Die Firma Anthropic hat erste Ergebnisse der Testphase der vorl\u00e4ufigen Version des AI-Modells Mythos pr\u00e4sentiert, bei der die M\u00f6glichkeiten zur Fehlersuche, zur Identifizierung von Schwachstellen und zur Erstellung von fertigen Exploits erheblich erweitert wurden. Mithilfe des AI-Modells Mythos durchsuchte Anthropic \u00fcber tausend wichtige Open-Source-Projekte und identifizierte dabei 23.019 Schwachstellen. 6.202 dieser Schwachstellen wurden als hochgradig oder kritisch eingestuft. <\/p>\n
1752 von 6202 Schwachstellen, die von dem KI-Modell Mythos als gef\u00e4hrlich eingestuft wurden, wurden von unabh\u00e4ngigen Unternehmen f\u00fcr Computersicherheit \u00fcberpr\u00fcft. In 1587 F\u00e4llen (90,6 %) wurde das Vorhandensein einer Schwachstelle best\u00e4tigt, und in 1094 (62,4 %) blieb das Gefahrenniveau hoch oder kritisch. Bei den aktuellen Fehlalarmquoten wird angenommen, dass von 6202 als gef\u00e4hrlich gemeldeten Schwachstellen des KI-Modells etwa 3900 (62,4 %) das von dem Modell gew\u00e4hlte hohe Gefahrenniveau beibehalten, ungeachtet der gef\u00e4hrlichen Schwachstellen, die separat bei der \u00dcberpr\u00fcfung durch 50 Projektteilnehmer von Glasswing gefunden wurden. <\/p>\n
Informationen \u00fcber 467 verifiziert Schwachstellen wurden den Betreuern der Open-Source-Projekte von Vertretern der Unternehmen, die die \u00dcberpr\u00fcfung durchgef\u00fchrt haben, \u00fcbermittelt. Auf separate Anfragen hin haben Mitarbeiter von Anthropic direkt den Betreuern Informationen \u00fcber 1129 nicht \u00fcberpr\u00fcfte Probleme \u00fcbermittelt. Insgesamt erhielten die Betreuer von 281 Open-Source-Projekten Informationen \u00fcber 1596 Probleme und best\u00e4tigten die Existenz von 1451 Schwachstellen. Dabei wurden in den Codebasen bislang lediglich 97 Probleme behoben und 88 \u00f6ffentliche Berichte \u00fcber Schwachstellen ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n
Dar\u00fcber hinaus wird berichtet, dass 50 Teilnehmer des Projekts Glasswing, die fr\u00fchen Zugang zum Modell Mythos erhielten, in ihren Codebasen \u00fcber 10.000 gef\u00e4hrliche Schwachstellen identifizierten. Zum Beispiel fand die Firma Cloudflare mit Hilfe von Mythos \u00fcber 2000 Fehler, von denen 400 als Schwachstellen mit hohem und kritischem Gefahrenpotenzial gekennzeichnet wurden. Die Fehlalarmrate wurde von Cloudflare als niedriger eingesch\u00e4tzt als bei der \u00dcberpr\u00fcfung durch Menschen. Die Firma Mozilla fand bei der \u00dcberpr\u00fcfung des Codes von Firefox 150 mit Hilfe von Mythos 271 Schwachstellen, was 10 Mal mehr ist, als bei der Pr\u00fcfung von Firefox 148 mit dem Modell Claude Opus 4.6 gefunden wurde.<\/p>\n
Ein Beispiel f\u00fcr ein bereits behobenes kritisches Problem ist \u041a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f Anthropic \u043f\u043e\u0434\u0432\u0435\u043b\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430 AI-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Mythos, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u044b \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0443 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 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\nDie Schwachstelle (CVE-2026-5194) in der kryptografischen Bibliothek wolfSSL. Mythos konnte einen Exploit entwickeln, der es einem Angreifer erm\u00f6glicht, ein gef\u00e4lschtes ECDSA-Zertifikat f\u00fcr Websites und E-Mails zu erstellen, Server<\/a>, das bei der \u00dcberpr\u00fcfung durch die Bibliothek wolfSSL als g\u00fcltig verarbeitet wurde. Das Problem wurde durch das Fehlen einer \u00dcberpr\u00fcfung der Hash-Gr\u00f6\u00dfe und OID im Code verursacht, was es erm\u00f6glichte, einen Hash mit einer Gr\u00f6\u00dfe anzugeben, die kleiner als zul\u00e4ssig war.
\n
Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"