Anthropic запускає Mythos для автоматичного виявлення вразливостей програмного забезпечення

Вступ: Нова ера в кібербезпеці на основі штучного інтелекту

Індустрія кібербезпеки переживає період глибокої трансформації, і Антропний, компанія, відома розробкою асистента зі штучним інтелектом Клода, робить сміливий крок у абсолютно новому напрямку. Компанія оголосила про запуск амбітного проєкту під назвою міф, платформа, призначена для автоматичного виявлення вразливостей програмного забезпечення. Ця ініціатива являє собою значний зсув парадигми у підході організацій до виявлення та усунення порушень безпеки в додатках та ІТ-системах. Mythos — це не простий інструмент сканування, а складна система, заснована на передових моделях штучного інтелекту, здатна розуміти контекст вихідного коду, виявляти вразливі закономірності та надавати конкретні рекомендації щодо їх усунення, тим самим значно скорочуючи час, необхідний командам безпеки для захисту цифрової інфраструктури.

Що таке Міфос і як він працює?

міф — це автоматизована платформа аналізу вихідного коду та поведінки програм, розроблена Anthropic з метою революціонізувати процес виявлення вразливостей програмного забезпечення. На відміну від традиційних рішень такого типу SAST (тестування статичної безпеки додатків) або DAST (динамічне тестування безпеки додатків), Mythos інтегрує розширені можливості великомасштабних мовних моделей (LLM – Моделі великих мов) розуміти не лише синтаксис коду, але й семантику та бізнес-логіку, що стоїть за ним. Такий підхід дозволяє системі виявляти набагато складніші класи вразливостей, включаючи ті, що стосуються багатоетапних потоків даних або тонких взаємодій між різними компонентами програмної системи. Платформа розроблена для функціонування як інтелектуальний помічник для команд безпеки, надаючи не лише виявлення, але й детальні пояснення кожної виявленої вразливості, а також пропозиції щодо її усунення, адаптовані до конкретного контексту аналізованого коду.

Технічна архітектура платформи Mythos

З технічної точки зору, міф базується на багатошаровій архітектурі, яка поєднує традиційний статичний аналіз з логічним висновком на основі моделей штучного інтелекту. На першому рівні вихідний код обробляється за допомогою класичних методів. синтаксичний аналіз та побудова графів потоків даних і керування (CFG – Графік потоку керування si DFG – Графік потоку данихЦі абстрактні представлення коду потім передаються моделям штучного інтелекту Anthropic, які застосовують такі міркування, як ланцюг думок оцінити потенційні ризики. Особливо важливим аспектом є здатність системи працювати з аналіз забруднення розширений, відстежуючи поширення ненадійних даних із зовнішніх джерел (дані користувача, сторонні API) до чутливих обробників (команди SQL, системні виклики, файлові операції). Таке поєднання методів формального аналізу коду та генеративного штучного інтелекту ставить Mythos у вищу категорію порівняно з традиційними інструментами, доступними на ринку.

Фінансування та партнерство з Glasswing Ventures

Розробка платформи міф скористалися фінансовою підтримкою Glasswing Ventures, венчурний фонд, що спеціалізується на інвестиціях у стартапи у сфері штучного інтелекту та кібербезпеки. Glasswing Ventures має солідний досвід виявлення та підтримки компаній, які впроваджують революційні інновації в цю сферу. cybersecurity, а партнерство з Anthropic для проекту Mythos підтверджує впевненість інвесторів у потенціалі цієї технології. Отримане фінансування буде використано для масштабування обчислювальної інфраструктури необхідно для запуску моделей штучного інтелекту в промисловому масштабі, розширення команди дослідників та розробників і прискорення процесу інтеграції платформи в існуючі робочі процеси команд безпеки (Пайплайни DevSecOpsЦі інвестиції також сигналізують про підвищений інтерес венчурного ринку до рішень безпеки на основі штучного інтелекту, підтверджуючи ширшу тенденцію конвергенції між штучним інтелектом та cybersecurity.

