Cisco vil legge til Claude Mythos i AI Defense for kontrollert red teaming

Cisco kunngjorde 9. november 2026 at selskapet vil legge Anthropic-produktet Claude Mythos til det adaptive rammeverket for red teaming i AI Defense, som brukes til å teste KI-applikasjoner og -agenter. Kunngjøringen på Cisco Live APJC i Melbourne omfattet også oppdateringer for agentobservabilitet i Splunk og integrasjoner med Cisco IQ. Dermed omfatter lanseringen mer enn testing, og inkluderer også evaluering av agentkostnader og utbedring av infrastrukturproblemer.

Kundene vil ikke kunne gi Claude Mythos frie instruksjoner. I stedet skal modellen arbeide innenfor et fast oppdrag med et registrert mål og målsettinger fastsatt av mennesker. Den skal bidra med resonnementer til testplanlegging og idéutvikling for angrep, mens AI Defense gjennomfører testen.

Red teaming holder seg innenfor godkjente rammer

En teknisk oversikt fra Cisco skiller mellom standardtesting og adaptiv testing. Standard red teaming undersøker vanlige risikoer som instruksjonsinjeksjon, jailbreak-angrep, eksponering av sensitive data og skadelig innhold på tvers av tusenvis av kategorier, innholdstyper og adversarielle teknikker. Adaptiv testing tar utgangspunkt i kundekriterier formulert i et naturlig språk, analyserer målet og utvikler tilpassede angrep. Deretter brukes svarene til å forbedre tilnærmingen eller endre taktikk før funnene rapporteres og oppfølgingstiltak anbefales.

Sikkerhetstiltakene begrenser hvor dette resonnementet kan brukes. Claude Mythos skal bare brukes mot mål som bedriftskunden uttrykkelig har registrert, eier og har godkjent for testing, og Cisco sier at modellen ikke kan skanne vilkårlig internettinfrastruktur. Hvert oppdrag krever autentisering og knyttes kryptografisk til en navngitt operatør. Øktene har en tidsbegrensning og kan stanses, samtidig som hver handling loggføres for revisjon, og resultatene kan brukes i repeterbare oppfølgingsrunder med angrep.

Standard og adaptiv red teaming er allerede tilgjengelig i AI Defense, men en versjon med Claude Mythos kommer snart for utvalgte virksomheter. Det planlegges bredere tilgjengelighet for kvalifiserte kunder, men ingen dato er fastsatt, og tidspunkt, omfang og regional tilgjengelighet kan endres. Cisco opplyser at AI Defense har hjulpet hundrevis av kunder med å avdekke svakheter i modeller, applikasjoner og agenter før produksjonssetting siden lanseringen i januar 2025.

Splunk kobler agentkostnader til kvaliteten på resultatene

Oppdateringene for Splunk Agent Observability retter seg mot den operative siden av agentutrulling. Enhanced Tokenomics skal bruke bruksdata fra Amazon Bedrock og Amazon CloudWatch til å koble kostnaden for hver agent til vurderinger av kvaliteten på og virkningen av arbeidet. Disse tekniske måleverdiene kan kombineres med kundedefinerte mål, som Net Promoter Score eller kostnad per krav. Dermed utvides den eksisterende fordelingen av tokenkostnader til å omfatte KI-agenter og kodeverktøy, blant annet Claude Code, Codex og Cursor.

Eval-G1 bruker tilpassede små språkmodeller til å gjennomføre evalueringer og håndheve sikkerhetsmekanismer. Cisco opplyser at modellene kan gjøre dette til opptil 98 % lavere kostnad enn en kommersiell LLM, og levere evalueringssvar 2,5 ganger raskere enn tradisjonelle LLM-dommere. Evalueringsjusteringen omdanner spor fra agentenes arbeidsforløp og tilbakemeldinger fra fageksperter til finjusterte evaluatorer som håndhever kvalitetsstandarder og styrer eller blokkerer unøyaktig agentatferd.

Tilgjengeligheten varierer mellom observabilitetsfunksjonene. Eval-G1 og evalueringsjusteringen blir allment tilgjengelige fra november 2026. Tokenomics er planlagt for en privat forhåndsversjon i desember 2026, fulgt av generell tilgjengelighet i AWS Marketplace tidlig i 2027.

Cisco IQ kobler eksponeringsfunn til utbedring

Cisco opplyser at IQ betjener nærmere 17 000 kunder på tvers av mer enn 22 millioner tilkoblede enheter og gir kontekst om eiendeler, dekning og rådgivning. Arbeidsflyten for utbedring i Cisco IQ sender data om sårbarheter, livssyklus og konfigurasjon gjennom Cisco Data Fabric til Splunk Platform via åpne API-er. Sikkerhetsteam og KI-agenter kan deretter sammenholde aktive deteksjoner i Splunk Enterprise Security med den underliggende nettverkseksponeringen.

Model Context Protocol- og ServiceNow-koblinger tilfører strukturert infrastrukturkontekst til støttede agenter og arbeidsflyter for IT-tjenester. Eksponeringsfunn kan omgjøres til problemregistreringer i ServiceNow som er knyttet til eiendeler, uten manuell avstemming av data. Cisco understreker at det å avdekke en eksponering ikke fastslår at en angriper har utnyttet den: Arbeidsflyten skal tilføre kontekst til undersøkelser og samordne utbedring, ikke behandle hvert funn som et bekreftet sikkerhetsbrudd.

AI-Powered Resilient Infrastructure Playbook synliggjør også kritiske sårbarheter knyttet til livssyklusen, tilpassede varsler om kjente feil og beredskap for kvantesikker kryptografi, slik at team og sertifiserte partnere kan prioritere modernisering. I hele produktpakken holdes generering av angrep innenfor godkjente oppdrag, evalueringsmodeller kan håndheve sikkerhetsmekanismer, og eksponeringsdata gir kontekst til undersøkelser uten i seg selv å fastslå at et system er kompromittert. Foreløpig er evalueringsmodellene og evalueringsjusteringen allment tilgjengelige, mens red teaming med Mythos og Tokenomics ikke er det. Arbeidsflyten Cisco beskriver, er derfor fortsatt avhengig av framtidige eller begrenset tilgjengelige lanseringer.