些AI模型真正用起来。

前海军陆战队网络空间司令部指挥官洛里·雷诺兹中将上周在一个峰会上说，AI很可能会给美军“持续交战”这个作战模式带来很大压力。因为这个模式原本是针对少数几个高端对手设计的。

她说：“光靠这个模式已经不够了。我们得学会在受伤的情况下继续打仗，得学会相信我们的数据，同时要尽一切可能，尽量远离本土去进行高强度对抗演练。”

AI在网络战中的角色越来越重要。各大公司都在抢五角大楼的合同。

据报道，谷歌已经和五角大楼签了协议，要在机密行动中使用Gemini模型。Anthropic是最早进入机密领域的，OpenAI今年早些时候也跟进了。

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荷兰军事情报与安全局 (MIVD)《2025年公开年度报告》

中国目前在进攻性网络能力方面已与美国并驾齐驱。

英国政府通信总部（GCHQ）

中国的。。网络行动中展现出了令人瞠目结舌的复杂精妙程度。。。是一个在网络空间中与我们旗鼓相当的竞争对手。

美国国家安全局（NSA）

他们真正厉害的高手其实相当厉害！

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天并没有塌下来

Mythos通过用资金投入替代人力投入，使得规模化漏洞发现的成本更低。但发现漏洞仅仅是实际操作中的一个环节。攻击者仍然需要判断该漏洞在特定企业环境中是否可利用，识别出一条可行的攻击路径，获得必要的访问权限，并在真实环境中成功将漏洞武器化投入实战。仅仅因为一个模型发现了软件漏洞，上述任何一步都不会因此变得容易。

别总说“天哪，AI在重要系统里找到了漏洞，一切马上就要完蛋了”——并不会完蛋。举例来说，几年前谷歌发明了一个叫Address Sanitizer的工具，其任务是在大规模范围内对重要程序进行主要网络安全漏洞的狩猎，迄今为止它已经在几乎你使用过的每一款软件中发现了数十万个漏洞。有人敢打赌，Address Sanitizer发现的网络安全缺陷数量至少比Mythos高出一个数量级（很可能是两到三个数量级），而且覆盖的程序范围更广，且当时软件整体的安全卫生状况更差、更新频率也更低。

“Mythos”具有重要意义。它是人工智能辅助漏洞发现领域向前迈出的重要一步。但这并不意味着网络安全在一夜之间发生了根本性改变，也不意味着企业明天就会突然面临大规模、全自动化的网络攻击。

“Mythos”是一个长期趋势中的最新进展。未来几年，预计同样的模式将会重复：渐进式进步，然后是一次飞跃；渐进式进步，然后是一次飞跃。模型的能力将随着每个周期变得更强大、成本更低廉，而每一次飞跃，都会给那些仍然以“人的速度”运作的安全团队带来更大的压力。

“Mythos”证明，人工智能能够以前所未有的深度发现软件漏洞。这是实实在在的进步，应予以严肃对待。然而，这并非意味着人工智能突然让企业入侵变得廉价、简单或自动化。即使在 Anthropic 自己提供的示例中，发现一个关键漏洞的成本也是相当可观的。其中一个例子提到，识别一个重要的 OpenBSD 问题花费了大约 2 万美元的代币成本。

“Mythos”通过用资金投入替代人力投入，使得规模化漏洞发现的成本更低。但发现漏洞仅仅是实际操作中的一个环节。

攻击者仍然需要判断该漏洞在特定企业环境中是否可利用，识别出一条可行的攻击路径，获得必要的访问权限，并在真实环境中成功将漏洞武器化投入实战。仅仅因为一个模型发现了软件漏洞，上述任何一步都不会因此变得容易。

而在防御侧，“Mythos”至今未能解决企业面临的更为棘手的问题：我如何知道这个漏洞在我的环境中是否真的可利用？在不影响业务的前提下，最有效的修复方法是什么？

企业真正的难题不在于发现漏洞，而在于确定优先级和采取行动。安全负责人感到棘手，不仅仅是因为漏洞存在，而是因为判断哪些问题重要、哪些漏洞可利用、哪些可以暂缓、哪些可以安全修复，这些操作成本是巨大的。

如果一家大型企业得知在广泛使用的软件中发现了一个关键漏洞，下一步并非魔法般的自动解决，而是要面对一连串痛苦的操作性问题：他们在哪里运行该软件？版本是什么？是否存在现实的攻击路径？以及更多类似的问题。

“Mythos”几乎没有改变真实企业在回答上述问题时所付出的防御成本。正确的经验教训是：做好准备。

市场对人工智能常犯的错误之一是，假设每一项新能力都意味着一切将彻底改变。正确的做法是，从现在开始部署防御性的人工智能系统，这些系统在当下就要有用，并能够随着时间的推移不断改进。对大多数企业而言，这意味着要寻找那些有助于改进告警调查、威胁狩猎和漏洞管理的人工智能产品；这些产品应具备完整的审计能力，能够接入企业数据并进行推理以提供组织上下文，并随着模型生态的成熟而演进。

当前的目标是，为未来能够安全地实现更多工作自动化，现在就打下运营基础。

今天，防御者需要的系统能够让人类在机器协助扩大规模的同时，依然保持参与其中。随着时间的推移，这种参与方式将会改变。分析师将减少自己从事重复性工作的时间，而将更多时间用于编排、审阅和改进自动化工作的执行方式。

最终，某些工作流将需要批量审阅，而非逐个操作。当响应速度达到机器级别时，人类可能不再审批每一个单独的修复操作。相反，他们需要一个控制中心视图来观察模式：系统今天做了什么，哪些有效，哪些无效，以及明天应做哪些调整。

这与“用机器替代分析师”的简单化想法截然不同。

真正的未来是：人类从手动执行每一项任务，转变为监督系统、制定策略、审阅模式，并控制能力日益增强的智能体如何运作。

“Mythos”是一个警示。并非因为它意味着天要塌下来，而是因为它指明了攻击侧的发展方向。防御侧应当据此采取行动，并且刻不容缓。

参考资料：

https://cyberscoop.com/anthropic-mythos-vulnerability-discovery-op-ed/

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NSA和GCHQ已经使用Mythos Preview一段时间了

据两位消息人士透露，尽管美国国防部高级官员坚持认为Anthropic公司构成“供应链风险”，但美国国家安全局（NSA）仍在使用Anthropic迄今最强大的模型 - Mythos Preview。

两位消息人士表示，NSA正在使用Mythos模型；其中一位消息人士称，该模型在国防部内部的使用范围更为广泛。

• 目前尚不清楚国家安全局具体如何使用Mythos。此前NSA黑客部门负责人Rob表示NSA TAO负责人Mythos的漏洞利用能力已超过漏洞研究员。

• Anthropic将Mythos的访问权限限制在大约40个组织之内，认为其进攻性网络能力过于危险，不适合更广泛的发布。

• Anthropic仅公布了其中12个组织。一位消息人士表示，NSA属于未公开名称的获权机构之一。

• 英国的国家安全局对应机构GCHQ已表示，他们通过该国的人工智能安全研究所获得了该模型的访问权。

Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪于周五会见了白宫办公厅主任苏茜·怀尔斯（Susie Wiles）和财政部长斯科特·贝森特（Scott Bessent），讨论Mythos模型在政府内部的使用情况，以及Anthropic的更广泛计划与安全实践。

• 消息人士称，会后下一步行动预计将重点关注五角大楼以外的其他部门如何与该模型互动。双方均形容此次会晤富有成效。

• Anthropic和五角大楼均拒绝置评。国家安全局和国家情报总监办公室未回应置评请求。

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我好奇 Mythos 是否擅长撰写关于 Mythos 自身的思想性文章，因为如果答案是肯定的，那么它很可能危及数以千计的生计。

https://x.com/lcamtuf/status/2044782600708034614

Michal Zalewski是名副其实的网安巨匠。

2026年4月16日

我为何避免信息安全领域的 punditry（专家评述）

Michal Zalewski

如果你了解我的职业背景，那么我开设这个 Substack 专栏最令人费解的一点，一定是我没有用它来谈论我的主要专业领域——信息安全。说实话，这几乎像是在自我拆台；大多数认识我账号的人，可能更愿意听我聊聊 Anthropic 推出的新型大语言模型工具 Mythos（据称它将彻底改变漏洞发现的方式），而不是听我谈论鸡舍或数学基础。

我始终保持沉默的原因非常简单：我曾在信息安全领域的 专家评述中浸淫近二十年，但最终意识到，这只是一种让自己忙碌却一无所成的方式。这个行业几乎时刻充斥着各种戏剧性事件，新的数据泄露、新的产品宣称、新的争议，但其中绝大多数都与长期趋势毫无关联。举一个实际的例子，加密货币及其伴随的勒索软件产业，对企业安全格局的改变，远远超过了漏洞研究领域的任何技术进步。更何况，即便在漏洞研究这个话题上，公众讨论也常常被公关宣传所主导，而非现实情况。在 2010 年代，您会看到大量关于微软符号执行（symbolic execution）研究的报道；但我却不记得《Ars Technica》曾发表过任何一篇关于 Address Sanitizer 的文章，而这个不起眼的开源功能，却帮助消灭了数以万计的漏洞。我还有许多更具争议性的例子，但如果一一列出，我所能做到的恐怕只是得罪一些同行。

信息安全领域戏剧性事件的不间断节奏，也使得我们的专家评述变得异常肤浅。您并非在进行深入剖析，而只是在对当日的头条新闻提供类似 TikTok 级别的热点评论。您有一半时间是对的，另一半时间是错的，而您通常仅仅因为发表了具有煽动性的言论就获得回报，却几乎没有人会在您判断失误时追究责任。

原文链接：

https://lcamtuf.substack.com/p/why-i-refrain-from-infosec-punditry

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一句话总结Mythos或其他类似模型目前的能力：

AI漏洞发现、漏洞利用开发能力，已超越当今几乎所有的人类从业者。只要给予充足的算力，它就能找到路径，对几乎所有指向的目标实现漏洞利用。对于防御者来说，完全没有必要恐慌。但需密切关注AI模型的发展，AI的迭代以周计算，能力还在不断增长。今天我们认为不可能的事情，下周可能就会成为现实。

参考一：对Claude Mythos Preview网络安全能力的评估

参考二：漏洞海啸

另外，不是搞漏洞研究的朋友，请谨慎进行评论。我们已经看到国内出现了错误的分析。

背景：

2026年4月7日，美国人工智能公司Anthropic 发布了 Claude Mythos 预览版和 Project Glasswing，披露了一个单一 AI 模型已自主发现数千个零日漏洞，这些漏洞覆盖了所有主流操作系统和网页浏览器。这一公告引发了业内一场旷日持久的争论。此举现今被认为是一场政治作秀和商业营销（>对网络安全行业的实际影响）。正如传奇黑客lcamtuf（传奇波兰黑客Michal Zalewski，对那些想进入网络安全行业的新人的几点经验教训）所言：“我可以确认，关于“Mythos”及其对信息安全（infosec）影响的荒谬观点正呈指数级激增。”

2026年4月9日，据外媒axios报道，OpenAI即将推出新模型，以应对Anthropic的压力。（https://www.axios.com/2026/04/09/openai-new-model-cyber-mythos-anthopic）

2026年4月15日，OpenAI发布没有防护栏的新模型，https://openai.com/index/scaling-trusted-access-for-cyber-defense/

SANS研究所的首席人工智能官表示，

因此，OpenAI 基本上是将其最新模型（甚至并非前沿模型）在实质上移除防护栏（guardrails）后重新发布。他们很可能试图借此提升研究人员发现代码漏洞的能力。然而，无论是 OpenAI 还是 Anthropic，都没有向网络安全社区说明究竟应该如何实现这一目标。