Типи вразливостей, на які спрямовані дії Mythos

міф розроблений для охоплення широкого спектру класів вразливостей, від найпоширеніших до найвищих OWASP Топ 10 до більш складних категорій, які важко виявити традиційними методами. Серед типів вразливостей, які платформа прагне виявити, є:

SQL-ін'єкція та NoSQL-ін'єкція включаючи розширені варіанти ін'єкцій другого порядку, де шкідливе корисне навантаження зберігається та пізніше виконується в іншому контексті

Міжсайтовий сценарій (XSS)як відображені, так і збережені варіанти, а також найскладніший XSS на основі DOM, який передбачає маніпулювання деревом DOM безпосередньо в браузері

Небезпечна десеріалізація вразливості, що виникають, коли ненадійні дані десеріалізуються без належної перевірки, що дозволяє виконання довільного коду

Умови перегонів та час перевірки часу використання (TOCTOU) помилки синхронізації в багатопотокових програмах, які можна використовувати для отримання несанкціонованого доступу до ресурсів

Недоліки бізнес-логіки вразливості, пов'язані не з технічною реалізацією, а з неправильно реалізованою бізнес-логікою, які важко виявити за допомогою класичного автоматизованого сканування

Криптографічні слабкі місця використання слабких алгоритмів або неправильна реалізація криптографічних механізмів, включаючи неправильне управління ключами та векторами ініціалізації

Недоліки автентифікації та авторизації включаючи вразливості порушення контролю доступу, IDOR (небезпечне пряме посилання на об'єкт) та ескалації привілеїв

Здатність виявляти Недоліки бізнес-логіки є головною відмінністю платформи Mythos, оскільки ці типи вразливостей практично невидимі для традиційних статичних сканерів на основі правил. Модель штучного інтелекту, навчена на мільйонах прикладів коду та сценаріїв атак, може розпізнавати тонкі закономірності помилкової логіки, які неможливо було б розпізнати будь-яким звичайним інструментом, таким чином забезпечуючи додатковий рівень захисту для організацій, які застосовують це рішення.

Вплив на команди безпеки та робочі процеси DevSecOps

Один з найважливіших наслідків запуску міф полягає в його потенціалі змінити спосіб взаємодії команд безпеки з процесами розробки програмного забезпечення. У традиційній моделі, тестування безпеки його часто розглядали як окремий етап, розміщений в кінці циклу розробки, що призводило до пізнього виявлення вразливостей та високих витрат на їх усунення. міф призначений для безпосередньої інтеграції в Конвеєри CI/CD (Безперервна інтеграція / Безперервне розгортання), що дозволяє виявляти вразливості в режимі реального часу під час написання коду та його публікації в репозиторії. Такий підхід охорона перемикання вліво значно знижує вартість та складність усунення вразливостей, оскільки виправити вразливість на етапі розробки значно легше та дешевше, ніж після того, як застосунок вже розгорнуто у виробництві. Крім того, міф може створювати детальні звіти, адаптовані до потреб різних аудиторій, від технічних звітів для розробників до коротких викладів для керівництва організації, таким чином сприяючи комунікації ризиків безпеки на всіх ієрархічних рівнях.

Зменшення рівня хибнопозитивних результатів: критичне завдання

Надзвичайно важливим технічним аспектом оцінки будь-якого рішення для виявлення вразливостей є рівень хибнопозитивних результатівТрадиційні інструменти статичного аналізу часто критикують за велику кількість хибнопозитивних результатів, які вони генерують, що призводить до... тривожна втома серед команд безпеки та знижує загальну ефективність процесу безпеки. Антропний стверджує, що платформа міф вирішує цю проблему, використовуючи моделі штучного інтелекту для контекстуалізації та перевірки кожної виявленої вразливості перед повідомленням про неї. Система оцінює такі фактори, як доступність вразливого коду, наявність часткових механізмів пом'якшення та реальний потенційний вплив експлойту, тим самим фільтруючи нерелевантні сповіщення та представляючи командам безпеки лише ті вразливості, які мають реальний та значний ризик. Ця здатність інтелектуально визначати пріоритети вразливостей є важливим кроком у підвищенні операційної ефективності команд безпеки, які часто стикаються з обмеженими ресурсами та зростаючим обсягом коду для аналізу.

Ширший контекст: Штучний інтелект та кібербезпека у 2025-2026 роках

Запуск міф від Anthropic є частиною ширшої глобальної тенденції інтеграції штучного інтелекту в усі аспекти кібербезпеки. Компанії галузі, від інноваційних стартапів до гігантів, таких як Microsoft, Google та CrowdStrike, інвестують значні кошти в розробку рішень на основі штучного інтелекту для виявлення загроз, реагування на інциденти, а тепер і виявлення вразливостей у вихідному коді. Ця еволюція зумовлена ​​експоненціальним зростанням складності ландшафту кіберзагроз, поширенням програмних додатків у всіх секторах економіки та гострою нестачею кваліфікованих фахівців з кібербезпеки в усьому світі. Штучний інтелект не призначений для заміни експертів з безпеки, а для розширення їхніх можливостей, дозволяючи їм аналізувати набагато більші обсяги коду та виявляти вразливості, які людина не могла б виявити за розумний проміжок часу. Однак важливо зазначити, що кіберзловмисники також все частіше використовують штучний інтелект для автоматизації виявлення вразливостей та запуску атак, що робить такі рішення такими міф бути не лише корисним, а й абсолютно необхідним для підтримки належного рівня безпеки.

Етичні проблеми та міркування

Як і будь-яка потужна технологія, міф та аналогічні автоматизовані рішення для виявлення вразливостей також викликають низку етичних проблем та питань. Делікатним аспектом є потенціал подвійного використання цих технологій: система, здатна автоматично виявляти вразливості в коді, теоретично також може бути використана зловмисниками для зловмисних цілей. Anthropic наголосила, що платформа Mythos розроблена виключно як захисний інструмент, і доступ до неї буде суворо контрольований та обмежений законними організаціями. Ще один важливий виклик пов'язаний з конфіденційність вихідного кодуОрганізації, які бажають використовувати Mythos, повинні бути готові надсилати свій код до інфраструктури Anthropic для аналізу, що може викликати проблеми щодо дотримання правил захисту даних та інтелектуальної власності. Anthropic повинна буде надати надійні гарантії щодо безпеки оброблюваних даних та надати варіанти для локальне або власне розгортання cloud приватний для організацій із суворими вимогами до дотримання нормативних вимог, таких як ті, що працюють у фінансовому, державному секторах або секторі охорони здоров'я.

Майбутні перспективи платформи Mythos

Еволюційний потенціал платформи міф є значним, і Anthropic вказала кілька напрямків розвитку на найближче майбутнє. Один з них полягає в розширенні можливостей аналізу за межі вихідного коду, включаючи конфігурації інфраструктури (Інфраструктура як код – IaC), файли конфігурації контейнера (Dockerfiles, маніфести Kubernetes) та політики безпеки cloudЩе один цільовий напрямок – це розвиток можливостей автоматизоване виправлення, де система не лише виявляє та пояснює вразливості, але й генерує готові до застосування патчі коду, які розробники можуть переглянути та впровадити з мінімальними зусиллями. У довгостроковій перспективі інтеграція з платформами інтелектуальна загроза може дозволити Mythos пріоритезувати вразливості на основі фактичної ймовірності експлуатації в конкретному контексті організації, спираючись на актуальну інформацію про тактику, методи та процедури (ТТП) використовується активними групами атак. Такий цілісний погляд на безпеку додатків, який поєднує виявлення вразливостей з розвідкою загроз та автоматизованим виправленням, представляє майбутнє цієї галузі. Захист програм.

Висновок: Mythos – важливий крок у демократизації безпеки програмного забезпечення

Запуск міф Розробка Anthropic являє собою важливий момент в еволюції індустрії кібербезпеки. Поєднуючи потужність передових моделей штучного інтелекту з методами формального аналізу коду, платформа обіцяє підняти можливості виявлення вразливостей до рівня складності та ефективності, який раніше був доступний лише великим корпораціям зі спеціалізованими командами безпеки та щедрими бюджетами. Демократизація цих можливостей Це означає, що навіть середні організації або стартапи можуть скористатися високим рівнем захисту свого програмного коду, що зменшує ризик дороговартісних порушень безпеки. Ще належить з'ясувати, якою мірою технічні обіцянки платформи перетворяться на вимірювані результати в реальних умовах виробництва, але напрямок, який обирає Anthropic з проектом Mythos, безсумнівно, заслуговує на пильну увагу всієї спільноти кібербезпеки. Партнерство з Glasswing Ventures а отримані фінансові ресурси забезпечують міцну основу, необхідну для перетворення цього амбітного бачення на зрілий та надійний продукт для світового ринку. cybersecurity.

Ви напевно зрозуміли, з чим пов'язані новини 2026 року cybersecurityЯкщо ви зацікавлені в поглибленні своїх знань у цій галузі, запрошуємо вас ознайомитися з нашим асортиментом курсів, структурованих за ролями та категоріями. Cybersecurity Концентратор. Якщо ви тільки починаєте чи хочете вдосконалити свої навички, у нас є курс для вас.