AI網絡安全軍備競賽：銀行、監管機構與Claude Mythos帶來的新威脅

國際層面亦出現類似警告。國際貨幣基金組織（IMF）指出，先進AI的網絡能力可能對全球金融系統造成潛在衝擊，尤其是當攻擊者能大規模繞過傳統防禦時 。

澳洲金融監管機構 APRA 亦警告，類似Claude Mythos的前沿AI模型可能賦予攻擊者銀行目前未必能應對的能力，並建議銀行需要有限度地接觸這些工具，以便測試自身防禦能力 。

因此，不同國家的監管機構開始要求銀行提升幾方面能力：

• 利用AI進行滲透測試與紅隊演練
• 更快速地發現與修補軟件漏洞
• 更嚴格監管第三方軟件與供應鏈
• 加強網絡事故通報與治理

核心目標是讓銀行能夠應對 「機器速度」的網絡攻擊，而不只是傳統的人手防禦節奏 。

Claude Mythos 為何令業界不安

Anthropic 發布的 Claude Mythos Preview 被指在網絡安全能力上有重大突破。

據報導，該模型能在多個主流操作系統和瀏覽器中找到潛在漏洞，Anthropic表示模型已發現 「數以千計的高嚴重性漏洞」 。

其中一個例子是：模型曾在 OpenBSD 系統中找到一個存在了數十年的漏洞，長期未被發現 。

AI帶來的關鍵變化是 速度與自動化。傳統漏洞研究通常需要安全研究員花長時間逐行分析程式碼，但AI理論上可以自動完成整個流程，例如：

• 掃描龐大的程式碼庫
• 找出潛在漏洞
• 生成利用漏洞的攻擊程式
• 將多個漏洞串連形成攻擊鏈

對銀行而言，問題在於很多金融機構仍依賴多年累積的舊系統與分散架構。這些複雜系統可能隱藏大量漏洞，而AI工具能更快把它們找出來 。

值得注意的是，目前不少關於Mythos能力的細節主要來自媒體報導與二手資料，因此部分說法仍難完全獨立驗證。不過，相關風險已足以引起監管機構關注 。

OpenAI Daybreak：AI用來防禦AI

面對這種威脅，一些AI公司開始開發專門給防守方使用的工具。

OpenAI推出的 Daybreak 就是其中一個例子。這是一個專注於網絡安全的AI平台，目標是讓企業能在攻擊者之前發現並修補漏洞 。

Daybreak的核心結構結合了OpenAI模型與 Codex Security 代理系統，協助安全團隊分析程式碼、找出漏洞並生成修補方案 。

平台可以支援多種防禦工作，例如：

• 自動掃描程式碼漏洞
• 威脅建模與風險分析
• 生成並驗證修補程式
• 檢查依賴套件與軟件供應鏈風險

OpenAI亦推出不同等級的安全模型，例如 GPT‑5.5‑Cyber，並透過受控環境限制存取，主要供安全研究員與防禦測試使用 。

整體目標是縮短「漏洞被發現」與「漏洞被修補」之間的時間差，因為AI攻擊工具正在大幅加快漏洞利用速度 。

AI網絡安全軍備競賽正在形成

Claude Mythos與Daybreak同時出現，其實反映了一個更大的產業趨勢。

AI同時令 攻擊與防禦都變得更快：

• 攻擊型AI可以以前所未有的規模發現漏洞
• 防禦型AI則能快速掃描程式碼、模擬攻擊並自動生成修補

換句話說，未來網絡安全的關鍵問題可能變成：哪一方的自動化速度更快。

因此，政府與監管機構越來越認為，銀行和大型企業必須採用AI防禦工具，否則難以跟上AI驅動的攻擊速度。

銀行與企業接下來要準備什麼

監管討論顯示，未來網絡安全不只是技術問題，還涉及治理與風險管理。

金融機構可能需要證明自己具備以下能力：

• AI風險治理與審計機制
• 對高能力網絡模型的存取控制
• 安全軟件開發流程
• 針對AI攻擊的韌性測試
• 與監管機構及安全公司更緊密合作

整體趨勢很明顯：未來企業可能要面對的是 持續、全天候、由AI驅動的漏洞探測。

總結

隨著能自動發現軟件漏洞的AI模型出現，全球金融機構與監管部門正重新思考網絡安全策略。

Claude Mythos展示了AI在攻擊層面的潛力，而OpenAI的Daybreak則嘗試用AI幫助防守方自動化漏洞發現與修補。

在這場新的AI網絡安全競賽中，最終誰佔上風，很可能取決於企業與政府 能否更快部署AI防禦能力，同時有效管理相關風險。