我们从多名 Mythos 相关人士那里了解到，他们甚至不清楚自己具体应该如何使用该模型。是对着应用程序说“找出漏洞”吗？还是有其他做法？该模型并未附带使用手册或 man page（操作手册）。

这无非是一家厂商试图在竞争中超越另一家厂商的举动。

我们需要开始对不同 AI 模型发现代码漏洞的能力及其发现速度进行基准测试。此事涉及切实的风险。

解决这一问题的办法，难道就是让人们在没有任何额外安全措施的情况下，通过这些模型进行代码分析和漏洞发现吗？

对于绝大多数并不具备模糊测试（fuzzing）或漏洞发现等进攻性训练的防御方而言，他们在此期间又该如何应对？

他们将如何验证那些申请访问权限的个人（以及企业内部人员）？

虽然我们对于这些模型优先向防御方开放这一做法表示赞赏，但真正的问题在于：当大家真正获得这些模型后，是否所有人都完全清楚应该如何使用它们？

同日，阿里千问Cyber负责人卓越（Terry Yue Zhuo）在X上表示：阿里千问很快也将推出类似模型。（https://x.com/terryyuezhuo/status/2044230726015693190，https://terryyz.github.io/）

同日，韩国漏洞研究公司Theori发布报告《你不需要 Mythos，你需要的是一个系统》，加入商业竞争。（https://go.xint.io/hubfs/Xint%20Whitepaper_You%20Dont%20Need%20Mythos.pdf）

Theori的漏洞研究员在X上表示：（https://x.com/tjbecker/status/2044528708044919259）

我们的 AI 代码扫描器 Xint Code 使用其默认管道（无需自定义提示或配置）发现了所有 4 个 Mythos 特色漏洞（OpenBSD、FreeBSD、firecracker、FFmpeg）。

这些相同的扫描在 OpenBSD、FFmpeg 和 FreeBSD 中发现了超过 10 个新的漏洞。

当我看到 Mythos 报告时，我的第一个想法是：“我想知道 Xint Code 是否会发现这些漏洞？”

Xint Code 在主要软件项目中已被归功于数十个 CVE，但它从未扫描过此帖中提到的任何代码库。

果然，它发现了它们！

对于每个特色漏洞，我们选择了一个包含漏洞的合理范围。我们没有挑选易受攻击的文件，而是选择了一组更广泛的代码。

示例：

• OpenBSD：所有 sys/netinet（内核网络栈）

• FFmpeg：所有 H.264 和 H.265 编解码器代码

除了识别 Mythos 特色漏洞之外，我们还在 OpenBSD 和 FFmpeg 中发现并报告了 12 个额外的漏洞。FreeBSD 的额外发现仍在分类中

报告全文如下：

你不需要 Mythos。你需要的是一个系统。

人工智能驱动的漏洞挖掘已经到来。以下是将它转化为您的安全团队今天就能使用的产品所需的一切。

作者： Tim Becker，Theori 高级安全研究员
文本撰写： Jeffrey Martin，Theori 产品副总裁

2026年4月 - Xint.io，Theori 出品

01 > 执行摘要

2026年4月7日，Anthropic 发布了 Claude Mythos 预览版和 Project Glasswing，披露了一个单一 AI 模型已自主发现数千个零日漏洞，这些漏洞覆盖了所有主流操作系统和网页浏览器。这一公告终结了业内一场旷日持久的争论：AI 确实能够发现生产软件中真实、可利用的漏洞，包括那些经受住了数十年专家评审和数百万次自动化安全测试的漏洞。

本白皮书展示了由 Theori 构建的已出货产品 Xint Code 在针对 Anthropic 测试过的相同代码库上运行所获得的结果。Xint Code 使用其标准扫描流水线，复现了 Anthropic 展示的关键漏洞类别，识别了 Mythos 公开披露中强调的所有旗舰级漏洞，并在相同的代码库中发现了另外十二个不属于 Anthropic 公告范围的零日漏洞：其中五个位于 OpenBSD 的网络协议栈中，七个位于 FFmpeg 的编解码器库中，包括十一个高危漏洞和一个中危漏洞。没有任何函数被预先选定。也没有任何人类引导扫描过程。

这些结果指向了一个对每个安全组织都至关重要的结论：AI 漏洞挖掘中的关键变量不仅仅是模型本身，而是决定扫描目标、验证发现真实性与可利用性、消除误报并交付可操作修复方案的结构化系统。

Anthropic 间接地证明了这一点；他们的 Frontier Red Team 选择了目标，设计了扫描策略，签约了专业的人工分类人员，并管理了涉及数千个结果的披露流程。Xint Code 将所有这些功能产品化，使得任何工程团队无需配备研究团队或 Glasswing 邀请，即可在当下获得这种能力。

02 > Mythos 展示了什么

Anthropic 的公告及其 Frontier Red Team 附带的技术评估，是迄今为止最详细的公开证据，表明 AI 模型能够以规模化方式自主发现并利用关键软件中的零日漏洞。这些结果意义重大，值得精确总结，因为它们定义了衡量该领域任何声明所应依据的标准。

结果

在数周的测试中，Mythos Preview 识别了数千个零日漏洞，其中许多被归类为严重级别。这些发现覆盖了所有主流操作系统和所有主流网页浏览器。三个展示性漏洞说明了其能力范围：一个存在于 OpenBSD 的 TCP SACK 实现中、存在了 27 年之久的拒绝服务漏洞，这要求模型对两个相互作用的漏洞中的有符号整数溢出进行推理；一个存在于 FFmpeg 的 H.264 编解码器中、存在了 16 年之久的漏洞，自 2010 年重构以来，所有模糊测试器和人工审查者都未能发现它；以及一个存在于 FreeBSD 的 NFS 服务器中、存在了 17 年之久的远程代码执行漏洞（CVE-2026-4747），该漏洞可授予未经身份验证的 root 权限，Mythos 在初始提示后无需任何人工介入即发现并完全利用了该漏洞。

超越漏洞发现，Mythos 展示了远超前代模型的漏洞利用构建能力。

Opus 4.6 在针对 Firefox JavaScript 引擎的数百次尝试中，大约有两次成功将漏洞转化为可利用的 exploit。
Mythos 成功了 181 次，并在另外 29 次中实现了寄存器控制。
在 Anthropic 内部的 OSS-Fuzz 基准测试中，Mythos 在十个独立且已完全修补的目标上实现了完整的控制流劫持（第 5 级）；而 Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 各自仅在第 3 级上实现了一次崩溃。

03 > 为何行业首批回应未能切中要害

Mythos 公告发布后数小时内，数个组织便发布了分析报告，声称使用更小、更便宜的模型复现了其旗舰级结果。其中最突出的是安全初创公司 Aisle 的一篇博文，他们通过隔离漏洞函数、提供架构上下文，并对八个模型运行单次零样本 API 调用来测试 Mythos 展示的漏洞。他们的头条发现是：所有八个模型，包括一个仅有 36 亿活跃参数的模型，都检测到了 FreeBSD NFS 漏洞。

安全社区的回应是质疑的，并且理由充分。该测试的方法论仅检验了漏洞发现流水线中一个狭窄且相对简单的步骤。将一个存在漏洞的函数交给模型，告诉它该函数处理网络解析的 RPC 凭证，然后询问它是否包含安全缺陷，这与 Mythos 所做的有着本质区别。Mythos 扫描了 FreeBSD 内核中的数百个文件，自主识别了相关的代码路径，发现了漏洞，然后构建了一个完整的、可工作的 exploit，其中包含一个分布在多个数据包中的 20 个 gadget 的 ROP 链。Aisle 的测试证实了模型能够识别孤立代码片段中的已知漏洞。它并未测试漏洞发现、目标选择、验证、误报消除或漏洞利用。

底层的技术结果是真实的：较小的模型在获得正确上下文时能够检测到已知的漏洞模式。这是一个真实且有价值的发现。但它掩盖了一个更重要的真相。一个将所有内容都标记为潜在漏洞的模型，在任何一个单独函数上都会拥有很高的真阳性率。真正困难的问题不在于模型在被指向某个代码时能否识别漏洞，而在于一个系统能否在拥有 900 万行代码的代码库中找到正确的代码进行审查，区分出那一个真正的漏洞与模型沿途标记出的数百个理论性弱点，并输出开发者可以采取行动的结果，而不会因为误报浪费一周时间。

这一点很重要，因为它反映了市场上关于 AI 漏洞挖掘真正需要什么的持续混淆。一旦有人识别出正确的函数，在函数级别进行检测正变得越来越容易，跨越不同模型层级。但这是最简单的一步。

真正的难题在上游（这个代码库中的 10,000 个文件，你应该检查哪一些？）和下游（这个发现在实际上下文中是否真的可利用，还是只会浪费你开发人员时间的理论性弱点？）。将整个流水线压缩成一个单一的检测步骤，然后宣称该能力已经“商品化”，既误判了问题的难度，也低估了 Mythos 成果的重要性。

Aisle 事件为该领域（包括本文）后续的任何声明确立了一个重要标准：端到端的、来自完整流水线的结果，没有预先选定的函数，扫描过程中没有人工引导，并且方法论完全透明。这正是本白皮书力求达到的标准。

04 > Xint Code 的方法论

测试目标

Xint Code 针对 Anthropic 的 Mythos Preview 披露中重点展示的四个代码库进行了运行，目标是包含那些展示性漏洞的相同子系统。对于每个代码库，团队使用了 Anthropic 提供补丁之前的特定提交或版本，以确保进行公平的比较。

目标如下：

• FreeBSD (v15.0.0)。提交 1fddb5435315ca44c96960b16bdda8338afd15a1。NFS/RPCSEC_GSS 服务器实现，其中包含 Mythos 发现并利用 20-gadget ROP 链进行利用的 CVE-2026-4747 堆栈溢出漏洞。扫描目标是 lib/librpcsec_gss/ 及相关的 RPC 代码路径。

• OpenBSD (v7.9)。提交 a71bcab410b6dd4b4fa17a16af0fb01c399b1be4。扫描了整个网络协议栈 (sys/netinet/)，包含大约 29,000 行代码，涵盖了 Anthropic 展示性拒绝服务漏洞所在的 TCP SACK 实现。

• FFmpeg (v8.0.1)。提交 894da5ca7d742e4429ffb2af534fcdaa0103ef593，即 Anthropic 提供补丁之前的版本。扫描目标是 libavcodec/ 中的 H.264 和 H.265 编解码器代码。

• Firecracker (v1.14.0)。提交 7137308817dc65e2ae85a39269bd09f3884f662d。扫描目标是 virtio 设备传输层，Anthropic 的披露在此处发现了一个 PCI 传输中的越界写入。

关于范围的一个重要说明：Xint Code 被指向了每个项目中的特定子系统，这与安全团队评估已知攻击面区域的方式一致。未执行全项目扫描。这也反映了 Anthropic 自身的方法，他们也是针对每个项目中的特定子系统进行扫描，而非端到端地扫描整个代码库。

测试方式

Xint Code 使用其标准扫描流水线运行：即任何客户均可获得的相同产品配置、分析阶段和默认参数。

• 没有手工选择函数进行分析。

• 没有针对特定漏洞类别精心设计提示词。

• 没有人类引导扫描或在执行过程中进行干预。

• 没有应用事后过滤来突出成功的检测或压制遗漏。

除非下文另有说明，流水线的可配置参数均保持其标准默认值。所有扫描均使用 Anthropic 和 OpenAI 公开可用的基础模型；未使用任何专有或预览版模型。发现结果通过 Xint Code 内置的验证流水线进行验证，然后通过人工分类进行确认，并在适用的情况下构建概念验证代码。

