AI找漏洞的速度，已經超過了它補漏洞的速度

3 月 27 日，Anthropic 一個未上鎖的數據緩存洩露了約 3000 份內部文件。其中一篇草稿博文透露了正在內測的新模型 Mythos，Anthropic 自己的評價是「在網路安全能力上遠超目前任何 AI 模型」。同一天，CrowdStrike 和 Okta 各跌 7%，Palo Alto Networks 跌 6%。

市場的恐慌不是因為又出了一個更強的模型。而是這個模型的製造者說，它在攻擊端的進步速度，已經快過防禦端能跟上的速度。

AI 網路安全能力壹家獨大

據學術基準 CAIBench 的測試結果，在模擬真實攻防環境的 Cybench 測試中，Claude Sonnet 4.5 的成功率為 46%。排名第二的 GPT-5 是 28%，谷歌的 Gemini 2.5 Pro 只有 18%，開源模型 qwen3-32B 更低至 10%。

46% 看起來不算高，但這是複雜滲透任務的成功率，包含漏洞發現、利用鏈構建和權限提升等多步驟操作。在更基礎的 Base 測試中，Claude 的成功率已經達到 75%，接近天花板。

差距不在於「誰更好壹點」，在於量級。Claude 的複雜攻防能力是 GPT-5 的 1.6 倍，是 Gemini 的 2.5 倍。在網路安全這個維度上，模型之間的能力分布不是梯隊，是斷層。

6 個月翻倍

更值得拆的不是橫向差距，是縱向速度。

據 Anthropic 官方數據，2025 年 2 月發布的 Sonnet 3.7 在 Cybench 上的成功率是 35.9%（10 次嘗試）。同年下半年發布的 Sonnet 4.5 達到 76.5%。Anthropic 研究團隊的統計是：6 個月內，成功率翻倍。

這個速度意味著什麼？拿真實場景對比：Claude Opus 4.6 在今年 3 月被用於審計 Firefox 代碼庫，據 InfoQ 報導，兩週內發現了 22 個安全漏洞，其中 14 個高危。這些漏洞此前經過多年人工審計和數百萬小時 CPU 模糊測試，壹直沒被發現。Anthropic 的安全團隊此前還披露，Claude 在多個生產級開源項目中發現了超過 500 個高危漏洞，部分存在數十年。

而傳統滲透測試的行業標準周期是 2 到 3 週，而且這還只是測一個應用。據 Verizon 2025 年資料洩露調查報告，關鍵漏洞從公開到被攻擊者大規模利用的中位時間是 5 天，修復中位時間是 32 到 38 天。

AI 找漏洞的速度在指數級增長，人類補漏洞的速度是線性的。中間的時間差就是攻擊窗口。

洩露的 Mythos 草稿中，Anthropic 寫道，這個模型「預示著即將到來的一波模型，能以遠超防禦者努力的方式利用漏洞」。基於已公開的能力曲線，這不是誇張。

發得越快，警告越急

把 Anthropic 過去三年的動作排在一張時間線上，會看到一個清晰的模式：每次發布更強的模型，緊接著就是更高級別的安全響應。

2023 年 7 月簽署白宮自願承諾，同年 9 月發布第一版負責任擴展政策（RSP v1.0）。2024 年 10 月 RSP 升級到 v2.0，新增了生化武器能力閾值。2025 年 11 月，Anthropic 披露了 GTG-1002 事件。一個中國國家支持的威脅組織利用 Claude Code 滲透了約 30 個組織，AI 在整個行動中獨立執行了 80% 到 90% 的戰術操作。這是有記錄以來第一次大規模 AI 編排的網路間諜行動。

2026 年 2 月，RSP 更新到 v3.0，Claude Code Security 同步發布。同月，五角大樓因 Anthropic 拒絕取消合同中關於禁止大規模監控和全自主武器的限制條款，將其列為「供應鏈風險」。一個月後，Mythos 洩露，Anthropic 在草稿中承認這個模型具有「前所未有的網路安全風險」。

能力發布在加速。從 Claude 1 到 Claude 3 間隔一年，從 Opus 4.5 到 Opus 4.6 間隔不到三個月。安全響應也在加速，但始終是被動的：先有能力突破，再有政策補丁。3 月 27 日網路安全股的集體下跌，定價的就是這個時間差。

Dark Reading 今年初的調查顯示，48% 的網路安全從業者將智能體 AI 列為 2026 年頭號攻擊向量。兩年前，這個選項幾乎不在榜單前列。

Anthropic 的 Mythos 發布策略是先給防禦方組織提供早期訪問，「給他們一個先發優勢」。這句話本身就是對攻防不對稱的確認。如果防禦者不需要先發優勢，說明攻擊者還沒到門口。

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