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文章总结： 英国AISI对ClaudeMythosPreview的评估显示其在网络安全能力上取得显著进步，在专家级CTF任务中达到73%成功率，并首次完成32步企业网络攻击模拟。模型展现出自主发现和利用漏洞的能力，但在OT环境中存在局限。报告建议组织加强安全更新、访问控制和日志记录，并投资AI防御技术应对未来威胁。 综合评分： 85 文章分类： AI安全,渗透测试,漏洞分析,威胁情报,安全建设

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原创

天御 天御

天御攻防实验室

2026年4月14日 11:55 广东

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2026年4月13日

英国人工智能安全研究所（AISI）对Anthropic于2026年4月7日发布的Claude Mythos Preview进行了评估，以考察其网络安全能力。我们的评估结果表明，在网络安全性能已快速提升的背景下，Mythos Preview较此前的前沿模型实现了进一步的进步。

自2023年以来，AISI持续追踪人工智能的网络安全能力，并逐步构建难度更高的评估体系，以跟上人工智能的发展步伐，从基于对话的探测，到夺旗挑战，再到下文所述的多步网络攻击模拟。两年前，最先进的模型尚且难以完成初级网络安全任务。如今，在受控评估环境中，当明确指示Mythos Preview并为其提供网络访问权限时，我们观察到它能够对存在漏洞的网络执行多阶段攻击，并自主发现和利用漏洞，这些任务通常需要人类专业人员耗费数天时间才能完成。

AISI总结了对Mythos Preview进行的网络安全评估结果。这些评估既包括夺旗（CTF）挑战，也包括旨在模拟多步攻击场景的更复杂环境。

夺旗（CTF）评估结果

在夺旗挑战中，人工智能模型必须识别并利用目标系统中的弱点，以获取隐藏的“旗帜”。下图显示了Mythos Preview在我们网络安全CTF测试套件上的表现与其他模型的对比。每个数据点代表模型在给定难度级别下的平均成功率。

（图1：自2022年11月以来各模型在技术非专家级和学徒级夺旗任务（CTF）上的表现。GPT-3.5 Turbo至Claude 4 Opus为平均10次运行，最高使用2.5M token。GPT-5至Mythos Preview为平均5次运行，最高使用2.5M token。）

（图2：自2025年8月以来各模型在从业级和专家级夺旗任务（CTF）上的表现。所有模型均为平均5次运行，最高使用50M token。）

在专家级任务上，2025年4月之前没有任何模型能够完成此类任务，Mythos Preview的成功率为73%。

网络靶场（Cyber Range）评估结果

即使是专家级CTF，也仅能孤立地测试特定技能。现实世界的网络攻击需要在多个主机和网络段之间串联数十个步骤，此类持续性操作通常需要人类专家耗费数小时、数天甚至数周才能完成。

作为衡量这一能力的初步尝试，我们构建了名为“The Last Ones”（TLO）的32步企业网络攻击模拟环境，该模拟涵盖从初始侦察到完全接管网络的整个过程，据我们估计，人类完成该任务需耗时约20小时。

Claude Mythos Preview是首个能够从头到尾完整解决TLO的模型，在10次尝试中有3次成功完成。在所有尝试中，该模型平均完成了32步中的22步。Claude Opus 4.6是次优表现模型，平均完成了16步。

（图3：“The Last Ones”（一个32步模拟企业网络攻击）中各模型平均完成的步骤数与总token消耗的关系。每条线代表不同模型，阴影区域显示各token预算下所有运行结果的最小–最大范围。垂直虚线标记在10M token处，此时多个模型的样本量开始减少。Mythos Preview、Opus 4.6和GPT-5.4平均进行10次运行，最高使用100M token。Opus 4.5、GPT-5.1 Codex和Sonnet 4.5在最高10M token时平均进行15次运行，在最高100M token时平均进行5次运行。GPT-5.3-Codex在最高10M token时平均进行10次运行，在最高100M token时平均进行5次运行。Sonnet 3.7和GPT-4o仅在最高10M token时平均进行10次运行。在测试的各token预算范围内，随着token预算增加，模型持续取得进展。灰色水平线标示攻击链中的重要里程碑。）

Mythos Preview在我们的评估范围内也表现出一定的网络安全能力局限性。它未能完成我们针对运营技术（OT）的网络靶场“Cooling Tower”，但这一结果并不必然表明该模型在运营技术（OT）环境下的攻击执行能力较弱；模型在该范围的IT部分遇到了阻碍。

我们预计，随着推理计算资源的增加，我们评估中的性能将继续提升：我们在进行网络靶场测试时使用了100M token的预算；Mythos Preview的性能在达到这一上限前持续呈现扩展趋势，我们预期在超出该上限后性能仍会继续改善。

影响与意义

Mythos Preview在某一网络靶场上的成功，表明其至少有能力自主攻击那些已获得网络访问权限的、小型、防护薄弱且存在漏洞的企业系统。然而，我们的评估环境与真实世界环境存在重要差异，这使得它们成为相对容易的目标。这些环境缺乏现实中常见的各类安全功能，例如活跃的防御者和防御工具。此外，模型在执行可能触发安全告警的操作时不会受到任何惩罚。因此，我们无法确定Mythos Preview是否能够成功攻击防护严密的系统。

在攻击者能够指导模型并为其提供网络访问权限，以对防护薄弱的系统实施自主攻击的背景下，网络安全评估必须随之演进。随着能力的持续提升，缺乏防御措施的评估环境将不再足以区分最具网络安全能力的模型之间的差异，也无法准确评估能力发展趋势。我们未来的工作将包括使用模拟加固和有防御环境的范围进行能力评估，其中包含具备主动监控、端点检测和实时事件响应的环境。我们还将追踪人工智能辅助的漏洞发现和渗透测试活动在真实世界系统上的表现。

组织机构当前应采取的措施

我们的测试表明，Mythos Preview能够利用安全态势薄弱的系统，且未来很可能会有更多具备类似能力的模型出现。这凸显了网络安全基础工作的重要性，包括定期应用安全更新、实施强健的访问控制、进行安全配置以及建立全面的日志记录。

未来的前沿模型将具备更强的能力，因此现在加大对网络防御的投资至关重要。人工智能的网络安全能力具有双重用途：虽然它们带来安全挑战，但同时也能为防御工作带来突破性的改进。

参考资料：

https://www.aisi.gov.uk/blog/our-evaluation-of-claude-mythos-previews-cyber-capabilities

另外，美国那边已经发布由250位CISO联名的《AI漏洞风暴：构建适应Mythos的安全计划》。

参见：

完整的NotebookLM资源套件：深度音频解析、电影级视频概览，以及三套测验题（董事会准备、技术团队、一般知识）。

https://notebooklm.google.com/notebook/a1cf6e32-e4d2-4af1-8f1e-aee586f27904

https://www.sans.org/blog/mythos-ciso-briefing-what-i-actually-worked-on-this-weekend

https://labs.cloudsecurityalliance.org/wp-content/uploads/2026/04/mythosreadyv4.pdf

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 天御《对Claude Mythos Preview网络安全能力的评估》