Mythos是美国公司Anthropic一款大模型的代号,同时也是他们在AI时代打造的网络安全"神话"。

他们一边到处宣扬Mythos在网络安全,尤其是在漏洞挖掘及利用方面的强大能力,另一边却禁止非美国地区使用,吊足了业界胃口。这使得Mythos获得了"空前绝后"的关注度,也蒙上了一层神秘色彩。作为长期关注网络安全行业的从业者,笔者同样充满疑惑,迫切地想要找到答案。

一边通过网络搜集Mythos相关报道,一边尝试联系国内利用大模型进行漏洞研究的相关团队。幸运的是,我看到了一些不一样的故事。

Mythos成名:271个漏洞背后的"神话"

故事要从2026年4月说起。彼时,Firefox官方博客发布了一篇文章,这是Mythos成名最具代表性的事迹之一(文章链接:https://blog.mozilla.org/en/firefox/ai-security-zero-day-vulnerabilities/)。文中写道:"自二月以来,Firefox团队一直在不间断地使用前沿人工智能模型检测和修复浏览器中的安全漏洞。我们此前曾介绍过与Anthropic的合作——他们使用Opus 4.6版本对Firefox进行扫描,并推动Firefox 148修复了22个涉及安全问题的漏洞。作为与Anthropic持续合作的一部分,我们有机会将Claude Mythos Preview的早期版本应用于Firefox。本周发布的Firefox 150,包含了对初步评估过程中发现的271个漏洞的修复。"

这篇文章让Mythos迅速进入网络安全行业的视野。更引人关注的是,随后Anthropic又在相关政策框架下制定了一系列严格的使用限制,使整个事件显得更加扑朔迷离。

从某种意义上说,这也标志着网络安全大模型进入了一个新的"分水岭":大模型开始真正进入漏洞挖掘的核心场景,一个由模型参与甚至主导漏洞发现的时代正在到来。

地球另一端:AiPy团队的"伟大"计划

与此同时,在地球的另一端,有一个叫AiPy的智能体团队,正在酝酿着一个"伟大"的项目计划。

AiPy是一个AI通用智能体,主打通过Coding实现一切任务,也包括漏洞挖掘等网络安全领域的应用。该团队长期致力于AI赋能网络安全深度场景的研究,在漏洞挖掘方向积累了丰富的实践经验。

AiPy结合了该团队多年的漏洞挖掘历史积累和底蕴,拥有世界级的漏洞挖掘专家和历史数据。他们将这些"经验"通过AiPy与国内外大模型的通用能力相结合,开展了大量实验,试图通过模型与Harness的结合,并融入专家经验和高质量数据,不断挑战大模型的极限能力。

彼时,铺天盖地的消息都是关于Mythos挖掘271个Firefox漏洞,社区出现了两种极端的声音:一种是不相信,觉得是在夸大其词;另一种则是使用过Mythos的国外安全研究者纷纷证实其确实强大。

AiPy团队看到这些讨论时,既感到兴奋,又觉得一切都在情理之中。因为他们早已在实验室中验证过:大模型结合Agent和专家技能,确实具备发现0day漏洞的能力。这一点,对他们来说并不陌生。真正令他们意外的,是Firefox官方博客中呈现出的能力跃迁——从Opus 4.6发现22个漏洞,到Mythos发现271个漏洞。数字背后,意味着模型能力可能已经发生了大幅提升。

与此同时,越来越多的团队开始踏上大模型漏洞挖掘之路。Anthropic也启动了代号为"玻璃计划"的项目,仅向美国部分顶级安全团队开放Mythos,用于对Firefox等开源项目开展持续、高强度的安全审计,可谓是一波接一波的"狂轰滥炸"。

而此时,AiPy团队只能望洋兴叹——因为Anthropic禁止美国之外的用户使用Mythos。

"MB计划":不服就干

"我们是不是应该做点什么?"

"难道只有Mythos能够做到?"

"我们还有很多优秀模型可以选择,更何况,我们还有多年积累的Agent经验、漏洞数据和专家能力。"

这些问题,激起了AiPy团队年轻工程师的"不服"。那么,应该如何证明自己?

一位AiPy团队成员突然提出了一个看似简单、实际上近乎疯狂的想法:"我们继续跑Firefox,怎么样?"

