政府測試與獨立評估：Anthropic Mythos 在資安領域到底有多強？

另一個實務問題是「漏洞篩選成本」。如果 AI 很快找出大量疑似問題，安全團隊可能反而要花更多時間驗證哪些是真漏洞、哪些是誤判。

Mythos 與 GPT‑5.5：差距可能沒有想像大

雖然 Mythos 在發布時被視為資安 AI 的重大突破，但政府測試顯示，競爭模型可能很快追上。

AISI 在後續評估中指出，OpenAI 的 GPT‑5.5 在資安測試中達到相近能力水準，並成為第二個完成其多步驟網路攻擊模擬的模型 。

這意味著：

• Mythos 的確代表能力提升
• 但這種提升 並非只有一家模型能達到

一些第三方測試也指出，在基於真實歷史漏洞的測試中，GPT‑5.5 也能展現接近 Mythos 的漏洞發現能力 。

因此在實際應用中，成本、可取得性與工具整合 可能比模型本身的差距更重要。

為什麼各國政府與銀行都想要它

Mythos 引發高度關注的一個原因是，它同時具有 防禦與攻擊的雙重用途（dual‑use）。

金融機構尤其關注這項技術。報導指出，全球銀行正在測試 Mythos 等 AI 系統，希望能在攻擊者之前先找出自身系統漏洞 。

例如：

• 日本三大銀行（三菱 UFJ、瑞穗、三井住友）預計獲得 Mythos 存取權 。
• 日本政府也成立專門工作小組，評估這類 AI 對金融體系的網路安全風險 。

這反映出一種新的競賽：防禦者與攻擊者都可能使用同樣的 AI 工具。

AI 資安能力正在快速成長

AISI 的研究顯示，AI 在資安任務上的能力正在快速提升。研究人員估計，AI 能自主完成的資安任務長度 大約每幾個月就會翻倍 。

這種進展意味著：

• AI 可能越來越能處理複雜攻擊流程
• 政府與企業需要更快更新防禦策略

結論

目前最合理的評估是：

Mythos 是一個非常強大的資安輔助工具，但還不是完全可靠的自動化防禦系統。

它的優勢主要在於：

• 快速發現漏洞
• 串接多個攻擊步驟

但仍存在幾個關鍵未解問題：

• AI 找出的漏洞有多少是真正可利用的
• 誤判率與驗證成本
• 在真實企業環境中的可重現性

同時，隨著 GPT‑5.5 等競爭模型達到類似能力，未來 AI 資安競賽的關鍵，可能不只是模型本身，而是 整個工具鏈與安全流程的整合能力。