Firma Anthropic nie udostępniła modelu Mythos Preview od razu – najpierw wybrani partnerzy branżowi musieli przygotować się na jego zaawansowane zdolności cybernetyczne. Brytyjski instytut AI Security Institute (AISI) opublikował właśnie wyniki testów weryfikujących te zapowiedzi. Okazuje się, że model sprawnie radzi sobie z łączeniem etapów ataków w sekwencje, co budzi mieszane uczucia.
Ograniczone wydanie i pierwsze testy typu CTF
Od 2023 roku AISI obserwuje postępy w branży: model GPT-3.5 Turbo z trudem radził sobie z prostymi zadaniami, podczas gdy obecne modele czołowe (frontier models) stawiają czoła wyzwaniom na różnych poziomach zaawansowania. Mythos ustanowił tu nowy rekord, choć bez przytłaczającej przewagi nad konkurencją.
Przełom w symulacji wieloetapowego ataku
AISI podkreśla, że sukces ten odnotowano w kontrolowanym środowisku, w którym nie brali udziału aktywni obrońcy sieci.
Słabości modelu Mythos i realne zagrożenia
Projektanci zabezpieczeń powinni symetrycznie wykorzystywać podobne modele do wzmacniania mechanizmów obronnych – sugerują eksperci z AISI.
Najczęstsze pytania
Czy Mythos może naprawdę zhakować firmę?
W warunkach symulacyjnych – tak. Model ukończył 32-etapowy atak na słabo zabezpieczoną sieć. Należy jednak pamiętać, że rzeczywiste systemy posiadają zespoły obronne i systemy detekcji, których testy AISI nie uwzględniały.
Dlaczego Anthropic ograniczyło dostęp do modelu Mythos?
Decyzję podjęto ze względu na wysokie kompetencje modelu w zadaniach związanych z cyberbezpieczeństwem. Zanim model trafi do szerszego grona odbiorców, partnerzy firmy musieli wdrożyć odpowiednie środki ostrożności.
Jak Mythos wypada w porównaniu z innymi modelami?
W prostych zadaniach typu CTF osiąga wyniki zbliżone do GPT-5.4 czy Opus 4.6, wyróżnia się jednak umiejętnością łączenia działań w sekwencje w scenariuszu TLO, w którym zajął pierwsze miejsce.
Czy sztuczna inteligencja taka jak Mythos zagrozi elektrowniom?
W teście „Cooling Tower” model wciąż radzi sobie słabo. AISI przewiduje jednak poprawę wyników wraz ze wzrostem dostępnej mocy obliczeniowej.
Co AISI radzi osobom odpowiedzialnym za bezpieczeństwo?
Zaleca się stosowanie podobnych modeli AI do wzmacniania zabezpieczeń, co będzie kluczowe zwłaszcza w nadchodzących latach.