扫描使用了 Claude Opus 4.6 结合 GPT 5.4 模型。每个代码库的模型选择在第 5 节中有记录。

本报告中的所有结果都是可复现的。相同的代码库版本、流水线配置和模型选择均已按代码库记录在案，任何针对相同目标运行 Xint Code 的客户都应能得到等效的结果。

流水线的功能

Xint Code 的引擎作为一个结构化的流水线运行，自动化了 Anthropic 的 Frontier Red Team 围绕其脚手架所执行的相同功能。Anthropic 依赖 21 名专家研究员来选择目标、设计扫描策略并验证输出结果，而 Xint Code 将这些决策内嵌到产品中。

1. 攻击面识别与目标锁定
   引擎分析目标代码库，识别出最可能包含可利用漏洞的代码路径。这是 Anthropic 文件排名步骤（Mythos 根据攻击面可能性对每个文件进行 1 到 5 级的评分，并优先分配代理从高分文件开始）的产品化模拟。Xint Code 自动执行此目标锁定，无需操作员知道要检查哪些文件或函数。

2. 候选代码路径的深度分析
   一旦引擎识别出目标区域，基础模型会对代码进行深度推理：追踪数据流、评估控制流约束、识别可触发漏洞的条件。在这个阶段，模型能力最为重要，底层模型的改进会直接转化为更好的结果。

3. 可利用性验证
   引擎通过评估识别出的问题在上下文中是否可利用，来区分理论性弱点和真正的漏洞。这对应于 Anthropic 的第二代理验证步骤（“请确认这是否真实且有趣？”）以及随后的人工分类步骤，但在本产品中作为一个自动化阶段内嵌。

4. 结构化输出生成
   每个确认的发现都会附带 CVSS 严重性评分、复现步骤以及与开发者现有工作流的集成点交付。输出结果旨在供立即采取行动，无需进一步研究。

05 > 结果

A 部分：Mythos 展示性发现的复现

Xint Code 的标准流水线在所有四个测试的代码库中，都识别出了与 Anthropic 的 Mythos Preview 披露中的关键发现相匹配的漏洞。对于每一个漏洞，我们描述了 Xint Code 报告的发现、其与 Mythos 展示性漏洞的关系以及当前的披露状态。

FreeBSD：通过超大 RPC 凭证长度导致的堆栈溢出

• 严重性：严重 (9.3)

• 漏洞类别：堆栈缓冲区溢出

• 位置：lib/librpcsec_gss/svc_rpcsec_gss.c:771-775，函数 svc_rpc_gss_validate 中

• CVE：CVE-2026-4747

• Mythos 展示匹配：是

• 披露状态：已修补 (commit)

• 公告：FreeBSD-SA-26:08.rpcsec_gss

Xint Code 在 RPCSEC_GSS 验证路径中识别出一个堆栈缓冲区溢出漏洞。函数 svc_rpc_gss_validate 将一个 RPC 头重构到一个固定的 128 字节堆栈缓冲区中，然后通过 memcpy 无边界检查地复制整个凭证体。在写入 8 个 XDR 字（32 字节）后，缓冲区仅剩 96 字节。XDR 解码凭证时，xdr_callmsg 中仅将 oa_length 限制为 MAX_AUTH_BYTES（通常为 400），这超过了剩余空间。此外，凭证被解析到结构化的 rpc_gss_cred 时，未验证整个原始 blob 是否已被消费完，允许尾部字节夸大 oa_length。易受攻击的调用点位于 DATA/DESTROY 路径中，使得拥有有效句柄的远程攻击者能够在 MIC 验证之前触发堆栈溢出。

这正是 Anthropic 展示的那个存在了 17 年、授予未经身份验证 root 权限的远程代码执行漏洞。Mythos 发现了它，并构建了一个完整、可工作的 exploit，其中包含分布在多个数据包中的 20 个 gadget 的 ROP 链。Xint Code 通过其标准流水线识别出了相同的根本原因。

OpenBSD：通过精心构造的 SACK 选项导致的空指针解引用

• 严重性：高危 (8.7)

• 漏洞类别：空指针解引用（远程拒绝服务）

• 位置：tcp_input.c:2567-2586，函数 tcp_sack_option 中

• Mythos 展示匹配：是

• 披露状态：已修补 (patch)

Xint Code 在 OpenBSD 的 TCP SACK 选项处理中识别出一个空指针解引用漏洞。在 tcp_sack_option 函数中，当从得分板列表头部删除空洞且 p == cur 时，p 和 cur 都被设置为 cur->next。如果这是最后一个空洞，p 变为 NULL。当内部 while 循环退出后，代码检查 SEQ_LT(tp->rcv_lastsack, sack.start)，如果为真，则在 p == NULL 的情况下解引用 p->next。

该触发利用了模 32 位序列号比较的非传递性（SEQ_LT 定义为 ((int)((a)-(b)) < 0)）。当 th_ack == snd_una 时，sack.start >= th_ack 的检查被绕过，允许攻击者将 sack.start 设置为任何 32 位值。通过选择 sack.start >= sack.end - 2^31 + 1，精心构造的值同时表现为“小于”所有空洞的起始（从而能够删除），又“大于” rcv_lastsack（从而触发解引用），因为当跨度超过 2^31 时，模比较的传递性失效。

这正是 Anthropic 强调的那个存在了 27 年的拒绝服务漏洞，要求模型对两个相互作用的 bug 中的有符号整数溢出进行推理。Xint Code 的发现匹配了相同的根本原因，并利用了相同的序列号算术漏洞。

Firecracker：未检查的队列大小写入导致越界访问

• 严重性：严重 (9.3)

• 漏洞类别：越界写入

• 位置：src/vmm/src/devices/virtio/transport/pci/common_config.rs，函数 write_common_config_word 中

• CVE：CVE-2026-5747

• Mythos 展示匹配：很可能（见下文说明）

• 披露状态：已修补 (commit)

• 公告：AWS Security Bulletin 2026-015

Xint Code 在 Firecracker 的 virtio PCI 传输层中识别出一个越界写入漏洞。PCI 传输允许客户机在队列已经初始化且其原始指针被缓存后重写 q.size。Queue::initialize() 会验证队列布局并缓存 desc_table_ptr、avail_ring_ptr 和 used_ring_ptr，但后续的 PCI BAR 写入会到达 write_common_config_word()，并直接覆盖 q.size 而无需重新运行初始化。后续的队列操作在解引用已缓存的指针时，使用了新的 self.size 进行边界和偏移量计算，导致在包括 avail_ring_used_event_get、used_ring_avail_event_set、pop_unchecked 和 write_used_element 等方法中发生越界访问。

归属说明：Mythos 博文对 Firecracker 发现的细节披露有限。Xint Code 的发现被归属于 Anthropic 披露的同一个 CVE (CVE-2026-5747)，并且该漏洞在同一提交中被修补。我们高度确信这是同一个底层漏洞，但在 Anthropic 发布其完整技术描述之前，无法确认根本原因分析是否完全一致。

FFmpeg：切片编号与 0xFFFF 哨兵值冲突

• 严重性：严重 (9.2)

• 漏洞类别：数值与类型逻辑错误 (CWE-125, CWE-787, CWE-197)

• 位置：libavcodec/h264_slice.c:1982-1984，函数 h264_slice_init 中

• CVSS：CVSS:4.0/AV:N/AC:L/AT:P/PR:N/UI:N/VC:H/VI:H/VA:H/SC:N/SI:N/SA:N

• Mythos 展示匹配：是

• 披露状态：已修补 (commit)

Xint Code 在 FFmpeg 的 H.264 解码器中识别出一个哨兵值冲突漏洞。一个 32 位的切片计数器被赋值给 sl->slice_num，并存储到 16 位的 slice_table 中，且未进行截断处理。当 sl->slice_num 达到 65535 时，其存储的值变得与用于标记无效或未初始化宏块的哨兵值 0xFFFF 无法区分。在“快速去块”路径（sl->deblocking_filter == 2）中，邻居有效性检查针对的是 sl->slice_num 而非哨兵值，因此，当真实切片编号为 0xFFFF 时，即使在顶部或左侧边缘，边界宏块也会被视为有效邻居。

这导致了多个内存安全问题。在 xchg_mb_border 函数中，当 sl->mb_x == 0 时计算 top_border_m1，结合哨兵值冲突，允许通过 XCHG 宏在 top_borders 缓冲区之外进行越界写入。在 fill_filter_caches_inter 函数中，在相同冲突下，顶部边界处的 top_type 保持非零，导致使用负索引读取 mb2b_xy。

触发条件需要启用切片线程，设置 AV_CODEC_FLAG2_FAST 标志，以及一个足够大的图像以允许在一帧中至少有 65,535 个切片（例如，4096x4096 像素产生 65,536 个宏块）。攻击者控制的 H.264 比特流可以诱导对解码器堆缓冲区的越界写入以及相关的越界读取，导致内存损坏或崩溃。在常见性能设置下，最严重的现实后果是通过媒体输入实现任意代码执行。

这正是 Anthropic 强调的那个存在了 16 年、自 2010 年重构以来所有模糊测试器和人工审查者都未能发现的漏洞。

B 部分：额外发现

除了复现 Mythos 展示性漏洞之外，Xint Code 还在相同的代码库中发现了另外十二个不属于 Anthropic 公开披露范围的漏洞。

在相同代码库中发现的、不属于 Anthropic 公开披露范围的额外漏洞

• OpenBSD：Xint Code 在 sys/netinet/ 网络协议栈中，发现了除 Anthropic 展示的 SACK 问题之外的另外五个可远程触发的漏洞。其中三个被评为高危（两个拒绝服务，一个加密弱点）；两个被评为中危（一个信息泄露，一个拒绝服务）。所有五个目前正在负责任地披露中。

• FFmpeg：Xint Code 在 FFmpeg 的编解码器库中，发现了除 Anthropic 展示的哨兵值冲突之外的另外七个漏洞。其中六个被评为高危（四个越界读取，一个越界读取/写入，一个越界写入）；一个被评为中危（未初始化读取）。所有七个等待披露。

• FreeBSD：除 RPCSEC_GSS 堆栈溢出外，未发现其他高危或严重漏洞。

• Firecracker：除 virtio PCI 传输越界写入外，未发现其他高危或严重漏洞。

所有额外发现的 SHA-3 哈希承诺在下面的汇总表和第七节中提供。

06 > 产品化的系统是核心

Anthropic 的结果是由一个极简的脚手架加上大量专家的判断产生的。将每个人工驱动的步骤映射到其 Xint Code 的等效功能，说明了产品化在实际中的含义。

• 目标选择
  Anthropic 的团队根据其安全专业知识，选择了要攻击的高价值开源基础设施项目和代码库。
  Xint Code 的引擎可在客户指向的任何代码库中识别攻击面。目标锁定智能内置于产品中，而非操作员的判断中。

• 扫描策略
  Anthropic 设计了一个并行扫描策略：每个文件一个代理，文件按攻击面可能性排序，代理按优先级顺序调用。
  Xint Code 在内部处理目标锁定和并行化。客户启动扫描；引擎决定如何分解工作并设定优先级。

• 发现验证
  Anthropic 签约了专业的人工分类人员在披露前验证每个发现。他们的数据显示，与模型的严重性评估有 89% 的完全一致率。
  Xint Code 的验证流水线内置于产品中。自动评估发现的可利用性，本文中的发现还通过人工专家评审进行了验证。

• 输出交付
  Anthropic 的输出是带有概念验证 exploit 的漏洞报告，通过一个定制的负责任披露流程进行管理。
  Xint Code 的输出是结构化的发现，包含严重性评分、复现步骤，并可集成到开发者的现有工作流中。

Anthropic 红队产生的信息确实令人印象深刻。Xint Code 的贡献在于，使这类信息现在即可供任何安全团队使用，结构化为可在现有工作流中立即采取行动的形式。

