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2026年6月美国参议院听证会上，弗吉尼亚州民主党参议员马克·沃纳引述美国国家安全局兼网络司令部负责人乔舒亚·拉德上将的测试数据显示，AI公司Anthropic旗下大模型Mythos在官方攻防测试中仅耗时数小时，就检出美国高安全等级机密系统的多处漏洞，效率远超传统人工检测。该测试隶属于Project Glasswing项目，目前这款AI工具已被临时管控。
这场测试的细节此前从未对外公开，直到拉德上将在国安局内部汇报中的相关表述被沃纳参议员在听证会上引用，才引发行业震动。按照此前的测试方案，由12名资深网安工程师组成的红队被要求在72小时内完成对某涉密核心系统的漏洞排查，而作为对照组的Mythos模型上线后，仅用2小时47分钟就标记出11处有效漏洞，其中7处是此前3轮人工检测都未曾发现的高危漏洞，整体效率达到人工团队的近百倍。
近年来，大模型在代码理解、逻辑推理领域的能力快速迭代，已经成为网安领域的核心工具。此前行业统计数据显示，2025年全球已有超过40%的网安团队将AI工具引入日常漏洞检测流程，平均能将检测效率提升60%以上，部分头部企业的零日漏洞捕获率提升了近2倍。
但此前AI工具的应用大多集中在民用商业系统领域，针对高安全等级的涉密政府系统的测试尚属首次，Mythos的表现也直接打破了行业对AI网安能力的认知上限。
本次参与测试的Mythos是Anthropic在2025年底推出的专业领域大模型，针对代码审计、系统逻辑分析等场景做了专项微调，训练数据中包含了近20年公开的所有漏洞报告和系统架构文档，对复杂系统的隐性逻辑缺陷的识别能力远超通用大模型。
本次测试隶属于Anthropic发起的Project Glasswing项目，该项目联合了微软、亚马逊等多家科技企业，初衷是通过AI主动挖掘全球关键基础设施的潜在漏洞，提前修复避免被恶意势力利用。相关负责人也在听证会上强调，本次测试中Mythos仅完成了漏洞识别环节，并不具备自动利用漏洞发起攻击的能力。
正是因为Mythos远超预期的表现，美国政府在测试结束后第一时间要求Anthropic暂停了该模型漏洞检测相关功能的对外开放，也就是外界所说的“关禁闭”。
沃纳参议员在听证会上表示，AI在网安领域的双面性已经凸显：如果被合理应用，能大幅提升全球关键系统的安全性；但一旦相关能力被滥用，可能导致大量涉密系统、民用基础设施的漏洞被恶意攻击者快速捕获，造成不可估量的损失。目前美国国会已经开始起草专门的AI网安工具监管法案，要求对具备高等级漏洞挖掘能力的AI模型实施分级备案管理。
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