4月7日，Anthropic发布Claude Mythos Preview的消息，震动的远不止是网络安全圈。英国财政大臣在IMF会议上讨论它，英国央行行长称必须"非常严肃对待"，英国政府更是向全国企业领袖发出公开信。一款AI安全研究工具，为何惊动了一国政府？

答案在于Mythos的自主发现能力。它无需人工指导，就找到了数千个关键和高危漏洞，覆盖所有主流操作系统和浏览器，包括OpenBSD中一个潜伏27年的缺陷。英国AI安全研究所（AISI）的测试更具冲击力：Mythos完成了一个32步的模拟企业网络攻击，从侦察到完全接管，而人类安全专家完成同等任务约需20小时。

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但这里有一个重要限定——这些结果来自实验室环境。Anthropic的Mythos系统卡明确指出：模拟中没有主动防御、安全监控极少、缺乏防御工具，Firefox漏洞利用测试甚至未启用浏览器的进程沙箱。Mythos确实令人印象深刻，但它尚未与加固的、主动防御的系统正面交锋。

即便如此，趋势已不可逆转。AISI估计，前沿模型的网络能力正以每四个月翻一倍的速度增长。而且，其他模型厂商终将推出类似功能，却未必会像Anthropic这样限制访问。

安全正在变成经济学问题

AISI为每次网络攻击模拟预留了1亿token的预算。十次运行中，Mythos三次完成全部32步攻击。关键发现是：随着token预算增加，没有任何模型出现收益递减，性能持续上升。直白地说，攻击者投入的算力越多，发现的漏洞就越多。

这引出一个棘手问题：加固系统是否需要比攻击者更多的token投入来发现漏洞？CSA和SANS的"Mythos就绪"简报提出了应对思路：建立永久性的漏洞运营职能，在整个软件资产上持续运行AI驱动的漏洞发现。依赖年度渗透测试已无法匹配现实节奏——token支出可能成为新的渗透测试。

补丁即信号

Project Glasswing预计将带来漏洞披露潮，约40家主要软件厂商已获得Mythos早期访问权限以审查代码库。这种协调负责任的披露方式固然正确，却制造了次生问题：每个补丁都在向对手发出信号，指明该往哪里寻找。

AI正在加速补丁差异分析（patch-diffing）——对比新旧代码，逆向工程修复了什么、什么曾可被利用。