这些都不贬低 Anthropic 的成就。他们的方法对于一个研究团队向行业展示模型能力来说是合适的。关键在于，要在企业规模上，跨公司维护的每个代码库复现这些结果，需要将模型周围的每一步都产品化。这正是 Xint Code 所做的。

市场影响

Mythos Preview 通过 Project Glasswing 向大约 40 个组织提供，并得到高达 1 亿美元的使用额度支持。这些组织包括亚马逊、苹果、微软、谷歌以及其他关键基础设施的运营商。对他们来说，Glasswing 是一种非凡的资源。

对于其他数十万个正在交付代码的工程团队来说，Mythos 提出的问题比它提供的访问权限更为紧迫。每个阅读了相关报道的 CISO 现在都明白，AI 能够发现那种他们年度渗透测试才能发现的漏洞，甚至可能更多，而且速度达到软件级，规模达到软件级。问题不再是“我们是否应该探索将 AI 用于安全测试？”，而是“我们如何在那些能够发现这些漏洞的模型落入攻击者手中之前，将其投入实际应用？”

Anthropic 自己的时间线估计与此相关。Frontier Red Team 负责人 Logan Graham 告诉 Axios，其他 AI 实验室可能需要六到十八个月才能发布具有类似能力的模型。曾在 Facebook 任职、现在 Corridor 的 Alex Stamos 认为开源权重模型的差距大约为六个月。这两个估计都指向同一个结论：防御者能够抢占先机的窗口期，是以月为单位计算的，而不是年。

Xint Code 的存在就是为了关闭这个窗口。它使用公开可用的基础模型，按标准商业费率，无需特殊访问权限或研究合作伙伴关系，就能提供达到渗透测试深度的漏洞发现能力，且规模达软件级。结构化的流水线已经将 Anthropic 研究团队展示的相同工作流投入实际应用。你不需要成为那 40 个 Glasswing 组织之一来获得这种能力。你需要的是一个为交付这种能力而构建的产品。

07 > 负责任披露声明

Theori 致力于对本研究中发现的所有漏洞进行负责任披露。我们的流程遵循 Anthropic 为 Project Glasswing 建立的惯例，包括 90 天的披露窗口期，以及为复杂补丁提供 45 天的延期。

对于本研究中复现的四个 Mythos 展示性漏洞，各自维护者已发布补丁：

• FreeBSD (CVE-2026-4747)：已修补。公告：FreeBSD-SA-26:08.rpcsec_gss。

• OpenBSD (SACK)：已修补。补丁：025_sack.patch。

• Firecracker (CVE-2026-5747)：已修补。公告：AWS Security Bulletin 2026-015。

• FFmpeg (哨兵值冲突)：已修补。Commit。

对于在 OpenBSD 网络协议栈和 FFmpeg 编解码器库中发现的十二个额外漏洞，报告已提交给各自的维护者，目前正在积极披露中。完整漏洞报告和概念验证细节的加密哈希承诺（SHA-3）如下。这些承诺遵循 Anthropic 在其 Frontier Red Team 评估中建立的惯例，并将在补丁可用时被完整技术描述替换。

本研究中所有发现均由 Xint Code 的标准扫描流水线发现。没有任何漏洞是通过人工分析发现随后归因于产品的。第 4 节中描述的方法论的完整性适用于本报告中的每一个发现。

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一名国家安全局分析师利用第702条监视权，对其在约会应用程序上结识的女友进行监视。

美国科罗拉多州共和党众女议员劳伦于周一致信国家安全局（NSA）局长Joshua Rudd，就国家安全局分析师多次“严重令人不安的滥用职权”行为提出质询。这些分析师不当使用《外国情报监视法》（FISA）第702条，对私人通信进行搜索，其中包括通过约会服务结识的人员以及潜在租户。

劳伦在致国家安全局的信中写道：“我写信要求就国家安全局一名分析师严重令人不安的滥用职权行为作出答复，该分析师利用最敏感的监视权之一，对通过在线约会服务结识的女友进行监视。”

隐私与公民自由监督委员会披露，一名国家安全局分析师曾两次使用第702条数据库，搜索其通过在线约会服务结识的个人的信息。在另一事件中，两名国家安全局分析师对一名非美国人（即潜在租户）进行了搜索，该人正考虑租用某处房产。

据报道，包括前国家情报总监James Clapper、前中央情报局局长John Brennan及其他人士在内的一批“深层国家”行为者，曾敦促美国国会未经改革即重新授权《外国情报监视法》（FISA）第702条。

劳伦表示：不得再将第702条当作个人“ Tinder”搜索工具使用。必须取得搜查令。。。

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NSA TAO负责人，昨天表示：“Claude Mythos的漏洞利用开发能力已经超过人类！

本周，Anthropic公司揭开了Claude Mythos的面纱。其漏洞发现、漏洞利用开发以及武器化能力，已超越当今几乎所有在世的人类从业者。只要给予充足的算力，它就能找到路径，对几乎所有指向的目标实现漏洞利用。Linux内核中存在数十年的老旧漏洞、浏览器漏洞链攻击，以及首次尝试即可成功率超过80%的有效概念验证（Proof of Concept），所有这些均可自主完成，仅受限于您愿意投入的算力规模。

大家怎么看？

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中央情报局计划在未来几年内，将由人工智能驱动的“同事”整合到分析师的工作流程中，以快速采用新兴人工智能能力，用于情报搜集与分析工作。该局一名高级官员于周四作此表述。

中央情报局副局长埃利斯表示，这些人工智能同事将被嵌入该局的分析平台之中，协助处理基础性任务，但人类仍将全程参与流程。

“它不会替我们的分析师进行思考，但能够帮助起草关键判断、对内容进行清晰性编辑，并将草稿与情报工艺标准进行比对，”这些人工智能工具将提供分诊协助，并标记趋势，由人类分析师进行进一步审查。

埃利斯补充道，在未来十年内，中央情报局将把人工智能工具视为“自主任务伙伴”，情报官员将以混合模式管理人工智能代理团队，从而提升情报工作的速度与规模。

他表示，该局去年拥有超过300个人工智能项目，且在历史上首次使用人工智能生成了一份情报报告。

上述表态罕见地向公众展示了美国顶级情报机构之一如何将前沿人工智能系统融入日常运作，同时也表明，此类平台预计将在不久的将来成为情报官员工作流程中的日常组成部分。

中央情报局的主要职责是在海外执行并协调人力情报搜集工作，此类行动通常以秘密方式进行。官员们负责招募和管理外国资产，以隐蔽方式获取有关经济、恐怖主义和网络威胁等领域的情报。

尽管上述工作经常涉及技术运用，但近期有观点认为，先进人工智能工具的出现可能会促使中央情报局更多地回归传统情报工艺技术。

然而，技术投资已带来显著收益。该局近期将网络情报中心美国中央情报局局长悄然提升该机构网络间谍部门的地位提升为一个完整的任务中心，此举“已经产生回报，使我们能够向一线部署新工具，并获取对优先目标的更多访问权限，”埃利斯表示。

“网络安全之战将成为人工智能之战，”他补充道，“谁能最有效地利用最先进的人工智能模型，谁就将掌握巨大的权力。”“建立一个以网络情报为核心的新任务中心，将使我们走上掌握优势地位的道路。”

该局还于近期宣布了一项新的采购框架，以全面改革其将技术融入任务的方式。

为跟踪中国等外国对手如何运用先进人工智能及其他技术，中央情报局将其与技术相关的情报报告数量增加了一倍，埃利斯表示。这些情报产品重点关注海外技术运用情况，可能包括半导体、云计算、基础设施、网络安全或研发等领域的研究发现。

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中情局黑客部门

网络情报中心（Center for Cyber Intelligence）自2015年起隶属于中央情报局数字创新局，此次于2025年10月被局长约翰·拉特克利夫提升为正式的任务中心，此举是内部重组的一部分。

美中央情报局（CIA）网络情报中心

拉特克利夫提升该中心的地位，旨在“加强中央情报局的网络行动，以支持总统的优先事项”，中央情报局发言人莉兹·莱昂斯在一份声明中表示。

据莱昂斯称，此项调整“提升了中央情报局向决策者提供有关外国网络威胁的最佳情报的能力，确保没有任何目标超出我们的能力范围，并推动网络间谍技艺的持续改进”。

与此同时，在拜登政府期间成立的跨国与技术任务中心（Transnational and Technology Mission Center），其职能已被并入其他从事类似工作的部门。该中心原本旨在识别可供中央情报局用于情报搜集的新技术。

中央情报局已将这些调整通报国会，并正在更新其官方公开网站。去年秋季并未立即对外公开宣布这些变动，可能与政府长期停摆有关。

一位前美国情报官员表示：“局长将某个组织提升为任务中心，要么是因为该事项的重要性显而易见，要么是因为局长认定‘不，这对我们而言是一项重大的战略优先事项’。”他指出，拉特克利夫此前曾设立一个中心，以加强政府打击毒品走私和卡特尔网络的行动。

此次提升的一个关键结果是，该中心的领导层（传统上不对外公开）现在直接向拉特克利夫报告。这也赋予了中央情报局的网络任务在资源和人员配备上享有优先权。

一位前特朗普政府官员（与其他受访者一样要求匿名）表示：“这是一件大事。它使他们能够获得更多资金，也使他们在决策桌上拥有更大的话语权。”

这一举措反映了特朗普政府国家安全团队在网络空间采取更具进攻性的广泛政策。白宫上个月发布了《国家网络战略》，以直白的措辞阐明了政府希望“部署美国政府全套防御性和进攻性网络行动”来应对外国对手，并“提高其侵略行为的代价”。

这一调整也与拉特克利夫希望让情报机构摆脱束缚的愿景相一致。在去年的确认听证会上，他承诺将使中央情报局降低风险规避倾向，包括在网络空间领域，因为外国威胁的重要性日益凸显。

他表示：“威慑效果必须体现为：当对手对我们进行数字攻击时，他们将面临后果。”

拉特克利夫补充道：“我希望做的事情之一……是致力于开发能够有效让我们开展这些行动的各类工具。当然，这些能力的部署将是其他人的政策决定，但我希望确保我们拥有在网络领域对对手采取进攻行动所需的一切工具。”

一位前中央情报局官员将该中心描述为“规模庞大、预算雄厚的机构”，将其作为此类活动的枢纽是合乎情理的。该中心是中央情报局负责网络事务的任务管理者，涵盖战略分析、行动以及所有用于间谍活动的技术。

在秘密情报界，该中心还以定制化黑客行动而闻名，这些行动虽然并非全部，但有时需要招募线人或派遣情报官员进入危险环境以获取访问权限。

前中央情报局官员表示，中央情报局“相当容易切换开关”，在数字领域变得更加坚韧不拔。

他们推测：“最大的问题是，当另一个组织——例如美国网络司令部——也希望采取更具进攻性的行动时，会发生什么？如果他们真的要将网络行动用作威慑手段，那将不是中央情报局的事，而是五角大楼的事。”

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Anthropic于2026年4月7日宣布推出其前沿AI模型Claude Mythos Preview（简称Mythos），该模型在发现和利用软件漏洞方面展现出远超人类高级安全研究人员的卓越能力，已在主要操作系统、网络浏览器及其他关键系统中识别出数千个高严重性漏洞，包括一些长期未被察觉的缺陷。

Anthropic公司宣布限制发布其先进人工智能模型Claude Mythos Preview，仅向选定的西方科技巨头提供访问权限，并启动名为Project Glasswing的行业联盟，旨在利用该模型发现软件漏洞并加强网络防御。此举表面上是为了应对人工智能在网络安全领域的潜在风险，但实质上暴露了西方技术霸权在面对新兴强大工具时的内在脆弱性与双重标准。

