Cisco přidá Claude Mythos do AI Defense pro řízené testování v roli útočníka

Cisco 9. listopadu 2026 oznámilo, že do adaptivního rámce pro testování v roli útočníka v rámci AI Defense zařadí Claude Mythos od společnosti Anthropic, aby bylo možné testovat aplikace a agenty využívající umělou inteligenci. Oznámení zaznělo na konferenci Cisco Live APJC v Melbourne, kde byly představeny také aktualizace nástrojů Splunk pro observabilitu agentů a integrace Cisco IQ. Novinky tak rozšiřují záběr od testování také na vyhodnocování nákladů agentů a nápravu problémů v infrastruktuře.

Zákazníci nebudou moci Claude Mythos zadávat libovolné pokyny. Model bude místo toho pracovat v rámci pevně vymezené úlohy s registrovaným cílem a cíli stanovenými člověkem. Bude poskytovat podklady pro plánování testů a navrhování útoků, zatímco samotné testování bude řídit AI Defense.

Testování v roli útočníka zůstává v mezích uděleného oprávnění

Technický přehled společnosti Cisco rozlišuje standardní a adaptivní testování. Standardní testování v roli útočníka prověřuje běžná rizika, jako jsou vkládání škodlivých pokynů do promptů, obcházení bezpečnostních omezení, odhalení citlivých údajů a škodlivý obsah, a to v tisících kategorií, typů obsahu a útočných technik. Adaptivní testování začíná kritérii zákazníka formulovanými běžným jazykem. Analyzuje testovaný cíl a vytváří útoky na míru, poté na základě reakcí upravuje svůj postup nebo mění taktiku a nakonec předkládá zjištění a doporučuje následné kroky.

Tato ochranná opatření omezují, v jakých situacích lze toto uvažování využít. Claude Mythos bude pracovat pouze s cíli, které podnikový zákazník výslovně zaregistroval, vlastní a schválil k testování. Podle společnosti Cisco model nemůže skenovat libovolnou internetovou infrastrukturu. Každé testování vyžaduje ověření totožnosti a je kryptograficky svázáno s konkrétním jmenovitě určeným operátorem. Relace mají časové omezení a lze je zastavit; každá akce se zároveň zaznamenává pro účely auditu a získané výsledky mohou sloužit k opakovatelným následným cyklům útoků.

Standardní i adaptivní testování v roli útočníka jsou v AI Defense již dostupné, verze s Claude Mythos však bude pro vybrané podniky k dispozici brzy. Širší zpřístupnění se plánuje pro kvalifikované zákazníky, konkrétní termín ale zatím nebyl stanoven a načasování, rozsah i regionální dostupnost se mohou změnit. Cisco uvádí, že od uvedení AI Defense v lednu 2025 pomohl tento nástroj stovkám zákazníků odhalit chyby v modelech, aplikacích a agentech ještě před jejich nasazením do produkčního prostředí.

Splunk propojuje náklady agentů s kvalitou jejich výstupů

Aktualizace nástrojů Splunk pro observabilitu agentů se zaměřují na provozní stránku nasazování agentů. Funkce Enhanced Tokenomics využije údaje o využití služeb Amazon Bedrock a Amazon CloudWatch a propojí náklady každého agenta s hodnocením kvality a dopadu jeho práce. Tyto technické metriky lze kombinovat s ukazateli definovanými zákazníkem, například s čistým skóre doporučení (Net Promoter Score) nebo náklady na vyřízení pojistné události. Tím se rozšiřuje stávající přiřazování nákladů na tokeny na agenty využívající umělou inteligenci a nástroje pro programování, jako jsou Claude Code, Codex a Cursor.

Eval-G1 využívá k provádění hodnocení a uplatňování ochranných pravidel malé jazykové modely vytvořené na míru. Cisco uvádí, že tyto modely to dokážou s náklady až o 98 % nižšími než komerční velký jazykový model (LLM) a poskytují výsledky hodnocení 2,5krát rychleji než tradiční hodnotitelé založení na LLM. Nástroj pro dolaďování hodnotitelů převádí záznamy činností agentů a zpětnou vazbu odborníků na danou oblast na doladěné hodnoticí modely, které vynucují standardy kvality a usměrňují nebo blokují nepřesné chování agentů.

Jednotlivé funkce pro observabilitu mají odlišnou dostupnost. Eval-G1 a nástroj pro dolaďování hodnotitelů budou obecně dostupné od listopadu 2026. Funkce Tokenomics má být v prosinci 2026 zpřístupněna v neveřejném testovacím provozu a následně bude začátkem roku 2027 obecně dostupná na AWS Marketplace.

Cisco IQ propojuje informace o vystavení rizikům s jejich nápravou

Cisco uvádí, že IQ slouží téměř 17 000 zákazníků a pokrývá více než 22 milionů připojených zařízení, přičemž poskytuje kontext o aktivech, pokrytí a doporučeních. Pracovní postup nápravy v Cisco IQ předává údaje o zranitelnostech, životním cyklu a konfiguraci prostřednictvím Cisco Data Fabric do Splunk Platform pomocí otevřených rozhraní API. Bezpečnostní týmy a agenti využívající umělou inteligenci pak mohou v Splunk Enterprise Security porovnávat živá upozornění na hrozby s příslušným vystavením sítě rizikům.

Konektory Model Context Protocol a ServiceNow dodávají podporovaným agentům a pracovním postupům IT služeb strukturované informace o infrastruktuře. Zjištění týkající se vystavení rizikům lze převést na záznamy problémů v ServiceNow propojené s příslušnými aktivy, aniž by bylo nutné ručně sjednocovat data. Cisco upozorňuje, že odhalení určitého vystavení riziku samo o sobě nedokazuje, že je útočník zneužil. Účelem tohoto pracovního postupu je poskytnout kontext pro vyšetřování a koordinovat nápravu, nikoli považovat každé zjištění za potvrzené narušení bezpečnosti.

Příručka pro odolnou infrastrukturu využívající umělou inteligenci navíc upozorňuje na kritické zranitelnosti související se životním cyklem, poskytuje personalizovaná upozornění na známé vady a přináší informace o připravenosti na kryptografii odolnou vůči kvantovým počítačům, aby týmy a certifikovaní partneři mohli určit priority modernizace. V rámci celého řešení zůstává generování útoků omezeno na oprávněné úlohy, hodnoticí modely mohou uplatňovat ochranná pravidla a údaje o vystavení rizikům pomáhají při vyšetřování, samy o sobě však nedokládají narušení bezpečnosti. Zatím jsou obecně dostupné hodnoticí modely a nástroj pro jejich dolaďování, zatímco testování v roli útočníka s využitím Mythos a Tokenomics dostupné nejsou. Ucelený pracovní postup, který Cisco popisuje, je proto stále závislý na budoucích nebo omezeně dostupných vydáních.