Cisco додасть Claude Mythos до AI Defense для контрольованого тестування силами червоної команди

9 листопада 2026 року Cisco оголосила, що додасть Claude Mythos від Anthropic до адаптивної системи AI Defense для імітації атак під час тестування застосунків і агентів зі штучним інтелектом. Про це оголосили на Cisco Live APJC у Мельбурні, де також представили оновлення Splunk для спостереження за агентами та інтеграції Cisco IQ. Завдяки цьому анонс охопив не лише тестування, а й оцінювання витрат на агентів та усунення проблем в інфраструктурі.

Клієнти не зможуть вільно надсилати запити Claude Mythos. Натомість модель працюватиме в межах визначеного завдання із зареєстрованою ціллю та цілями, заданими людиною: вона надаватиме рекомендації для планування тестів і розроблення ідей атак, а AI Defense проводитиме перевірку.

Тестування силами червоної команди відбувається лише в дозволених межах

В огляді технічних аспектів Cisco розрізняє стандартне й адаптивне тестування. Під час стандартного тестування силами червоної команди перевіряють поширені ризики, як-от ін’єкцію інструкцій, обхід обмежень моделі, розкриття конфіденційних даних і шкідливий контент, за тисячами категорій, типів контенту й методів атак. Адаптивне тестування починається з критеріїв замовника, сформульованих звичайною мовою: система аналізує ціль і розробляє спеціально підібрані атаки, а потім використовує відповіді, щоб удосконалити свій підхід або змінити тактику, перш ніж повідомити про результати й рекомендувати подальші дії.

Ці заходи безпеки обмежують випадки, у яких можна застосовувати такі міркування. Claude Mythos працюватиме лише з цілями, які корпоративний клієнт явно зареєстрував, якими володіє та на тестування яких має дозвіл; Cisco заявляє, що модель не може сканувати довільну інтернет-інфраструктуру. Для кожної перевірки потрібна автентифікація, а її проведення криптографічно прив’язане до іменованого оператора. Сеанси мають обмежену тривалість, їх можна зупинити, а кожну дію фіксують для аудиту; результати можуть допомогти організувати повторювані цикли подальших атак.

Стандартне й адаптивне тестування силами червоної команди вже доступні в AI Defense, але версія з Claude Mythos незабаром з’явиться для окремих корпоративних клієнтів. Ширшу доступність планують для клієнтів, які відповідають вимогам, однак конкретної дати не визначено; терміни, обсяг і регіони доступності можуть змінитися. За даними Cisco, від запуску AI Defense у січні 2025 року сервіс допоміг сотням клієнтів виявити недоліки в моделях, застосунках і агентах до їхнього впровадження у виробниче середовище.

Splunk пов’язує витрати на агентів із якістю їхньої роботи

Оновлення Splunk для спостереження за агентами стосуються експлуатаційного боку впровадження агентів. Enhanced Tokenomics використовуватиме дані про використання Amazon Bedrock і Amazon CloudWatch, щоб співвідносити витрати на кожного агента з оцінками якості та результативності його роботи. Ці технічні показники можна поєднувати з критеріями, визначеними клієнтом, як-от індекс лояльності клієнтів (Net Promoter Score) або вартість обробки однієї страхової вимоги, розширюючи наявну систему віднесення витрат на токени на агентів зі штучним інтелектом і інструменти для програмування, зокрема Claude Code і Codex та Cursor.

Eval-G1 використовує спеціально створені малі мовні моделі для проведення оцінювань і застосування захисних обмежень. За даними Cisco, ці моделі можуть виконувати такі завдання зі зниженням витрат до 98% порівняно з комерційною великою мовною моделлю (LLM) і надавати результати оцінювання у 2,5 раза швидше, ніж традиційні LLM-системи оцінювання. Налаштувач оцінювання перетворює траси роботи агентів і відгуки профільних експертів на доопрацьовані оцінювачі, які забезпечують дотримання стандартів якості та спрямовують роботу агентів або блокують їхні неточні дії.

Функції спостереження ставатимуть доступними в різний час. Eval-G1 і налаштувач оцінювання будуть загальнодоступними з листопада 2026 року. Для Tokenomics заплановано закрите попереднє тестування в грудні 2026 року, а на початку 2027 року функція стане загальнодоступною в AWS Marketplace.

Cisco IQ пов’язує дані про вразливості з їх усуненням

За даними Cisco, IQ обслуговує майже 17 000 клієнтів і надає відомості про активи, покриття та рекомендації для понад 22 мільйонів підключених пристроїв. Робочий процес усунення вразливостей Cisco IQ передає дані про вразливості, життєвий цикл і конфігурації через Cisco Data Fabric до Splunk Platform за допомогою відкритих API. Після цього команди безпеки й агенти зі штучним інтелектом можуть зіставляти актуальні виявлені загрози в Splunk Enterprise Security з відповідними вразливостями мережі.

Конектори Model Context Protocol і ServiceNow додають підтримуваним агентам і робочим процесам ІТ-обслуговування структурований контекст інфраструктури. Виявлені вразливості можна перетворювати на записи про проблеми в ServiceNow, пов’язані з відповідними активами, без ручного узгодження даних. Cisco застерігає, що виявлення вразливості не доводить, що зловмисник скористався нею: цей робочий процес має надавати контекст для розслідування та допомагати координувати усунення проблем, а не трактувати кожне виявлення як підтверджений злам.

У посібнику AI-Powered Resilient Infrastructure Playbook також висвітлено критичні вразливості, пов’язані з життєвим циклом, персоналізовані сповіщення про відомі дефекти та готовність до використання квантово-стійкої криптографії, щоб команди й сертифіковані партнери могли визначати пріоритети модернізації. У всьому комплексі рішень створення атак обмежене дозволеними завданнями, моделі оцінювання можуть застосовувати захисні обмеження, а дані про вразливості допомагають розслідувати інциденти, не підтверджуючи самі по собі факт зламу. Наразі моделі оцінювання й налаштувач загальнодоступні, тоді як тестування силами червоної команди з підтримкою Mythos і Tokenomics ще недоступні; отже, наскрізний робочий процес, описаний Cisco, і далі залежить від майбутніх або обмежено доступних випусків.