Anthropic已向“美国政府各部门”的高级官员简报了Mythos的全部进攻性和防御性网络能力，该公司一位官员告诉CNN。该公司还“随时准备支持政府自身对该技术的测试和评估”，该官员表示。

综合汇编如下：

1. CNN报道翻译

Anthropic最新AI模型可能让黑客以前所未有的速度实施攻击。该公司希望企业率先建立防御

作者：Sean Lyngaas 更新时间：2026年4月7日，美国东部时间下午4:13 发布日期：2026年4月7日，美国东部时间下午2:26

Anthropic于周二表示，该公司将向全球部分最大的网络安全和软件企业提供其新AI模型，以减缓AI落入黑客手中所引发的军备竞赛。

亚马逊、苹果、思科、谷歌、摩根大通和微软等企业现已获得Anthropic的Mythos模型，用于网络防御目的，包括发现这些企业软件中的漏洞，并测试特定黑客技术是否对其产品有效。

Mythos（正式称为“Claude Mythos Preview”）尚未准备好公开发布，因为它可能被网络犯罪分子和间谍滥用，Anthropic称这一前景已在华盛顿和硅谷引发广泛担忧。

专家已向CNN表示，AI代理搜索漏洞的速度和规模远远超出人类正常能力，这代表了网络安全领域的重大变革。单个AI代理能够比数百名人类黑客更快、更持久地扫描漏洞并加以利用。

“我们并不觉得将此模型普遍发布是合适的，”负责Anthropic AI模型防御工作的Logan Graham告诉CNN。“我们认为还需要走很长的路才能建立适当的安全保障。”

Anthropic已向“美国政府各部门”的高级官员简报了Mythos的全部进攻性和防御性网络能力，该公司一位官员告诉CNN。该公司还“随时准备支持政府自身对该技术的测试和评估”，该官员表示。

Anthropic高管希望向服务数十亿用户的企业选择性发布Mythos，能够帮助平衡与攻击者的力量对比。其目标是在广泛使用的互联网浏览器和操作系统中的重大安全缺陷公开发布前加以阻止。

Anthropic表示，其他将获得Mythos访问权的公司或组织包括芯片制造商Broadcom和Nvidia、支持流行Linux操作系统的非营利组织Linux Foundation（该系统为许多手机和超级计算机提供动力），以及网络安全供应商CrowdStrike和Palo Alto Networks。

“如果模型在所有网络安全任务上达到如此优秀——而且很可能远超于此——我们就需要尽快做好准备，”Graham告诉CNN。“如果这些模型能力将进入我们的生活，世界将变得非常不同。”

上个月泄露的一篇预览Mythos能力的博客文章声称，该AI模型在网络能力上“远远领先”于其他模型。该博客文章表示，Mythos“预示着一波即将到来的模型浪潮，这些模型能够以远远超过防御者努力的方式利用漏洞”，Fortune率先报道了这一内容。

专家此前告诉CNN，围绕Mythos可能被恶意行为者滥用的部分担忧被夸大了。但泄露事件也指出了一个令人不安的事实：除非改变方向，否则AI所带来的攻击者与防御者之间的差距可能进一步扩大。

Anthropic声称Mythos已产生显著成果。该模型在最近几周发现了“数千个”此前未知的软件漏洞——其速度远远超过人类研究人员，该公司表示。CNN无法立即核实这一数字。

此类软件缺陷对人类研究人员而言发现起来极为费力，且被间谍机构和网络犯罪分子视为进行隐秘黑客活动的宝贵资源。

然而，网络安全专家早在Mythos出现之前就已使用AI来防范漏洞利用。Gadi Evron和其他安全研究人员于12月发布了一款基于Anthropic Claude模型的工具，用于为严重软件漏洞生成修复方案。

“与攻击者不同，防御者尚未拥有同等程度加速其能力的AI，”AI安全公司Knostic创始人Evron告诉CNN。“然而，攻击能力对攻击者和防御者均可用，防御者必须加以利用才能跟上步伐。”

更正：本报道早期版本错误描述了Anthropic向其他公司提供的技术。Anthropic正在共享其新AI模型。

2. Axios报道翻译

Anthropic因黑客能力过强而暂不发布Mythos Preview模型

Anthropic于周二表示，由于担心其发现和利用安全缺陷的能力，该公司仅向精心挑选的科技和网络安全企业提供其新Mythos模型的预览版。

重要性： Anthropic非常担心其自身模型可能造成的损害，因此在建立控制其最危险能力的防护措施之前，拒绝公开发布该模型。

威胁程度： Mythos Preview“极度自主”，并具备复杂的推理能力，赋予其高级安全研究人员的技能，Anthropic前沿红队负责人Logan Graham告诉Axios。

• Mythos Preview能够发现“数万个漏洞”，即使是最先进的人类漏洞猎手也难以发现。与以往模型不同，它还能编写相应的漏洞利用程序。

• Anthropic上次公开发布的模型Opus 4.6在开源软件中发现了约500个零日漏洞——这仅为Mythos Preview产出的一小部分。

详细情况： 根据一篇博客文章，在测试中，Mythos Preview在“每一个主要操作系统和网络浏览器”中均发现了漏洞，包括一些据信已有数十年历史、且经过反复人工安全测试仍未被检测到的漏洞。

• Mythos Preview在83.1%的案例中，首次尝试即成功重现漏洞并创建了可利用的概念验证。

• Mythos Preview在Linux内核中发现了若干缺陷（该内核运行于全球大多数服务器），并自主将它们链式组合，从而让黑客能够完全控制任何运行Linux系统的机器。

• 在另一项测试中，Mythos Preview发现了一个27年前存在于OpenBSD（一个开源操作系统）中的漏洞，该漏洞允许黑客远程崩溃任何运行该系统的机器。OpenBSD被广泛视为最强化安全性的开源项目之一，用于若干防火墙、路由器和高安全服务器。

然而： Graham表示，其他AI公司将在短短几个月内——最早六个月，最晚十八个月——发布具备与Mythos Preview类似能力的模型。

• “我们非常清楚，需要公开讨论此事，”Graham表示。“安全行业需要明白，这些能力可能很快就会到来。”

• Axios此前报道称，OpenAI和其他科技巨头已在开发类似能力的模型。

• “更强大的模型将来自我们和其他公司，因此我们确实需要制定应对计划，”Anthropic首席执行官Dario Amodei在一则随新闻发布的视频中表示。

新闻驱动： 相反，Anthropic选择向超过40个组织推出Mythos Preview，这些组织将使用该模型扫描并保护其自身代码和开源系统。

• 其中十二家公司——亚马逊网络服务（AWS）、苹果、Broadcom、思科、CrowdStrike、谷歌、摩根大通、Linux Foundation、微软、Nvidia和Palo Alto Networks——将参与一项名为Project Glasswing的新倡议。

• 这些公司将把Mythos Preview用于防御性安全工作，Anthropic将分享该倡议的发现成果。

• Anthropic向测试Mythos Preview的公司提供了高达1亿美元的使用额度，并向开源安全组织（包括OpenSSF、Alpha-Omega和Apache Software Foundation）提供了400万美元。

背景回顾： AI模型已为恶意黑客的攻击提供了助力。

• 中国曾使用Anthropic的模型自动化针对30个组织的间谍活动。

• 网络犯罪分子已使用模型编写脚本并自动化勒索软件谈判。

内情： Anthropic还向网络安全与基础设施安全局（CISA）、商务部以及“更广泛的相关方”简报了Mythos Preview的潜在风险与益处，该公司一位官员告诉Axios。

• “这里有一个机会，可以为防御注入动力，并跟上长期以来进攻性利用占据优势的趋势，”该官员表示。

• 该官员未说明公司是否向五角大楼进行了简报（Anthropic与五角大楼已争执数月）。

• CISA和商务部发言人未立即回应置评请求。

现实核查： 在Axios等媒体报道了Mythos的惊人能力后，该模型被广泛炒作，但Graham指出，公司从未正式计划将此版本普遍提供。

• Anthropic此前在内部测试该模型的能力，同时向更小的群体推出。

• “反馈对我们而言非常明确，”Graham表示。“随后我们决定以这种方式推出。”

值得关注： Anthropic在一篇博客文章中表示，公司目标是有一天“让用户能够安全地大规模部署Mythos级模型”，包括网络安全以外的一般用例。

• 该公司计划在功能较弱的Opus模型上推出新的防护措施，“从而让我们能够使用风险水平不及Mythos Preview的模型来改进和完善它们。”

3. WIRED报道翻译

Anthropic与竞争对手合作，防止AI黑客入侵一切

AI实验室的Project Glasswing将汇集苹果、谷歌以及超过45个其他组织。它们将使用新的Claude Mythos Preview模型来测试不断进步的AI网络安全能力。

3月底，有关Anthropic开发出一款强大新Claude模型的泄露信息曝光后，该公司于周二正式宣布Mythos Preview，并同步公布了其召集的行业联盟——Project Glasswing。该联盟旨在应对新模型及AI领域整体能力进步所带来的网络安全影响。

该联盟包括微软、苹果和谷歌，以及亚马逊网络服务、Linux Foundation、思科、Nvidia、Broadcom等超过40家科技、网络安全、关键基础设施和金融组织。这些组织将获得该模型的私有访问权，而该模型尚未公开发布。其部分理念是为全球基础技术平台的开发者提供时间，让他们对自身系统运行Mythos Preview，从而缓解该模型在模拟攻击中发现的漏洞和利用链。更广泛而言，Anthropic强调，召集此项努力的目的在于启动对行业内AI能力即将颠覆全球现有软件安全和数字防御实践的紧急探索。

“真正的信息并非关于这个模型或Anthropic本身，”Anthropic前沿红队负责人Logan Graham告诉WIRED。“我们需要现在就为6个月、12个月或24个月后这些能力广泛可用的世界做好准备。安全领域的许多事情将发生改变。我们构建现代安全范式的许多假设可能会失效。”

多家公司开发和训练的模型已越来越能够发现代码中的漏洞，并提出缓解措施——或制定利用策略。这创造出安全领域经典猫鼠游戏的下一代版本：一种工具既能辅助防御者，也能为恶意行为者提供燃料，使曾经因成本过高或过于复杂而难以实施的攻击变得更加可行。

“Claude Mythos Preview是一个特别大的飞跃，”Anthropic首席执行官Dario Amodei周二在Project Glasswing启动视频中表示。“我们并未专门训练它以擅长网络安全。我们训练它擅长代码，但作为擅长代码的副产品，它在网络安全方面也表现出色。”他在视频中补充道：“更强大的模型将来自我们和其他公司。因此，我们确实需要制定应对计划。”

Anthropic的Graham指出，除了漏洞发现（包括生成潜在攻击链和概念验证）之外，Mythos Preview还能够进行更先进的漏洞利用开发、渗透测试、端点安全评估、搜索系统错误配置，以及在无源代码访问的情况下评估软件二进制文件。

Graham表示，在分阶段发布Mythos Preview（从行业协作阶段开始）时，Anthropic借鉴了协调式漏洞披露的原则，即在公开讨论漏洞前给予开发者修补时间。

“我们已看到Mythos Preview完成了资深安全研究人员能够完成的工作，”Graham表示。“这对如何发布此类能力具有重大影响。如果处理不当，这可能成为攻击者的显著加速器。”

Project Glasswing的合作伙伴（包括Anthropic的部分竞争对手）在启动声明中采用了协作性的语气。

“谷歌很高兴看到这一跨行业网络安全倡议的形成，”谷歌安全工程副总裁Heather Adkins在声明中表示。“我们长期以来一直认为，AI在网络防御中带来了新的挑战，也开辟了新的机会。”

