为什么 Mistral 正在为欧洲银行打造网络安全 AI

研究人员表示，Mythos 在大型软件生态中发现了 数千个漏洞，这意味着 AI 可以把漏洞发现的速度提升到前所未有的水平。

对银行和监管机构来说，这带来了一个显而易见的问题：如果防御方能使用这种工具，攻击者迟早也会拥有类似能力。

为什么欧洲银行想要自己的方案

Mythos 的访问权限一直被严格限制，目前只开放给少数参与关键软件安全项目的组织。

这种限制在欧洲金融监管和银行业内部引发了担忧：

• 欧洲央行（ECB） 已开始向银行询问，它们是否准备好应对 AI 辅助的网络攻击风险。
• 监管机构警告，这类模型如果被滥用，可能会 “大幅强化”对金融系统的网络攻击能力。
• 一些欧洲官员认为，银行应该拥有类似的防御工具，否则在漏洞发现竞赛中可能落后。

如果无法获得 Mythos 或类似模型，欧洲银行担心自己会在 漏洞发现与修补的速度竞赛中处于劣势。

Mistral 正在开发什么

为填补这一空白，据多方报道 Mistral AI 正在开发一款专注网络安全的 AI 模型，并与欧洲银行进行讨论。

该系统预计不是通用聊天模型，而是一个 防御型安全工具，目标包括：

• 扫描银行内部代码库和 IT 基础设施中的漏洞
• 分析第三方软件和开源依赖
• 根据可利用性和业务影响 优先排序安全风险
• 在受控环境中测试潜在攻击路径

从功能上看，这类系统类似一个 AI 安全研究员：持续扫描系统并在攻击者利用漏洞之前发出警报。

AI 驱动的漏洞发现正在崛起

许多安全专家认为，网络安全行业正在进入一个新阶段——AI 将极大加速漏洞发现。

传统漏洞研究往往依赖人工分析，而先进 AI 可以自动化大量工作，例如：

• 快速探索大型代码库
• 发现细微的逻辑错误或内存漏洞
• 自动生成攻击策略

当像 Mythos 这样的系统能够以机器速度工作时，漏洞被发现到被利用之间的时间窗口可能大幅缩短。

对于银行来说，这个风险尤为明显，因为许多金融机构仍运行着 几十年前建立的复杂遗留系统，其中可能隐藏大量尚未发现的问题。

AI 防御工具能为银行带来什么

如果部署得当，AI 网络安全模型可以为银行带来几个关键优势：

持续漏洞扫描
AI 可以持续分析代码、系统配置和软件依赖，而不是依赖周期性的人工审计。

更快的漏洞优先级排序
AI 可以根据真实攻击可行性和业务影响，对漏洞进行排序，帮助安全团队优先修复最危险的问题。

提前发现零日漏洞
银行有机会在攻击者发现漏洞之前识别并修补它们。

自动化安全测试
AI 可以生成概念验证（PoC）攻击，在隔离环境中验证漏洞是否真的可被利用。

更大的背景：AI 技术与数字主权

Mistral 的项目不仅仅是一个企业产品，也反映出更大的战略问题——AI 技术主权。

随着 AI 在网络安全中的能力增强，获取这些工具的权限正逐渐与 地缘政治、监管和国家安全交织在一起。一些政府和机构正在积极寻找先进 AI 模型，用于网络防御。

在这种背景下，如果 Mistral 的模型最终落地，它可能不仅是一个安全产品，还可能成为 欧洲在 AI 网络安全领域建立自主防御能力的一步。

仍然存在的不确定性

尽管这一项目受到关注，但很多细节仍不明确。

公开报道显示，Mistral 正在与银行讨论并推进技术开发，但以下问题仍未公布：

• 哪些银行会部署该系统
• 模型何时推出
• 能力是否能与 Mythos 相当
• 会采用哪些安全和监管措施

即便 AI 能显著提升漏洞发现能力，大多数专家仍强调：网络安全依然离不开传统实践，例如安全开发流程、补丁管理、红队测试以及严格的运营安全。

真正改变的，是威胁的 规模与速度——而防御者可能需要 AI，才能跟上使用 AI 的攻击者。