很显然,这是一个非常有难度的挑战。因为已经有很多世界知名的团队和专家通过Mythos等先进模型做了多次深度分析与挖掘,容易被发现的漏洞早已被报告修复。这好比在废弃的矿场里找宝石——地狱级挑战。

"Just Do It"——这是AiPy团队的行动指南。简单来说就是"不服就干",所谓"以身入局方能胜天半子"。他们给这次行动取了一个代号:"MB计划"(Mythos Breaker Project)。

成果:从1到100+的突破

之后的进展细节,笔者了解有限。但一个多月后,Mozilla官方发布了一份安全公告(详见 https://www.mozilla.org/en-US/security/advisories/mfsa2026-57/)。其中修复了一个CVE漏洞:CVE-2026-12293:Use-after-free in the Graphics: WebGPU component。

该漏洞由AiPy团队提交,官方评级为High。

看起来,AiPy团队的年轻人运气不错——他们真的在高端机器和大量顶级安全专家多轮筛选过的"废弃矿场"里,找到了一颗高价值的宝石。

原本以为这算是运气,但几天前,Mozilla又发布了Firefox 7月安全更新(https://www.mozilla.org/en-US/security/advisories/mfsa2026-68/)。在这次更新中,AiPy团队贡献了6个CVE漏洞,其中包括1个High、4个Moderate和1个Low。

而在后续的交流中,AiPy团队告诉笔者,实际上这次更新应该还有两个CVE:CVE-2026-16372(Moderate)和CVE-2026-16379(Moderate)。虽然官方给出的报告人是国外同行,但实际上这两个漏洞同样由AiPy团队发现并提交,只是提交速度稍慢,被官方判定为"重复"。也就是说,截至目前,Mozilla已经正式修复了AiPy团队提交的9个Firefox漏洞,其中包括2个High、6个Moderate和1个Low。

被Mythos多次清洗后,残留漏洞的挖掘难度依然极高——这是笔者看到这个结果的第一印象。然而,这个印象很快就被AiPy团队接下来的展示打破了。他们向笔者展示了提交给Mozilla的漏洞报告后台,页面上赫然显示着111条漏洞提交记录,这些漏洞的最早处理时间已显示为"1 month ago"——而这还只是他们用于报告漏洞的其中一个账号。

在后续沟通中,AiPy团队成员告诉笔者,"MB计划"针对的并不只有Firefox。他们还对大量知名开源项目进行了测试,覆盖macOS、Linux、Windows、Android、OpenHarmony、HarmonyOS NEXT等多个操作系统和平台,并发现了大量安全漏洞。他们展示的漏洞报告标题列表密密麻麻,足足有好几页。

"我们尝试给各个漏洞相关厂商报告漏洞,可惜官方都处理不过来,所以得到官方直接修复的漏洞数量并不多。"AiPy团队成员向笔者传达了另一个观察,"目前我们收到确认的CVE,除了上面的Firefox之外,还有F5的NGINX给我们的两个CVE(CVE-2026-42055、CVE-2026-42926),以及OpenVPN的四个CVE(CVE-2026-12996、CVE-2026-13379、CVE-2026-13122、CVE-2026-63650)。"

而就在近期,Apple 发布的安全更新中,也悄然修复了 AiPy 团队在 macOS Tahoe 上发现的三个漏洞(详见 https://support.apple.com/en-us/128067)——HFS 组件的恶意图像缓冲区溢出(CVE-2026-28981)、mDNSResponder 的本地拒绝服务(CVE-2026-43806),以及 quarantine 机制的内存管理缺陷(CVE-2026-43694),后两者均可导致系统意外终止或内核内存写入。

看起来,大模型漏洞挖掘的突破确实给厂商们带来了巨大的压力。在漏洞修复等方面,厂商们采取了不少"简单粗暴"的方案。比如AiPy团队提到,NGINX在CVE-2026-42055中实际上修复了6个他们提交的漏洞,同时还修复了很多其他厂商报告的漏洞,却只分配了一个CVE编号。而官方的修复方式也非常简单——直接在入口处限制整个输入的长度。当然,从修复角度来看这完全可行且可靠,只是这个例子从侧面反映了当前厂商们尤其是开源项目的窘境。

"漏洞挖掘可能不存在了。"——这是网络安全圈知名人士"黑哥"几个月前发在朋友圈的结论。看起来一切都在变化。AiPy的年轻工程师们用他们的实际行动践行了"MB计划"。笔者认为,这已经证明:不仅仅是Claude的Mythos,而是大模型及其应用开始重构这个世界——不只是网络安全,也不仅仅是漏洞挖掘。

揭秘:为什么是AiPy?

