国版Mythos，谋乐 Elliot构筑对等防线

【本文转载自凤凰网《硅谷解禁Claude Mythos：AI“攻防战略重器”公开化，国版Mythos 谋乐Elliot已构筑对等防线》】

网络安全格局正在被AI以惊人的速度颠覆

2026年5月底,全球大模型与安全巨头Anthropic宣布了一项震动行业的决定:此前因展现出极高网络安全风险而被物理“封印”的顶级安全模型——Claude Mythos Preview,将在几周内正式对所有客户解除禁令,释放其Mythos级别的自主漏洞发现能力。

在此之前,Mythos因为能瞬间验证数百个零日漏洞、挖出OpenBSD等系统底层20余年的内核漏洞而被Anthropic雪藏,仅限极少数核心合作伙伴在“玻璃翼计划”(Project Glasswing)中受控使用。如今,随着更强安全防护措施的突破,这只被物理隔离的“AI猛兽”终于要被释放到公开市场。

这一动态向全球网络安全行业释放了清晰的信号:“AI战略重器”的解禁,意味着全球即将迎来机器对齐、全天候、全网级AI渗透对抗的“机器对抗时代”。

当攻击与防护能力都被成倍地放大并面向所有人开放时,防守方如果还在用传统人工渗透测试、静态防御的老方法,其安全防御时差将在瞬间被机器级速度击穿。

在这个网络空间博弈的转折点,中国安全产业该如何作答?答案早已在3月27日写就——中国网络安全企业谋乐科技(BUGBANK)自研发布的AI红队大模型和智能体Elliot,作为“国版Mythos”,已抢在硅谷大解禁之前,为本土国家级网络防御建立起一套可对等抗衡的智能体防线。

机器级AI解禁时代:为什么我们必须拥有“中国自主的AI红队Elliot”?

当Claude Mythos级别的能力在全球普及,这就意味着无论是云服务商、金融巨头还是关键基础设施,都将使用基于AI的智能体进行全天候的防御扫描与漏洞查找。但同时,这也意味着恶意攻击者获取“机器级自动攻击包”的门槛被降到了最低。

在这样的背景下,“国版Mythos”的存在已经不再只是技术实力的象征,而是维系本土网络安全均势的战略刚需。

如果说硅谷解禁Mythos是为了通过“玻璃翼计划”加固西方科技巨头和关键行业的防线;那么Elliot的战略使命,就是作为中国关键信息基础设施防御的智能底座,确保我们在同一时间维度拥有“机器对等防御速度”。

早在Mythos宣布解禁前的两个月,AI红队Elliot就已经开始在运营商、金融及大型企业中进行试点演练。这种“先手棋”的布局,让我们在全球迎来AI自动化攻防浪潮时,不至于陷入被动追赶的被动局面,而是可以依托本土自研的AI白帽智能体进行24小时的持续对抗与漏洞收敛。

深度剖析“国版Mythos”的硬核实力:自研底座与工程控制

能够被称为“国版Mythos”,AI红队Elliot在技术架构与系统设计上有着明确的自主考量。从技术演进路线来看,它并没有走简单的调用接口或静态检索老路,而是重点围绕工程控制与专业模型深耕进行系统化构建:

1. “大模型+智能体”的双层驱动模式

AI红队Elliot的技术底座由两部分有机组成:一部分是谋乐科技(BUGBANK)针对网络安全攻防场景自主训练的Elliot垂类安全大模型,另一部分则是基于此大模型构建的自主智能体系统。

安全垂类大模型:为Elliot注入了深度逻辑推理和漏洞特征理解能力,使其在理解底层业务逻辑和分析潜在漏洞链条时,具备专业安全专家的直觉。

智能体系统:负责将模型的能力转化为实际的行动力。系统内部采用双脑协同机制——其中“战略脑”负责动态路径规划与攻击面推演,“执行脑”则负责在安全约束下进行无害化漏洞验证,两者通过证据链交叉验证,能够显著降低通用模型在安全领域常出现的“幻觉”现象,确保输出的都是可复现的技术证据。

2. 自适应进化机制与环境隔离

为了让系统在面对不断演进的漏洞时保持技术活性,Elliot设计了基于哥德尔机自主学习逻辑的自适应进化机制,在真实的测试环境中能够不断沉淀并迭代出新的验证策略。 同时,针对高危AI攻击能力的安全风险(这也是此前硅谷雪藏Mythos的关键原因),Elliot在工程设计上加入了SafeGate安全网关和严格的沙箱规则过滤网格。这一物理隔离层确保所有的测试验证包仅在安全许可边界内流转,实现测试中目标数据的安全性保障,这也是Elliot能直接部署在关键信息系统内部的核心工程保障。

多维实证与高标准检验:跑通国际开源评测集

为了验证Elliot在极端复杂攻防环境下的先进性与稳定性,研发团队与工程部门采取了行业高标准的验证模式:

在实际场景中,团队先后联合了多个监管部门及多方行业机构,针对大量关键的目标系统开展了实验性的渗透检测。在不干扰业务正常运行的前提下,AI红队Elliot成功识别并验证了多处传统手段难以察觉的深层配置漏洞与关联利用风险,不仅在多个关键节点上取得了切实成效,更验证了其在大规模异构网络中的杀伤链级的漏洞发现能力。

此外,为不断优化和测试Elliot攻防能力上限,Elliot基于自研内部漏洞库与攻防样本集完成多轮测试,同时参考对标 CyberSecEval-2、OWASP Benchmark等业界安全评测体系,结合已有漏洞样本集进行测试基线的建立,得到了满足实战化的测评结果:

漏洞链自主推理:面对复杂漏洞利用、多步级联等复合型漏洞场景,Elliot 可精准梳理攻击逻辑,完整还原并构建完整漏洞利用链路,具备优秀的复杂攻防场景推理能力。

漏洞利用脚本自主生成(Exploit Generation):依托内部海量攻防样本迭代优化,Elliot 的脚本生成精度、一次性可执行率及实战适配性,相较通用大模型具备明显技术优势,可高效生成高可用的漏洞利用代码。

本次内部实测结果,充分验证了 Elliot 出色的机器化攻防实战能力,彰显了其作为“国版Mythos”担当攻防重任的技术底气,也为未来“用AI对抗恶意AI”的实践方案奠定了可靠的参考依据。

下好中国网络安全的AI“先手棋”

随着硅谷解禁Claude Mythos,全球网络安全攻防正式告别了依赖专家人力的低频对抗,进入了“机器与机器、算力与算力”对弈的深水区。

“封印”无法终结时代,唯有用对等的先进力量赋能防守方。作为“国版Mythos”的AI红队Elliot,在这一轮AI安全的全球竞速中,为本土数字基建筑牢了自主可控、机器速度的国家级网络防御长城。

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