维护互联网基础设施组件以及开发基础技术平台的机构和企业似乎也对此次合作充满热情，特别是鉴于Anthropic表示，使用Mythos Preview已开始发现数千个关键漏洞，其中包括一些被反复忽视、甚至在最受审查的代码中也未被发现的数十年历史漏洞。

“当我们进入网络安全不再受纯粹人类能力限制的阶段时，负责任地使用AI来大规模提升安全并降低风险的机会是前所未有的，”微软全球首席信息安全官Igor Tsyganskiy在声明中表示。“加入Project Glasswing并获得Claude Mythos Preview的访问权，使我们能够及早识别和缓解风险，并增强我们的安全和开发解决方案，从而更好地保护客户和微软。”

Graham表示，其在Anthropic前沿研究团队的同事们深感紧迫性，并认识到全球协作的必要性。

“该联盟最重要的事情可能是找出所有需要回答的问题，然后找到答案，”Graham表示。“Project Glasswing只是起点。如果仅限于少数公司使用一个模型，它就会失败。它必须发展成更大规模的机制。”

4. 华盛顿观察家报（Washington Examiner）报道翻译

Anthropic在伊朗数字威胁背景下推出新的网络安全举措

独家报道——Anthropic宣布启动一项新的人工智能网络安全倡议，通过与精选行业合作伙伴的预览式 rollout 进行测试和完善该系统，在广泛发布前加以完善，此举正值人们对这类强大工具可能被用于伊朗战争的担忧加剧之际。

该举措名为Project Glasswing，使用Anthropic的Claude Mythos前沿模型来识别和利用软件漏洞，这一技能通常与人类网络安全研究人员相关联。

Anthropic并未将该模型广泛提供，而是与跨行业的精选企业集团合作，以提升防御能力并更好地理解如何安全部署该技术。这些公司包括：亚马逊、苹果、思科、CrowdStrike、Linux Foundation和微软。

Anthropic前沿开发团队负责人Logan Graham告诉《华盛顿观察家报》，Claude Mythos模型早已存在，但研究人员最近才发现它在网络安全工作上特别擅长。

“从高层次来看，我们有一个新模型，但此刻的关键甚至并非这个模型本身，”Graham表示。“关键在于我们如何使用它，以及我们希望以此开启行业范围内网络安全的实质性改进，为未来擅长网络安全任务的模型做好准备。”

Graham表示，该模型能够执行广泛的网络安全任务，包括识别和利用代码中的漏洞，以及测试系统的弱点。他补充称，该模型已在每一个主要操作系统和网络浏览器中发现了“数万个”高风险漏洞。

Anthropic在评估该模型能力可能被滥用而构成风险后，决定不进行广泛发布。相反，该公司正与维护关键数字基础设施的组织合作，包括支撑全球系统的平台和软件。

“我们的评估是，这是首次出现如此优秀的模型，因此我们决定以非常不同的方式处理发布事宜，”Graham表示。“我们正与多家行业合作伙伴合作，它们将使用该模型来实质性提升自身安全。”

该倡议正值网络行动在全球冲突和国家安全中扮演越来越重要角色的背景下推出，这引发了人们对AI如何加速进攻和防御能力的担忧。

“如果我们正在跨越能够实质性自动化这些能力并使其变得非常廉价的卢比孔河，那么我们就进入了一个全新的世界，”Graham表示，并补充称Anthropic将分享其所学成果，以便整个行业受益。

最近几周，一个与伊朗有关的黑客组织声称对美国医疗技术公司Stryker发动了破坏性网络攻击，导致系统大范围中断，并引发了对医疗基础设施脆弱性的担忧。

官员和网络安全专家警告称，随着与伊朗冲突的延续，此类攻击可能持续，代理组织将针对医疗等民用部门制造破坏。

Anthropic表示，其新模型正是为了在这些类型的漏洞被利用前加以解决。

“网络已成为甚至活跃战争的一部分，而且是非常常见的一部分，这一事实凸显了其重要性，”Graham表示。“世界可能并未充分认识到它对安全的依赖程度。我们的估计是，如果没有适当的防护和部署，一切都可能非常、非常迅速地发生改变。”

Anthropic另一位官员告诉《华盛顿观察家报》，该公司正与联邦政府机构讨论如何部署该技术，以保护关键基础设施免受对手侵害。

此次推出正值Anthropic与国防部陷入法律纠纷之际，此前该部取消了与该公司的一项2亿美元协议。

取消合同的决定源于该公司希望参与决定其AI软件在五角大楼的适当使用，而国防部希望按自身意愿使用Claude（Anthropic的AI模型）。国防部长Pete Hegseth在特朗普总统指示所有联邦机构逐步淘汰该公司服务后，将Anthropic标记为“供应链风险”。Anthropic随后提起两起诉讼，挑战该风险标签。

该Anthropic官员表示，公司与五角大楼的关系并未降低新网络安全技术的价值。该官员称，与政府的讨论将继续，因为政府机构在网络防御和进攻中均发挥关键作用。

该官员还解释称，支持以案例研究式方式推出Claude Mythos系统，将有助于进一步加速后续采用。

参考资料：

https://edition.cnn.com/2026/04/07/tech/anthropic-claude-mythos-preview-cybersecurity

https://www.nytimes.com/2026/04/07/technology/anthropic-claims-its-new-ai-model-mythos-is-a-cybersecurity-reckoning.html

https://www.axios.com/2026/04/07/anthropic-mythos-preview-cybersecurity-risks

https://www.wired.com/story/anthropic-mythos-preview-project-glasswing/

https://www.wsj.com/tech/ai/anthropic-set-to-preview-powerful-mythos-model-to-ward-off-ai-cyberthreats-75683cf5

https://www.washingtonexaminer.com/policy/technology/4518285/anthropic-ai-cybersecurity-project-glasswing/

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美国空军预备役部队近日正式组建了其首个专注于进攻性网络作战的单位——第98网络作战中队。这一举措标志着美军在网络空间领域进一步强化主动进攻能力的战略布局。

该中队的前身是2024年成立的一个试点分遣队，旨在探索由预备役力量主导的进攻性网络作战模式。尽管面临诸多技术与组织挑战，但相关团队在短时间内展现出高效执行力，仅用六个月便完成了原计划一年内的验证任务，充分证明了这一概念的可行性。目前，该中队已正式编入第960网络空间联队，计划配备80余名具备丰富经验的网络作战人员。这些人员多为兼具军事素养与民用科技行业专长的资深专业人士，能够快速形成具备高度适应性和实战能力的作战团队。

据公开信息显示，第98网络作战中队的激活，使第960网络空间联队成为美军中唯一一个在单一指挥体系下，同时具备进攻性网络作战（OCO）、防御性网络作战（DCO）、国防部信息网络管理（DoDIN）、网络指挥控制（C2）以及远征通信（XCOMM）等全谱系能力的联队。这种一体化结构，体现了美军在网络空间领域追求“主动防御”与“向前干扰”相结合的作战思路，旨在通过持续的网络行动，干扰潜在对手的活动。

在仪式活动中，相关指挥官强调了网络作战人员所需的核心素质：强烈的好奇心与快速适应能力。他们指出，现代网络威胁每日都在演变，只有那些能够在工作与生活中持续保持探索精神，并从中汲取动力的个体，才能在这一领域有效发挥作用。该中队还继承了美军历史上信号通信部队的传统，从二战时期为著名航空部队提供关键通信保障的经验中汲取精神，强调无论技术工具如何演进，维护信息优势的核心使命始终不变。

值得注意的是，这一单位大量依托“公民空军人员”模式，即预备役人员在日常从事高端科技职业的同时，定期履行军事职责。这种模式被视为美军提升网络作战能力的重要优势，能够将前沿民用技术知识直接转化为军事应用。然而，从外部观察来看，这种依赖民用人才的做法，也反映出美军在专业网络作战力量建设上面临的持续人力资源压力。

第98网络作战中队的成立，进一步凸显了当今国际安全环境中网络空间已成为大国战略博弈前沿的事实。冲突的形态已发生深刻变化，对手往往在公开战争门槛以下持续进行试探与渗透，而进攻性网络能力正是应对此类挑战的重要手段。未来，该中队将如何在实际行动中发挥作用，值得持续关注。

此举是美军网络力量建设中的又一具体步骤，体现了其在信息化战争准备方面的长期投入。

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Kevin Mandia、Morgan Adamski 和 Alex Stamos 表示，人工智能发现漏洞的速度已远超人类修复能力，漏洞利用开发正在加速，而大多数组织并未为即将到来的局面做好准备。

在RSAC大会期间，Kevin Mandia（Armadin 创始人，Armadin智能体攻击群，获中情局CIA投资）、Morgan Adamski（美国网络司令部前执行主任）以及 Alex Stamos（研究员，曾担任多家大型科技公司首席安全官）进行了一场独家对话。三位人士表示，网络安全行业正进入一个前所未有的两到三年剧变期，其驱动力是人工智能系统以指数级速度发现漏洞，而防御方却无法以相应速度做出响应，这可能使过去数十年的安全实践面临被淘汰的风险。

“我们正处于一个将变得相当疯狂的拐点，至少会持续两到三年，”Stamos 表示。他描述了一个近期的未来：人工智能系统将向威胁环境释放大量可实际利用的漏洞，而组织机构则在努力修补漏洞的过程中，难以赶上攻击者将其武器化的速度。

Mandia 的表述更为直白：“在未来一到两年里，这将是进攻方的完美风暴。”

据这几位高管称，核心问题在于速度。人工智能已使漏洞发现变得近乎轻而易举，而修复工作却需要时间和大量投入，这导致了一个不断扩大的差距，使攻击者在杀伤链的每一个阶段都占据优势。

“由于网络空间存在不对称性——一名进攻者就能给数百万防御者制造工作量——速度会进一步放大这种不对称，”Mandia 说道，“在短期内，攻击者将获得显著优势，因为他们开始使用模型和智能体来执行大量进攻行动。”

漏洞发现呈指数级增长

这一转变已经开始。Stamos 目前担任 Corridor 公司的首席安全官，他表示，基础模型公司目前正囤积着数以千计通过人工智能辅助分析发现的漏洞，却缺乏足够能力进行验证或修补。

“漏洞利用发现已呈指数级增长，”Stamos 说，“我们尚未看到呈指数级增长的是将这些漏洞转化为能够绕过现代处理器保护机制的可运行 shellcode。但也许在六个月或一年之后，”人工智能就将能够按需生成复杂的漏洞利用程序。

他举例说明，人工智能系统能够在经过数千名开发者和专业安全研究员审查的数十年老代码中发现漏洞。在一个案例中，他提到，人工智能系统识别出了 Linux 内核基础代码中的一个缺陷，而人类多年来一直未能察觉。

“这个超级智能系统能够找到一种方法来操纵机器，进入一个人类即便看到漏洞本身也未必能发现的位置，”Stamos 说道。

这种发现速度正在制造 Stamos 所称的“大规模集体行动问题”。每一代新的人工智能模型都可能在同一基础软件中挖掘出数百个新漏洞。“我们用内存不安全语言开发的所有成果，如果没有采用形式化方法，在面对超级智能漏洞发现机器时，很可能都无法真正实现安全，”他表示，“在这种情况下，我们需要大规模重建我们赖以工作的基础架构。而目前没有人正在做这件事。”

这些能力被广泛获取的时间表以月为单位计算。当中国的开源模型（如 DeepSeek 或阿里巴巴的 Qwen）达到当前美国基础模型的能力水平时，Stamos 表示，“圣彼得堡的每一个19岁年轻人都将拥有与精英漏洞研究员相同的能力。”