"你们在'MB计划'中,有什么秘诀可以分享吗?"这是笔者看到他们成果后的第一个问题。AiPy团队成员并没有直接回答,笔者理解——这些可能是他们的独门秘籍、立身之本。

于是笔者试图从其他方面寻找答案。AiPy的团队背景,对于熟悉网络安全行业的人来说并不陌生——这正是大名鼎鼎的知道创宇。很多国家关键基础设施单位都在使用这家公司的防御产品,他们开发了钟馗之眼(ZoomEye)网络空间测绘产品,曾成为国之重器的制造代表。而他们对国家漏洞库的支持,已连续多年被授予"14星"的最高荣誉。知道创宇还有一个非常有名的漏洞挖掘研究实验室——404实验室,该实验室的主导者就是著名网络安全专家"黑哥"。

黑哥还有一个身份:AiPy最早的创建者之一。在官方开源项目(https://github.com/knownsec/aipyapp)中,他的署名是:"HeiGe: Product manager/senior user/chief tester"。

值得一提的是,AiPy是最早提出"Code is Agent"理念的本地环境通用智能体,比大家熟知的OpenClaw还早一年,甚至比Claude Code还要早。而如今,"通过代码完成任务"的智能体路线,已经逐渐成为行业共识。

所以,一家长期深耕网络安全的公司,拥有大量安全数据和漏洞研究积累;团队中聚集着多位顶级安全专家;同时,他们又具备AiPy这样的智能体研发和应用经验——能在短时间内挖掘那么多漏洞,实现所谓的"Mythos Breaker Project",似乎也就不再那么难以理解了。

模型之选:中美差距与希望

"那么你们主要使用哪些模型呢?"这是笔者第二个非常关心的问题。AiPy团队的"MB计划"本身就是针对Mythos的,所以笔者判断他们肯定不会使用Mythos。

"那是肯定的,Claude这家公司做法太霸道了,我们基本上不使用Claude的相关模型。"这是AiPy团队成员的原话。Anthropic这家公司确实对中国的态度非常不友好,尤其是他们的CEO在多次采访中都表达了相应观点。另外,此前Claude Code针对中国开发者的"后门"事件,更加印证了这一点,所以笔者能感受到AiPy团队成员的"愤怒"。

"除了Claude模型,我们实际尝试过中外各个主流模型,但从验证结果和实际体验来看,国内顶级模型在网络安全领域与国外顶级模型之间仍存在明显差距。"还没等笔者追问,AiPy的工程师已经预判了下一个问题。他坦言,在网络安全应用尤其是漏洞挖掘领域,中美顶级模型确实存在代差。Mythos的诞生更是放大了这一关注度——国内模型在网络安全场景的应用,目前仍主要依赖代码生成能力的泛化,再叠加漏洞专家定制的Harness工程,虽能实现0day漏洞挖掘,但本质上过度依赖专家定制的工作流,安全漏洞理解的泛化能力始终不够。

相比之下,国外顶级模型从GPT-5.5到近期备受关注的GPT-5.6 Sol,在漏洞挖掘的泛化能力上表现惊人。比如,不久前一位国外研究者仅凭极简提示词便挖出了WordPress多年未现的RCE严重漏洞;再如近期引发广泛讨论的OpenAI智能体为获取ExploitGym测试答案而成功入侵HuggingFace网络——这些均是代码模型"自主泛化"能力的直观体现。

"Kimi K3的效果还不错。"这是AiPy团队成员后来补充的。很显然,中国的顶级模型也在进化,但相比国外模型仍需进一步追赶,尤其是在网络安全行业。网络安全行业有一个非常大的特点——"碎片化",数据可能分散在各地,高质量数据稀缺。如果要提升中国大模型的网络安全能力,可能首先要解决的是高质量数据问题,而高质量数据依赖行业专家。

而如今的网络安全行业正面临着有史以来的寒冬,行业专家正面临不断流失的尴尬处境。与此同时,大洋彼岸的大模型厂商却在大力吸收招揽网络安全行业的顶级专家,不断突破……

结语:眼中依然有光

但笔者想说,这一次很幸运——看到了AiPy团队年轻人眼中依然有光。

也希望,这束光能够被更多人看到。

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