Cisco doda Claude Mythos do AI Defense na potrzeby kontrolowanych testów red team

Cisco ogłosiło 9 listopada 2026 r., że doda Claude Mythos firmy Anthropic do adaptacyjnego środowiska testów red team w AI Defense, służącego do testowania aplikacji i agentów AI. Ogłoszenie, przedstawione podczas Cisco Live APJC w Melbourne, obejmowało również aktualizacje dotyczące obserwowalności agentów Splunk oraz integracje Cisco IQ, rozszerzając zakres nowości poza testowanie o ocenę kosztów działania agentów i usuwanie problemów z infrastrukturą.

Klienci nie będą mogli swobodnie wydawać poleceń Claude Mythos. Zamiast tego model będzie działać w ramach z góry określonego zadania z zarejestrowanym celem i celami zdefiniowanymi przez człowieka, dostarczając uzasadnienie na potrzeby planowania testów i opracowywania pomysłów na ataki, podczas gdy AI Defense będzie prowadzić testy.

Testy red team pozostają w granicach udzielonych upoważnień

Przegląd techniczny Cisco rozróżnia testowanie standardowe i adaptacyjne. Standardowe testy red team sprawdzają typowe zagrożenia, takie jak wstrzykiwanie promptów, obchodzenie zabezpieczeń, ujawnienie danych wrażliwych i szkodliwe treści, obejmując tysiące kategorii, rodzajów treści i technik adwersarialnych. Testowanie adaptacyjne rozpoczyna się od kryteriów klienta sformułowanych prostym językiem; następnie analizuje cel i opracowuje dopasowane ataki, po czym wykorzystuje odpowiedzi do udoskonalenia podejścia lub zmiany taktyki, zanim przedstawi ustalenia i zaleci dalsze działania.

Zabezpieczenia ograniczają zakres zastosowania tego rozumowania. Claude Mythos będzie działać wyłącznie na celach wyraźnie zarejestrowanych, należących do klienta korporacyjnego i dopuszczonych przez niego do testów, a Cisco zapewnia, że model nie może skanować dowolnej infrastruktury internetowej. Każde działanie wymaga uwierzytelnienia i jest kryptograficznie powiązane z imiennie wskazanym operatorem. Sesje mają określony limit czasu i można je przerwać, a każde działanie jest rejestrowane na potrzeby audytu; wyniki mogą też służyć do przeprowadzania powtarzalnych, kolejnych cykli ataków.

Standardowe i adaptacyjne testy red team są już dostępne w AI Defense, ale wersja wykorzystująca Claude Mythos pojawi się wkrótce i będzie przeznaczona dla wybranych przedsiębiorstw. Szersza dostępność jest planowana dla kwalifikujących się klientów, ale nie podano wiążącego terminu; harmonogram, zakres i dostępność regionalna mogą ulec zmianie. Cisco informuje, że od uruchomienia AI Defense w styczniu 2025 r. rozwiązanie pomogło setkom klientów wykryć wady modeli, aplikacji i agentów przed ich wdrożeniem produkcyjnym.

Splunk łączy koszty działania agentów z jakością ich wyników

Aktualizacje Splunk Agent Observability dotyczą operacyjnej strony wdrażania agentów. Enhanced Tokenomics będzie wykorzystywać dane o użyciu Amazon Bedrock i Amazon CloudWatch, aby zestawiać koszt działania każdego agenta z oceną jakości i wpływu jego pracy. Te wskaźniki techniczne można połączyć z miarami określonymi przez klienta, takimi jak Net Promoter Score lub koszt obsługi roszczenia, rozszerzając dotychczasowe przypisywanie wydatków na tokeny na agentów AI i narzędzia do programowania, w tym Claude Code, Codex i Cursor.

Eval-G1 wykorzystuje niestandardowe małe modele językowe do przeprowadzania ocen i stosowania mechanizmów zabezpieczających. Cisco informuje, że modele te mogą wykonywać te zadania przy kosztach niższych nawet o 98% niż w przypadku komercyjnego LLM, a odpowiedzi w ramach oceny dostarczać 2,5 raza szybciej niż tradycyjni sędziowie LLM. Moduł dostrajania ewaluatorów przekształca ślady działania agentów i informacje zwrotne od ekspertów dziedzinowych w dostrojone ewaluatory, które egzekwują standardy jakości oraz ukierunkowują lub blokują nieprawidłowe działanie agentów.

Dostępność poszczególnych funkcji związanych z obserwowalnością jest różna. Eval-G1 i moduł dostrajania ewaluatorów będą ogólnie dostępne od listopada 2026 r. Prywatny podgląd Tokenomics zaplanowano na grudzień 2026 r., a ogólna dostępność w AWS Marketplace ma nastąpić na początku 2027 r.

Cisco IQ łączy informacje o ekspozycji na zagrożenia z ich usuwaniem

Cisco informuje, że IQ obsługuje blisko 17 000 klientów i ponad 22 miliony połączonych urządzeń, zapewniając kontekst dotyczący zasobów, zakresu ochrony i zaleceń. Przepływ pracy Cisco IQ na potrzeby usuwania problemów przesyła dane o podatnościach, cyklu życia i konfiguracji przez Cisco Data Fabric do Splunk Platform za pośrednictwem otwartych interfejsów API. Zespoły ds. bezpieczeństwa i agenci AI mogą następnie korelować bieżące wykrycia w Splunk Enterprise Security z leżącą u ich podstaw ekspozycją sieci.

Łączniki Model Context Protocol i ServiceNow dostarczają obsługiwanym agentom oraz procesom obsługi usług IT uporządkowany kontekst dotyczący infrastruktury. Ustalenia dotyczące ekspozycji można przekształcić w powiązane z zasobami zgłoszenia problemów w ServiceNow bez ręcznego uzgadniania danych. Cisco zastrzega, że wykrycie ekspozycji nie dowodzi, iż atakujący ją wykorzystał: przepływ pracy ma dostarczać kontekstu do dochodzenia i koordynować usuwanie problemów, a nie traktować każde ustalenie jako potwierdzone naruszenie bezpieczeństwa.

AI-Powered Resilient Infrastructure Playbook wskazuje również krytyczne podatności związane z cyklem życia, spersonalizowane alerty dotyczące znanych usterek oraz gotowość do stosowania kryptografii odpornej na ataki komputerów kwantowych, pomagając zespołom i certyfikowanym partnerom ustalać priorytety modernizacji. W całym pakiecie generowanie ataków odbywa się w ramach upoważnionych zadań, modele oceniające mogą stosować mechanizmy zabezpieczające, a dane o ekspozycji wspierają dochodzenia, nie stanowiąc same w sobie dowodu naruszenia. Na razie modele oceniające i moduł dostrajania są ogólnie dostępne, natomiast testy red team z obsługą Mythos i Tokenomics nie są, dlatego opisywany przez Cisco kompleksowy przepływ pracy nadal zależy od przyszłych lub ograniczonych wdrożeń.