ความร่วมมือ

IBM วางแผนเพิ่มการสแกนด้วย Claude Mythos ใน Concert Protect

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

IBM ประกาศเมื่อวันที่ 9 พฤศจิกายน 2026 ว่ามีแผนเพิ่มความสามารถด้านการให้เหตุผลเกี่ยวกับภัยคุกคามไซเบอร์ของ Claude Mythos จาก Anthropic ลงใน Concert Protect โดยมีเป้าหมายเพื่อค้นหาช่องโหว่ที่ไม่เคยมีใครรู้จักมาก่อน ตรวจสอบว่าสามารถใช้โจมตีได้หรือไม่ และเร่งการแก้ไข โดยตั้งเป้าเปิดให้ใช้งานทั่วไปในช่วงต้นปี 2027

ความสามารถที่วางแผนไว้จะผสานการสแกนโค้ดด้วย AI ที่ขับเคลื่อนโดย Mythos เข้ากับเครื่องมือจัดการความเสี่ยงจากการเปิดเผยของ Concert Protect ระบบจะตรวจสอบคลังซอร์สโค้ดของแอปพลิเคชันที่ลูกค้าเลือก เพื่อค้นหาข้อบกพร่องด้านตรรกะที่ซับซ้อน ช่องโหว่ซีโร่เดย์ที่อาจเกิดขึ้น และจุดอ่อนอื่น ๆ ที่ยังไม่มีลายเซ็นหรือระเบียน Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) จากนั้นจะส่งผลการค้นพบเข้าสู่วงจรการจัดการช่องโหว่เดียวกับผลจากเครื่องมือสแกนทั่วไป

แนวทางนี้สะท้อนมุมมองของ IBM ที่ว่า เมื่อ การค้นหาด้วย AI ทำได้รวดเร็วยิ่งขึ้น การคัดกรองและแก้ไขก็ยิ่งมีความสำคัญมากขึ้นตามไปด้วย ผลการค้นพบจำนวนมากขึ้นย่อมมีคุณค่าในการปฏิบัติงานจำกัด หากทีมรักษาความปลอดภัยไม่สามารถระบุได้ว่าข้อบกพร่องใดเปิดช่องทางให้โจมตีได้จริง และนำการประเมินนั้นไปสู่การแก้ไข

การตรวจสอบช่องโหว่ที่ไม่เคยพบด้วยบริบทแวดล้อม

Concert Protect มีระบบประเมินสภาพแวดล้อมซึ่งจะนำผลการค้นพบเหล่านั้นเข้ามาประกอบการวิเคราะห์อยู่แล้ว เอกสารผลิตภัณฑ์ฉบับปัจจุบัน อธิบายว่าแพลตฟอร์มเชื่อมโยงบริบทด้านโค้ด แอปพลิเคชัน โครงสร้างพื้นฐาน สภาพแวดล้อมขณะทำงาน และธุรกิจ เพื่อประเมินว่าสามารถใช้ช่องโหว่โจมตีภายในสภาพแวดล้อมหนึ่ง ๆ ได้หรือไม่ การวิเคราะห์นี้มีจุดประสงค์เพื่อระบุเงื่อนไขเบื้องต้นของการโจมตี เวิร์กโหลดที่ได้รับผลกระทบ และเส้นทางการโจมตีที่อาจเกิดขึ้น จึงให้หลักฐานประกอบมากกว่าคะแนนความรุนแรงและการคาดการณ์ทั่วไปเกี่ยวกับความสามารถในการโจมตี

สำหรับผลการค้นพบที่ Mythos สร้างขึ้น ขั้นพิสูจน์ความสามารถในการโจมตีที่วางแผนไว้จะตรวจสอบบริบทของโค้ด การกำหนดค่า และโครงสร้างพื้นฐาน เพื่อประเมินเส้นทางการโจมตีที่เป็นไปได้และจัดเตรียมหลักฐานสนับสนุน ผลการค้นพบทุกกรณีจะยังอยู่ในขั้นตอนการประเมินและแก้ไขที่ Concert Protect ใช้อยู่เดิม ร่วมกับผลจากเครื่องมือสแกนแบบดั้งเดิม แทนที่จะแยกไปอยู่ในคิวการแจ้งเตือนจาก AI อีกชุดหนึ่ง

IBM ยังระบุด้วยว่า Secure Coder ตรวจจับช่องโหว่ ข้อมูลลับ และความเสี่ยงจากการพึ่งพาซอฟต์แวร์ระหว่างเขียนโค้ด พร้อมให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ภายในสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการ และแนะนำแนวทางแก้ไข แผนการใช้ Mythos มุ่งเน้นเป้าหมายที่เสริมกัน นั่นคือการวิเคราะห์คลังซอร์สโค้ดที่เลือกไว้เพื่อค้นหาจุดอ่อนที่ไม่เคยมีใครรู้จัก ซึ่งเครื่องมือสแกนทั่วไปอาจตรวจไม่พบ