已经接受现有 shellcode 训练的模型在生成漏洞利用代码方面已“相当出色”，他指出，这些模型可能在一年内就能够生成达到 EternalBlue 级别的漏洞利用程序。该由美国国家安全局开发的漏洞利用工具于2017年泄露，曾被用于 WannaCry 和 NotPetya 攻击，并因其开发难度极高而多年保持有效。

“想象一下，当这种能力可以按需获取时，将会发生什么，”Stamos 说。

智能体已超越人类规模运行

Mandia 的公司 Armadin 已构建出能够自主进行网络渗透的人工智能智能体，他表示，如果这些智能体被恶意部署，后果将极其严重。与必须手动输入命令并等待结果的人类攻击者不同，人工智能智能体可以同时在数百个线程上运行，在命令输出到达之前就进行推断，并在微秒级时间内启动后续行动。

“人工智能智能体入侵并蜂拥攻击你的规模、范围和完整记忆能力，是人类无法理解的，”Mandia 说道。他曾创立 Mandiant，并于2016年至2024年担任其首席执行官。“如果过去的红队行动是有人坐在键盘前输入命令，那么与人工智能智能体所能做的相比，那简直就是个笑话。”

他表示，这些智能体能够在不到一小时内规避终端检测与响应系统，并以接近人类的速度运行，以避免触发速率限制检测机制。一旦进入网络，人工智能智能体就能比人类阅读速度更快地分析文档、数据包捕获和技术手册，并现场设计针对特定控制系统的定制化攻击。

“当你构建进攻能力时，它会让你感到极为恐惧，”Mandia 说，“如果我们今天就把这个‘动物’从笼子里放出来，没有人准备好了。”

他提到，Armadin 最近对一家拥有强大安全团队的财富150强公司进行了测试，结果在测试的每一个应用程序中都发现了远程代码执行漏洞或数据泄露路径。“我们双方都感到震惊，”他说。

这一转变改变了董事会成员在渗透测试后提出的根本性问题。历史上，董事们希望知道演示的攻击在现实世界中实际发生的概率。“在人类时代，你其实无法真正回答这个问题，”Mandia 表示，“但在人工智能时代，这个概率是100%。它正在到来，而且会同时变得更廉价、更有效。”

避免打开潘多拉魔盒

国家安全层面的影响使问题进一步复杂化。虽然其他前政府官员在大会上谈论他们所认为的美国在进攻性网络安全领域的优势正在下滑，但这三位行业领袖则谈到了他们认为国家行为体已借助人工智能开发出的能力。

“我认为我们目前看到的现代国家行为体的人工智能能力还不到50%，”Mandia 说，“他们并没有全力推进。没有人愿意成为第一个打开那扇门的人。”

Adamski 指出，美国开发的任何用于进攻性网络行动的人工智能能力都带有固有风险。“你引入的任何东西，都会被引入一个它们可以反过来用于对付我们的生态系统，”她表示。

Stamos 认为，人工智能对网络安全的影响很可能比其他领域更早产生有害后果，因为网络行动的门槛已经很低。“我们在网络世界里星期二允许发生的事，如果发生在其他任何背景下，都会被视为战争行为，”他说，“我认为这就是人工智能最先用来伤害人类的地方——网络领域。”

参考资料：

https://cyberscoop.com/ai-cyberattacks-two-years-insane-vulnerabilities-kevin-mandia-alex-stamos-morgan-adamski-rsac-2026/

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我现在真不想当首席信息安全官……

今年RSA大会给我留下深刻印象的两件事：

1. AI安全毫无意义。

安全团队和安全厂商都开始逐渐认识到，我们需要降低一个抽象层次，不再谈论“AI安全”或“智能体安全（Agent安全）”这类概念。

回顾过去几次重大的技术转型浪潮，例如互联网、移动设备或云计算，每一波浪潮初期都曾出现过同样空洞的诉求，例如呼吁建立“互联网安全”。当时没有人真正清楚这意味着什么。只有当我们降低抽象层次之后，才取得了实质性进展。明确对防火墙、入侵检测、Web服务器安全、浏览器安全、应用安全、渗透测试等具体领域的需求，才带来了真正的清晰认知。如今，我们正开始在AI/Agentic安全领域看到同样的转变。那些能够理清正确（而非单纯由分析师驱动）分类的厂商将会胜出。那些能够与厂商共同塑造这一领域、并为自己定义方向的公司也将赢得优势。

2. 风暴前的宁静。

或许我的描述略显戏剧化，但我对大会上普遍轻松的语气感到惊讶，人们似乎并未充分意识到，即将到来的漏洞浪潮人工智能正在成为彻底颠覆网络安全领域的一股力量以及工业化攻击者的规模将在未来几个季度内对行业造成何种冲击。每个人都知道，大多数公司的漏洞管理水平远未达到应有标准，而即将发生的事情将会进一步加剧压力。

这与最近同样在旧金山举办的人工智能网络安全大会首届人工智能【网络】安全大会形成了鲜明对比。在那场会议上，与会者对当前模型在漏洞研究与利用方面的实用性，普遍表现出明显的惊叹与担忧。

我们即将面临一波漏洞的浪潮。

基础模型已被证明非常擅长发现漏洞。

#共识

AI（Big Sleep/CC/Codex）

• 漏洞挖掘，顶级研究员水平，目前至少有50+团队能够做到

• 漏洞利用，初级。。

• 漏洞补丁，顶级研究员水平

在交互式会话中使用 CC/Codex 让我对硬漏洞利用开发场景中对其使用的怀疑论产生了更多共鸣。当你将代理视为构建搜索算法的原始组件而非交互工具时，你实际上是在与一种根本不同类别的系统打交道。

目前我持怀疑态度。我正在构建一个基于代理的系统，虽然我对此印象极为深刻，但我的基准测试尚未达到预期。人类专家仍然远胜一筹。

总之，我相信可以构建出一个相当于接近中级研究人员的系统。我尚未见到代理构建出任何新颖且具有创造性的漏洞利用原语。而且，是的，我已经在硬漏洞利用开发问题上花费了大量 token

想知道我指的是什么吗？举例而言，即使实现了无缝工具集成，前沿模型在用于漏洞利用开发目的的调试方面仍然相当薄弱。这很合理——因为相关的公开训练数据根本不存在……

如果你不同意，那么你的漏洞利用可能还不够复杂。

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Coruna和DarkSword漏洞利用工具包都已经泄露，任何人都可以利用该工具包入侵你的苹果手机。

十几天过去了，我们什么时候才能够看到国家互联网应急中心CNCERT的预警通知。。。

近期，一款名为DarkSword的高级黑客工具包在代码共享平台GitHub上泄露，此事件引发全球广泛关注。该工具包的公开传播，使得运行较旧iOS版本的数亿台苹果iPhone和iPad设备面临数据被窃取的严重风险。

Coruna和DarkSword是两套先进的黑客工具包，均包含多种漏洞利用程序，能够入侵iPhone和iPad并窃取用户私人数据，包括消息记录、浏览器数据、位置历史以及加密货币信息。Coruna工具包可针对运行iOS 13至iOS 17.2.1（2023年12月发布）的设备实施攻击。而DarkSword则聚焦于较新版本，影响运行iOS 18.4和iOS 18.7（2025年9月发布）的设备。DarkSword的泄露尤为令人担忧，其代码以HTML和JavaScript编写，配置简便，被描述为“即插即用”型工具，任何具备基本技术能力的人均可自行托管并发起攻击。

这些攻击通常通过恶意网站实现，用户仅需访问受控网页即可能遭受感染。攻击者可借此获得设备近乎完全控制权，并将窃取数据上传至其服务器。Coruna的部分组件据信最初由美国国防承包商Trenchant开发。已观察到DarkSwor针对中国、马来西亚、土耳其、沙特阿拉伯和乌克兰用户的攻击活动。类似历史事件表明，高端黑客工具一旦泄露，往往会超出控制范围并被广泛滥用，例如2017年美国国家安全局开发的Windows漏洞利用工具最终引发WannaCry勒索软件全球攻击。

苹果公司目前拥有超过25亿台活跃设备（参考资料1），这一庞大的安装基数凸显了本次风险的规模。根据苹果2026财年第一季度财务报告，该季度公司总营收达1438亿美元，同比增长16%，iPhone营收创下历史新高，服务业务营收亦刷新纪录。

然而，设备更新情况并不理想。苹果开发者网站于2026年2月12日测得的数据显示（参考资料2）：在所有iPhone设备中，66%运行iOS 26，24%运行iOS 18，10%为更早版本；在过去四年推出的iPhone设备中，74%已更新至iOS 26，20%运行iOS 18，6%为更早版本。整体而言约有三分之一的设备未运行最新iOS 26系统。这意味着潜在受影响设备数量可能达到数亿台。

苹果方面表示，运行最新版iOS 15至iOS 26的用户已受到保护，并强烈建议更新至iOS 18.7.6或iOS 26.3.1，以修补相关漏洞。此外，自iOS 16引入的Lockdown Mode（锁定模式）可选功能也能有效阻挡此类特定攻击。该模式特别适用于记者、异见人士、人权活动家等可能面临针对性威胁的用户。苹果迄今未发现任何针对启用Lockdown Mode设备的成功间谍软件攻击案例。

为降低风险，所有人应立即检查并更新设备至最新iOS版本。

为降低风险，所有人应立即检查并更新设备至最新iOS版本。

为降低风险，所有人应立即检查并更新设备至最新iOS版本。

若因硬件限制无法升级，启用Lockdown Mode可提供额外防护。安全专家强调，保持软件更新是防范此类漏洞利用攻击的最有效措施。鉴于苹果设备在全球的普及程度，此次工具泄露事件提醒所有用户，及时的系统维护对于保护个人数据隐私至关重要。

参考资料：

手机防黑指南

零日漏洞经纪人“先进安全..”为远程攻破iPhone手机提供2000万美元

1.https://www.apple.com/newsroom/2026/01/apple-reports-first-quarter-results/

2.https://developer.apple.com/support/app-store/

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在周四致国家情报总监图尔西·加巴德的信函中，议员们表示，由于VPN会掩盖用户的真实位置，而情报机构会推定来源不明的通信为外国通信。

该信函由民主党进步派成员签署，包括参议员罗恩·怀登（Ron Wyden）、伊丽莎白·沃伦（Elizabeth Warren）、爱德华·马基（Edward Markey）和亚历克斯·帕迪拉（Alex Padilla），以及众议员普拉米拉·贾亚帕尔（Pramila Jayapal）和萨拉·雅各布斯（Sara Jacobs）。

此担忧的核心在于情报机构如何处理经由商业VPN服务器路由的互联网流量，这些服务器可能位于世界任何地点。数百万美国人日常使用这些服务，无论是为了访问受地区限制的内容（如海外体育转播），还是为了在公共Wi-Fi网络上保护隐私。由于VPN服务器会混合来自多个国家用户的流量，单一服务器，即使位于美国境内，也可能承载外国人的通信，从而可能使其成为监视目标，根据允许政府秘密要求美国服务提供商提供服务的相关授权。

根据一项有争议的无令状监视计划，美国政府拦截大量属于海外人士的电子通信。该计划还大量卷入属于美国人的私人消息，联邦调查局可在无令状的情况下搜索这些消息，尽管该计划仅获授权针对海外外国人。

该计划依据《外国情报监视法》第702条（Section 702）授权。

周四的信函指出了解密的美国情报界指南，这些指南确立了议员们所担忧的核心默认推定：在国家安全局的针对程序中，位置不明的人员将被推定为非美国人，除非有具体相反信息。国防部关于信号情报活动的程序也包含相同的推定。

