Mythos обнаружила 23 тысячи уязвимостей в 1 тысяче проектов с открытым исходным кодом
Модель искусственного интеллекта Claude Mythos обнаружила 23 тыс. уязвимостей в более чем 1 тыс. проектов с открытым исходным кодом, сообщила Anthropic. Из этого числа около 1,9 тыс. выявили сторонние компании в сфере кибербезопасности, свыше 1,7 тыс. были подтверждены, в том числе более 1 тыс. получили оценку высокой или критической степени серьёзности.
Mythos: модель, о которой Anthropic не говорит. Реверс по жертвам — от 27-летней дыры в OpenBSD до побега из песочницы
Несколько вещей, которые надо проговорить сразуВ сети уже полно поверхностных пересказов про Mythos: «AI нашла кучу CVE, мы все умрём». Я хочу сделать другую статью.Я хочу разобрать конкретные находки Mythos в технических деталях — настолько, насколько это возможно по открытым источникам. И поскольку текст я готовил с помощью Claude Opus 4.7 (модели той же семьи, что и Mythos, но публичной), кое-где я попросил его дать комментарий от первого лица — как foundation-модель того же поколения видит работу своей closed-source «старшей сестры». Эти места я буду явно маркировать как «Комментарий Opus», чтобы не путать с моим текстом.
Торвальдс призвал исследователей не отправлять через ИИ отчёты о багах в приватный список рассылки
Линус Торвальдс в анонсе очередного предварительного выпуска ядра Linux 7.1-rc4 призвал исследователей безопасности, которые используют для генерации отчётов об уязвимостях искусственный интеллект, призвал не отправлять их в приватный список рассылки «security@kernel.org». Также он попросил следовать принятым ранее правилам и модели угроз при отправке такой информации.
Wired: тысячи приложений, созданных с помощью вайбкодинга, раскрывают корпоративные и личные данные
Специалисты по кибербезопасности предупредили
Mythos от Anthropic подняла панику в банках. Что говорят эксперты?
Дарио Амодей, сооснователь и CEO Anthropic, на AI Impact Summit в Нью-Дели, 19 февраля 2026. — Фото: Prakash Singh / Bloomberg via Getty ImagesAnthropic ограничила релиз модели Mythos четырьмя крупными компаниями — Apple, Amazon,
Гонка ИИ-вооружений — как LLM вносят уязвимости в код и как другие LLM их находят
Ваш ИИ-агент только что выдал строчку. И она выглядит… подозрительно? Указатель без проверки на NULL, сериализация через pickle
Ваш ИИ ошибался, ошибается и будет ошибаться
Ваш ИИ-агент только что выдал строчку. И она выглядит… подозрительно? Указатель без проверки на NULL, сериализация через pickle
Google предлагает до $1,5 млн за обнаружение некоторых уязвимостей в Android
Google пересматривает свои программы вознаграждения за обнаружение уязвимостей в Android и Chrome. Компания предлагает вознаграждение до $1,5 млн за выявление самых сложных эксплойтов, одновременно сокращая выплаты за уязвимости, которые стало проще обнаруживать при помощи искусственного интеллекта.
Качество кода в эпоху AI: как не утонуть в багах и уязвимостях
Современные LLM генерируют код в разы быстрее разработчика, но «быстро» не значит «правильно»: модель может неверно понять задачу, внести логический баг, допустить уязвимость или сломать архитектуру проекта.
