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合约交易人工智能发现漏洞的速度已经超过了修复漏洞的速度。
三月27日，Anthropic的一个未受保护的数据缓存泄露了约3000份内部文件。一篇博客草稿透露了即将推出的新模型“Mythos”，Anthropic将其自评为“在网络安全能力方面远超任何人工智能模型”。同日，CrowdStrike和Okta的股价均暴跌7%，而Palo Alto Networks的股价则下跌6%。
市场之所以恐慌，并不是因为出现了更强大的机型。这是因为该模型的创作者指出，其在攻击方面的进展已经超过了防御方能够跟上的速度。
人工智能在网络安全领域的领先指数
根据学术基准测试平台CAIBench的测试结果，在模拟真实攻防环境的Cybench测试中，Claude Sonnet的成功率达到了46%。排名第二的GPT-5为28%，谷歌的Gemini 2.5 Pro仅达到18%，而开源模型qwen3-32B则更低，仅为10%。
虽然46%这个数字看似不高，但这却是复杂渗透任务的成功率，其中包含漏洞发现、构建利用链以及权限提升等步骤。在一项更基础的基准测试中，克劳德的成功率已达到75%，接近其上限。
区别不在于谁稍微好一点，而在于程度上的差异。Claude 的综合攻防能力是 GPT-5 的 1.6 倍，是 Gemini 的 2.5 倍。在网络安全的这一维度中，各模型能力分布的状况并非呈阶梯状，而是存在巨大差距。
6个月内翻一番
更值得分析的不是水平间距，而是垂直速度。
根据Anthropic的官方数据，2025年二月发布的Sonnet 3.7在Cybench测试中（10次尝试）取得了35.9%的成功率。同年下半年，Sonnet 4.5 的市场份额达到 76.5%。Anthropic研究团队得出的结论是：在6个月内，成功率翻了一番。
这个速度是什么意思？在实际场景的对比中：今年三月，我们使用Claude Opus 4.6对Firefox代码库进行了审核。据InfoQ报道，两周内共发现了22个安全漏洞，其中14个属于高风险漏洞。尽管经过多年的人工审计和数百万小时的CPU模糊测试，这些漏洞仍未被发现。Anthropic的安全团队此前披露，Claude在多个生产级开源项目中发现了500多个高风险漏洞，其中一些漏洞已存在数十年之久。
而传统渗透测试的行业标准周期为2至3周，这还只是针对一个应用程序的情况。根据威瑞森（Verizon）《2025年数据泄露调查报告》，从关键漏洞公开披露到遭到攻击者大规模利用的中位数时间为5天，而发布补丁所需的中位数时间为32至38天。
人工智能发现漏洞的速度正在呈指数级增长，而人类修复漏洞的速度却只是线性增长。时间差就是攻击窗口。
在泄露的Mythos草案中，Anthropic写道，该模型“预示着新一波模型的到来，这些模型能够以远超防御者应对能力的方式利用漏洞。”根据已知的性能曲线来看，这绝非夸大其词。
发布越快，警告越紧急
如果将Anthropic过去三年的行动按时间顺序排列，你会发现一个明显的规律：每当推出更强大的模型，紧接着就会采取更高级别的安全应对措施。
2023年七月，白宫签署了一项自愿承诺，随后于同年九月发布了首份《负责任扩展政策》（RSP v1.0）。2024年十月，RSP升级至2.0版，新增了针对生化武器能力的阈值。2025年十一月，Anthropic披露了GTG-1002事件。一个由中国支持的威胁组织利用“克劳德代码”（Claude Code）对约30家机构发动了攻击，在整个行动过程中，80%至90%的战术行动均由人工智能独立执行。这是有记录以来首次由人工智能策划的大规模跨组织间谍活动。
2026年二月，RSP更新至3.0版，并同步发布了Claude Code Security。同月，五角大楼将Anthropic列为“供应链风险”，原因是Anthropic拒绝撤销合约中禁止大规模监控和完全自主武器的条款。一个月后，Mythos的泄露文件显示，Anthropic在草案中承认，该模型带来了“前所未有的网络安全风险”。
能力发布的步伐正在加速。从Claude 1到Claude 3相隔一年，而从Opus 4.5到Opus 4.6则不到三个月。安全应对措施也在加速，但它们总是被动应对：安全漏洞首先被利用，安全策略补丁随后才跟上。三月27日网络安全类股票的集体下跌，正是市场对这一时间差的定价。
今年早些时候，Dark Reading 的一项调查显示，48% 的网络安全专业人士认为，基于人工智能的代理将是 2026 年的首要攻击途径。两年前，这个选项几乎不在考虑之列。
Anthropic的Mythos发布策略包括向防御型组织提供早期访问权限，"赋予他们先发优势"。这一表述本身就承认了攻防双方的不对等。如果防守方不需要先发优势，那就意味着进攻方尚未逼近门前。
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