文／淳恩整理

新一代大型語言模型「神話」（Claude Mythos）於4月初發表後，立刻引發美國財政部長貝森特、聯準會主席鮑爾高度警戒，同日火速聯手召集緊急召集華爾街多家重要性金融機構（SIFI）執行長與資安高層，聚焦討論Mythos所帶來的資安衝擊。

這場聚會所驚動的全美金融巨頭們，直接升級由花旗集團、高盛集團、美國銀行、摩根士丹利與富國銀行等大型銀行的CEO出席，而非技術或合規部門，顯示監管單位已將此議題上升至「系統性風險管理」層級。

儘管會議結論不得而知，卻已突顯金融監管階層對新型AI風險的高度警戒，也意味金融體系正面臨一種過去未曾出現的攻擊形式威脅。

非專業也能啟動攻擊

首先大家可能會問：什麼是Claude Mythos？為什麼財金、金融圈會視其如「兵臨城下」？

根據Anthropic指出，Mythos能在極短的時間內，自主發現數千個高風險的零日漏洞（意指軟體、硬體或韌體中從未被開發人員發現、或已知但尚未修補的安全缺陷，一旦駭客據此漏洞發動攻擊，資安人員修補的時間為「零天」），攻擊範圍幾乎涵蓋了當前所有主流的作業系統和網頁瀏覽器。更關鍵的是，這些能力不需要專業資安背景即可啟動。

當中最引人注目的，是在內部測試過程中，Mythos找出了一個隱藏在重視安全的開源作業系統OpenBSD中長達27年的缺陷，以及一個在知名影音處理框架FFmpeg中、過去經歷500萬次自動化掃描測試都未能察覺的16年陳年漏洞。

駭客模組化產生質變

話說回來，AI涉及「資安風險」並不算是什麼新鮮事，過去雖然大家也都很重視，卻不曾引發如此廣泛性的危機感，為何現在突然各行各業都對「零日攻擊」感到恐慌、緊張？

據國際資安專家表示，此次事件不同以往的關鍵，在於AI能力發生了「質變」。過去AI多用於輔助分析或偵測異常，但Mythos顯示，AI已能主動發現未知漏洞並進行攻擊設計，等同將「高階駭客能力」模組化與商品化。

Anthropic也指出，AI寫程式的能力已達一定水準，而在發現和利用軟體漏洞方面，其能力可以超越絕大多數人類，僅次於經驗最豐富的開發者。

串聯漏洞取得管理權

Anthropic坦言：同屬於Claude家族的語言模型Opus 4.6，在開發有效漏洞利用程式碼方面表現不佳，成功率幾乎為零，而Mythos Preview的漏洞利用成功率高達72.4%。英國知名的科技新聞媒體《The Register》形容，Mythos就是一個能「產生」零日漏洞的AI模型。

而更讓網路安全專家不安的，不只是Mythos能夠發現漏洞的數量，而是它所展現出的一種極其危險的新型攻擊潛力。

也就是說，過去單一的微小漏洞，或許不足以造成致命威脅，但Mythos擁有更進階的推理能力，已具備成功逃脫瀏覽器與作業系統的隔離（沙盒）限制，將多個不起眼漏洞串聯起來，以獲取作業系統的最高管理員權限的能力，此舉勢將形成一種新的攻擊形態。

任何產業都存在危機

Anthropic甚至指出，所有支撐全球電網、供水系統、航空訂票系統、零售網路、軍事設施與醫療機構等主流作業系統，都可能有安全漏洞，從而存在資安危機。

「為了避免可能對全球經濟、公共安全與國家安全造成嚴重影響，我們不打算公開發布Claude Mythos。」Anthropic前沿紅隊（模擬攻擊方）網路安全負責人Newton Cheng接受全球極具影響力科技媒體《VentureBeat》採訪時表示。

提供企業先築防禦牆

也因此，Anthropic成為首次因潛在社會風險，而未全面公開產品模型的AI新創公司，取而代之的，該新創採取極為罕見的發布策略──透過一項名為「Glasswing」的資安計畫，僅將Mythos Preview（預覽版）開放給包括Amazon、Apple、Microsoft等超過40家致力於維護關鍵基礎設施的特定企業進行測試，先行強化這些公司的基礎防禦設施。

進一步來說，Anthropic其實在論證，他們開發的這款工具功能強大，足以重塑網路安全格局，而唯一負責任的做法，就是限制其使用範圍，同時給予防禦者先機。



危險 卻有助軟體開發

儘管Mythos具備高度風險，它同樣也有正面應用價值。

全球網路設備與資安解決方案的領導廠商Cisco（思科）資安與信任長Anthony Grieco表示，思科團隊已利用該模型在硬體與軟體中發現並修補漏洞，其速度與規模「過去難以想像」。

他認為，這代表資安防護正出現「根本性的轉變」，也顯示傳統強化系統的方法已不再足夠。

Anthropic則指出，該公司長期目標是讓Mythos等級的模型，能在大規模情境下開放使用，但前提是必須建立完善的資安防護機制，以偵測並阻擋其最具風險的輸出。

開發軟體完善防護

頗具影響力的企業和新興技術網路媒體《SiliconANGLE》表示，如果這些防護機制能被建立並驗證，Mythos對軟體開發者的價值將相當顯著。

在衡量程式能力的SWE-bench Verified測試中，Mythos解題率達93.9%，明顯高於Claude Opus 4.6的80.8%；在難度更高的SWE-bench Pro測試中，Mythos也達到77.8%的準確率，相較之下Opus 4.6僅為53.4%。

知名的AI技術專家、開源貢獻者Simon Willison表示，Mythos可能是一場席捲整個產業的「資安清算時刻」，甚至可能需要投入大量時間資源，才能提前應對即將出現的大量漏洞風險。Glasswing計畫也反映出這樣的緊迫性，並提供1億美元經費，以及400萬美元捐款，給開源資安組織。

偵測漏洞應變有方

在此同時，對居於「防禦方」的多數企業而言，現在仍有許多可立即採取的行動。

Anthropic建議，企業可以先善用現有的前沿模型，例如Claude Opus 4.6，強化漏洞偵測能力。實測顯示，現有的公開可用模型，已能在開源專案、Web應用、加密函式庫甚至Linux核心中，找出大量高風險漏洞。雖然這些模型在漏洞利用生成上仍有限，但及早導入這些工具，並建立流程與操作經驗，將有助於未來銜接更強大的模型能力。

隨著漏洞發現速度大幅提升，企業也必須同步調整防禦節奏，因為修補（patch）與更新部署的時間窗口必須進一步壓縮。Anthropic建議推動自動更新機制、將含有安全修補的依賴更新視為緊急事項，以及讓修補能在不中斷服務的情況下完成。

同時，企業也應重新檢視漏洞揭露政策與應變策略，特別是在面對大量、甚至來自AI的漏洞通報時，具備足夠的處理能力，全面提升資安作業效率。