Модель Claude Mythos от Anthropic успешно выявляет уязвимости в ПО, но не единственная на рынке — исследование показало, что более дешевые AI-решения демонстрируют аналогичные результаты. Для кибербезопасности это важно: команды могут получить доступ к эффективным инструментам по разумной цене.
Контекст развития AI в кибербезопасности
Модели AI активно применяются в кибербезопасности с 1980-х, но последние годы наблюдается их значительный прогресс. Благодаря большому объему размеченных данных 2000-х и 2010-х годов, AI теперь может более эффективно выявлять угрозы, такие как вредоносные программы. Claude Mythos поднял планку, но соперники не дремлют.
Сравнение с конкурентами
Исследование показало, что такие модели, как GPT-OSS-120b и Kimi K2, могут обнаруживать уязвимости так же хорошо, как Mythos. Для примера, GPT-OSS-120b выявил уязвимость Sack в OpenBSD, а Qwen3 32B — ошибку в FreeBSD. Многие флаги, поднятые Mythos, уже находятся в досягаемости более доступных AI, что ставит под сомнение его исключительность.
Отметим, что Anthropic считает Mythos мощным инструментом, способным находить «тысячи уязвимостей нулевого дня». Однако независимые исследования показывают, что множество других моделей могут выполнять эту же задачу — некоторые даже лучше.
Практические выводы для компаний
Для организаций, работающих в области кибербезопасности, это сигнал: высокая стоимость не всегда соответствует высокой эффективности. Подбор инструмента с оптимальным соотношением цена-качество поможет сократить затраты и повысить безопасность.
Следующее обновление в дизайне AI-систем и их анализ планируется к выходу в конце этого года. Ожидается, что конкуренция между моделями только усилится.