28 мая Anthropic выпустила Opus 4.8 и анонсировала новую модель: Mythos-class модели станут доступны всем «в течение нескольких недель». Разбираем, что умеет модель, которую год держали в закрытом контуре, почему её решились отпустить - и что с этим делать ИБ-команде уже сейчас.
Mythos
Вчерашний выход Opus 4.8 – очередное продвижение моделей для разработки, судя по тестовым метрикам.
Но для кибербезопасности интереснее про Mythos.
«В течение нескольких недель» - так Anthropic сформулировала срок, когда Mythos-class модели станут доступны всем клиентам. Ту самую модель, которую компания почти год намеренно держала подальше от публики. Не потому, что сырая. А потому что слишком хороша в одном конкретном деле – находить уязвимости и создавать к ним эксплойты.
Что вообще такое Claude Mythos
Claude Mythos это общая frontier-модель, которая оказалась настолько сильна в задачаъ кибербезопасности, что Anthropic приняла беспрецедентное для себя решение: не выпускать её публично, пока не появятся специальные защитные механизмы, а крупные проекты не выпустят исправления критичных уязвимостей, которые можно найти с помощью нее.
Что именно она умеет - задокументировано в рамках Project Glasswing (Anthropic):
Обнаружила тысячи zero-day уязвимостей во всех major ОС и браузерах.
Нашла 27-летнюю уязвимость в OpenBSD - такую, что позволяет удалённо уронить любую машину простым подключением к ней.
Нашла 16-летнюю уязвимость в FFmpeg. В строке кода, через которую автоматические тесты прошли 5 миллионов раз и ничего не заметили.
Автономно нашла и скомпоновала несколько уязвимостей в Linux kernel для эскалации привилегий до root (Reddit / r/accelerate, Anthropic).
Нашел 271 уязвимость в Firefox.
Метрика | Mythos Preview | Opus 4.6 |
Рабочий эксплойт с первой попытки (CyberGym) | 83,1% | 66,6% |
Экспертные задачи (нерешаемые до апреля 2025) | 73% успеха | - |
Создание эксплойтов для найденных уязвимостей | в ~100 раз успешнее | базовый уровень |
Источники: Anthropic / Project Glasswing по бенчмаркам и кратности, PwC по кратности эксплойтов, экспертные задачи - по оценке AISI.
По оценке британского AI Security Institute, в контролируемых условиях Mythos Preview способна автономно проводить многоэтапные атаки на уязвимые сети - те, что у живого специалиста занимают дни (AISI).
Почему держали под замком - и что изменилось
7 апреля 2026 года Anthropic объявила Project Glasswing - закрытую инициативу, в рамках которой Mythos Preview раздали ограниченному кругу: AWS, Apple, Microsoft, Google, CrowdStrike, Palo Alto Networks, Cisco, NVIDIA, JPMorganChase, Linux Foundation и ещё 40+ организаций (Anthropic).
Под это Anthropic выделила до $100 млн в токенах (новая валюта которую сами же «майнят», уже и доли в стартапах на нее покупают) на использование модели плюс $4 млн пожертвований open-source организациям безопасности.
Логика, почему отпускают сейчас, описана в анонсе Opus 4.8. План такой: сначала обкатать новые cyber-ограничения на менее опасной модели - Opus-уровня, - отладить, а потом переносить на Mythos-class. По части alignment (согласованности поведения модели) Opus 4.8 уже сопоставима с Mythos Preview и лучше Opus 4.7.
При этом сам Mythos Preview в открытый доступ не пойдёт. Речь о новой Mythos-class безопасной модели.
Будет ли массовый Mythos безопасным
Anthropic планирует ставить в качестве safeguards следующие ограничения (WaveSpeed, Anthropic):
Технические блокировки наиболее опасных outputs.
Cyber Verification Program – отдельная регистрация для легитимных security-специалистов.
Обкатку safeguards на моделях Opus-уровня перед переносом на Mythos (в теории Opus 4.8 должен стать хуже в атакующих задачах кибербеза по-сравнению с Opus 4.7).
Детальную архитектуру этих safeguards Anthropic не раскрыла.
Но главная проблема даже не в самом Mythos. Компания Aisle сумела воспроизвести часть уязвимостей, найденных Anthropic, на старых, дешёвых и публичных моделях. Разница пока в том, что найти дыру проще, чем написать к ней эксплойт. Но этот зазор сжимается (Schneier on Security).
В целом использование LLM не создает новых категорий угроз, а ускоряет существующие. Окно между обнаружением уязвимости и рабочим эксплойтом сжимается – об этом говорят все метрики и новости о появлении CVE и начале их эксплуатации.
Еще одна деталь от самой Anthropic: инженеры без формальной security-подготовки собрали рабочие эксплойты за ночь, пользуясь Mythos. Снижение «барьера входа» делает атаки дешевле, а значит потенциально гораздо более массовыми. Unit-экономика «темной» стороны ИБ улучшается.
И даже если ограничения безопасности у Anthropic выйдут идеальными - аналогичные возможности появятся у других лабораторий через 6-18 месяцев. В том числе там, где про безопасность думают в последнюю очередь.
Что это меняет для ИБ-команд
Раньше exploit lifecycle мерили днями и неделями. Публикация CVE - анализ - PoC - рабочий эксплойт - массовое применение. Между этапами было время в спокойном режиме протестировать, накатить патчи.
Теперь цепочка от reconnaissance до payload сжимается до часов. Иногда минут.
Представьте: процесс патчинга, рассчитанный на 30-90 дней, против атакующего, у которого от CVE до рабочего эксплойта - ночь. Это как пытаться залатать пробоину, пока корабль уже черпает воду бортом.
Вопрос ребром: атакующий с AI против защитника с AI – кто будет быстрее? Пока защитник запрягает, атакующий уже едет. У него нет процесса согласований и пятничного code freeze.
Что делать прямо сейчас
Ниже – то, о чем стоит задуматься.
Приоритет 1. Скорость установки патчей
Автоматизация установки, тестирования – так, чтобы в течении квартала можно было обновлять прод хоть каждую ночь.
Приоритет 2. AI в workflow безопасной разработки
Внедрите LLM-based vulnerability discovery и анализ кода в свой процесс до того, как это сделают атакующие.
Протестируйте AI-assisted подходы в генерации патчей, анализе исходников, triage.
Логика проста: если возможность есть у обеих сторон, выигрывает тот, кто встроил её в рутину первым.
Дисциплина
По сути никакой магии новые AI-модели не несут. Только ускорение того, что и так происходило.
Но ускорение - это тоже сдвиг. Когда скорость меняется на порядок, придется не «больше работать» чтобы быстрее двигать задачи по существующим процессам, необходимо будет изменить процессы для большей скорости.
Игнорировать новые вызовы и считать их «просто хайпом» точно не стоит.