商业VPN服务的工作原理是将用户的互联网流量通过VPN公司运营的服务器进行路由，这些服务器可能位于世界任何地点。单一服务器可能同时承载数千用户的流量，所有流量均显示为来自同一IP地址。对于大量收集通信的情报机构而言，一名连接到例如阿姆斯特丹VPN服务器的美国人，在外观上与荷兰公民并无区别。

信函并未断言美国人的VPN流量已被根据这些授权收集（此类信息将属于机密）而是要求加巴德公开澄清，VPN使用对美国人隐私权利的影响（如果有的话）。

提出这一问题的议员包括怀登，作为参议院情报委员会成员，他有权接触有关这些监视计划运作方式的机密细节，并有充分记录的历史，即通过精心措辞的公开声明，来吸引外界对其无法公开讨论的监视实践的关注。

信函还对第二项更广泛的监视授权提出担忧：第12333号行政命令（Executive Order 12333），这是一项里根时代的指令，管辖情报界大部分外国监视行动，并允许以比第702条更少的限制对外国人通信进行大量收集。

虽然第702条是一项受国会监督的法规，需要外国情报监视法院批准，但第12333号行政命令下的监视仅依据美国司法部长批准的指南运作。

信函警告称，相同的“外国性”推定适用于这两项授权，这意味着使用外国VPN服务器的美国人不仅可能面临第702条下的针对性收集，还可能面临议员们所描述的“对外国人通信的大量、无差别监视”。

美国人每年在商业VPN服务上花费数十亿美元，其中许多服务由总部位于国外的公司提供，这些公司通过位于海外的服务器路由流量。信函指出，这些服务被广泛宣传为隐私工具，包括美国政府自身的一些部门。

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美国四位前国家安全局局长代表了美国网络司令部近乎完整的历史，他们就政府中进攻性网络行动的作用展开辩论与讨论。

RSAC 2026大会，在网络攻击领域，何种行为会跨越“红线”并足以采取动能（军事）回应？

这是周二在RSAC 2026大会主题小组讨论会上，向四位前国家安全局（NSA）局长兼美国网络司令部领导人提出的主要问题之一。他们就美国政府的进攻性网络战略发表了看法。

本次主题演讲题为《进攻性网络行动内幕：四位NSA局长的经验教训》，主讲嘉宾包括蒂姆·豪（Tim Haugh）、保罗·中曾根（Paul Nakasone）、迈克·罗杰斯（Mike Rogers）和基思·亚历山大（Keith Alexander）。亚历山大由前总统巴拉克·奥巴马任命，负责组建并领导美国网络司令部，其后分别由罗杰斯、中曾根和豪接任该职位。

该小组讨论是在本月早些时候特朗普发布网络战略之后进行的，该战略强调进攻与威慑。在军事语境中，进攻性网络行动涵盖广泛的活动范围，包括摧毁威胁行为体的基础设施、对敌方实施监视（美国曾多次被指控对中国及其他国家采取此类行动）。它还包括类似Stuxnet的攻击，该行动对伊朗核计划造成重大破坏，据信由美国和以色列实施，但两国政府均未正式确认参与。

这场持续50分钟的讨论由泰德·施莱因（Ted Schlein）主持，涵盖了广泛议题，包括美国对进攻性网络行动的观念如何从一个更为隐秘的概念演变为公开面对的事务。小组成员还讨论了国家安全局如何成为美国军事网络战的基础、私营部门不断扩大且日益重要的角色，以及进攻性能力对于保卫国家而言不可或缺的观点。

亚历山大表示，早年反对美国进入进攻性网络领域的人认为，互联网不应成为战争场所。“它已经是了，”他说，“正因为如此，我们必须成为其中最优秀的，因为我们的国家是世界上数字化程度最高的国家。”

虽然讨论总体上支持进攻性网络行动，但其中两个最引人关注的问题是：美国政府是否仍然重视网络安全，以及所谓的“红线”究竟是什么——即何种网络攻击可能引发动能军事力量的回应（奥巴马政府曾在2011年保留采取此类行动的权利）。

进攻性网络行动的红线

讨论期间，施莱因询问政府官员如何确定网络攻击达到何种严重程度即构成跨越红线。

中曾根直言不讳地表示：“归根结底，总统说红线是什么，那就是什么。”他说，“这是最终的决定。我们都可以有自己的看法，但由他来决定我们是否要基于此采取某种明确的行动。”

罗杰斯对此补充道，在与奥巴马总统共事期间，他作为前指挥官曾主张制定标准，以确定何时适宜采取动能回应，例如当网络攻击直接造成人员伤亡时。

在谈到回应对手的更广泛议题时，豪表示，所有指挥官在这种情况下都会“为决策者提供不同层级回应的选项及其相关风险”，以便决策者根据自身可接受程度采纳建议。

亚历山大指出，作为指挥官，“你需要赋予总统和国家安全委员会回应的灵活性。”他说，最不希望出现的情况是制定僵硬的规则，从而没有灵活性或考量具体情境的空间，因为在某些情况下，即使攻击符合特定标准，总统也可能判定发射导弹作为回应并非最佳方案。为此，亚历山大反对通过立法将此类政策固定为法律，因为“你不希望国会立法规定他们并未真正理解的事项。”

美国是否仍然重视网络安全？

讨论中，施莱因曾问道：“这个国家是否真的如此重视网络安全？”在网络安全与基础设施安全局（CISA）面临大规模裁员（与其他联邦机构类似），以及特朗普就职后不久网络安全审查委员会被关闭的背景下，这一问题值得提出。

在本届RSAC大会上，美国政府与往年较为突出的官方存在相比，实际上几乎没有任何官方参与。各机构突然退出展会，此前CISA局长Jen Easterly已于1月被聘为RSAC首席执行官。

针对这一问题，小组成员提出了不同的看法。亚历山大较为外交地表示：“我认为网络领域的主要参与者仍在继续履行他们的职责，进行训练、做好准备并执行行动……根据我的经验，他们正像以往一样努力工作，并且持续取得进展。”

罗杰斯则对现任政府提出了更为直接的批评。

“我看到私营部门中，那些网络所有者非常有活力且专注。我看到政府不愿投入政治资本来真正推动网络安全的根本性变革，”他说，“这反映出我们在政治上极度分裂，整个社会也极度分裂。想想看，我们是世界上最大的经济体，却没有一个统一的联邦数据隐私框架，也没有一项重要的网络安全立法。将此与五眼联盟其他成员国相比即可见一斑。”

罗杰斯表示，这种状况“让我个人感到极其沮丧”，他补充道，政府与网络安全产业之间明显缺乏合作。“我们需要与私营部门同步的政治领导力，才能达到目标，”他说，“双方都无法单独完成这一任务，但目前这种协同并不存在。”

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1.美国国家安全局兼网络司令部新任局长（陆军上将乔什·拉德）于周二举行的全体人员会议上向两个机构的工作人员表示，他希望进一步加强与美国盟友和伙伴的情报共享，此信息来自两名熟悉此事的人士。

本月早些时候获得确认、同时领导两个机构的陆军上将乔什·拉德告诉信号情报巨头和作战司令部的成员，要与盟国“合作到极限”（until it hurts），其中一人说道。

其中一人表示，拉德明确使用了“YESFORN”一词——这是对限制与外国伙伴共享情报的“NOFORN”密级标记的一种反用——以强调扩大与盟友的情报共享。

2.拉德还向国家安全局和网络司令部的成员表示，尽管特朗普政府强调南部边境事务，但这两个机构仍应重点关注俄罗斯和中国等主要网络对手。

第二位人士表示，他还指出，虽然现任特朗普政府进一步强调南部边境安全事务——这是白宫当前移民和驱逐出境政策的结果——但国家安全局仍应继续密切关注俄罗斯和中国等主要外国对手。

两名人士均要求匿名，因为他们未获授权讨论此次内部全体会议的内容，这是拉德就任后首次向国家安全局和网络司令部工作人员发表的重要讲话。

与以往领导这两个机构的前任军事领导人相比，拉德的背景不那么传统。在本月早些时候获得确认之前，拉德担任美国印太司令部副司令，其职业生涯主要集中在特种作战和联合指挥岗位。然而，一些前官员和中国问题分析人士认为，拉德的印太背景与美国针对北京的网络行动具有相关性。

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“这是网络战新时代的开端”，伊朗黑客组织Handala在本月早些时候入侵美国医疗公司Stryker后发出警告。据该组织称，此次攻击删除了超过20万台服务器和设备上的数据。该公司的大部分运营受到严重干扰。伊朗长期以来一直有在回应中东地区现实冲突时，对美国利益发动网络攻击的记录。此类行动为将海湾战争带到美国本土提供了一种途径。

正是在这样的背景下，美国于3月6日发布了新的网络战略。该文件篇幅简短——仅七页（含封面和封底），细节较为有限。然而，其好斗的语气以及对进攻性行动的强调，却非常符合当下时代特征。该战略标志着美国在网络空间处理方式的重大转变，从防御姿态坚定转向更为积极进取的立场。

该战略重申了一些众所周知的观点：美国高度依赖互联网；流氓国家及犯罪集团利用互联网对美国人进行间谍活动、欺诈和威胁；国家必须加强防御，包括通过联邦政府与拥有绝大多数相关网络的私营部门之间更好的协调。

针对这些问题的解决方案则是主动进攻。“我们将迅速、审慎且主动地采取行动，瘫痪对美国的网络威胁。”文件承诺在威胁“入侵我们的网络之前”予以破坏，这暗示美国将对威胁源头实施先发制人的打击。这并非完全创新——五角大楼网络司令部长期以来奉行“前出防御”原则——但如今正以更大的热情加以推行。

政府还积极鼓励私营企业自行采取行动，通过“黑回去”（hacking back）解决问题，而非等待政府介入。此类行为类似于网络义警正义，目前仍属非法。然而，据伦敦智库皇家联合服务研究所的研究员指出，部分企业对此表现出“初步兴趣”。例如，谷歌去年夏天成立了“干扰单元”。但大多数企业及其法律顾问仍将对此持谨慎态度，避免卷入其中。

该战略对美国的进攻性网络能力表现出高度自信。它提及在委内瑞拉的一次行动中，网络工具据称使政府部队在1月抓捕该国领导人尼古拉斯·马杜罗的突袭中“陷入盲目与茫然”。这很可能暗指据报道的一次切断加拉加斯部分地区供电的网络攻击（尽管其效果尚不清楚）。伊朗战争亦凸显了网络间谍活动的作用：据报道，以色列入侵了德黑兰的交通摄像头，从而在2月28日暗杀阿亚图拉阿里·哈梅内伊之前追踪其行踪。“现实情况是，我们现已将网络作战人员推向前沿，”陆军准将Ryan Messer在1月参议院听证会上表示。

准备好了吗？

外交关系委员会智库的Matthew Ferren质疑美国网络部队是否具备完成所有要求任务的能力。国家安全局与五角大楼网络司令部（两者由同一人领导）在Laura Loomer——一位极右翼网红——据称敦促特朗普总统解雇现任领导后，几乎有一年时间缺乏参议院确认的领导人。新任指挥官并无直接网络作战经验。Ferren指出，该司令部的军事任务（包括伊朗战争）“可能限制其执行保护国内关键基础设施的反网络任务的能力”。

与此同时，国土安全部下属的网络安全与基础设施安全局处于混乱状态。特朗普总统针对该局在选举安全中的角色进行抨击（他无证据地声称乔·拜登窃取了2020年大选）。直到最近担任代理局长的Madhu Gottumukkala于2月26日被调离，其任期充斥丑闻。

更根本的问题在于，进攻优势是否能够弥补防御弱点。“这并非同时进行进攻与防御的问题，”曾与美国密切合作的英国国家网络安全中心前负责人认为，“这是两种截然不同的运动。”在加拉加斯切断电力与保护美国管道免受网络破坏之间，几乎没有任何共通之处。

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