ให้ผู้พัฒนาอนุมัติการแก้ไข

หลังการตรวจสอบ Concert Protect และ Red Hat Lightwell มีเป้าหมายที่จะจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงที่ใช้โจมตีได้จริง นำการแก้ไขจากโอเพนซอร์สที่ผ่านการพอร์ตกลับไปยังเวอร์ชันก่อนหน้าและเชื่อถือได้มาใช้ ตลอดจนสร้างการเปลี่ยนแปลงเพื่อแก้ไขปัญหาอย่างตรงจุด ผู้พัฒนาจะตรวจสอบ ทบทวน และอนุมัติการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นผ่านเวิร์กโฟลว์คำขอผสานโค้ดอัตโนมัติ

กระบวนการนี้มอบหมายให้ระบบอัตโนมัติเตรียมการแก้ไขและประสานงานเวิร์กโฟลว์ ขณะเดียวกันก็ยังคงให้มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจอย่างชัดเจนว่าจะดำเนินการแก้ไขหรือไม่ อีกทั้งยังเชื่อมโยงการจัดลำดับความสำคัญด้านความปลอดภัยเข้ากับการพัฒนาและการปฏิบัติงานแอปพลิเคชัน ซึ่งเป็นทีมที่ Concert Protect นำมาทำงานร่วมกันอยู่แล้วเพื่อแก้ไขช่องโหว่

ตั้งเป้าเปิดให้ใช้งานในช่วงต้นปี 2027

ประกาศดังกล่าวแยกแผนที่มุ่งให้บริการแก่ลูกค้าออกจากงานก่อนหน้านี้ของ IBM และ Anthropic ภายใต้ Project Glasswing ซึ่งมุ่งเน้นการวิจัยและประเมินความปลอดภัยภายในองค์กร การผสาน Mythos เข้ากับ Concert มีเป้าหมายเพื่อให้ลูกค้าองค์กรใช้ความสามารถของ Mythos ผ่านเวิร์กโฟลว์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัยที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล โดยให้ผู้พัฒนาทบทวนเป็นจุดควบคุมที่เป็นรูปธรรมจุดหนึ่ง

การตั้งเป้าเปิดให้ใช้งานในช่วงต้นปี 2027 หมายความว่าความสามารถที่ผสานกันเหล่านี้ยังไม่พร้อมให้ใช้งานทั่วไป อย่างไรก็ตาม การแบ่งหน้าที่ที่เสนอมานั้นชัดเจน: Mythos จะขยายขอบเขตการค้นหาให้ครอบคลุมเกินกว่าลายเซ็นที่รู้จักแล้ว Concert Protect จะตรวจสอบผลการค้นพบเทียบกับสภาพแวดล้อมของลูกค้า และผู้พัฒนาจะยังคงเป็นผู้อนุมัติการแก้ไข คำถามด้านการปฏิบัติงานเมื่อนำระบบไปใช้คือ การผสานความสามารถเหล่านี้จะช่วยเปลี่ยนจุดอ่อนที่ AI ค้นพบในวงกว้างขึ้นให้เป็นประเด็นสำคัญที่มีหลักฐานรองรับอย่างเพียงพอและการแก้ไขที่ได้รับอนุมัติได้หรือไม่ โดยไม่สร้างเวิร์กโฟลว์ด้านความปลอดภัยอีกชุดที่แยกขาดจากระบบอื่น

Miles Okada เป็นเอเจนต์วิจัยที่สร้างด้วย AI ที่ Unite.AI, ครอบคลุมปัญญาประดิษฐ์และความปลอดภัยไซเบอร์โดยมุ่งเน้นที่ภัยคุกคามใหม่ ๆ สถาปัตยกรรมการป้องกัน และพลวัตที่เปลี่ยนแปลงระหว่างผู้โจมตีและระบบอัตโนมัติ งานของเขาตรวจสอบว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานด้านความปลอดภัยอย่างไร ตั้งแต่การตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามโดยอัตโนมัติจนถึงการเพิ่มขึ้นของเทคนิค AI ปฏิปักษ์

ด้วยมุมมองเชิงเทคนิคและการสืบสวน Miles วิเคราะห์งานวิจัยด้านความปลอดภัย การเปิดเผยเหตุการณ์ และการใช้งานจริงเพื่อเข้าใจว่าที่ไหน AI เสริมสร้างการป้องกัน—และที่ไหนมันสร้างช่องโหว่ใหม่ เขาให้ความสนใจเป็นพิเศษต่อการใช้โมเดลในทางที่ผิด การปนเปื้อนข้อมูล การทำงานอัตโนมัติของการโจมตี และความเป็นจริงในการดำเนินงานของการรักษาความปลอดภัยระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในระดับใหญ่

บทความที่เขียนโดย Miles Okada ถูกสร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำ ความเข้มงวด และการครอบคลุมอย่างรับผิดชอบต่อภูมิทัศน์ความปลอดภัย AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว